ISG系统

ISG系统（精选4篇）

ISG系统 篇1

1 引言

应用起动机发电机一体化(ISG)技术的轻度混合动力汽车(ISG-MHV),混合程度小,电机功率低,最容易在轿车上实现[1]。本文所研究的混合动力系统由ISG电机转子代替飞轮刚性连接到曲轴输出端形成。和传统的曲轴系统相比,混合动力系统轴系的结构形式和外载荷都发生了变化———曲轴输出端和电机转子刚性连接形成机电耦合轴;机电耦合轴曲轴端承受着原发动机施加的载荷,转子端承受着电机的电磁力。文献[2,3]对混合动力结构形式改变引起的轴系振动和应力分布的变化情况进行研究,没有考虑轴承的润滑特性改变;文献[4,5]对曲轴系统轴承的润滑性能进行了研究,没有考虑曲轴和缸体对轴承的相互作用。由于轴系结构和外载荷的变化会改变轴承的润滑情况,严重时甚至会造成混合动力系统轴系(特别是电机转子部分)的损伤和断裂,而且混合动力系统在电机轴承及电机的设计和选型时主要依靠经验判断,还没有明确理论依据支撑,因此对混合动力系统滑动轴承进行润滑分析非常必要,尤其是对混合动力系统的电机选型和设计具有重要的意义。本文建立了包括机电耦合轴模型、发动机缸体模型和滑动轴承润滑模型在内的混合动力系统轴系模型;计入发动机缸体、机电耦合轴和轴承的相互作用的同时,分析了在不同混合动力工况和电机功率情况下轴承的动力润滑特性。

2 建立混合动力系统轴系模型

混合动力系统由滑动轴承、机电耦合轴和发动机缸体共同组成。机电耦合轴和缸体对轴承润滑性能均有影响,要分析混合动力系统轴承性能首先要建立包括滑动轴承、机电耦合轴和缸体在内的混合动力系统轴系模型。

2.1 轴承润滑模型

2.1.1 雷诺方程

轴承润滑油为牛顿流体,用湍流的平均运动方程雷诺方程(1)对润滑油的液体动力润滑特性进行分析[6],从而描述油膜的压力分布

其中,p(z,θ,t)为油膜压力;h(z,θ,t)为油膜厚度;z为油膜的轴向位置;θ为油膜的周向角度;t为时间;油膜压力和油膜厚度均是油膜位置和时间的函数;μ为润滑油粘度;R为曲拐半径;ω为机电耦合轴角速度。由于混合动力系统中轴承承载大,精度高,选择合理的气穴边界条件,对轴承的润滑分析有重要的实际意义[7],本文应用的是Gümbel气穴边界[8]条件。

2.1.2 雷诺方程的数值分析

本文应用沙漏控制的双线性矩形单元来离散油膜区域。将油膜区域沿圆周方向划分为m等份,沿轴向划分为n等份,所有的网格尺寸均为(△z,△θ),其中△θ=2π/(m-1);△z=L/(n-1)。

用摄动法改写雷诺方程,保留方程一阶项,并按照变量分解得到如下两个方程

用Galerkin法得到式(2)、(3)的弱形式

其中单元油膜厚度取同一单元四个节点处油膜厚度的平均值(6)

油膜厚度变化速率为同一单元两个相邻时间步上的厚度差在时间上的平均值

其中下标k表示时间步;上标e表示单元号。将式(6)和式(7)代入雷诺方程弱形式(4)、(5)积分后,整理得到包含待求参数初始压强和扰动压强在单元上的等式,将所有单元等式组合起来得到对应的总体方程:

其中,[K]为油膜刚度矩阵;{f0}为载荷向量;{f1}为载荷增量。在每个时间步解方程(8)得出油膜初始压力P0,解方程(9)得到油膜扰动压力△p,直到总压力p=p0+△p可以承受外载荷为止。用牛顿迭代法进行非线性迭代来计算各个时间步的油膜厚度变化量△h。

2.1.3 轴承模型求解步骤

轴承液体动力润滑分析的目标是求解一个载荷周期内的油膜压力、油膜厚度和轴心轨迹,其中油膜厚度和轴心轨迹都可以通过偏心率计算出来。在每个时间步,应用有限元法结合摄动法和Galerkin法对雷诺方程进行迭代求解油膜压力和偏心量。

2.2 机电耦合轴模型

机电耦合轴是指ISG电机转子代替飞轮刚性连接到曲轴输出端后形成的轴。用有限元法将机电耦合轴划分为39164个六面体单元,包括47320个节点和141960个自由度。

基于哈密顿原理和有限元法建立机电耦合轴的运动方程(12)

其中:[Mc]和[Kc]分别为质量和刚度矩阵,来源于有限元模型;[Cc]为阻尼矩阵,应用瑞利阻尼;{Fc}是载荷向量,来源于混合动力系统轴系多体动力学分析;{uc}为位移向量;上标c表示机电耦合轴。{Fc}和{uc}都是时间t和空间s的函数。

2.3 发动机缸体模型

为了减少计算量用沿轴承轴向分布的三个线形弹簧来等效替代缸体的分布刚度。三个线形弹簧分别位于轴承的两端和中间,沿竖直和水平方向。缸体刚度为K,则两端弹簧的刚度均为K/6,中间为K/3。

