动力学参数匹配

动力学参数匹配（共8篇）

动力学参数匹配 篇1

0 引言

在汽车工业快速发展的同时, 节能和环保越来越成为汽车研究的重点。为提高汽车的燃油经济性, 降低排放, 人们普遍采用混合动力技术来改变现有的内燃机汽车。以电能作为储存方式, 即混合动力电动汽车是目前国内外研究的热点。本文介绍的是一种适用于城市公交车的混合动力电动汽车。

城市公交客车的运行特点是起动、制动频繁, 怠速时间长, 平均行驶速度较低。传统的单轴并联式混合动力公交客车能量回收效率低, 且动力性一般[1]。文献[2]中介绍的混联式混合动力公交客车是基于变速器一挡耦合的, 驱动电机和发动机通过齿轮耦合机构在变速箱Ⅱ轴上进行动力耦合, 这样会影响整车总体效率, 且结构布置比较复杂。文献[3,4,5,6]介绍了并联混合动力车的参数匹配和设计方法, 没有涉及对混联式混合动力车的参数匹配。本文提出了一种混合动力大客车的结构方案, 在这种结构方案中, ISG电机与发动机曲轴相连, 可以快速反拖启动发动机, 避免怠速工况, 同时还能调节发动机的工作点, 使发动机在最优工作区间内运行, 驱动电机由于没有耦合机构, 制动能量回收效率更高。本文以常用的公交车作为原型, 对动力参数进行了匹配研究和仿真[2]。

1 ISG混合动力车的特点及设计目标

1.1 动力系统结构特点

ISG混合动力车的结构方案如图1所示, 由发动机、ISG电机、驱动电机、蓄电池和变速器等动力装置组成, 该方案有两个电机, ISG电机 (电机1) 的功率较小, 驱动电机 (电机2) 的功率较大。

这种ISG混合动力方案有以下优点:

(1) 怠速停机, 快速启动。当汽车停车时, 发动机立即停止喷油, 即发动机没有怠速工况;当汽车起步时, 电机把发动机快速拖动到怠速转速以上, 然后再喷油点火。

(2) 减速断油及制动能量回收。汽车减速行驶时, 当车速降低到一定程度后, 发动机停止喷油, 并进行能量回收, 且由于驱动电机无耦合机构, 在制动能量回收时, 效率更高。

(3) 为起步以及大负荷时提供助力。在起步、加速以及爬坡等大负荷工况时, ISG电机、驱动电机与发动机一起提供转矩, 满足发动机转矩不足以及大负荷转矩的需求, 达到行驶工况, 保证发动机在最优工作区间运行。

(4) 高效发电。在电池SOC值较低时, 可由发动机利用停车时间或在满足行驶要求以外提供额外转矩驱动ISG电机发电, 满足辅助设备用电要求。

以上各个功能的实现, 均需要通过对各离合器以及电机工作状态进行控制。

1.2 设计目标

混合动力电动大客车主要在市区运行, 少量在郊区和城间运行, 并且要求车载蓄电池组无需从外界电源充电, 属于“充电-保持型”。基于考察广州市公交车辆的行驶运营要求, 同时参考国家863电动汽车专项提出的性能指标, 确定ISG混合动力大客车的基本动力性、经济性和排放性指标, 整车主要设计指标如表1所示。

2 动力总成参数设计

混合动力传动系统参数的初步匹配主要依据车辆的动力性能要求, 针对具体的混合动力传动结构来计算动力总成所需的总功率需求, 最大转矩需求, 发动机、变速器、电机等机械特性要求, 以及蓄电池组电压和容量要求等。目标车整车基本参数如表2所示。

2.1 动力总成匹配参照工况的选择

目前世界上所有的循环工况主要被分为三组[7]:美国行驶循环工况、欧洲行驶循环工况和日本行驶循环工况。国内内燃机重型车的试验排放标准一般采用欧洲标准[8], 欧Ⅱ标准的测试工况为R49, 欧Ⅲ、欧Ⅳ的标准测试工况为ETC (Europe Transit Cycle) 。虽然欧洲标准中没有专门提出测试混合动力重型车的试验工况, 但ETC作为一个整车性能评价工况, 代表性极强, 非常适合用来对国内大客车进行整车性能研究。由于本文的研究对象是混合动力大客车, 因此选择ETC城市工况作为混合动力车动力总成匹配参照工况。

2.2 动力总成功率及最大转矩需求

本部分将参照表1和表2中的参数, 依据汽车理论, 按照逆向仿真法, 以ETC城市工况作为参照工况, 估算整车的总功率需求、最大转矩需求。

汽车行驶方程式为

$F{}_{\text{t}}=mgf\cos \alpha +mg\sin \alpha +\delta m\frac{\text{d}u}{\text{d}t}+\frac{C{}_{\text{D}}Au{}^2}{21.15}(1)$

式中, m为汽车质量;α为爬坡度;du/dt为加速度;CD为风阻系数;A为迎风面积;δ为汽车旋转质量换算系数;u为车速。

车辆需求的转矩与驱动力的关系为

$F{}_{\text{t}}=\frac{{\rm T}{}_{\text{t}\text{q}}i{}_{\text{g}}i{}_0\eta {}_{\text{Τ}}}{r}(2)$

式中, Ttq为车辆需求转矩;ig为变速比;i0为主减速比;ηT为传动系的效率;r为车轮半径。

汽车功率关系为

Pwh=PICE+PISG+Pm2=PICE+PBat (3)

${\rm P}{}_{\text{w}\text{h}}=\frac{F{}_{\text{t}}u}{3600}(4)$

式中, Pwh为车辆需求的功率;PICE为发动机提供的功率;PISG为ISG提供的功率;Pm2为驱动电机提供的功率;PBat为蓄电池提供的功率。

在MATLAB/Simulink开发平台上, 以ETC城市工况作为参照工况, 搭建如图2所示的混联混合动力整车行驶模型。图3所示为在ETC工况下, 按上述整车行驶模型的仿真结果。从图3可以看出, ETC工况下最大功率需求为165.7kW, 车轮最大转矩需求为9742N·m。

2.3 发动机参数

根据ISG混合动力系统的功能要求, 发动机是主要的动力源, 驱动电机和ISG电机是辅助动力源, 由此可以确定三者的功率参数匹配原则:发动机至少需要满足汽车在平坦路面上以最高车速行驶的功率需求, 加速和爬坡所需的额外功率则由驱动电机和ISG电机提供补充。

发动机功率需满足的条件:为维持电池系统SOC平衡, 整个循环工况的平均功率Pcyc_ave小于发动机的功率;发动机功率满足车辆巡航的要求[4,5];发动机需要提供一定的爬坡能力, 这样在爬坡的过程中能够减小对电池和电机的依赖程度[6];变速箱在最高挡位时, 发动机最高转速对应的车速大于最高车速;考虑混合度对燃油经济性和动力性的影响[9]。

为满足上述条件, 经过估算, 本文选择一款外特性曲线如图4所示的发动机为目标发动机。图中曲线是根据实验测得的数据, 在MATLAB中拟合得到的。

(a) (b)

由图4可知, 该发动机的最大功率为119kW (3000r/min) , 最大扭矩为400N·m (2500r/min) 。

2.4 驱动电机参数

主驱动电机需要满足的条件[2]:驱动电机、ISG电机和发动机功率之和应该大于最大驱动功率;驱动电机与发动机动力复合后, 满足车辆起步加速性能要求;能够在纯电动工况下提供驱动功率;根据不同的控制策略和纯电动动力性能的要求, 可以适当地调整驱动电机的功率需求;制动时能最大限度地回收能量。

ISG混合动力汽车在行驶时没有纯电动工况, 驱动电机与发动机相比, 功率较小。一般来说, 随着电机功率的增大, 汽车的经济性随之提高, 但是随着驱动电机功率的增大, 所需的电池组数目也必须增多, 这样不但增加了整车重量, 而且增加了整车制造成本。驱动电机功率取值应在满足整车节能目标的前提下, 从经济性和制造成本两方面均衡考虑。

综合考虑, 电机的驱动功率应满足:

Pm2+PISG+PICE≥Pcyc_max (5)

$\frac{1}{3.6}{\displaystyle \int }{}_0^{50}\frac{\delta m}{F{}_{\text{t}}-F{}_{\text{f}}-F{}_{\text{w}}}\text{d}u\le 20(6)$

其中, 汽车旋转质量换算系数δ取1.2。

经过计算选定的驱动电机的参数如表3所示。

2.5 ISG电机参数

ISG电机需要满足的条件:ISG电机的发电工作点应尽量在发动机的经济工作区域内;同时, ISG电机能够最大程度地回收发动机提供的多余能量, 给蓄电池充电, 因此ISG电机的功率不宜选得过小。

确定ISG电机参数时还需要考虑以下几个因素:在汽车加速和爬坡时ISG电机提供助力, 确保发动机启动, 与发动机转速匹配和电池充放电匹配。具体来说, ISG系统要求电机能够短时间 (一般不超过0.4s) 启动发动机点火, 因此, 要求电机必须要有较大的启动转矩以克服发动机启动的阻力矩;功率补偿要求汽车在加速或爬坡需要大功率时, ISG电机能够提供一部分功率, 弥补发动机的功率不足, 电机峰值功率也是需要确定的参数之一;另外, 由于ISG电机需要与发动机在同轴上耦合, 电机转速也需要与发动机匹配。ISG电机参数如表3所示。

2.6 蓄电池组参数的初步确定

蓄电池组参数主要是指电压等级、容量、SOC的应用范围[10]。为了确保系统可靠地运行, 蓄电池电压等级要与电力系统电压等级和变化范围一致。由于可供本文选择的电机逆变器IGBT最高能承受的电压不超过600V, 且一般动力电池组的电压变化范围在其额定电压的-35%～25%范围内, 同时考虑重量匹配和布置空间等多种因素, 本文选定的动力电池组采用串联结构, 额定电压为384V, 单个电池模块的电压为12V, 所需总电池模块数为N=384/12=32。

