行星齿轮混合动力总成的发动机运行外文翻译.docx
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行星齿轮混合动力总成的发动机运行外文翻译
行星齿轮混合动力总成的发动机运行
摘要：
行星齿轮混合动力总成（PGHP）被看作是未来的混合动力电动汽车（HEV）的配置。
然而，该系统的最优控制仍然存在争议，因为这一系统的特点是比那些传统的系统要复杂得多。
本文介绍的案例研究揭示了传统定义的优化运行线的模棱两可。
进而建议使用系统优化运行点来代替优化运行线。
考虑到发动机的效率和传输效率的同时进行，故这一点是确定的。
藉于系统优化运行点，燃油经济性估算就可以模拟。
首先，模拟汽车在全等速的长距离行驶。
然后，使车辆在各种标准排放测试时间表下运行并估算车辆的里程。
分析每一种情况下发动机的运行，以便理解PGHP系统的最佳运作。
同时，提出通过优化运行来改善燃油经济性。
关键字：
混合动力汽车行星齿轮混联式发动机优化运行系统效率
1引言
该行星齿轮混合动力（PGHP），也称为动力分配或混联式混合动力系统，是一种很有发展前景的混合动力电动汽车（HEV）配置。
2004Prius在结合美国环保局高速公路/城市循环工况下的燃油经济性高达55m/g.并被鉴定为超级低排放车辆（SULEV）。
最近，一些混合动力汽车模型，例如Alphard，RX440h，和Escape可归类为采用这样一种混合动力汽车配置的车型。
它们在领先的汽车制造商的开发下越来越多的受到消费者的关注。
因此，关于这种动力系统的运行，已经有大量的工作和研究在进行。
一些研究人员分析了PGHP的传输效率，接着其他的人又研究了引擎的优化问题，以便确定采用PGHP的引擎最有效率的运行条件。
然而，使用PGHP下发动机的最优运行还没有明确的界定。
而PGHP的职能类似于电控无级变速器，其特点就是和那些传统的无级变速器完全不同。
相应的，该系统的最优运行策略也应该不同于那些常规策略。
在作者以往的研究中，主要依赖于速比和电动机或发电机的效率等参数，来分析PGHP的传输效率。
因此，得出的结论是，系统的控制逻辑应侧重于根据需求的输出转速来控制发动机的输入转速。
发动机的燃料消耗因运行速度和转矩的不同而不同。
因此，基于发动机输入转速的混合控制逻辑，可以最大限度地提高传输效率但不能保证系统整体效率的最大化。
控制逻辑应解释清楚传输效率和发动机效率已找到关于该系统整体效率的发动机最优运行。
在这里，介绍各种各样基于准状态情况下的分析。
虽然它可能不会考虑到瞬态事件，但这种近似的方法被认为是很有力的分析方法。
使用这种方法，PGHP的传输效率将主要集中于假设没有电池电力。
这种只有发动机运行的情况对应于车辆以正常的速度长距离平稳行驶。
一旦概念化地用电控无级变速器来代替PGHP并分析，混合效果如电力协助，主动充电等等都得额外地进行研究。
2PGHP系统的特点
PGHP的构造如图1所示，它有三根轴，分别和行星架、中心齿轮和齿圈连接。
从行星架出来的轴是和发动机相连接，故被视为是输入轴。
从齿圈出来的轴是输出轴，它通过最后的减速带连接到车辆的传动轴。
图中的MG1和MG2分别代表发电机和电动机。
广泛地说，电动机消耗电力来驱动车辆，而发电机则吸收来自发动机的机械动力以便给电池或起动机供电。
然而，当车辆减速时，电动机会担当发电机的作用；当车辆速度多变时，发电机就消耗电力。
图1PGHP的构造图3四个备选运行点
PGHP的速比可定义如下：
然后，忽略瞬时运动的惯性条件，建立起稳态运动方程
方程（3）中的齿圈转矩是发动机扭矩的一小部分。
这种扭矩传输被称为机械路径或并联路径。