缸体运动方程在旋转坐标系下表示为

其中,{Urb}是缸体的和轴承接触处的界面位移;{Fb}是作用在缸体上的外力;[Kb]是刚度矩阵;[Cb]是阻尼矩阵;上标b表示发动机缸体。

2.4 混合动力系统轴系模型

机电耦合轴的位移{uc}经过简化可以表示为{uic|Urc}T。其中{uic}是简化后的机电耦合轴内部位移;{Urc}是机电耦合轴和轴承接触处的界面位移。简化后的机电耦合轴运动方程可以表示为

主轴承的偏心量可以定义为机电耦合轴的位移和缸体位移在轴承处的偏移:{ε}=[Urc]-[Urb](15)

由机电耦合轴、发动机缸体在主轴承处的作用力与反作用力关系可得出:[Frc]=-[Fb](16)

综合式(13)、(15)和(16)有

将式(17)代入式(14)得到

对式(18)进行积分,求解混合动力系统轴系简化系统的动力学响应。由于轴承油膜润滑性能的非线性,包含油膜非线性参数偏心量{ε}的式(18)也具有非线性,所以在求解方程时应用Newton-Raphson法结合Newmark法进行迭代求解。

3 混合动力系统轴承润滑分析结果

3.1 不同混合动力工况对轴承润滑性能的影响

当系统处于混合动力工况时,相当于在机电耦合轴转子端施加了一个和旋转方向相同或者相反的力矩。该力矩直接作用在机电耦合轴上,会改变轴系受力从而影响系统轴承的润滑情况。

3.2 不同功率电机对轴承润滑性能的影响

对于混合动力系统来说,选用不同功率电机相当于在机电耦合轴转子端施加不同的电磁力矩,也会影响轴承的润滑情况。本节以不同功率电机对第二主轴承和电机输出端轴承垂直方向偏心率和油膜压力的影响,来说明电机不同功率情况下对混合动力系统轴承润滑性能的影响。模型机为1.6L直列四缸水冷汽油机,工作转速为3000r/min,混合动力系统分别选用15k W、30k W、45k W的电机。

综上所述,混合动力工况改变和电机功率变化对主轴承的偏心率和油膜压力影响不大,不会影响轴系的正常运行;电机助力工况增大了电机输出端轴承油膜压力,发电工况则减小;电机处于助力工况时功率越大,轴承油膜压力越高,但是增大幅度不足以影响轴承的正常工作;当混合动力工况和电机功率改变时,电机端轴承偏心率发生了明显变化,即电机转子轴心轨迹发生变化。

4 结论

建立了包括轴承润滑模型、机电耦合轴模型和发动机缸体模型在内的混合动力系统轴系模型。依此模型,对系统轴承润滑性能进行计算,分别计算了在一个发动机工作循环内,不同混合动力工况和不同功率电机情况下轴承的油膜压力和轴承偏心率,通过对计算结果分析比较,得出以下结论:

(1)通过建立混合动力系统轴系模型,可以分析混合动力系统不同混合工况和不同功率电机情况下系统轴承的润滑性能;

(2)不同混合动力工况和不同功率电机对主轴承的油膜压力和偏心率影响都很小,不会影响轴系的正常工作。1.6L发动机选择功率在45k W以内的ISG电机形成混合动力系统都可以安全运行;

(3)电机输出端轴承的油膜压力和偏心率都小于主轴承,润滑情况良好。根据计算出的油膜压力可以优化电机轴承的选取;

(4)求解轴系模型可以计算出混合动力不同工况和电机不同功率情况下的电机转子轴心轨迹,从而为混合动力系统电机设计、选型以及控制策略提供可靠的依据。

摘要：建立了包括滑动轴承、机电耦合轴和发动机缸体在内的混合动力系统轴系数学模型,依此模型对混合动力系统轴承液体动力润滑性能进行分析,分别计算了一个工作周期内不同混合动力工况和不同电机功率情况下滑动轴承的偏心率和油膜压力。计算结果的分析表明,混合动力工况改变和电机功率的增大不会明显影响混合动力系统轴承的偏心率和油膜压力;根据机电耦合轴电机端轴承的油膜压力和偏心率可以优化电机轴承以及电机的选型和设计。

关键词：ISG,混合动力,滑动轴承,液体动力润滑

参考文献

[1]李鹏.ISG型轻度混合动力汽车系统概述[J].上海汽车,2007(3):3-6.

[2]岳东鹏.轻度HEV混合动力系统轴系机电耦合动力学特性的研究[D].天津:天津大学,2005:62-113.

[3]ZHOU J Y,et al.Effect of Electro-Mechanical Coupling on Dynamic Performance of Crankshaft of ISG HEV[C]//Proceedings of the9th International Conference of Chinese TransportationProfessionals,2009:2009-2015.

[4]汪森,等.内燃机主轴承EHD模拟计算研究[J].润滑与密封,2007,32(3):156-160.

[5]何芝仙,曹菁.计入轴瓦弹性变形的内燃机主轴承润滑分析[J].轴承,2007(9):25-28.