2.7 主减速比的设计

发动机转速与车辆行驶速度之间的关系为

$u{}_{\text{a}}=0.377\frac{rn}{i{}_{\text{g}}i{}_0}(7)$

式中, n为发动机转速。

根据设计指标, 车辆最高行驶速度须大于90km/h, 此时发动机运行在最高转速附近。另外, 由于车辆在低速时由电动机单独驱动, 为了保证电动机驱动到发动机驱动的过渡顺畅, 过渡时电动机转速必须高于发动机启动转速[1]。

2.8 最大传动比的设计

变速器各挡的传动比大体上是按等比级数分配的, 为此先确定最大传动比, 亦即Ⅰ挡的传动比ig1与主减速器传动比i0的乘积。当主减速比i0确定时, 也就是确定变速器Ⅰ挡的传动比。

最大传动比的确定需要考虑三个方面的问题:最大爬坡度、附着率及汽车最低稳定车速。即满足:

$i{}_{\text{g}1}\ge \frac{G(f\text{c}\text{o}\text{s}\alpha {}_{\max }+\sin \alpha {}_{\max })r}{{\rm T}{}_{\text{t}\text{q}\text{m}\text{a}\text{x}}i{}_0\eta {}_{\text{Τ}}}(8)$

表3中给出了该混联式混合动力客车动力系统各零部件的参数。

3 仿真分析

混联式混合动力汽车的控制策略较为复杂, 制定的控制策略不同会影响仿真结果[9,10,11], 本文的蓄电池的荷电状态需要维持在一个区间范围内, 属于充电保持型, 而最终的能源来自于发动机, 故本文是以发动机区间优化法为控制策略, 其基本思路如下:

(1) 整车需求功率在发动机优化区间内时, 发动机单独工作;

(2) 整车需求功率大于发动机最大功率时, 驱动电机提供助力;

(3) 整车需求功率低于发动机最小功率时, 驱动电机单独工作, 发动机关闭;

(4) 整车需求功率不在发动机最优区间内时, 可以通过给蓄电池充电或者放电, 来使发动机回到最优工作区间内;

(5) 当SOC低于设定最低值时, 发动机提供多余的能量给蓄电池充电;

(6) 制动时, 驱动电机处于发电状态, 回收能量, 给蓄电池充电。

3.1 动力性评价

动力性的评价指标为最高车速、加速时间和最大爬坡度。

图5a、图5b分别为汽车驱动力与行驶阻力平衡图和驱动电机以40kW功率辅助时的爬坡图。

由图3a可知, 混合动力汽车最高车速能达到90km/h, 驱动电机40kW助力时最大爬坡度能达到20%以上, 通过仿真计算得到0～50km/h的加速时间为15.08s。

3.2 燃油经济性评价

本文蓄电池荷电状态维持在一定区间内, 属于电量保持型, 而维持蓄电池平衡的动力来源于发动机, 故经济性的评价需考虑发动机的油耗和蓄电池电能消耗之和。

电池组的平均瞬时等效油耗$\dot{m}{}_{\text{b}}({\rm T}{}_{\text{m}},\omega {}_{\text{m}})$为ISG电机和电机2对电池组的补充或消耗的平均等效油耗的综合。

ISG电机的瞬时等效燃油消耗为

$\dot{m}{}_{\text{b}1}({\rm T}{}_{\text{Ι}\text{S}\text{G}},\omega {}_{\text{Ι}\text{S}\text{G}})=\{\begin{array}{l}\frac{\overline{b}{}_{\text{f}\text{e}}{\rm P}{}_{\text{Ι}\text{S}\text{G}}({\rm T}{}_{\text{Ι}\text{S}\text{G}},\omega {}_{\text{Ι}\text{S}\text{G}})}{3600\overline{\eta }{}_{\text{d}\text{i}\text{s}}\overline{\eta }{}_{\text{Ι}\text{S}\text{G}}}{\rm T}{}_{\text{Ι}\text{S}\text{G}}\ge 0(\text{电}\text{动})\\ \frac{\overline{b}{}_{\text{f}\text{e}}{\rm P}{}_{\text{Ι}\text{S}\text{G}}({\rm T}{}_{\text{Ι}\text{S}\text{G}},\omega {}_{\text{Ι}\text{S}\text{G}})\overline{\eta }{}_{\text{c}\text{h}\text{g}}}{3600}{\rm T}{}_{\text{Ι}\text{S}\text{G}}\le 0(\text{发}\text{电})\end{array}(9)$

电机2的瞬时等效油耗为

$\dot{m}{}_{\text{b}2}({\rm T}{}_{\text{m}2},\omega {}_{\text{m}2})=\{\begin{array}{l}\frac{\overline{b}{}_{\text{f}\text{e}}{\rm P}{}_{\text{m}2}({\rm T}{}_{\text{m}2},\omega {}_{\text{m}2})}{3600\overline{\eta }{}_{\text{d}\text{i}\text{s}}\overline{\eta }{}_{\text{m}2}}{\rm T}{}_{\text{m}2}\ge 0(\text{电}\text{动})\\ \begin{array}{l}\overline{b}{}_{\text{f}\text{e}}{\rm P}{}_{\text{m}2}({\rm T}{}_{\text{m}2},\omega {}_{\text{m}2})\overline{\eta }{}_{\text{c}\text{h}\text{g}}\\ 3600\end{array}{\rm T}{}_{\text{m}2}\le 0(\text{发}\text{电})\end{array}(10)$

式中, $\overline{\eta }{}_{\text{c}\text{h}\text{g}}$、$\overline{\eta }{}_{\text{d}\text{i}\text{s}}$分别为电池组充电、放电平均效率;$\overline{\eta }{}_{\text{Ι}\text{S}\text{G}}$、$\overline{\eta }{}_{\text{m}2}$分别为ISG电机和驱动电机平均效率;PISG (TISG, ωISG) 、Pm2 (Tm2, ωm2) 分别为ISG电机、驱动电机输出功率;bef为虚拟油-电转换平均比油耗率, 取值为384g/ (kw·h) [12]。

本文在MATLAB/Simulink下建立如图6所示的发动机性能仿真模型。主要输入为发动机转矩、转速需求, 可通过发动机外特性和万有特性模块计算输出:发动机实际输出的功率、转矩以及消耗的燃油量等。

在MATLAB/Simulink下建立的电机性能仿真模型如图7所示。电机输出功率的计算是根据当前的电机转矩需求和实际输出转速, 通过电机模型计算出电机可提供的电动功率, 再和蓄电池可提供的功率进行比较, 取最小值。

另外本文还建立了如图8所示的蓄电池SOC计算仿真模型。输入量为电机 (蓄电池) 充入或消耗的电能、蓄电池SOC的初始值, 通过积分计算, 输出为当前时刻的SOC值。如果蓄电池SOC小于0.2 (蓄电池过放电) , 则停止仿真。

依据上面的三个模型, 在ETC工况下, 仿真时间为600s, 能够得出以下仿真结果:混合动力汽车的油耗为24.21L/100km, 而原车的油耗为33.94L/100km, 混合动力汽车燃油经济性比原车节约28.67%, 其相应的发动机的工作点、驱动电机的工作点和SOC的变化如图9、图10、图11所示。

从图9～图11中可以看出, 发动机大都工作在最优区间内, 所以燃油消耗较低, 少数落在最优区间外;驱动电机的工作效率大都在80%左右, 且工作在驱动状态, 这使得蓄电池的SOC波动比较小, 总体的趋势是下降的, 从蓄电池输出的功率可以看出驱动电机消耗的电能比ISG提供的电能要多, 这种方案及对应的控制策略能满足整车的性能需求。

4 结束语

本文提出了一种混联式驱动方案, 利用仿真模型得出了在ETC工况下动力总成的功率和扭矩需求, 并对动力总成各零部件的参数进行了初步设计, 在MATLAB/Simulink环境下建立了基于发动机优化区间工作模式的控制策略仿真模型, 仿真结果表明动力总成各零部件的参数匹配能满足整车性能的要求。基于发动机优化区间工作模式的控制策略能使整车性能较传统同功率下客车的性能有着不同程度的提高。同时发动机的工作点大都落在最优区间内, 驱动电机的工作效率较高, 蓄电池的SOC变化较小。本文仅是基于发动机区间优化, 还没有考虑电机区间的优化, 接下来的进一步工作是综合考虑三个动力元件的区间优化。

参考文献

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动力学参数匹配 篇2

众所周知，当今社会已经成为了“轮子上的社会”，人类越来越依赖于各种各样的交通工具。其中，汽车无疑是应用最广泛，人类依赖程度最高的交通方式。据估计，到2010年底，世界将10亿辆据有关媒体报道，中国的机动车保有量在2007年就已经突破1.5亿辆，而在2009年，我们国家更成为世界第一大汽车市场，产销量分别为1379.1万辆和1364.5万辆。面对如此巨大的汽车保有量，我们不得不面临随之而来的资源和环境压力。众所周知，汽车普遍依赖石油资源，而石油资源是不可再生的，一旦石油资源枯竭，世界的车轮将停转。不仅如此，汽车尾气和汽车噪声带来的巨大污染也越来越受到人们的重视。在一些大城市，交通高峰时期的城市环境已经令人无法忍受。据报道，墨西哥城由于三面环山且位于海平面以上740英尺（合2220米），这所城市的煤烟和来自城区400万辆汽车的尾气全部被高空的云彩捕获，导致每年300 天出现过高的臭氧含量水平。不仅如此，由于资源和环境压力所产生的燃料价格的上涨也是关乎我们生活的重要方面。从1998年到2008年，我国的汽油价格经历了40次调整，价格也从2.32元/升上涨到了6.20元/升，上涨幅度达到了267%。面对如此严峻的形势，我们不得不寻找一个可以解决的方案。毫无疑问，寻找一种可再生的并且清洁的能源是我们解决这一矛盾的切实方法。就目前的情况来说，新能源汽车的研究主要集中在混合动力汽车、纯电动汽车（BEV，包括太阳能汽车）、燃料电池电动汽车（FCEV）、氢发动机汽车、其他新能源（而相对于其他新能源汽车，只有纯电动汽车能够做到