如果假定电池不起电力协助作用，流通的电力从MG1到MG2或从MG2到MG1可以由方程（6）来定义。
当相应的功率（P）是正的或机器消耗电力时，效率（η）是小于1的。
当机器起发电机作用时，效率经发电效率的叠加作用成为一个大于1的值。
然后，MG2的功率和扭矩由方程（7）及方程（9）确定
方程（9）中的MG2扭矩是通过电路径或串联路径传递的。
输出扭矩是MG2扭矩和方程（3）中的齿圈扭矩之和。
也就是说，两个扭矩通过并联路径和串联路径或机械路径和电路径组成了输出扭矩。
传输效率可以表示为一个速比和电机效率的函数。
当输入速度和输入扭矩已知时，电机的效率是可以确定的。
传输效率可表示为输入速度，输入扭矩和速比的函数。
行星齿轮齿数比采用0.3846，图2也显示了两个电机单元的效率特性，都将在往下的讨论中用到。
两个电机都有30千瓦的峰值功率，MG1的数据是由15千瓦的发电机数据创建得来的。
图2电机单元效率图
3带有PGHP的发动机优化运行
3.1发动机燃油消耗量
使用手动变速器、自动变速器或无级变速器的传统车辆中，各种发动机的运转都能满足车轮所需的载荷要求。
此外，混合动力汽车还有更多的备选策略来操作发动机。
因为混合动力的运行，如电力协助或主动充电是有可能的。
在众多的备选点中，尽量减少燃料消耗或同等燃料消费的运行点被认为是系统优化运行点（SOOP）。
正如以往的研究，PGHP的传输效率和传统的传输设备是大不相同的。
因此，可以预想到SOOP和引擎优化运行线（EOOL）是不一致的。
在这一部分里，通过比较燃料消耗和电能消耗的各个备选点来了解SOOP的概念。
假设动力源给PGHP的输出轴提供的动力为2939r/m和54.2Nm（这部分负荷相当于车辆以81.4Km/h行驶），4个备选运行点将分别由四种情况来讨论。
第一种情况，引擎在EOOL下运行，但电池既不提供电能也不吸收电能。
第二种情况，引擎还是在EOOL下运行，并提供多余的能量给电池充电。
第三种情况，引擎也是在EOOL下运行，但其动力不能满足输出负荷；电池起到补充短缺的作用。
最后一种情况涉及到了引擎的运行点，该点稍微远离EOOL：
这种情况下，不再有动力过剩或动力不足。
这四个运行点标明了引擎BSFC的轮廓点。
表1部件运行细节
图3中，虚线代表恒功率曲线。
曲线由产生输出轴需要的相同动力的运行点组成。
“之”字型实线是EOOL。
如图所示，第4点并不在EOOL上而前三个点都在线上。
MG1和MG2在各种情况下的运行点都可以利用稳态运动方程得到。
它们被总结在表1里。
图4介绍了第一种和第四种情况下相应的功力流程图，以便理解系统的能量消耗。
流程图说明了能量转换的方向和由此产生的功率损耗。
图4功率流程图
燃料消耗的能源和电荷消耗的能源两者的关系显示在图5的二维坐标平面。
X轴代表燃料消耗，Y轴代表电能消耗。
运行点的选择应该满足XY方向上的值尽量小。
然而，多目标问题的最佳点不能轻易地在数量上测定，除非引进一个同等的目标或假定一个折中的方案。
图中的点线表示燃油消耗线性等价的轮廓线。
根据该曲线，1、2、3点有相同的燃油消耗率。
而4点不在EOOL上，在同等燃料消耗下比其他三个在EOOL上的点有更好的电能消耗量。
即使使用另一个比例尺度，不管在数值上，4点还是优于不少于两个其他备选点。
即使不用这种单一指数，第4点还是优于第1点，因为在消耗同等电能下，前者消耗的燃料比后者少。
以上表明，引擎在EOOL上运行并不能保证关于系统整体效率的最优运行。
这个表面上看似模糊的结果可以解释如下：
引擎在第4点运行时的发动机燃油消耗特性比其他点差，但却减少了在PGHP中的损失。