[6]PINKUS O,et al.流体动力润滑理论[J].北京:机械工业出版社,1980:18-30.

[7]吴承伟,郑林庆.关于雷诺方程气穴边界条件的若干问题[J].润滑与密封,1988(2):10-14.

[8]PARANIPE R S,et al.Analysis of Crankshaft Bearing Using aMass Conserving Algorithm[J].Tribology Transactions,1990,33(3):333-344.

ISG系统 篇2

1 车型及动力系统简介

本文研究的是某畅销车型, 整车基本参数见表1。

ISG动力系统部件是在不改变原车型的布置方案而增加上去的, 其结构如图1所示。ISG部件布置在发动机和离合器之间, ISG电机转子和发动机曲轴输出端刚性连接, 其余的动力传动系统保持不变。动力系统各部件参数见表2。

2 系统建模

2.1 车辆模型

根据汽车行驶方程式可以计算车辆性能。

式中:Ttq为发动机转矩Nm;ig为变速器传动比;io为主减速器的传动比;ηT为传动系的机械效率;r为车轮半径m;G为整车重力N;f为滚动阻力系数;CD为空气阻力系数;A为迎风面积m2;ua为汽车行驶车速km/h;i为道路坡度;m为汽车质量kg;为行驶加速度m/s2。

2.2 发动机模型

根据GT软件帮助文件中提供的发动机模型为;

式中:Pe为功率k W;Ttq为发动机转矩Nm;n为发动机转速r/min;nr为2;V为发动机排量L。

2.3 ISG模型

在整车运行过程当中, ISG电机既可能工作在电动状态, 也可能工作在发电状态, 仿真模型中假定电机在发电状态时的效率和外特性曲线与电机在电动状态的效率和外特性曲线完全对称, 将电动状态的数据同样用于发电状态, 并假设在规定的电压范围内都能实现电机MAP图内工作点的运行。

电机转矩平衡方程式如下:

式中:Im为电机输出轴转动惯量kg.m2;Wm为电机输出轴转速rad/s;Tm为电机输出转矩Nm;Tm, load为电机负载转矩Nm。

式中:Tm-max为电机允许的最大转矩;Tm-min为电机允许的最小转矩;Tdis-max为蓄电池允许的最大转矩;Tchg-max为蓄电池允许的最小转矩;λm1、λm2为电机的动态特性参数。

2.4 电池模型

蓄电池的输出受电压、电流、电解液成分、温度、荷电状态 (SOC) 等多种物理化学相互因素影响, 很难对蓄电池建立精确的数学模型, 一般通过等效电路的方法模拟电池的工作特性。

式中:SOCini为初始的SOC值;Qused为分别为使用的电量;Qcap为电池的安时容量。

式中:ηess为电池的充电或放电效率。

应用GT-Suite软件实现上述模型, 如图2所示。

3 扭矩补偿策略

本文研究所采用的ISG电机在0~3000rpm内具有恒转矩输出特性, 整车所需的加速区间一般也在这个范围 (对应车速0~120km/h) , 作为加速扭矩补偿策略, 在此只考虑这一转速区间。

加速扭矩补偿策略基于以下要求:1) 发动机油耗较只有发动机驱动时有所降低, 工作在BSFC线为最优;2) 增加加速扭矩, 加速性能有一定提升;3) 加速过程中输出扭矩恒定或随速度上升而逐渐减小, 保持相对稳定的速度感。

为此, 加速过程中, 通过分配发动机和ISG电机的扭矩满足上述要求。当驾驶员踩下加速踏板要求较快加速时, 所需扭矩输出一般都大于发动机BSFC线扭矩, 这时控制发动机按BSFC线输出, 以追求最好的燃油经济性;ISG电机根据踏板力矩需求补偿差值, 以使系统总的输出力矩能够达到发动机的最大力矩并稳定输出, 发动机低速低扭矩的不足得以弥补, 车辆获得稳定、高性能的加速特性;如果驾驶员踩下加速踏板的速度很快, 系统可以认为其所需的瞬间加速要求更高, 这时ISG电机可瞬时过载, 提供更大的扭矩补偿, 考虑到这样条件下的加速时间不会长于ISG电机允许的过载时间, 这一过程仍然可以获得稳定的加速性能。

图3显示了在发动机输出特性图上进行电机力矩补偿的原理。

4 结果分析

基于以上策略, 通过仿真分析了最常用的加速考核指标0~100km/h的加速性能, 并与只有发动机时的0~100km/h加速性能进行了比较。表3所示的0~100km/h加速时间, 可以看出, 如果采用ISG进行扭矩补偿, 加速性能明显改善。

图4所示为加速过程中发动机工况区间, 上图为发动机单独驱动加速的工况, 下图为ISG进行力矩补偿后的发动机工况。从图中可以看出, 单独驱动加速时, 发动机工作在外特性附近, 燃油经济性较差;而经过ISG补偿后, 发动机工作在BSFC线附近, 油耗降低, 获得了良好的综合性能。

5 结论

本文分析了汽车某车型搭载ISG系统的结构, 功能和加速扭矩补偿控制策略并进行仿真计算。计算0~100km/s加速过程, 计算结果表明, 在加速过程中, ISG系统提供了部分动力使加速时间缩短, 发动机油耗进一步优化。这一策略可以进一步开发, 用于全转速工况的动力性和燃油经济性优化。