零污染、零排放，低噪声，无疑是最为理想的新能源汽车。

1电动汽车的结构和特点

电动汽车一般由车身、底盘、动力系统等组成。其车身和底盘与传统汽车结构相类似，或者甚至是有所简化。故电动汽车的车身和底盘不是本文讨论的重点。而电动汽车的动力系统和传统汽车有着根本的不同。传统汽车由内燃机提供动力，动力从内燃机输出后，送达飞轮和离合器，再进一步传递到传动系，直至驱动车辆前进。而内燃机消耗化石燃料，燃料储存在油箱之中。但是电动汽车使用电动机提供力，动力输出到传动系后，其过程和传统车辆相一致，甚至还因为电动汽车的相关特性而有所简化。电动机的能量来自于动力电池。由此可见，电动汽车的构造相对来说比较简单。电动汽车中的关键技术便是对控制流程中的各个节点和整个系统进行精确有效的控制，目前这一方面，也是电动汽车科研力量的研究重心。

2车载电源

在目前的电动汽车上，车载动力源一般都是各式各样的蓄电池，利用周期性的充电来补充电能。动力电池组是电动汽车的关键装备，它储存的电能、质量和体积对电动汽车的性能起到决定性的影响。目前，电动汽车用电池已经经过了三代的发展。第一代电动汽车用电池都是铅酸电池，由于铅酸电池的比能量和比功率不能满足电动汽车动力性能的要求，所以就进一步发展了阀控铅酸电池、铅布电池等，使得铅酸电池的比能量有所提高，仍能够满足作为电动汽车的电源使用要求。

第二代的高能电池有镍镉电池、镍氢电池、钠硫电池、锂离子电池等。第二代动力电池的比功率和比能量都要比铅酸电池高出很多，大大提高了电动汽车的动力

性和续驶里程。

但是第二代动力电池现在依然是电能化学能电能的化学反应过程中储存和供给电能，有一些特殊使用条件和一定的局限性，其中有些高能电池还需要复杂的电池管理系统和温度控制系统，各种电池对充电技术还有不同的要求。而且第二代电池在使用一定的次数后会出现老化甚至报废的情况，几乎或者完全丧失充放电能力，并且会造成污染。这无疑又增加了电动汽车的使用成本。第三代电池是以燃料电池为主的电池，燃料电池直接将燃料的化学能转化成电能，能量转变的效率高，比能量和比功率高。并且燃料电池能量转化过程可以连续进行，反应过程能够有效地控制，是比较理想的燃料电池电动汽车用电池。但是燃料电池的燃料往往有毒有害而且价格昂贵，需要对车辆进行额外的设计，增加了设计和制造成本。

除此以外，飞轮储能器、超级电容也是常见的电动汽车车载动力源。飞轮储能器是电能机械能电能转换装置，可以瞬间输出很高的功率。而超级电容具备了电能电位能电能转换的能力，而且其充放电时间比起传统电池来说有很大的提高。以上种种装置都有自己的优缺点，但是综合现有技术条件以及相关技术的成本，现代电动汽车普遍使用先进的高能电池作为其动力源。本文讨论的对象也是使用高能锂电池作为动力源的电动汽车。

3目前电动汽车常见的传动系方案 有两种——差速半轴方案（单电机）和电动轮方案（多电机）。差速半轴方案类似于传动动力汽车的传动系布置方法，即动力通过减速增扭后，经由差速器传递到左右半轴上。而电动轮方案则是充分发挥了电动机，这种新型的汽车动力源的特性，利用轮毂电机，使用单电机驱动单独车轮，由车载计算机和电动机控制模块控制协调不同电机不同车轮间的工作运行情况。

差速半轴方案的特点是技术成熟简单，易于实施。而电动轮方案则非常新颖，可以给电动汽车的动力性带来革命性的变化。而且电动轮方案由于使用了多电机驱动的模式，在这个方案中应用的电机的性能要求显然要小于差速半轴方案，便于电机的设计和生产。

但是电动轮方案的缺点也很明显，就是控制复杂。由于电动轮方案必然会用到电子差速等复杂技术，在这些技术的研发上，目前的技术水平很难达到能够使这些技术得到大规模低成本的应用。综合市场和技术因素，我们选择差速半轴方案作为某型电动汽车的传动系布置方案。

4驱动电动机和驱动系统

驱动电机是电动汽车的动力装置，这是电动汽车和传统汽车最根本的区别。现代电动汽车一般使用的是交流电机、永磁电动机或者是开关磁阻电机。由于电动汽车制动时使用再生制动，一般可以回收10%~15%的能量，电动汽车节能和延长续驶里程的重要措施之一。再生制动显然不可能在内燃机汽车上实现。在电动汽车的制动系统中，还保留着常规制动系统和ABS，以保证车辆在紧急制动时有可靠的制动性能。电动汽车的驱动系统由驱动电机和驱动系统共同组成，随着电动汽车结构形式的不同，采用了不同的驱动系统。电动汽车的驱动系统有电动轮方案（轮边驱动系统）和差速半轴方案（集中驱动系统）两种方案。

5车身及底盘

电动汽车已经具有各种车型，包括电动轿车、电动客车（微型、小型、中型和大型）、电动货车（微型、小型、中型和大型）及其他改装的电动车辆。为适应城市、家庭、学校和服务行业的需要，电动汽车的车身造型，特别是微型电动轿车，已经有了多种多样、丰富多彩的造型。电动汽车的车身造型特别重视流线型，使得电动汽车的造型更加具有特色，更加的丰富多彩。也使得电动汽车的车身的空气阻力系数大大的降低了。电动汽车大多采用复合材料来制造车身结构和车身内饰，有的豪华气派，有的简单实用，并且更加轻盈且美观。

由于动力电池组的质量大和动力电池组的占据的空间也很大，为减轻电动汽车的整车质量和体积，采用轻质材料、碳纤维增强树脂和复合材料等制造车身和底盘部分的总成，并且采用三维挤压成型工艺，制造出结构复杂、质量小、强度大和装卸动力电池组方便的车价，补偿因的装备动力电池组而增加的负载。在底盘的布置上还要有足够的空间存放动力电池组，并且要求线路连接方便，充电方便，检查方便和装卸方便。能够实现动力电池组的整体机械化装卸。这就要求在电动汽车的底盘的布置上，打破传统的内燃机汽车底盘布置模式，加大承载空间的跨度和承载结构件的刚度，并且充分考虑防止动力电池组渗出的酸或碱液对底盘结构件的腐蚀侵害。在电动汽车上采用滚动阻力小的子午线轮胎，这种子午线轮胎的滚动阻力系数仅为0.005，使得电动汽车的滚动阻力大大地降低。

6电动汽车未来发展的展望

根据我国电动车产业的发展现状来分析，随着电动车核心技术的突破，我国逐步发展由电动车代替燃油车，现已开发出了不同的电动小轿车、电动公交车、电动面包车、电动货车等，并已逐步投入市场。电动车产业的发展，终将会为人类居住净化环境做出贡献。同时，电动车产业将是一个真正的朝阳产业，具有广阔的市场潜力和发展空间。

随着关键技术方面的突破和电动自行车的性能不断提升，让电动自行车成为了摩托车和自行车的替代产品，而它的快捷、环保、方便和廉价，也让更多的消费者认同，同时也激发了市场对于电动自行车的诉求。在日益增长的市场需求中，先前研发生产的企业迅速崛起，一些新的企业也开始进入，他们对电动自行车的投入也不断加大，使得产能迅速扩展。

根据前瞻产业研究院《2014-2018年中国电动车行业市场需求预测与投资战略规划分析报告》分析：随着电动汽车保有量的不断增加，我们坚信电动汽车行业必定迎来市场的爆发。

班级交通1101

学号20111118

姓名陈明治

指导老师 董晓兰

动力学参数匹配 篇3

1 整车参数及性能要求

目前,纯电动汽车正沿着高速纯电动汽车及低速纯电动汽车两条主线发展[3],本文是基于某高速纯电动汽车进行研究与开发的。其整车主要参数及性能指标要求如表1 所示。

2 动力传动系参数匹配

2. 1 驱动电机的参数匹配

与传统内燃机汽车不同,PEV由蓄电池供电,电机驱动车轮行驶[4]。驱动电机的特性参数主要有额定功率、峰值功率、额定转速、最大转矩等,驱动电机的类型对PEV的性能也有一定程度的影响[5]。

优化设计中一般以保证PEV预期的最高稳定车速来初步选择电机的驱动功率,即驱动电机的额定功率应大于等于PEV在水平良好路面上以最高稳定车速匀速行驶的阻力功率[6],即

式中,pe为额定功率; ηT为总传动效率,这里取92% 。

为满足PEV在某一恒定速度下的爬坡性能要求,驱动电机的峰值功率应满足[7]

式中,αmax为ui= 30 km·h- 1恒定速度下的最大爬坡角度,这里 αmax≈14. 04°。

另外,为满足PEV加速性能要求,峰值功率应满足[8]