因此，降低了燃油消耗。
PGHP的传输效率主要依赖于电能循环的数量。
因此，通过利用临界速比或机械点，该系统就可以减少能量循环，提高传输效率。
以上显示，临界速比时0.7222，而第4点的速比是0.7155（2103r/min到2939r/min），其值非常接近临界速比。
图5能量消耗中燃料消耗和电能消耗
3.2确定系统最优运行点
如上所述，因为优化存在多重目标函数，所以SOOP并不容易界定。
但是，如果假定没有电能缓冲，如电池，就有可能就给定的部分输出负荷找到SOOP。
考虑到电池电力协助的引擎最优运行策略将在接下来的研究中进行讨论。
为了说明如何找到SOOP，假定PGHP输出的部分负荷为w0和T0。
同时还假定，从w0到wN的N个发动机转速。
对于每个给定的转速（wK），都有相应的一个发动机转矩（Tk）来传输所需的输出转矩。
由于PGHP的传输损耗，这个发动机转矩值会比理想的输入转矩稍微大些。
如前一节提到，损失的功率可以由输入速度和扭矩计算。
在方程（15），所有的参数都已知除了输入扭矩。
通过求解关于Tk的方程，就可以确定第k次输入负荷。
可以通过很多种方法来求解这个方程。
这里，使用一种收敛速度很好的迭代法。
如果迭代失败，相应的输入扭矩对于给定的速度是无用的，将在接下来的迭代中排除掉。
图6显示了备选点获得的输出负荷为2000r/m和50Nm。
输入扭矩集位于虚线上方，其中包括了理想输入扭矩。
理想输入扭矩和实际输入扭矩之比就是传输效率。
它在发动机转速1500r/min附近达到最大值，但在接近发动机转速1000r/min时就降低。
而这时，发动机的燃油消耗特性时最低的。
这也就是为什么SOOP和EOOL不一致。
图6备选运行点
图7系统整体效率
图7的上半部显示了根据发动机转速得到的各个点的传输效率和具体制动燃油消耗。
虚线表示引擎具体制动燃油消耗，实线表示传输效率。
两者都有适宜的速度，分别是1000r/min和1480r/min。
只有同时考虑了这两个因素，才能找到SOOP。
图7下半部分显示，燃料消耗反映了这两个效率。
通过确认使燃油消耗降低的点，就可以确定SOOP了。
在这里，如果选择另外一组发动机转速，结果可能会改变。
总的来说，当选择的转速增多时，SOOP将会产生更高的系统效率。
4.基于SOOP测定的燃油经济性估算
4.1等速行驶
要评估车辆的性能，评估车辆在等速行驶下的燃油经济性是很有意义的。
在这一节里，可以通过假定和寻找SOOP的方法来估算车辆在不同速度下的燃油经济性。
首先，要求速度和扭矩达到速度V，速度V可以由以下方程计算得出
方程（17）中，忽略了加速力，因为车辆的速度一直没变。
使用到的车辆数据列在表2里。
表2车辆规格
利用方程（16）和方程（17）中的速度和扭矩，可以获得SOOPs和相应的燃油消耗。
然后，每种车速下的燃油经济性可由下列方程计算出
同样，可以计算出速比。
它们和燃油经济性一同显示在图8中。
图中的上部里，将使用PGHP的车辆的里程和使用CVT的传统车辆的里程进行比较。
利用实验数据来考虑CVT的效率，用校正表来考虑临界速比的扭矩损失和PGHP上行星齿轮的扭矩损失。
由图中可以看出，PGHP在整个速度范围里的燃油经济性要稍微高些。
当假定了诸如主动充电，纯电动运行等混合效能时，低于40km/h下的燃油经济性的差距将扩大。
在下部分图形里，虚线代表临界速比。
当引擎随着SOOP运行时，速比保持接近临界速比。
因此，动力传输的损失得到减少。
图8恒定速度下的燃油经济性和速比
当引擎在SOOP下运行时，记录下各个部件的速度和扭矩，如图9和图10中所示。
控制MG1，以便在大多数情况下使其停转来减少电能的循环。