摘要：本文针对某车型搭载ISG系统进行探讨, 应用GT-Suite软件建立系统模型, 以优化0-100km/h加速过程为目标, 通过仿真开发了加速扭矩补偿策略。仿真计算结果表明, 搭载的ISG系统并提供扭矩补偿后, 加速性能明显提升, 发动机油耗有所降低, 加速过程所消耗的电能可以在其他工况 (如高速低负荷) 下通过优化发动机加以补充。

关键词：ISG系统,加速扭矩,补偿策略,仿真计算

参考文献

[1]李鹏, 左建令.ISG型轻度混合动力汽车系统概述[J].农业装备与车辆工程, 2007.Li Peng, Zuo Jianling.ISG mild hybrid vehicle system[J].Agricultural equipmentAnd Vehicle engineering, 2007.

[2]余志生.汽车理论[M].北京:机械工业出版社, 2002.Yu Zhisheng.Theory of automobile[M].Beijing:Machinery Industry Press, 2002.

[3]Mehrdad Ehsani, Yimin Gao, Ali Emadi.现代电动汽车、混合动力电动汽车和燃料电池车—基本原理、理论和设计[M].北京:机械工业出版社, 2010.

ISG系统 篇3

混合动力汽车(HEV)做为传统燃油汽车到纯电动汽车的过渡是目前国际上公认的解决环境污染和能源短缺问题的有效途径,有效的再生制动控制策略是混合动力汽车降油减排的重要途径,在汽车刹车和下坡滑行时,再生制动系统将汽车行驶的惯性能量通过传动系统传递给电机,电机以发电方式工作,通过电力控制装置将制动产生的回馈电能充入储能系统[1]。在这个过程中,电动机提供负的转矩通过机械传动装置传递给驱动轮,再生制动与传统摩擦制动相配合,实现安全制动和能量回馈。

在国内,制动能量回收技术还处于初级阶段,其主要问题集中在再生制动过程中能量回收率较低和制动性能较差等方面[2]。因此,研制一种即能够有效地回收能量,实现减少能耗的目的,又符合驾驶员操作习惯的再生制动系统对混合动力汽车的能量利用率具有重要意义[3]。

本文对混合动力轿车的制动能量回馈控制进行分析和开发,在前轮和后轮充分利用地面的附着条件,确保制动回馈效率的前提下更多的制动能量被回收,提出制动时制动力动态协调控制策略,并对整车模型进行仿真。

2 整车制动力分析

混合动力汽车制动力矩一部分来自于电机产生的电磁转矩,经传动装置转化为车轮的制动力,我们称为再生制动力;另一部分传统液压制动器制动时产生的力矩;同时车辆行驶时候,由于受空气阻力、滚动阻力以及爬坡时候受到的坡度阻力,这些共同组成了混合动力汽车整车制动力。其方程如下:

其中,Ff—滚动阻力;wF—空气阻力;iF—坡度阻力;Fµ1—前轮制动器制动力;Fµ2—后轮制动器制动力;mF—电机制动力。

根据汽车动力学理论可知作用于车轮上驱动力合力F为[4]:

其中:ZF—整车制动力(N);M—汽车质量(kg);δ—汽车质量换算系数(δ>1);ua—车速(km/h);

在城市路况下,wF和iF可以忽略[5],制动系统中主要是对非自然力产生的阻力进行研究,即制动系统产生的制动力。其表达式如下:

再生制动汽车在不计滚动阻力距时,制动过程可表示为:

因此,对再生制动控制策略的研究,是在保证前后轮总的制动力满足制动要求的前提下,合理的处理前、后轮制动力矩,以及再生制动和摩擦制动力矩的关系,从而实现高效,安全的制动能量回馈。

3 传统ISG模型的再生制动控制策略

在总的制动力中,再生制动力产生于前轴。制动力分配关系如图1所示,基本原理是根据检测到的车速查表实现制动力分配控制的。假设再生制动力所占份额为βm,前轮摩擦制动所占份额为βh,则

制动力按要求的比例查询前、后轮摩擦制动及再生制动之间的分配系数,这些分配系数由车轮模型文件中输入给定,制动系统中制动力分配关系由汽车的速度确定,如图2所示。

从制动力分配比例图中可以看出,当车速度低于12km/h时,再生制动力虽然随车速的增长快速增长,但是再生制动力<总制动力的5%,制动能量效率不高;当速度大于12km/h小于60km/h的时,再生制动力增长缓慢;当速度高于60km/h时,制动力不在随速度的增长而增长。此种分配方法有很大的局限性,没有充分发挥再生制动系统的潜力,制动能量回收效率不高,并且制动能量回收不能反映铅蓄电池、发电机的限制。

4 制动力动态协调控制策略

以前轮驱动的I S G型混合动力汽车为研究对象,在传统制动力分控制策略的基础上,提出制动力动态协调控制策略,在保证制动安全性的前提下,尽可能多的回收制动能量。改进策略采用理想前后轮制动力配比关系,对制动力进行一次分配,然后根据车速确定当前的最大再生制动力,对再生制动和液压制动进行二次分配。