式中,uj为车辆加速的末速度。

所以根据式( 1) ~ 式( 3) ,驱动电机的峰值功率pmax应满足

还需注意的是,峰值功率和额定功率之间存在如下关系[9]

式中,λ 为过载系数,一般取1 ~ 3。

驱动电机的最高转速由最高车速决定[10],即

驱动电机的额定转速由汽车巡航速度un决定,即

驱动电机的最大转矩由汽车实现最低稳定车速来达到最大爬坡度所克服的阻力转矩决定,即

2. 2 动力电池的参数匹配

动力电池的参数匹配主要考虑电池组的容量、电压、能量密度及电池的类型等。确定电池组最小数目的方法是使电池组最低工作电压大于等于电机最小工作电压,电池组最大数目由电池组最大输出功率大于等于驱动电机的最大功率的约束条件来确定。而电池组的容量是由PEV的续驶里程来限制的[11],如式( 9)所示

式中,E为电池组的容量; e为单位能耗行驶的里程; S为续驶里程; η 为放电深度( DOD ) ,这里DOD取90% 。

综上所述,根据理论计算及权衡,为目标车辆所匹配的驱动电机及动力电池的指标参数如表2 所示。

3 整车性能仿真及验证

根据计算任务的不同以及性能优化的指标要求,利用整车性能仿真软件GT - drive分别建立了静力学、动力学及运动学模型,其整车静力学仿真模型如图1所示。利用其进行整车动力性及经济性计算分析,得到0 ~ 100 km·h- 1的原地起步加速时间及1 挡爬坡度等仿真结果。

对原车进行试验,并将仿真分析中得到的0 ~100 km·h- 1的原地起步加速时间及1 挡爬坡度曲线与实车试验曲线进行了对比,分别如图2 及图3 所示。目标车辆0 ~ 100 km·h- 1的加速时间为19. 1447 s,30 km·h- 1恒速下的爬坡度为32. 43% ,UDDC循环下一次充电续驶里程为222. 19 km,均满足设计目标,进一步说明了为该车动力传动系选型的驱动电机及动力电池是合适的。

将仿真结果与试验结果对比分析,其分析结果如表3 所示,不难发现,仿真结果与实车试验结果各个性能指标偏差的绝对值都在2% 以内,验证了整车仿真模型具有较高的精确度。

4 目标车辆的性能优化

在目标车辆的电机及电池组合理选型之后,传动系的总传动比是影响整车动力性及经济性的主要因素。考虑到电机具有低速恒转矩、高速恒功率及良好的响应速度等特性,在PEV中变速器的挡位数一般不超过3 挡,本文为该车型选配了能够减小电机最大转矩、优化电机的工作转速区间、提高传动系效率的两挡自动变速器[12]。

4. 1 设计变量及目标函数的确定

传动系总传动比包括主减速器传动比i0和各挡传动比ii,因此选取优化设计变量为

选取0 ~ 100 km·h- 1原地起步加速时间作为动力性目标函数以及基于UDDC循环工况的能量消耗量作为经济性目标函数,所以目标函数为

4. 2 优化约束条件的确定

本PEV中优化传动系参数的约束条件主要有动力性约束及传动比约束。

4. 2. 1 动力性约束

( 1) 最高车速限制。最高车速ua须大于所要求的最高车速下限umax,即

( 2) 最大爬坡度限制。最大爬坡度ia要大于所要求的最大爬坡度的下限imax,即

4. 2. 2 传动比约束

( 1) 最大传动比下限。一般通过车辆的最大爬坡度和电机的最大转矩确定最大传动比的下限imax0=i0i1为

( 2) 最大传动比上限。根据最大驱动力必须小于等于驱动轮与路面之间的附着力,可确定最大传动比的上限imax1为[6]

( 3) 最小传动比下限。最小传动比的下限imin0=i0i2由车辆按最高速度行驶的阻力限定

( 4) 最小传动比上限。根据车辆最高稳定车速和电机最高转速限定最小传动比imin1为

( 5) 主减速器传动比的上限。为避免安装过程中主减速器与其他零件发生干涉,一般限制主减速器传动比i0上限

( 6) 2 挡传动比下限。根据超速挡传动比的范围一般为0. 7 ~ 0. 8,限制2 挡传动比i2下限

( 7) 相邻传动比约束。为避免换挡困难,设置相邻传动比约束为

4. 3 优化模型及策略

传动系参数的优化属于非线性约束优化问题,传统的多目标优化多是采用加权的方法将多个目标集合成一个单目标来优化,但是在优化过程中确定各个目标的加权值较困难。多目标优化平台mode FRONTIER提供了多种优化算法,且提供了与GT - suite等各种CAD/CAE软件的无缝接口。本文是将建立的整车仿真模型嵌套入mode FRONTIER环境中,以0 ~ 100 km·h- 1原地起步加速时间及单个UDDC循环中动力电池的能耗为优化目标,并采用DOE实验设计和改进的遗传算法( MOGA -Ⅱ) 相结合的方法进行传动比优化。建立的模型如图4 所示。

4. 4 优化结果分析

在联合仿真环境中,通过DOE产生10 个初始种群,并采用MOGA - Ⅱ优化算法进化20 代,产生了200个优化方案,在这些优化方案中有128 个可行解,其种群分布如图5 所示。

在优化计算后生成的一组Pareto最优解中,根据实际情况和目标需要选取一组较为理想的传动比,优化前后的结果如表4 所示。

经对比发现,通过优化传动比,0 ~ 100 km·h- 1原地起步加速时间降低了2. 9% ,单个UDDC循环中整车能耗降低5. 5% ,UDDC循环下一次充电续驶里程提高至234. 41 km。说明目标车辆的动力性及经济性均有一定程度的提高。

5 结束语

( 1) 在数学计算模型的基础上,根据整车参数和性能指标的要求,为目标车辆匹配并选型了比较理想的驱动电机和动力电池。

( 2) 利用GT - drive搭建了静力学、运动学及动力学整车仿真模型,并将仿真计算结果与实车试验结果进行对比分析,验证了对动力传动主要部件的选取是合适的,同时也证明了整车仿真模型的精度。

( 3) 通过mode FRONTIER和GT - suite联合仿真并采用多目标优化设计,使PEV的动力性及经济性均得到一定程度的改善,验证了基于仿真分析的优化设计方法效率高且能节约时间和金钱成本。

摘要：为实现纯电动汽车传动系传动比与驱动电机的合理匹配,提出了一种基于MOGA-Ⅱ遗传算法的多目标优化方法。根据配备两挡变速器的某纯电动汽车的整车参数和设计要求,对其动力传动系统主要部件驱动电机及动力电池进行了匹配和选型。基于GT-drive软件搭建整车仿真模型进行仿真分析并验证了匹配的合理性。利用多目标优化软件mode FRONTIER进行了传动系传动比优化。优化结果表明,纯电动汽车的一次充电续驶里程及原地起步加速时间分别提高了5.5%和2.9%。

动力学参数匹配 篇4

随着我国经济和旅游业的飞速发展, 我国观光车行业得到了巨大的发展。在观光车行业迅速发展的过程中, 也暴露出了许多问题, 企业的规模较小, 研发设计团队不足, 导致企业的生命周期比较短暂, 产品多以模仿为主, 造成了市场上同质化的竞争, 企业多以价值战打压对手, 占领市场, 部分企业的产品蒙混过关, 对客户的人身安全造成了巨大的隐患。

目前, 国内电动观光车典型成熟的产品结构多为玻璃钢车身覆盖件, 载客人数为14座, 前轮转向, 后轮直流电机驱动, 弹簧减震和独立悬挂, 前轮碟刹、后轮鼓刹制动方式, 行车制动为四轮制动方式。车辆从结构功能角度主要可以分为两个部分:电气系统和机械系统, 其中机械系统中动力总成是电动观光车的心脏, 电动机是唯一动力元件, 电动机的选择将直接影响电动汽车的最高车速、加速性能和爬坡性能, 因此在电动观光车的设计初期, 电动机的选择至关重要。

2 电动观光车设计实例的主要参数和设计要求

3 动力系统参数匹配实例

3.1 驱动电机的选配

电动机的动力性能匹配是至关重要的, 将直接影响到日后的使用性能。电动机的性能参数比较多, 文章认为对于电动观光车驱动电机的选择, 最重要的参数为额定功率、额定转速、最大转速、最大扭矩。在电动机的动力性匹配上, 参数确定应该遵循以下几个原则。

(1) 电动观光车的常规车速应落在电机的基频上。

(2) 用电动机的短时工作性能曲线计算车辆的最大爬坡度。

(3) 电动车的最大爬坡的短时工作电流应不超过电机5min工作电流。

(4) 电动观光车最高车速功率平衡点应落在电机连续工作性能曲线的的等功率段上。

3.1.1 驱动电机的功率

以最高车速确定电机的额定功率:

式中:PN:电机额定功率, kwηT:传动系效率

m:最大车重, kg f:滚动摩擦系数

CD:风阻系数A:车辆迎风面积, m2

umax:最高运行车速, km/h

求得:PN≥3.8kw, 考虑爬坡要求, 过载系数取1.2, 因此PN实≥4.6kw。

3.1.2 驱动电机的额定转速

以常规车速确定车辆的额定转速:最大转矩应该满足电动观光车设计的最大爬坡度:

公式中:nN:为电机额定转速, r/min ig:变速箱传动比

i0:主减速比uN:常规车速为20km/h r:滚动半径, m

求得:nN≥2454 (r/min)

3.1.3驱动电机的最大转矩

最大转矩应该满足电动观光车设计的最大爬坡度:

公式中:ɑm为设计的最大爬坡度, ui为爬坡时的车速。

求得:Tmax≥63.08 (N·m)

