2つの電気自動車のスピードAMTのシフト戦略

要約：単一の固定速度速度減速装置と比較して、2速AMTは完全な車両システムのバッテリーとモーターパフォーマンスのための削減を減らすことができますが、車両の経済と電力の要件を満たすことができるようにするためには、合理的なシフト戦略が必要です。まず、このペーパーでは、車両速度とアクセラレータペダルの開口部の変化を伴う駆動条件の下でのバッテリー、モーター、および伝送効率の変化を分析します。最大のシステム効率の目標を実現するために、紙は最適な経済的変化戦略を設計します。第二に、車両速度の変化とアクセラレータペダルの開口部の変化により、さまざまなシフト下で加速された速度を分析したペーパー分析。最大のシステム効率の目標を実現するために、このペーパーはオプティナムシフト戦略を設計します。最後に、ペーパーはシフト戦略スイッチコントローラーを設計し、100キロメートルの電力消費と包括的なパフォーマンスインデックスへの加速時間を構成し、ファジー理論に基づいて電力需要係数を計算し、電力需要係数に基づいて対応するシフト戦略を選択します。シミュレーションと実験の結果は、伝統的なシャイフト戦略と比較して、100キロメートルの平均消費電力が9.97％減少し、シーセルレーションがわずかに悪化していることを示しています。したがって、シフト戦略は、Thedriverの電力需要を確保するだけでなく、経済を改善し、車両の持久力の走行距離を延長することもできます。ファジーコントロール;動的需要係数;スイッチングコントローラー。

純粋な電気自動車のバッテリーと駆動モーターの性能要件を削減するために、それらは一般にマルチギアの自動トランスミッションと一致しています。そのうち2速AMTは、単純な構造、低コスト、および低コストの利点を備えたホットな研究トピックです。高いトランスミッション効率。
車両の経済と電力のバランスを取り、ドライブモーターが常に効率的に機能するようにするために、2ギアAMTの合理的なシフト戦略を設計する必要があります。この問題については、国内外の専門家と学者が多くの研究を行ってきました。 Xiao Lijun et al。ドライブモーター、PIDおよび有限状態スイッチング制御戦略を使用してモーター速度を調節するなど、ドライブモーターを含む統合および調整された制御方法を提案し、シミュレーションとベンチテストの結果は、ドライブモーターがギアシフトに関与し、ギアシフトプロセスはもっと早く。 Liu Fuxiao et al.2は、それぞれ最短の加速時間と最高駆動モーター効率の目的を備えた電力と経済の変化戦略を開発し、ファジー理論に基づいたスイッチングコントローラーを設計しました。シミュレーション結果は、この方法が車両の経済と力を確保できることを示しました。 Fu Jiangtao et al。最適なエネルギー消費モデルを確立し、頻繁なシフトを防ぐために2つの追加コスト関数を導入しました。シミュレーションとテストの結果は、戦略が100 kmを超える車両エネルギー消費を効果的に削減することを示しています。 Li Congbo et al。エネルギー損失が低い経済モードシフト戦略を提案し、ドライブモータートルク計算方法を開発しました。現在、共通シフト戦略の開発は、ドライブシェンマシンの特性とその効率の変化のみを分析するか、最小エネルギー消費を目標として現在のドライブモーターの最小出力トルクを計算し、車両経済が特定のエネルギー消費を改善します。範囲ですが、車両のダイナミクスを大いに犠牲にします5-。電力バッテリーの効率と純粋な電気自動車システムにおけるトランスミッションの効率も、車両の範囲に影響を与える重要な要因です。同時に、現在広く使用されているシフト戦略はオフラインギア選択方法であり、異なる運転条件に対して動的に調整することはできません。このホワイトペーパーでは、ドライブモーター、バッテリー、およびトランスミッションの効率モデルを構築して、各駆動条件下でのシステム効率の変化を分析し、最良の経済シフト戦略が最も高いシステム効率を目標として策定されています。車両のダイナミクスを確保するために、最大の加速を目的として、最良のダイナミクスシフト戦略が開発されます。最後に、ファジー理論に基づいて電力需要係数計算方法が設計されており、電力需要係数によって現時点で車両に使用されるシフト戦略を決定します。シミュレーションとテストの結果は、設計されたシフト戦略により、車両がドライバーの電力需要を満たし、純粋な電気自動車の範囲を増やすことができることを示しています。

1トランスミッションシステム構造
この研究は、2速AMTを備えた純粋な電気自動車に基づいています。この車両のトランスミッションシステムは、図1に示すように、パワーバッテリー、永続的な磁石同期モーター、2ギアAMT、差分で構成されています。 -Gear AMT、バッテリーと永久磁石の同期モーターの間に電気エネルギーが伝達され、モーター、2ギアAMT、および微分の間に機械的エネルギーが伝達されます。

ドライブモーターには高速な応答があるため、図2に示すように、2ギアAMTはクラッチレス構造を採用しています。
2シフト戦略設計
2.1トランスミッションシステムの効率分析
経済シフト戦略を策定する場合、パワートレインコンポーネントの効率の変化を完全に考慮する必要があります。他のコンポーネントの効率は高く、各走行条件下では大幅に変化しないため、このホワイトペーパーでは、ドライブモーター、パワーバッテリー、トランスミッションの効率の変化のみが分析されます。

1）運動モーター効率モデルを駆動して、永続的な磁石同期モーターモデルを確立することは、主に理論分析と実験モデリングの2つの方法があります。理論分析モデリングは、永久磁石同期モーターの各部分の力と電気原理を分析することにより、運動特性を記述する微分方程式を確立することです。ただし、モーター内の複雑な電磁結合関係といくつかのパラメーターを測定することは困難であるため、実験モデリング方法を使用して、下のモーターの速度、電源、トルク、その他のデータを収集することにより、ドライブモーターの効率変化を分析します。異なるGサブジェクト負荷は、モーターの実際の動的特性を記述できるデータテーブルを確立し、テーブルの検索と補間を使用して、さまざまな作業条件下でモーターの効率を得ます。
図3は、モーター速度WMとトルクTMのモーター効率nmの表面を示しています