首先,对前后轮制动力进行一次分配,如图3所示为汽车在水平路面上制动时的受力情况。该图忽略了汽车的滚动助力矩、空气助力及旋转质量减速度时候产生的惯性力矩。此外,还忽略制动时候车轮边滚边滑的情况。路面附着系数取定值ϕ0。

对后轮接地点取力矩得:

式中,FZ1(N)—地面对前轮的法向反作用力;G(N)—汽车重力;b(m)—汽车质心至后轴中心线的距离;m(kg)—汽车质量;gh(m)—汽车质心高度;(m/s2)—汽车减速度

对前轮接地点取力矩得:

式中,FZ2—地面对后轮的法向反作用力;a—质心至前轴中心线的距离

理想的前、后轮制动器制动力分配为,制动时前、后车轮同时抱死,对附着条件的利用、制动时候汽车的方向稳定行均较为有利。此时的前、后轮制动器制动力Fµ1和Fµ2的关系曲线,常称为理想的前、后轮制动器制动力分配曲线。

在任何附着系数ϕ的路面上,前、后车轮同时抱死的条件是[7]:

将等式(12)带入式(11),得:

式中:Fµ1——前轮制动器制动力;Fµ2——后轮制动器制动力。

其次,对再生制动与摩擦制动力的进行二次分配,混合动力汽车行驶时在保证总制动力矩不变的条件下,动态调节再生制动力矩和摩擦制动力矩的分配关系,使能量回效率达到最大。制动力动态协调控制策的原则是依据当前的车速计算转换到车轮处的最大再生制动力,当前轮总制动力大于驱动链再生制动力时,驱动链再生制动力等于最大再生制动力,前轮摩擦制动力等于前轮制动力—最大再生制动力;当前轮制动力小于驱动链再生制动力时,驱动链再生制动力等于前轮制动力,此时前轮液压制动力取零。车轮处的最大再生制动力计算如式:

电机制动力:

式中:mT—电机制动力矩;0i—主减速器传动比;ig—变速器传动比;r—车轮半径;Tη—传动效率;

式中:i—总传动比;r—为车轮半径;Tη—机械传动效率;

由式(2)得:

前轮驱动最大驱的计算,根据极限附着情况下限制整车模块传来的汽车平均车速,系统进一步对从整车模块传来的要求驱动力进行限制。在初始车速V0下,汽车要么加速,要么减速,因而会由此产生汽车前后轴荷的变化,求出驱动轮的轴荷(前轮),应用驱动轮轴荷与路面最大附着系数的乘积为其驱动附着情况所能提供的最大驱动力或在制动情况下所能提供的最大制动。即:

式中:Wf—驱动轮前轮载荷。

5 控制策略的建模及仿真结果分析

本文以ISG混合动力汽车为模型(主要参数如表1),选择C Y C-E C E-E U D C-L O W行驶循环,对动态协调控制策略和传统的再生控制策略进行仿真。

根据上述动态协调控制策略,在A D V I S O R软件中建立新的再生制动控制模型,图4为后向路径中的制动力控制模块。图5为前向路径中的制动力控制模型。

制动控制模块用来确定在前后轮制动器上所需的制动力输出值。再生制动力将在理想前后轮制动力配比的情况下,最大限度的发挥驱动链的能力,如果再生制动力已经达到了限值的极限值,则由前后轮制动器根据制动力控制模块提供剩下的制动力。

选用制动能量回收效率、有效能量回收率作为再生制动控制策略的评测指标。制动能量回收效率是指回收电池中的能量占制动能量的比例,有效能量回收效率是指回收电池中的能量占整车消耗总能量的比例。仿真结果如图6所示,电池SOC(荷电状态)值比传统控制策略下的SOC值明显提高。有效证明动力动态协调控制策略下电池吸收的制动能多于传统控制策略下的制动能量吸收。

6 结束语

(1)在考虑混合动力汽车制动刹车安全性和节能性的要求下,提出了一种混合动力汽车制动力动态协调控制策略。当低速的时候对前后轮采用理想制动力配比进行一次制动力分配,然后根据当前车速,经过传动装置计算电机的转速,得到此时电机提供的最大负力矩,对制动力进行二次分配。

(2)建立基于动态协调控制策略的系统模型,进行典型路况下的仿真,结果表明,混合动力汽车制动力动态协调控制策略与原有ISG模型相比制动能量的回收效率明显提高。

参考文献

[1]余志生.汽车理论[M].北京:机械工业出版社,2000.15-18.

[2]刘博.基于纯电动汽车的制动能量回收系统的研究与实现[D].北京:清华大学,2004.

[3]秦大同,谭强俊,杨阳,杨亚联.CVT混合动力汽车再生制动控制策略与仿真分析[J].汽车工程.2009,29(3):221-225.

[4]HOU JUN,GUO XUEXUN.Modeling and Simu-lation of Hybrid Electric Vehicles Using HEVSIM andADVISOR:IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference(VPPC),[C].China,2008.