3.1.4 车辆行驶的最大速度对应驱动电机的转速

公式中:np:最大速度对应转速;umax为最高转速。

求得:np=3436 (r/min) 。

3.2 确定电机的参数

根据以上的计算结果初步选择电机的基本参数:额定转速/最高转速 (r/min) :2500/5000, 额定功率 (kw) :5, 最大扭矩 (N·m) :65。

4 动力系统的仿真

图1为在matlab/simulink环境下建立的数学模型。动力性数学模型为:

建模过程中对电动机扭矩 (T) 和转速 (n) 进行拟合, 通过公式 (5) 进行simulink仿真建模, 如图1, 由图2显示仿真后的车速为28.89km/h。

5等速工况下续驶里程的计算

续驶里程的提高文章认为主要有三个影响因素, 见表2续驶里程影响因素对比表。

目前, 行业内电动观光车所用电池多为铅酸蓄电池, 针对14座电动观光车行业内通常的配置为72v/210Ah, 每节电池为6V/210Ah, 12节串联, 主流提高续驶里程的措施仅限于提高电池的容量, 少许企业采用锂电池或者太阳能辅助充电, 但是由于成本的提高, 行业的推广效果甚微。文章认为最重要的措施就是电动机的选择和匹配尤为重要的。直流电机在额定工况下的电机效率和其他工况下的效率差别很大, 因此电动观光车常规行驶速度应限定在电机的额定工况范围内, 这样才能充分利用有限的能量, 这样工作电流小, 能量传递效率高。

电动观光车续驶里程依据标准GB/T 21268, 以最大安全匀速行驶在水泥路面上行驶。考虑到安全文章设定安全速度为20km/h, 驱动电机输出功率为Pm。

公式求得Pm=2.61 (kw)

式中:ncell:动力蓄电池数S:续驶里程, km Cbat:电池容量, Ah

Ucell:单体电池工作电压, 6.7ηdis:动力电池允许的放电深度, 0.8

计算求得:S=103.5 (km)

此时的续驶里程S为仅考虑电机保持匀速行驶的情况, 如果在实际运行使用, 考虑直流电机的高效率区间短, 使用中灯光和仪表的使用, 续驶里程会大幅度的减小, 建议行业中将续驶里程的设计值为70km较为合理。

6 结束语

电动观光车所用电机要求大扭矩、低转速, 这一方面是区别与电动汽车的, 殊途同归两者都面临一个共同的问题:续驶里程的提高, 相比较电动汽车措施更强, 可以选用更加高性能的锂电池, 电池管理系统优化管理提高车辆的续驶里程, 电动观光车的方式也更单一, 因此本文推荐, 电机的选择除了应该遵循文章3.1的电机选原则的同时, 电机和后桥采用直连的方式可以减轻整车重量, 车辆的常用速度应在电机高效率区间运行, 可以帮助车辆提高性能。

参考文献

[1]查鸿山.纯电动汽车动力匹配计算与仿真[J].中山大学学报 (自然科学版) , 2010, 49 (5) :47-51.

[2]李国良.电动汽车续驶里程的影响因素[J].吉林工业大学自然科学学报, 2000, 30 (3) :20-24.

汽车传动系参数的优化匹配 篇5

汽车整车性能的好坏不仅仅取决于发动机和传动系各自单独的性能, 而是在很大程度上取决于二者匹配得如何。在评价汽车的整车性能时, 往往要用到一些特定的指标, 如衡量汽车动力性的主要指标是其最高车速、爬坡性能和加速性能等, 衡量燃油经济性和排放特性的主要指标是汽车在标准试验循环下的百公里油耗和每公里排放量。这些指标除了反映发动机本身的动力性、燃油经济性和排放特性外, 还体现了整车驱动系统 (包括发动机、变速器、主减速器以及驱动轮等) 的相互配合及优化程度。一台发动机即使具有良好的性能, 如果没有与之合理匹配的传动系, 也不可能充分发挥其最佳性能。

2 汽车动力性评价指标的确定

2.1 汽车动力性评价指标

车的动力性主要由以下几方面的指标来评定: (1) 最高车速。 (2) 爬坡性能。 (3) 加速性能。

2.2 汽车动力性优化指标

装有理想变速器的汽车和四档变速器汽车驱动力特性曲线如图1所示。可以看出, 发动机匹配了四档动特性有了较大变化, 在一定程度上接近了理想传动系。阴影部分的面积越小, 就越接近理想的传动系。若变速器的传动比可以无级变化, 则阴影部分可以完全消除。但对于机械变速器而言, 变速器只有几个挡位, 所以, 阴影区不可能完全消除, 但可以通过选择适当的传动比, 使阴影部分的面积最小, 这就是动力传动系的优化问题。

图2反映不同速度下发动机传到汽车驱动轮上的极限功率。驱动功率极限发挥率Pdlim反映了发动机输出的最大功率Pemax在驱动轮上得到发挥的极限程度, 其定义如式所示。优化时取Pdlim的最大值。

参照图2, 对上式中各变量作如下说明:

(1) 上式右边分母所代表的面积表示各种车速下发动机的最大功率Pemax全部传到了驱动轮上的理想状况, 而分子则代表驱动功率实际的可能极限。

(2) 用va表示车速, vmin为Ⅰ挡时, 发动机最大转矩点所对应发动机转速下的车速 (km/h) ;vmax为汽车的最高车速 (km/h) ;

(3) Ai为图2中各挡对应阴影部分的面积。 (4) wi为第i挡的利用率系数。考虑了汽车各挡利用率ui的不同。

(5) 为所有的均值, 即:

驱动功率极限发挥率考虑了各挡使用率的不同, 从而能够反映不同实际使用条件对速比的要求。所以本次对汽车动力传动系优化匹配的优化指标选择为驱动功率极限发挥率Pdlim。

3 汽车动力传动系数学建模

3.1 发动机的数学模型

发动机性能的基本假设:汽车在行驶过程中, 发动机经常在非稳定状态下工作。因此, 为了和实际情况一致, 在发动机性能的台架试验中, 应该测得非稳定工况的性能。但是, 到目前为止, 发动机非稳定工况下的性能测试还有较大困难。所以, 在汽车动力性、燃油经济性计算中, 一直采用稳定工况下的发动机性能试验数据。这种处理方法对于燃油经济性来说, 计算和测试结果的差异并不显著。

发动机数学模型的描述包括发动机外特性和发动机万有特性。

本文采用数学模型法描述。对于已知试验数据的发动机, 其使用外特性可以看作发动机转速的一元函数, 由最小二乘法拟合获得。

3.2 发动机使用外特性数学模型

发动机使用外特性下发动机转矩Me可以看成是发动机转速ne的函数, 用以下多项式表示:

式中:ne——发动机转速ne/10 (r/m in) ;Ci——多项式中系数;k——多项式中阶数。

用最小二乘法拟合获得发动机外特性拟合曲线。

3.3 传动系效率的数学模型

发动机的净功率输出, 主要用于克离合器起步过程、动力传递的能量损失和行驶阻力, 均匀行驶时各种损失, 因此在大多情况下, 可以采用经验公式进行估算:ηT=ηksηibηmu

式中:k, i, m——分别为圆柱齿轮、圆锥齿轮和万向节数量;

ηs, ηb, ηu——分别为圆柱齿轮、圆锥齿轮和万向节的传动效率。

3.4 汽车行驶方程式

汽车的行驶方程式为:Ft=Ff+Fw+Fi+Fj

4 汽车动力传动系参数优化匹配

4.1 设计变量的确定

传动系主要设计参数就是各挡传动比, 传动系而言, 在其他条件相同的情况下, 最终影响汽车动力性及燃油经济性的参数是传动系的总传动比, 即变速器各挡的传动比与主减速器传动比的乘积。

4.2 目标函数的建立

4.2.1 汽车动力系统匹配程度评价指标

优化的目标函数采驱动功率极限发挥率Pdlim, 它反映了发动机输出的最大功率Pemax在驱动轮上得到发挥的极限程度。

4.2.2 约束条件

4.2.2. 1 变速器速比约束条件

(1) 反映相邻挡位间速比大小关系的约束条件:ig j+1-ig j<0 (j=1, 2, …n-1)

(2) 防止动力传递中断的约束条件: (nT/ig j+1) - (nemax/ig j) ≤0 (j=1, 2…n-1)

4.2.2. 2 汽车动力性约束条件

(1) 直接档最大动力因数D0max的要求:

(2) 最高车速vmax的要求

对于前进挡数为n的汽车, 且n为最高挡时, 应满足:Ft≥Ff+Fw

(3) 最大爬坡度imax (D1max) 的要求:Ft max≥Ff+Fimax

(4) 附着条件的要求:Ft max≤Fψ

5 最优参数的求解

目前对约束最优化问题的解法很多, 本文采用复合形法来解决汽车动力装置的最优化匹配的问题。

本优化过程的目标函数和约束条件较为复杂, 不适合求导和大量的求解过程。采用复合形法不必计算目标函数的梯度及二阶导数矩阵, 也不用一维最优化搜索, 需要的只是大量的数值计算, 这在程序上是比较简单的, 适用性也强, 容易掌握。Matlab具有强大的数值计算功能, 因此采用复合形法进行求解, 并取得了比较满意的结果。

6 总结

随着对汽车动力传动系匹配理论研究的不断深入和计算机性能的逐步提高, 模拟计算的结果将会更加精确, 在整车的开发研制中将会变得更有实用价值。

摘要：汽车的传动系对整车的动力性和燃油经济性有很大的影响, 故传动系参数的确定成为汽车设计中一个重要的组成部分。本论文主要研究的是如何将优化理论引入到汽车传动系参数设计当中, 以实现汽车发动机与传动系的最佳匹配, 达到充分发挥汽车整车性能的目的。本论文利用最小二乘法和线性回归原理建立了发动机的使用外特性, 并建立了传动系的数学模型, 提出评价汽车动力性的优化指标体系。

关键词：汽车,传动系参数,优化,匹配,优化指标

参考文献

[1]陈正江.《汽车动力传动系优化设计研究》.武汉理工大学.

