分布式驱动电动客车驱动扭矩分配控制策略研究

苏 亮

(厦门金龙联合汽车工业有限公司， 福建 厦门 361023)

分布式驱动电动汽车的主要结构特征是将驱动电动机直接安装在驱动轮内或驱动轮边，具有驱动传动链短、传动高效、结构紧凑等突出优点[1]。与传统中央直驱电动汽车相比，各个车轮的驱动电动机均能独立控制，在其能力范围内各车轮转矩可按照任意比例分配。由于电机不同工作点下的效率不同，所以通过合理分配车轮力矩，使电机尽量工作在高效区，可以实现节能控制。本文基于某型分布式驱动电动客车，以节能控制为目标，阐述其驱动扭矩分配策略及优化。

1 分布式驱动电动客车模型搭建

1.1 分布式驱动构型

本次分析优化的构型为四轮分布式驱动。分别在前后4个轮边布置驱动电机及其减速机构。轮边电机输出扭矩与转速通过减速机构传递至轮胎[2]。其中分布式驱动电机的峰值功率为25 kW，额定功率为12 kW，最高转速为8 000 r/min;轮边减速器速比范围为15～19；整备质量与总质量分别为10.5 t/16.5 t；轮胎滚动半径为0.471 m；电池容量与电压分别为172 Ah/566 V；整车滑行阻力A、B、C参数的值分别为816.075、3.84、0.179 5，滑行阻力系数根据GB/T 18386—2017[3]进行插值计算得到。

1.2 Cruise模型建立

根据整车构型方案在AVL-Cruise 中建立仿真模型，输入模块所需要的各项基本参数，设置好附件能量消耗单元，其中能量消耗附件空调、转向机、空气压缩机均设定为额定功率。完成机械连接与电气信号线连接[4-5]。整车模型搭建如图1所示。后面再在Isight中对速比进行优化。

图1 整车Cruise模型

2 控制策略及优化

2.1 驱动扭矩分配策略

整车VCU控制模块对扭矩分配的策略如下：

1) 使用查表插值计算的方式，通过输入油门踏板行程、车速、制动踏板行程,计算得到电机需求的驱动扭矩与制动扭矩。

2) 当油门踏板行程不为0、制动踏板行程为0时，触发驱动模式。对插值计算得到需求驱动扭矩与后轮双电机驱动允许最大扭矩值相除，得负荷率系数，取值范围为0～1。将该系数与预先定义四轮驱动的阈值进行比较，如果系数大于阈值则进入前后四轮驱动模式，前后4个电机根据前后分配扭矩系数进行驱动扭矩的分配；如果系数小于阈值则进入后轮双电机驱动模式[6-7]。

3) 当油门踏板行程为0、制动踏板行程不为0时，触发制动模式。在制动模式中使用步骤2)的方式对步骤1)计算得到的需求制动扭矩进行判断与计算，得到各个电机需求的具体制动扭矩值。

上述的四轮驱动阈值与前后分配扭矩系数为后续优化的变量，在初始状态设置一个保守值，如四轮驱动阈值取0.5，前后分配系数取0.5。

2.2 Cruise控制方式设置

由于本次任务是以动力性为边界、经济性为目标的优化，需要在一个模型中同时运行动力性任务与经济性任务，所以选用了Cruise软件中自带的C-Function模块来编写控制策略[8]，以便更好地与优化软件兼容，提高计算速度。

本次任务模型中需要使用2个C-Function模块，将原来由Simulink编写的控制策略用C语言的方式重新编写。如图1所示，VCU模块负责执行轮边驱动的扭矩分配策略，EBS3模块负责制动部分，当制动回收扭矩小于需求制动扭矩时由机械制动进行补偿。

本次任务在动力性方面设置了0～50 km/h全油门加速和爬坡度测试，经济性方面设置了CCBC循环工况[9]。后续使用Isight软件对该Cruise仿真模型继续进行迭代优化，优化过程中的每一次迭代计算，都需要各运行一次上述3个不同的任务。

2.3 Isight与Cruise优化设置

Isight为法国达索公司开发的一款多功能优化工具软件[10]。Isight提供多种软件的嵌入式优化功能，但是暂时不支持Cruise软件，所以需要Isight的Simcode命令行模块，Isight操作Cruise项目中的dbf文件，读取并修改需要优化的变量，通过bat文件以命令行的形式调用Cruise运行仿真任务，实现Isight与Cruise联合优化。通过读取log文件获取边界条件与目标数据，通过优化算法生成新的变量值写入dbf文件。并且使用Isight的Calculator计算器模块对变量间的数值关系作限制，确保变量间的关系符合实际车辆配置。如此循环迭代优化。

Isight优化软件已经集成了多种主流的优化算法，本次任务使用软件自带的多岛遗传算法[10](Multi-Island Genetic Algorithm 简称MIGA)进行求解。Isight优化任务设置如下：

1) 多岛遗传优化解算器的设置为：种群数量5，繁衍代数10，岛屿数量10，总共迭代计算500次。

2) 需要优化的变量：前后扭矩分配系数，2驱切换4驱的阈值，轮边减速器速比。

3) 根据动力性任务设置边界条件为：0～50 km加速时间小于18 s，瞬间最大爬坡度大于12%。

4) 优化的目标为CCBC工况百公里电耗最低。

最后经过500次的迭代优化计算[11]，结果如图2所示。随着迭代次数的增加，百公里电耗值逐渐收敛。在该结果集合中选取符合边界条件的最小电耗值为62.3 kW·h。

图2 CCBC工况百公里电耗逐渐收敛

根据建模及策略优化方案，得到以下结论：触发分配阈值系数为0.689,0～50 km/h加速时间为16.8 s,10 km/h瞬时最大爬坡度为14.8%,前轴减速器速比为19.8，后轴减速器速比为19.8，CCBC工况百公里电耗为62.3 kW·h。

3 结束语

本文论述了使用Cruise与Isight对分布式驱动客车基于动力性和经济性的策略优化，根据动力性指标为边界条件，减速器速比、前后分配阈值、前后分配系数为变量，CCBC循环工况电耗最低为目标的优化方法，为下一步电子差速策略的制定提供动力性、经济性基准。