ISG系统 篇4

柴油机低温燃烧能保持柴油机高效率的优点,且排放较低,可以通过燃料早喷、小锥角喷油器喷油和燃料晚喷等方式来实现。燃料晚喷的方式通过废气再循环(EGR)和上止点附近燃油喷射来提高预混合比例,降低燃烧温度,避开NOx和颗粒(PM)的高排放区[1,2],这种燃烧 模式也称 为低温预 混燃烧(premixedchargecompressionignition,PCCI)。但PCCI只适用于中低负荷工况,在其他工况仍然需要采用传统的压燃(compressionignition,CI)[3]。

柴油机在瞬态加载过程中,由于燃油系统响应比空气系统响应快,容易造成气缸内空燃比过小。在CI时,通过限制瞬态过程的油量来控制加速烟度,但是这种方式会降低汽车动力性;在PCCI时,由于大量使用EGR,所需空气量较CI少,但是PCCI对新鲜空气量的变化更敏感,空燃比过小不但可能使碳烟排放恶化,还可能严重降低热效率;在PCCI和CI切换过程中,特别是从新鲜空气量需求较少的PCCI过渡到新鲜空气量需求较多的CI过程中,新鲜空气量远不能满足CI的要求,如果在这个过程中根据新鲜空气量限制喷油量,就会导致发动机输出动力不能满足系统动力需求[3]。因此,对于低温预混柴油机,在瞬态过程中会出现动力性与排放无法兼顾的情况。

ISG电机集成起动机和发电机功能,可以和柴油机组成轻混的并联式混合动力系统。使用ISG电机对传统CI柴油机的瞬态过程进行转矩补偿,使发动机有充分的时间进 行燃油系 统和空气 系统的协调,可以优化发动机排放性能[4]。

混合动力系统可以增加系统的经济性,低温预混合燃烧可以降低排放。本研究使用ISG电机对低温预混柴油机动态过程进行转矩补偿,提高发动机的排放性能和动力性能。

1系统描述

本研究使用的柴油机并联混合动力系统如图1所示。该系统由发动机、离合器、ISG电机和超级电容组成。研究用发动机为一台2.5L四缸高压共轨柴油机。改装后,该发动机配备EGR、VNT和空气旁通阀。该发动机 部分参数 如表1所示。研究用ISG电机选用永磁同步电机,储能元件选用超级电容。该电机和超级电容部分参数如表2所示。

原发动机 使用的发 动机电控 单元 (ECU)为BoschEDC16;本研究基于自主ECU进行,该ECU使用FreescaleMPC5634M 32位高性能 单片机,CPU频率达到80MHz。ECU通过CAN总线发送控制命令给ISG电机控制 器和离合 器控制器,对ISG电机和离合器进行协调控制。

另外,发动机每缸都配备一个压阻式缸压传感器,用于实时反馈各缸缸内压力。自主设计的燃烧状态分析 单元 (in-cylindercombustionanalysistool,iCAT)用于缸压信号采集与分析。从iCAT中解析出燃烧 状态指标,并通过CAN总线发送 给ECU,由ECU对发动机燃烧进行控制。

在发动机台架上进行试验,该台架配备HT350型交流电力测功机(用于记录发动机转速和动力系统转矩)、MEXA-7100DEGR排放分析仪(用于记录NOx、THC和CO排放)、AVL439不透光烟度计(用于记录烟度)和AVL472颗粒分析仪等设备。

2柴油机燃烧闭环控制

基于缸压的燃烧闭环控制系统的潜在优势包括提高发动机性能、缩短标定周期和增强燃料适应性等。对于PCCI燃烧,由于大EGR率的使用,导致缸内燃烧不稳定和循环波动等问题,采用燃烧闭环控制系统能够提高PCCI燃烧的稳定性[5,6]。

iCAT基于曲轴转速信号采集缸压并计算出最大缸压、平均指示压力、放热中点和瞬时放热率等燃烧状态指标。

平均指示压力按式(1)计算。

式中,Vs为单缸排量;pk为当前角度采集的缸压;pk-1为上一角度采集的缸压;Vk为当前角度气体容积;Vk-1为上一角度气体容积。

各个曲轴转角对应的气体容积按式(2)计算。

式中,Vc为气缸剩余体积;D为活塞直径;r为曲柄半径;l为连杆长度;φk为当前角度。

按照热力学第一定律,并忽略缸壁传热,可得到离散化的瞬时放热率计算方法[7]:

式中,γ为绝热指数,取1.4进行计算(忽略气体组分变化和温度的影响)。

累计放热是在某个曲轴转角位置已累计放出的总热量,可以通过瞬时放热率累加得到。

式中,Qk为当前角度累计放热;Qk-1为上一角度累计放热;φk-1为上一角度。

得到累计放热后可以得到放热总量,然后通过扫描比较即可得到放热中点的曲轴位置的值。

ECU从iCAT得到各缸平均指示压力pIMEP和放热中点φCA50,进行闭环控制,燃烧闭环控制框架(双输入双输出)如图2所示。通过发动机转矩管理得到平均指示压力目标值pIMEP_SP和放热中点目标值φCA50_SP。在低温预混燃烧模式下,预喷不作为发动机动力输出的主要部分,所以预喷油量和预喷提前角由MAP确定,而不由燃烧闭环控制来调整。通过控制主喷油量qMI和主喷提前角φMI实现平均指示压力和放热中点的闭环控制:主喷油量qMI与平均指示压力对应,主喷定时φMI与放热中点对应。此处忽略主喷油量对放热中点和主喷提前角对平均指示压力的耦合影响。