[2]何仁, 刘星荣.《汽车动力传动系统最优匹配的研究和发展》.江苏理工大学学报.

动力学参数匹配 篇6

关键词：电子稳定控制系统,ESC,整车匹配试验

1 汽车电子稳定控制系统工作原理

Electronic Stability Control (ESC) 电子稳定控制系统是一个能够帮助驾驶员在紧急工况下增加车辆稳定性的一个主动安全系统。ESC根据驾驶员意图和车辆表现来判断车辆状态。当出现不稳定因素, ESC会针对每一个单独的轮子主动增压控制, 并且减少发动机的扭矩来帮助减少过度转向和不足转向。ESC可以在所有路面和天气下工作, 帮助侧滑和防止车辆翻滚。ESC在工作过程中需要收集的信号包括轮速传感器、方向盘转角传感器、横摆角速度传感器、侧向加速度传感器以及主缸压力传感器。

电子稳定控制系统ESC作为最重要的主动安全性设备之一, 自其诞生以来, 受到了各方的密切关注。美国高速公路交通安全局 (NHTSA) 高度评价其为自安全带以来最伟大的安全性设备。据NHTSA估计, 使用ESC将减少34%的乘用车和59%的SUV单车碰撞事故;还可以有效地预防71%的乘用车和84%的SUV翻车事故;如果所有上路的轻型车都装备ESC系统, 每年将在各种类型的汽车碰撞中挽救5 300~9 600人的生命, 并能够保护15.6万~23.8万人免受伤害;此外, ESC系统每年还将避免10 000人死于翻车事故。近年来ESC技术不断完善, 逐渐成为汽车的标准安全装备之一。

ESC主要通过3个主要变量 (实际测量的横摆角速度, 通过方向盘计算的横摆角速度以及通过侧向加速度来计算的横摆角速度来监测车辆的状态, 判断车辆是否存在过度转向或者不足转向。

这里定义实际测量的横摆角速度, 通过方向盘计算的横摆角速度, 通过侧向加速度来计算的横摆角速度。然后根据上述所提到的通过稳定因数可以判断汽车的不足转向和过多转向。汽车电子稳定控制系统ESC根据不同的情况进行控制, 以达到维持车辆稳定性的目的。

2 汽车稳定性控制系统验证试验

汽车稳定性控制系统验证试验的主要依据是《FMVSS126电子稳定控制系统》, FMVSS126指出ESC系统应满足SAE J2564标准规定的功能。ESC通过使用和调整汽车单个轮胎的制动扭矩, 加强汽车方向稳定性, 从而产生正确的汽车横摆角;ESC通过计算机控制, 使用闭环算法来限制汽车的过多转向和不足转向;ESC能够监测到汽车的横摆角速度并计算其侧向加速度或侧向位移;ESC能够监测驾驶员的转向输入;ESC通过计算能够确定控制要求, 能够修正发动机扭矩, 必要时能够帮助驾驶员保持对汽车的控制;ESC在汽车的全部速度范围内都起作用 (除了车速低于15km/h或倒车) 。ESC系统还应该能够在4个轮胎上分别施加制动力矩并通过某种算法实现这一功能。除了上述第6条规定的情形外, 系统还应该能够在任何工况下工作, 包括加速、减速 (包括制动) 和滑行, 甚至在ABS和TCS已经工作的情况下, 还能够主动工作。

汽车稳定性控制系统试验分为三个阶段, 首先是试验准备阶段, 主要是使制动器 (ABS) 和轮胎达到试验要求;其次是试验预备阶段, 主要目的是得到A值 (A值是汽车产生稳定的0.3 g侧向加速度时方向盘的转角) , A值用于计算试验时方向盘转角输入幅值;最后才进行正弦转角试验。

2.1 试验准备工作

本测试试验在北京沙河机场进行, 本试验场地宽约50m、长约2000m, 水平水泥路面, 干燥无积水。

进行汽车稳定性控制系统试验主要是利用差分GPS设备测量整车运动轨迹、IMU设备测量横摆角速度和侧向加速度、其他数据 (如方向盘转角等) 通过采集整车CAN信号获得。利用转向机器人精确控制转向, 达到试验客观性要求。试验开始前需首先确定A值, A为试验车的稳态侧向加速度为0.3g时的方向盘转角。具体如下表1所示:

A值精确到0.1°, 所以A值取24°。车辆以80km/h的初速度滑行;转向机器人按标准规定方式作为转向输入:频率为0.7Hz, 在第二个谷底有500ms停滞的正弦曲线;初始方向盘转角幅值为1.5A, 并以每次0.5A依次递增;如果6.5A小于等于300度, 则该组试验的合格转角为6.5A与270度中的较大值, 否则该组试验的合格转角为300度;每个方向盘转角幅值进行正反方向两组试验;在试验过程中需记录车辆横摆角速度及车辆侧向加速度或车辆位置;对于方向盘转角幅值小于等于合格转角的试验, 每组试验结束立即判断该组试验是否满足横摆收敛速度的要求, 一旦出现不满足的试验立即停止126试验, 并且停止该AYC的测评, 判定该AYC不合格;否则, 在合格转角基础上, 再依次增加0.5A转角进行试验, 每个转角幅值进行正反方向两组试验, 直至出现不符合横摆收敛速度要求的试验。

2.2 试验检测标准

从1.5A开始, 每个转角正反方向的试验均达到以下标准:

1) 横摆收敛速度:转向输入完成1s后, 横摆角速度不超过峰值横摆角速度的35%;转向输入完成1.75s后, 横摆角速度不超过峰值横摆角速度的20%;

2) 横摆响应 (5A以后才利用) :转向输入开始1.07s以后, 对于3.5t以下的车辆, 车辆位置相对初始直线行驶路径横向偏移不小于1.83m;对于3.5t以上的车辆, 车辆其位置相对初始直线行驶路径横向偏移不小于1.52m。1.07s横向位移用如下公式计算得到, 或用仪器测量得到。

式中, t0为转向开始时刻, AyCG为重心位置的侧向加速度。

2.3 试验结果

车辆横摆角速度在正弦驻留转向输入完成后的1秒钟时刻 (T0+1) 不能超过方向盘转角换向后第一个横摆角速度峰值的35%;车辆横摆角速度在正弦驻留转向输入后的1.75s时刻, 不能超过方向盘转角换向后的第一个横摆角速度值的20%。对于整备质量小于3.5t的车辆, 在转向开始后的1.07s时刻车辆重心位置与初始直线路径的侧向位移量应至少1.83m;对于整备质量大于3.5t的车辆, 侧向位移应至少1.52m。本文主要测试的是正弦停滞反向1.5A和正弦停滞正向1.5A的横摆角速度, 然后根据测试结果分析方向盘转角幅值是否与合格转角值相等。试验结果分别如下图1~图2所示:

峰值横摆角速度绝对值为10.88 deg/s, 转向输入完时刻为4.67s。1s后横摆角速度绝对值为0.08deg/s, 小于10.88×35%。1.75s后横摆角速度绝对值为0.08deg/s, 小于10.88×20%。

峰值横摆角速度绝对值为11.36deg/s, 转向输入完时刻为3.72s。1s后横摆角速度绝对值为0.56deg/s, 小于10.88×35%。1.75s后横摆角速度绝对值为0.4deg/s, 小于10.88×20%。根据正弦停滞试验结果显示, 通过本文所讨论的整车电子控制系统ESC匹配方法满足《FMVSS 126电子稳定控制系统》中的相关要求。

3 结论

ESC电子稳定控制系统在现代汽车安全控制领域当中的作用十分重要。本文主要研究汽车电子稳定控制系统ESC整车匹配的方法和相关的法规试验。通过本文通过建立车轮滚动和附着动力学模型、车轮制动动力学模型、车辆的转向模型以及车辆转向和制动复合的动力学模型, 研究了车轮的附着稳定性、车辆制动的稳定性和车辆转向的稳定性, 并根据整车动态模型分析不足转向和过度转向, 并如何判别不足转向和过度转向。汽车电子稳定控制系统ESC如何根据不同的情况进行控制, 以达到维持车辆稳定性的目的。

参考文献

[1]喻凡, 林逸.汽车系统动力学[M].北京:机械工业出版社, 2005, 7.

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[3]陈德玲, 夏清飞.制动过程中发动机拖滞的影响分析.传动技术, Drive System Technique, 2011 (2) .

[4]唐国元.车辆防抱制动系统及制动稳定性控制策略的仿真研究[M].武汉:华中科技大学, 2006.