モーター効率の分析を容易にするために、図3をモータートルクスピード平面に投影して、図4に示すモーター効率の輪郭プロットを取得します。図4から、モーターの効率が低いことがわかります。速度は2000R/min未満で、出力トルクは150n m未満です。したがって、シフト戦略を設計するときは、この間隔で動作するように駆動モーターを避ける必要があります。

2）電源バッテリー効率モデル
鉄リン酸塩のcarバッテリーは、広く使用されている車両の電力バッテリーであり、その動作性能は温度、端子電圧、単一細胞SOCおよびその他の要因の影響を受けます。バッテリーの作業プロセスは複雑な化学反応プロセスであるため、理論分析を通じて正確な数学モデルを確立することも困難です。したがって、この論文では、実験と数値フィッティングを組み合わせることにより、バッテリーの効率モデルが確立されます。
この研究には純粋な電気自動車のアップシフト戦略のみが含まれるため、ここでは電力バッテリー排出効率モデルのみが確立されています。特定の方法は次のとおりです。CKHF-500V500Aインテリジェント排出器はテストに使用され、テスト温度は、純粋な電気の通常の駆動中のバッテリーの作業温度を参照して（35 2）Cの範囲に設定されます。車両。車両の運転中、Powertrain Integrated Controllerは、ドライバーの運転意図を解釈し、モーターが出力するトルクを計算し、バッテリー管理システムに電源リクエストを送信します。バッテリー効率とSOCデータは、異なる排出能力で収集され、図5に示すバッテリー効率グラフを取得するために取り付けられています。

3）トランスミッション効率モデルトランスミッションの電力損失は、主にギアのメッシュパワー損失で構成され、摩擦パワー損失とオイルのかき回す電力損失を負担します。このペーパーで選択された2速AMTの特定の構造によれば、各電力損失の計算式は次のとおりです。

場所：ギアメッシュの電力損失用PC;ギアスライディング摩擦電源損失のpH;ギアローリング摩擦パワー損失のPR;瞬時摩擦係数のF（s）;歯の表面荷重のFN;損失のスライド速度を測定するためのVH（s）。弾性発電油フィルムの厚さのh;平均ローリング速度のVG; bギアの効果的な歯の幅。ギアインデックスサークルヘリックス角のβ。

ここで：pはベアリング摩擦損失能力です; mは摩擦トルクをベアリングするSKFモデル、nはベアリング回転速度です

ここで：PJはかつて損失の力です。 tchurnはかすかなトルクです
2.2式（4）に示すように、車両の駆動方程式に従って最適なシステム効率を備えた最適なシステム効率を備えた最適なシステム効率を備えた最適なシステム効率を備えた車両の出力電力を取得できます。

そして、入力電力はとして表現できます

式（4）（5）と組み合わせると、車両全体の効率を次のように取得できます

ここで：ηsysはシステムの合計効率です。 μは道路接着係数です。 mは車両の質量です。 αはランプ角です。 CDは空気抵抗係数です。 Aは風上のエリアです。 δは質量変換係数です。 Vは車両速度です。 ηmとηbは、それぞれモーターとバッテリーの効率です。 TMはモーター出力トルクです。 WMはモーターの角速速度です。
ランプ抵抗を考慮せずに、システムの効率が車両速度、加速、バッテリー効率、モーター効率、その他の要因に関連していることを式（6）から取得できます。運転プロセス中に車両システムの最高の効率を確保するために、コントローラーは、さまざまなアクセルペダルの開口部と速度で車両を制御して、車両システム全体の最高の効率を確保するための合理的なギアを選択する必要があります。 AVLクルーズの車両モデルと上記の計算方法に基づいて、0.9のバッテリーSOCを使用した1番目と2番目のギアのシステム効率は、図6および7に示すように計算されます。

イチジクを組み合わせます。 6と7は、図8を示しています。そこから、シフトが2つの表面の交差点で行われる限り、シフトの前後にシステムが常に最も効率的であることがわかります。

システムが最も効率的な場合は車両経済が最適であるため、図9に示すように、図8の表面の交差点を加速ペダル開口車両速度平面に投影することにより、最高の経済性のアップシフト曲線を取得できます。

図10に示すように、さまざまなSOCの下で最高の経済的アップシフト曲線を分析することにより、異なるSOCで純粋な電気自動車の最高の経済シフト表面を得ることができます。

図10から、バッテリーSOCが0.4未満の場合、最適な経済的アップシフト曲線が大幅に変化することがわかります。その理由は、バッテリーSOCが低すぎるとバッテリー効率が劇的に減少するためです。 2.3最適なパワーシフト戦略
ランプ抵抗を考慮せずに、式（4）は、車両の加速度が高いほど、駆動力が高いことを示しています。さまざまなギアでのアクセラレータペダルの開口部と車両の速度との車両加速度の関係を分析すると、図11に示すように、各ギアの加速度の変化を得ることができます

十分なダイナミクスを取得するには、図11からわかるように、シフト前後に最大加速度を確保する必要があります。ギアと2番目のギアアクセラレーション表面の交差点でシフトすると、シフト前後の最大加速度が確保されます。上記の原則に基づいて、図12に示すように、最高のパワーアップシフト曲線を取得できます。

同様に、図13に示すように、異なるSOCを使用した最適なパワーアップシフト曲線の変化を分析します。図13から、SOCの変化では最適なパワーアップシフト曲線の変化が明らかではないことがわかります。