3柴油机转矩闭环控制

在并联式混合动力系统中,由于电机和发动机机械连接,其转速关系是耦合的,所以并联式混合动力只有电机输出功率一个能量自由度[4]。发动机和电机之间的能量分配实质上是转矩分配。要进行转矩协调控制,需要先得到柴油机输出的有效 转矩。由于目前无法用传感器直接测得发动机输出转矩,一般使用预先标定或者预估的方法。标定的方法无法适应发动机运行状态与标定状态的偏移和发动机的个体差异;预估的方法包括缸内压力建模[8]、曲轴转速信号分析[4]和平均值模型[9]等,但是这些算法计算量大,且在全工况范围和瞬态工况下适应性有限。本研究可以直接获得缸压信号,基于缸压信息的转矩预估模型,如图3所示。图中,pPMEP为平均泵气压力;ne为发动机 平均转速,(pCYL)max为最大缸压;TOT为机油温度;kCONV为平均压力到转矩的转换系数;Tind为发动机 指示转矩;Tfric为摩擦转 矩;Tbrk_eng为发动机有效转矩。

摩擦损耗包括曲轴轴颈与轴承间的摩擦、活塞组件与气缸套间的摩擦等;附件损耗包括空调压缩机、冷却风扇、燃油泵、气泵和机油泵等。本研究发动机未装备空调压缩机和冷却风扇等附件,而其他附件损耗在实际测量中无法与摩擦损耗区分,所以

有式(5):

平均摩擦压力定义为

式中,i为发动机气缸数。

文献[7]提出平均摩擦压力与发动机转速ne、活塞平均速度vm的二次关系式如式(7)所示。

式中,Cp为标定常数。

文献[10-11]提出,对增压柴油机来说,摩擦转矩还与缸内平均有效压力相关;文献[12]认为摩擦转矩还与进气管和排气管压力差相关。这些研究都将泵气损失归至摩擦转矩内。

为了进行摩擦转矩预估,选取发动机转速800~3600r/min和负荷0%~100%的稳态工况点进行试验,摩擦转矩由缸内压力反馈计算得到。

对得到的试验数据进行分析可以发现,摩擦转矩增量与最大缸压增量呈线性关系。

式中,Tfric_base为发动机 纯倒拖时 摩擦转矩;(pCYL)max_base 为纯倒拖时最大缸压;ΔT0为零点偏移。

对于本研究用2.5L柴油机,该线性关系如图4所示,由最小二 乘法拟合 可以得到kfric_cyl≈0.427(N·m)/MPa,拟合后摩擦转矩的最大误差约为4.0N·m。

由发动机转矩 管理得到 发动机有 效转矩需 求TENG,综合当前工况下摩擦转矩预估值Tfric和平均泵气压力pPMEP,可以得到平均指示压力需求值pIMEP_DES,该需求值在限值后输出给燃烧闭环控制。在实现燃烧闭环控制的同时,也实现了转矩闭环控制,如图5所示。

4发动机瞬态工况控制

发动机控制策略包含燃烧闭环控制、转矩预估和转矩闭环控制等,如图6所示。通过加速踏板转矩需求和附件系统转矩需求,得到动力系统的转矩需求TFLT(滤波后需求,用于燃油系统控制)和TADV(先导性需求,用于空气系统需求)。对动力系统的转矩需求进行预分配,部分转矩分配给发动机,剩余转矩分配给ISG。分配给发动机的转矩结合摩擦转矩和平均泵 气压力,得到平均 指示压力 需求值pIMEP_DES。在瞬态过程中,需要进行平均指示压力限制,再把限制后的平均指示压力目标值输出给燃烧闭环控制。发动机瞬态过程中,油量限制由式(10)决定。

式中,qLMT为空燃比 限制后油 量;qFLT为滤波后 油量,为稳态下不进行空燃比限制时的喷油量;kLMT为油量限制系数;mairdes为当前转速和油量下的需求空气流量;mair为当前实际空气流量。

平均指示压力作为燃烧闭环控制的一个指标,油量限制需要反馈到平均指示压力目标值上。在平均指示压力波动的小范围区间内,用式(11)来进行平均指示压力目标值限制。

式中,i表示当前循环的值;i-1表示上一循环的值;pIMEP_SP为平均指示压力目标值。

瞬态过程中,需求的发动机有效转矩TENG与实际输出的发动机有效转矩Tbrk_eng的差值TRED需要由ISG电机进行动态补偿;同时,ISG电机的输出转矩还包括动力系 统预分配 给ISG电机的转 矩需求TEXT,即

5试验结果

在发动机台架上进行转矩估计和转矩闭环控制试验,结果如图7所示。

无论瞬态工况还是稳态工况,预估转矩与修正后的测功机转矩(台架显示的转矩进行转动惯量修正[4])吻合得很好。对于转矩目标的跟随性,除了在强瞬态工况下,转矩输出受到油气协调的空燃比限制外,其余时间都较好地跟随目标转矩的变化,发动机有效转矩预估和闭环控制效果良好,满足瞬态控制要求。在发动机断油时,依照预估算法得到发动机有效转矩为负转矩(发动机制动),测得修正后的测功机转矩同样为负转矩,控制系统将目标转矩设定为0,但实际上此时并不进行转矩闭环控制。