动力学参数匹配 篇7

关键词：混装炸药,阻抗匹配,炸药参数,块度分析

目前, 我们对爆破过程的认识还处于唯象学阶段, 虽然国内外许多学者都进行过相关的研究, 但难以在数值上给出炸药性能与岩石爆破效果间的定量关系。 现有的炸药与岩石性质匹配理论有阻抗匹配、全过程匹配和能量匹配[1,2,3,4]。 汪旭光院士等研究了通过炸药能量密度与岩体强度匹配来改善爆破效果;李夕兵等[5]利用阻抗匹配理论提出当炸药与岩体阻抗很不匹配时, 若使用具有合适的阻抗和厚度的中间层, 可达到提高炸药能量利用率的目的。 理论和实践证明, 对于高阻抗的坚硬岩石, 因其强度高, 为使裂隙扩展宽, 宜采用爆速高的炸药增加应力波峰值;对于中阻抗的岩石, 从成本的角度考虑, 宜采用中爆速的炸药;对于低阻抗的松软岩石, 主要靠气体静压形成破坏, 则宜采用爆力较高、爆容极大的炸药。

1 工程概况

某矿山含矿岩石主要包括花岗岩和千枚岩, 呈块状构造, 矿物颗粒较细。 按矿岩可爆性分为三级:Ⅰ级, 普氏系数f=10-12, 致密、坚硬, 难于爆破;Ⅱ级, 黄铁矿含量较高及蚀变较弱的千枚岩, f=6-8, 硬而脆, 中等爆破;Ⅲ级, 蚀变或蚀变较弱的千枚岩, 节理发育, 较易爆破。 计算统计矿岩波阻抗在110-130MPa/s, 现有的炸药波阻抗在45-49MPa/s, 由于炸药岩石阻抗不匹配, 对Ⅰ级岩石爆破时, 炸药能量利用率低, 大块率较高, 爆破效果不理想。

2 阻抗匹配试验

阻抗匹配理论是以波阻抗为基础, 要求炸药的波阻抗等于或接近岩石的波阻抗, 即:

式中:ρm-岩石密度;ρe-炸药密度;cm-岩石纵波速度;ce-炸药纵波速度。

根据式 ( 1) , 要提高炸药波阻抗, 可从提高炸药的能量密度和爆速两方面着手, 但这两项均有极限值, 不能一味地提高。 因此, 在工程爆破中, 要使炸药和岩石的阻抗相等很难办到, 只能通过相关的试验求得最佳的配比系数, 以满足经济和爆破效果的最大化。

为了降低Ⅰ级岩石爆破时的大块率, 依据阻抗匹配原理, 首先对该类矿岩密度和纵波波速进行统计, 而后采用体积法统计大块率。 在统计时间域内, 矿山大块率由式 ( 2) 计算:

式中:D-大块率;Ni-第i次台阶爆破后所需二次爆破的大块数量, 块;Vi-第i次台阶爆破中, 大块矿岩的平均体积, m3;Qi-第i次台阶爆破下的矿岩总体积, m3;n-统计时间域内台阶爆破的总次数。

根据爆破岩块统计的自相似性, 爆后岩块群体的块度分布直径K50、K80分别由式 ( 3) 、式 ( 4) 求解[6]:

备注: K = Cr/ Ce ( Cr为岩石波阻抗, Ce为炸药波阻抗)

式中:xm-爆后岩块的最大直径;D-岩块群体的维数。

在上述理论的基础上, 根据矿山现场混装炸药的情况进行六组岩石与炸药性能波阻抗匹配试验, 试验结果如表1 所示。

从表1 中可以看出, 第二组试验当匹配系数达到2.51 时, 破碎效果最好, 爆后大块率为0, 并且岩石最大块度仅为115.86mm, 拟合曲线相关系数达到0.96, 说明岩石块度分布较均匀。 从图1 所绘制的关系曲线知, 爆破后的大块率随匹配系数的增加先降低后增大, 说明岩石大块率并不与匹配系数存在简单的线性关系。 K80与匹配系数的关系基本上与大块率相似, 说明数值分析和试验结果较吻合。 因此, 对于坚硬岩石, 并不能一味地追求炸药与岩石的波阻抗相等或近似, 而是要根据岩石与炸药特性, 通过相关试验求得最佳匹配系数。

3 炸药配比与阻抗试验

现场混装乳化炸药的原料组成一般包括有: 氧化剂水溶液 ( 硝酸铵、硝酸钠、水) 、还原剂 ( 柴油等油相材料) 、乳化剂、敏化剂 ( 亚硝酸钠水溶液) 、添加剂 ( 铝粉、镁粉等) 等。 宋锦泉[7]等得出乳化炸药的爆速随着密度增加到最大值后降低。 胡朝海[8]等通过试验得知, 当加入亚硝酸钠作为敏化剂时, 其乳化炸药爆速要比玻璃微球和膨胀珍珠岩大。 张虎[9]等含铝乳化炸药的爆速随铝粉含量的增加而减小。

根据相关文献及矿山现有混装炸药的实际情况, 决定通过调整敏化剂 ( 亚硝酸钠水溶液) 的含量来使炸药达到合适的波阻抗, 试验采用在尽量不改变原配比的情况下, 通过等差递增改变敏化剂的含量, 共进行八组试验, 试验记录如表2 所示。

从表2 可知, 当敏化剂含量小于1%时, 炸药处于拒爆或半爆状态;大于1%时都能正常起爆, 取正常起爆的六组数据绘制敏化剂含量与炸药密度和波阻抗曲线如图2 所示, 从图2中可知, 炸药密度随敏化剂含量的增加成非线性关系, 波阻抗值与密度基本上成相同趋势, 有阻抗匹配试验知, 当炸药波阻抗为47.80 时, 岩石破碎效果达到最佳, 从图2 中的关系曲线可知, 其敏化剂含量应该在1.15%。 根据该配比进行多次爆破试验, 爆后岩石块度较均匀, 大块率在5%以下。 极大地降低了二次破碎和铲运成本。

4 结束语

在波阻抗匹配理论的基础上, 设计岩石与炸药阻抗匹配试验, 根据试验结果进行现场混装炸药参数调整, 得出坚硬岩石的最优炸药匹配参数及如下结论: ( 1) 应用波阻抗匹配理论进行炸药参数与岩石匹配试验, 参数易于获得, 可简化问题模型, 能够在数值上给予直观的反映。 ( 2) 合理的配比系数是使岩石达到最佳爆破效果的基础, 通过阻抗匹配试验反推炸药的波阻抗, 可使炸药参数在实验室内调整至合理范围后, 再进行工业试验, 减小试验次数和由试验产生的二次破碎费用。 ( 3) 敏化剂的含量与炸药的密度和阻抗有着非线性的关系, 只有通过相关实验, 才能得出最佳的取值范围。

参考文献

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[3]郭子庭, 吴从师.炸药与岩石的全过程匹配[J].矿冶工程, 1993 (3) :12-15

[4]王永青, 汪旭光.乳化炸药能量密度与爆破效果的研究[J].有色金属, 2003, 55 (1) :102-104.

[5]李夕兵, 古德生, 赖海辉, 等.岩石与炸药波阻抗匹配的能量研究[J].中南矿冶学院学报, 1992 (23) :18-23.

[6]张继春.岩体爆破的块度理论及其应用[M].西南交通大学出版社, 2001:52-55.

[7]宋锦泉, 汪旭光, 刘涛, 等.敏化方式对乳化炸药爆速的影响[J].有色金属, 2000, 52 (4) :4-8.

[8]胡朝海, 吴红波.敏化方式对乳化炸药爆速的影响[J].中国科技信息, 2014, 3 (4) :74-76.

动力学参数匹配 篇8

天线调谐器阻抗匹配网络用于实现天线输入阻抗和发射机输出阻抗之间的匹配,以实现信号功率的高效传输[1]。对阻抗匹配网络的参数设置和性能分析,将为天线调谐器调谐算法的设计和最终匹配性能分析提供参考依据。

对于频率较高的如微波通信系统,通常采用脚线或传输线进行匹配,而对于频率较低的射频系统如超短波、短波和中长波通信系统,则通常采用电抗型LC匹配网络。

1 阻抗匹配网络

1.1 网络结构

C-L-C′型网络[2]是最常见的П型网络结构,该网络由输入并联电容C、串联电感L和输出并联电容C′组成,如图1所示。

令天线输入阻抗Z′a经C′匹配后的输入阻抗为Za,则经过网络匹配后的输入阻抗Zin为:

${\rm Z}{}_{\text{i}\text{n}}=\frac{1}{\text{j}\omega C+\frac{1}{\text{j}\omega L+{\rm Z}{}_{\text{a}}}}$。 (1)

式中,

${\rm Z}{}_{\text{a}}=\frac{1}{\text{j}\omega C^{\prime }+\frac{1}{{{\rm Z}}^{\prime }{}_{\text{a}}}}$。 (2)

当网络完全匹配时,有Zin=Rg(通常Rg=50 Ω ),对式(1)进行重写可得:

${\rm Z}{}_{\text{a}}=\frac{1}{\frac{1}{R{}_{\text{g}}}-\text{j}\omega C}-\text{j}\omega L$。 (3)

对式(3)进行整理可得:

进一步可得:

$\omega C=\sqrt{\left(\frac{1}{R{}_{\text{a}}}-\frac{1}{R{}_{\text{g}}}\right)\frac{1}{R{}_{\text{g}}}}$。 (5)

理想情况下,L和C的取值为0～∞,因此由式(4)可以得到由L和C组成的Г型网络的匹配区域[3,4]为:

重写式(2)可得:

$\omega C^{\prime }=\frac{X^{\prime }{}_{\text{a}}}{R^{\prime }{}_{\text{a}}^2+X^{\prime }{}_{\text{a}}^2}-\frac{X{}_{\text{a}}}{R{}_{\text{a}}^2+X{}_{\text{a}}^2}$。 (7)

C′的作用就是将式(6)中匹配区域外的阻抗点变换到匹配区域内,再由Г型网络进行匹配,这样,П型网络的匹配区域就可以覆盖整个阻抗复平面。

1.2 元件配置

在天线调谐器中,为了实现匹配网络参数的可变,一般采用二进制的元件阵列来实现[5,6],各电抗元件的取值为:

则L、C和C′的取值为:

式中,ai、bj和cj′取值为“0”或“1”。当ai=bj=cj′=1时表示第i(j、j′)个元件接入网络,反之则表示元件与网络断开。这样,L和C就可以在0～(2m-1)L1((2n-1)C1、(2n′-1)C′1)范围内以L1(C1、C′1)为步进任意取值,显然L1(C1、C′1)决定了L(C、C′)的取值精度。