这种做法明显不同于常规的PGHP策略。
常规PGHP策略是使引擎在EOOL下运行。
图9恒定速度下的组件速度
4.2NEDC下的预定运行
利用诸如FTP,NEDC,JAPAN1015和HWFET试验工况，提出一种更切合实际的方法来估算PGHP的燃油经济性。
这里的NEDC，由ECE15和EUDC组成。
它被选做燃油经济性仿真估算的标准试验工况。
图10恒定速度下的组件扭矩
图11NEDC下系统优化运行点
速度和扭矩要逆行计算，这样就可以在行驶测试方法里查出车辆所需的目标速度。
计算中考虑到可加速力，拖曳力，由滚动阻力产生的摩擦力等等。
并假定没有电力协助或主动充电。
不过，零排放模式下驱动，引擎闲置停转，和反馈制动都模拟了实际上的HEV。
此外，作出如下假定：
考虑到电池效率，发电效率，摩擦制动，吸收能量的数额等于减速能量总额的一半。
所有由反馈制动吸收来的能量完全用来使车辆在ZEV模式下运行。
引擎工作时，车辆的速度应能平衡反馈制动的能量和ZEV模式下使用的能量。
使用到平衡能量的临界速度，即26.8km/h。
结果得到估算的燃油经济性值，18.96km/l。
图11显示了NEDC下的SOOPs，许多SOOP并不在SOOL上。
另一方面，图12中，NEDC下的速比被集中到一条线上，其代表了临界速比。
低档齿轮的速度偏差是由于车辆的ZEV模式运行。
还用CVT代替PGHP实现了另一个仿真。
将CVT比率点和PGHP的速比绘制在一起。
同时，将发动机运行点绘制在图11作为参考。
通常，CVT的传动比会随着速度范围的不同而不同。
对两给结果进行比较时，很明显地，应使用PGHP的优化运行，这样就可以利用接近临界速比的速比来减少经由电途径的能量循环或能量转换损失。
在模拟引擎随EOOL运行时，燃油经济性的估值为18.16km/l.。
采用SOOP时，燃油经济性在NEDC下提高了4.4个百分比。
这种情况下，发动机运行点绘制在图13中。
图12NEDC下系统的速比
图13EOOL下的发动机运行点
另外还实现了FTP72，JAPAN1015和HWFET下的模拟。
其结果和改良总结如下。
表3各种测试方法下的燃油经济性
图14排放测试驾驶时间表
5结论
结果表明传统的引擎控制已不再适用于PGHP车辆。
矛盾的解释在于，使用系统优化运行点来代替传统的引擎优化运行线。
SOOP的寻找过程中，不仅仅实现了减少引擎具体燃油消耗，还提高了系统的整体效率。
利用SOOP的概念，可以实现仿真并对结果进行分析。
相应的结论总结如下。
1、考虑到PGHP中的传输能量损失，引擎在最优运行线下运行不会减少燃油消耗。
2、当PGHP的运行仅限于引擎提供动力，那就可以就每一个给定输出负载定义系统的优化运行点。
3、通过考虑传输损失和引擎具体燃油消耗，就可以找到减少燃油消耗的最优点。
4、系统的优化运行趋向于采用接近临界速比的速比，因为它能极大地降低PGHP中能量循环的损失。
5、通过确定SOOP和评估燃油经济性，系统可以在采样速度下的燃油经济性的基础上进行设计。
6、通过采用SOOP，在各种标准排放测试下，燃油经济性可以提高2到5个百分比。
7、虽然该方法忽略了电力协助和主动充电等混合运行，但各种测试行驶时间表下的里程评估可以作为PGHP车辆发展的性能指标。
译文原文出处：
KukhyunAhn,SungtaeCho,SukWonCha,andJangMooLee,
“ENGINEOPERATIONFORTHEPLANETARYGEARHYBRIDPOWERTRAIN”
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