图8(a)所示为5s从1400r/min、55N/m加载到2000r/min、90N/m的无ISG电机辅助的瞬态工况,系统总喷油量按照稳态工况点标定值进行设置(未进行空燃比限制)。由图8(a)可见,新鲜空气量在3~4s达到目标值,期间碳烟 排放峰值 为0.06m-1,NOx排放基本没有大的突变;但是,即使燃油量与稳态标定点相同,发动机有效动力输出仍然无法满足瞬态动力的需求。

图8(b)所示为相同瞬态工况下,使用ISG进行动态转矩补偿的效果。在图8(b)中采用三种不同空燃比油量限制策略对瞬态喷油量和平均指示压力目标值进行限制,三种策略包括:策略1,强空燃比限制,严格控制空燃比不低于限值;策略2,弱空燃比限制,允许空燃比略低于限值,但总油量仍然比稳态工况点标定的油量小;策略3,不限制空燃比,按照稳态工况点标定的油量喷油。

通过ISG动力补偿,三种空燃比限制控制下输出的系统有效转 矩Tbrk都可以满 足瞬态转 矩的需求。比较输出的发动机有效转矩Tbrk_eng,强空燃比限制策略1的转矩输出变化最为缓慢,不限制油量的转矩策略3输出响应快,但策略3产生了较高的碳烟排放,其峰值达0.06m-1,而策略2和策略1基本没有出现碳烟排放恶化现象。

瞬态加载过程中,CO和THC的排放也出现不同程度的恶化,策略3峰值最大,说明在瞬态过程中,即使限制了总喷油量,燃烧状态也没有完全取得稳态工况点标定的效果。

策略2和策略1配合ISG电机可以得到良好的瞬态动力响应和瞬态排放效果,策略1的排放控制效果最好,但为了补偿其迟缓的转矩响应需要额外耗费电能驱动ISG电机,进行瞬态动力补偿时还必须考虑超级电容的SOC平衡。因此,瞬态过程的空燃比限制应与混合动力系统的综合能量管理相结合。

图9(a)所示为5s内从1400r/min、55N·m加载到2000r/min、150N·m的无ISG电机辅助的瞬态过程,包含了组合燃烧模式(PCCI模式和CI模式混合)的瞬态加载响应,在2s左右燃烧模式从HCCI(即PCCI)过渡到CI。整个瞬态加载过程中,在PCCI和CI的工作范围内,总喷油量都按照空燃比油量限制方法对喷油量进行限制。在燃烧模式切换的瞬间,由于空燃比过小,碳烟排放增加,系统动力输出下降;空气系统在燃烧模式切换后,由于CI需要更多的新鲜空气,在过渡过程中,新鲜空气量远不能满足CI要求,因此喷油量被严格控制在碳烟排放限值之下,发动机动力输出不能满足系统动力需求。而整个瞬态工况都使用传统CI时,由于需求空气量差距比组合燃烧时小,新鲜空气量的响应过程能够使系统动力输出满足需求。图9(b)所示为相同瞬态工况下,使用ISG进行动态转矩补偿的效果。可以看到,实际输出的系统有效转矩Tbrk与系统目标转矩跟随良好。

6结论

(1)在发动机转速800~3600r/min、负荷0%~100%的稳态工况下,摩擦转矩增量与最大缸压增量呈线性关系。

(2)使用基于缸压的燃烧状态指标能够进行发动机有效转矩预估,预估的发动机有效转矩与修正后的测功机转矩一致。

(3)基于燃烧状态指标闭环的发动机有效转矩闭环控制效果良好,除了转矩输出在强瞬态工况下受到油气协调的空燃比限制外,其余时间都跟随目标转矩变化。

(4)在PCCI瞬态工况和燃烧模式切换 (PCCI切换到CI)瞬态工况下,使用ISG电机能够增强瞬态工况的转矩跟随效果,并且烟度保持在较低水平。

摘要：采用ISG电机进行动态转矩补偿,解决低温预混柴油机瞬态过程动力不足的问题。使用自主的燃烧状态分析单元,采集各缸缸压信号,计算燃烧状态指标,并发送给发动机控制单元。通过控制主喷油量和主喷定时,实现基于平均指示压力和放热中点的双闭环反馈的燃烧闭环控制。利用摩擦转矩增量与最大缸压增量之间的线性关系,进行摩擦转矩预估。利用反馈的平均指示压力、平均泵气压力和预估的平均摩擦压力,预估发动机输出的有效转矩。在转矩预估和燃烧闭环的基础上,进行转矩闭环控制。在发动机和ISG电机间进行转矩分配,在瞬态工况下,由于油量限制导致的转矩不足由ISG电机补偿。试验表明:在低温预混燃烧的瞬态加载工况和燃烧模式切换的瞬态工况下,利用ISG电机进行动态转矩补偿,无碳烟排放恶化状况,系统的转矩跟随效果好。