2 网络参数估算

定性地,式(9)的取值步进越小、匹配精度越高;式(9)的取值越大、匹配区域越广。对于给定的匹配门限σ,如何定量确定式(8)中的参数L1、C1、C′1、m、n和n′,是一个比较复杂的问题,实际工程应用中通常根据经验判断,以下通过理论分析给出的合理估算值。

令匹配后的VSWR门限值为σ,

$\sigma =\frac{1+\left|\Gamma \right|}{1-\left|\Gamma \right|}$。 (10)

式中,

$\Gamma =\frac{{\rm Z}{}_{\text{i}\text{n}}-R{}_{\text{g}}}{{\rm Z}{}_{\text{i}\text{n}}+R{}_{\text{g}}}$。 (11)

2.1L1和m的估算

2.1.1 L1的估算

令匹配后的阻抗点正好位于等VSWR圆的边界点,如图2所示,此时Xin=0。

联合式(10)和式(11)可解得:

根据图2可以求得满足门限值σ的L1取值(对应于Im(Z2-Z1))需满足:

为不失一般性,应着重考虑远离目标点的阻抗点,即Ra≤R${}_{\text{i}\text{n}}^{(1)}$的情况。对式(13)求关于Ra的偏导数,

。

由此可知,当Ra≤R${}_{\text{i}\text{n}}^{(1)}$<R${}_{\text{i}\text{n}}^{(2)}$时,式(14)的值恒大于零,即ωL1是关于Ra的单调递增函数,同时,从图2可以直观地看到,随着Ra的减小,对L1的取值精度也越来越高。

以f=3MHz、Ra=1Ω、σ=2为例,根据式(12)和式(13)可求得此时L1的取值应小于0.268 μH。

2.1.2m的估算

由于L的作用主要是抵消电小天线所呈现的较大的容抗,其最大取值依赖于可匹配天线的最大容抗[7]。因此有:

$\omega L=\sqrt{R{}_{\text{a}}(R{}_{\text{g}}-R{}_{\text{a}})}-X{}_{\text{a}}$。 (15)

令∂(ωL)/∂Ra=0,可以得到:

Ra=Rg/2。 (16)

此时,ωL取最大值。

以f=3MHz、Xa=-2000Ω为例,根据式(15)和式(16)可求得此时L的取值应大于107 μH,若L1=0.25μH,则m=9。

2.2C1和n的估算

2.2.1 C1的估算

令最后的匹配点所在的匹配轨迹经过点(R${}_{\text{i}\text{n}}^{(3)}$,0),如图3所示,中Z3和Z4为匹配轨迹与等VSWR圆的交点。

根据式(5),此时可求得满足门限值σ的C1取值(对应于(Z4-Z3))需满足:

$\omega C{}_1=2\sqrt{\left(\frac{1}{R{}_3}-\frac{1}{R{}_{\text{i}\text{n}}^{(3)}}\right)\frac{1}{R{}_{\text{i}\text{n}}^{(3)}}}$。 (17)

式中,R3为匹配轨迹与等VSWR圆的交点Z3的电阻分量,

$R{}_3=\frac{R{}_{\text{g}}^2}{R{}_{\text{i}\text{n}}^{(1)}+R{}_{\text{i}\text{n}}^{(2)}-R{}_{\text{i}\text{n}}^{(3)}}$,R${}_{\text{i}\text{n}}^{(1)}$≤R${}_{\text{i}\text{n}}^{(3)}$≤R${}_{\text{i}\text{n}}^{(2)}$。 (18)

令∂(ωC1)/∂R${}_{\text{i}\text{n}}^{(3)}$=0,可以得到:

$R{}_{\text{i}\text{n}}^{(3)}=\frac{2R{}_{\text{g}}^2}{R{}_{\text{i}\text{n}}^{(1)}+R{}_{\text{i}\text{n}}^{(2)}}$。 (19)

此时,ωC1取最大值。

以f=30MHz、σ=2为例,根据式(12)、式(17)、式(18)和式(19)可求得此时C1的取值应小于159 pF。

2.2.2n的估算

n的取值决定了C的最大取值,根据图3和式(5)可求得:

$\omega C=\sqrt{\left(\frac{1}{R{}_{\text{a}}}-\frac{1}{R{}_{\text{i}\text{n}}^{(3)}}\right)\frac{1}{R{}_{\text{i}\text{n}}^{(3)}}}$,0<Ra≤R${}_{\text{i}\text{n}}^{(3)}$。 (20)

显然,ωC是关于Ra的单调递减函数,且当Ra<<R${}_{\text{i}\text{n}}^{(3)}$时,可忽略R${}_{\text{i}\text{n}}^{(3)}$对C取值的影响。

以f=3MHz、Ra=1${}_{}^{}$Ω、R${}_{\text{i}\text{n}}^{(3)}$=50Ω为例,根据式(20)可求得此时C的取值应大于7 427 pF,若C1=25pF,则n=9。

值得说明的是,式(13)和式(17)是在不考虑对方取值精度时,网络能匹配到给定门限值σ的充分条件(但并非必要条件)。考虑到L1和C1均有一定取值精度,因此在工程应用中还应在理论计算的基础上,根据实际情况进一步减小L1和C1的值。

2.3C′1和n′的估算

2.3.1 C′1的估算

C′1对Z′a的变换轨迹如图4所示。轨迹由Z6点进入式(6)中的匹配区域内,C′1的大小决定了Za进入匹配区域的“深度”(对应于(Za-Z6))。

令式(7)中的Z′a=Z6,可以得到:

$\omega C^{\prime }{}_1=\frac{X{}_6}{R{}_6^2+X{}_6^2}-\frac{X{}_{\text{a}}}{R{}_{\text{a}}^2+X{}_{\text{a}}^2}$。 (21)

式中,R6和X6、Ra和Xa满足:

$X{}_k=-\sqrt{R{}_k(R{}_5-R{}_k)}$。 (22)

式中,R6=Rg,Z5为Za所在匹配轨迹圆与R轴交点(R5, 0)。

由式(13)和式(20)可知,Ra越小,需要的L1越小、C越大,因此,经C′变换后得到的Za,其Ra应尽量取得大些。

联合式(21)和式(22)可得:

$\omega C^{\prime }{}_1=\sqrt{\left(\frac{1}{R{}_{\text{a}}}-\frac{1}{R{}_5}\right)\frac{1}{R{}_5}}-\sqrt{\left(\frac{1}{R{}_6}-\frac{1}{R{}_5}\right)\frac{1}{R{}_5}}$。 (23)

当R5>>Rg时,对式(23)取近似且求其关于R5的偏导数:

$\frac{\partial (\omega C^{\prime }{}_1)}{\partial R{}_5}\approx -\frac{1}{2}\left(\frac{1}{R{}_5\sqrt{R{}_{\text{a}}R{}_5}}-\frac{1}{R{}_5\sqrt{R{}_{6}R{}_5}}\right)$。 (24)

显然,当R5>>Rg时,式(24)恒小于零,即ωC′1是关于R5的单调递增函数。

以f=30MHz、Ra=5Ω、R5=2${}_{}^{}$000Ω为例,根据式(23)可求得此时C′1的取值应小于36 pF。

2.3.2n′的估算

同样的,令式(7)中的Za=Z6可得:

$\omega C^{\prime }=\frac{X^{\prime }{}_{\text{a}}}{R^{\prime }{}_{\text{a}}^2+X^{\prime }{}_{\text{a}}^2}-\frac{X{}_6}{R{}_6^2+X{}_6^2}$。 (25)

式中,R′a和X′a满足下式:

联合式(25)和式(26)可得:

$\omega C^{\prime }=\sqrt{\left(\frac{1}{R{}_6}-\frac{1}{R{}_5}\right)\frac{1}{R{}_5}}\pm \sqrt{\left(\frac{1}{R^{\prime }{}_{\text{a}}}-\frac{1}{R{}_5}\right)\frac{1}{R{}_5}}$。 (27)

显然,当R5被确定后,X′a>0时,ωC′是关于R′a的单调递减函数;X′a<0时,ωC′是关于R′a的单调递增函数。若Z′a在式(6)中匹配区域内,则可令Za=Z′a,可得C′=0,即此时不需要C′的接入。

当R′a被确定后,令X′a>0、∂(ωC′)/∂R5=0,可以得到:

R5=R6+R′a。 (28)

此时,ωC′取最大值。

式(27)中,当R′a>>R6时,式右边第1项占主导地位;当R′a<<R6时(此时X′a>0),式右边第2项占主导地位。在进行参数估算时,可采用近似的方法进行处理。

以f=3MHz、R′a=5Ω为例,根据式(27)和式(28)可求得此时C′的取值应大于3 300 pF,若C′1=25pF,则n′=8。

3 结束语

上述对Π型匹配网络的结构、参数估算值的计算方法进行了分析,这对设计天线调谐器的技术指标[1]和调谐算法[8]是一个必要的参考。然而,对于不同的调谐算法,匹配网络所呈现的性能会有一定差异,在实际应用中,还应结合特定调谐算法的思想和性能,根据不同的匹配对象、工作频段和应用环境等,在理论计算的基础上,对网络的参数进行调整,以达到整体的优化。 

摘要：介绍了天线调谐器Ⅱ型匹配网络的组成结构和元件配置。对于给定的网络匹配后的电压驻波比(VSWR)门限值,定量分析了匹配网络中各元件的最小取值所必须满足的取值范围,得出了合理的估算值。对于决定网络匹配范围的各元件的最大取值,则依据天线输入阻抗的范围,给出了初步的估算值。通过对以上2类参数的估算,为后续的天线调谐器调谐算法设计及整体性能指标设计提供了参考。

关键词：天线调谐器,阻抗匹配网络,电压驻波比

参考文献

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