电动汽车双电机混合驱动系统 的动力总成匹配和基于量子遗传算法的智能算法外文翻译资料

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电动汽车双电机混合驱动系统

的动力总成匹配和基于量子遗传算法的智能算法

为了提高电动汽车的行驶距离和整体性能，一种新型的双电机混合动力车提出了双电源驱动系统。该系统实现了双电源之间的转矩-速度耦合，大大提高了电机的高性能工作范围；同时，无级变速器（CVT）有效增加了行驶范围。能源系统使用了“全球”的电力系统参数，因此，车辆的动态和经济被用作优化指标。基于初步匹配，量子遗传算法优化了双电机混合动力系统的匹配。落后仿真在MATLAB的SIMULINK和AVL CRUISE联合仿真平台上进行优化，模拟，和验证传输系统的系统参数。结果表明，量子遗传算法表现出在处理多目标、多参数时有良好的优化能力。双电机混合电动汽车驱动系统满足了动态性能和经济要求的设计，有效地提高了汽车的驾驶范围，具有较高的性能，并与传统的单减速器相比，减少了15.6%的能源消耗。

1.简介

全球能源消费量持续增加，石油资源随时间耗尽，空气污染日益恶化，引起政府和全球企业考虑到节能是未来汽车技术发展的主要方向。电动汽车的发展及其相关的技术是实现节能与环保最有效的方法之一。新能源汽车包括混合动力汽车，纯电动汽车，燃料电池汽车；实现国家能源安全和环境保护，以及健康和汽车工业的发展是汽车发展过程中必不可少的。在所有电动汽车，电池是用来储存能量和推动发动机运转。不像混合动力汽车，纯电动汽车有零排放，降低噪音，和结构简单的优点，它将有一个光明的未来，已经受到各国政府和世界各地汽车公司的广泛关注。电力系统是电动汽车的重要组成部分，它主要是包括电机推进系统和机械传动系统。它通过电能转换为机械能来推动汽车，克服各种阻力和将汽车的动能转换为电能，在减速过程中，在存储设备中的能量制动等制动作用称为再生制动。电动机驱动系统由发动机，逆变器和电动机控制器组成，它是决定汽车整体性能的因素之一。电动汽车对电机驱动系统的要求比传统的用于工业的电机驱动系统更严格：传动系统必须具有良好的速度和转矩控制能力，比较大的速度范围，工作范围，高的比功率，良好的环境适应性，良好的可靠性等等。

目前，电动汽车主要的驱动系统包括感应电机驱动系统，永磁体同步电机驱动系统，无刷直流电机驱动系统、开关磁阻电机驱动系统和其它修改上述系统的设计。在这些系统中，永磁同步电机驱动系统表现出最佳的整体性能；该系统的优点包括高功率密度，体积小，重量轻，性能高。它是最流行的电动汽车驱动系统。这个纯电动汽车动力系统主要包括单电机和传动装置。这样的结构在低速低负荷、低速高负荷、高速低负荷工况下产生的收益率很低，它还有比较小驱动范围。随着电机控制技术的发展，消费者对汽车性能特别是驾驶的舒适性和安全性的期望增大，自动变速器及较大驾驶范围将是纯电动汽车的趋势。驱动范围的改善取决于电池技术和动力总成及其控制技术。为了提高驾驶范围和整体性能的高性能传动系统和功能齐全的能量管理系统的发展是电动汽车主要的研究方向。

本文介绍了一种新型的电动汽车双电机混合驱动系统，在不同情况下该系统具有双电源的混合动力推进。该系统大大拓宽了供电来源的高性能工作范围，增加电动汽车的驾驶范围。此外，这系统具有连续无级变速器（ECVT）功能，它允许混合动力系统下的连续变量变速器（CVT），因此，通过阶梯式传动的电源的限制运行范围被移除，通过拓宽传动系统速比也提高，行驶范围提高。除了保证行车安全，提高制动能量回收率，进一步提高所有电动汽车的驾驶范围，同时，无级变速器还提高了车辆的驾驶性能。

自从2个独立的电动发动机被用作双电机混合驱动系统中的电源，双电机汽车与传统电动汽车在驾驶模式上有很大区别。虽然传动系统的配置保持不变，双电机汽车有几种传动模式：主要/辅助电动变速器模式，双电机可以基于电力需求进行并联或串联工作；混合驱动变速器的工作模式，双电机并联工作；速控电力传动模式，当辅助电机调节转速时，占主导地位的电机提供加速。因此，双电机电动汽车系统和电流电动汽车在功率的设计上有很大的不同。在本研究中，传输系统的参数设计通过智能化进行算法，通过量子遗传算法介绍了匹配和优化计算，获得了电力系统的最佳临界参数。

2.混合驱动系统的系统结构与工作模式

图1所示的是在目前的研究中双马达混合驱动系统的一个原理图。本系统包括一个单级行星齿轮组，2个永磁同步电机，双制动器和离合器。这个在行星齿轮中的太阳齿轮是直接连接到电机的输出轴的；环齿轮可以直接连接到电动机A 的输出轴，由滚动齿轮或太阳齿轮穿过离合器C1；行星架与轴通过万向传动装置连接；制动器B1的活动部分连接到盒身体部位，而其固定部分连接到电机A的输出轴，这部分使环齿轮滚动穿过制动器B1；制动器B2的可动部分连接到箱体，固定部分连接到电机B的输出轴，这部分使太阳齿轮滚动穿过制动器B2。

工作模式的确定是研究电力系统的核心问题之一。目标是正确分配电机A和电机B之间所需的转矩，这些都是基于车辆的当前状态（速度，驾驶模式，踏板强度等），以获得良好的经济性和动力学。太阳齿轮和环形齿轮的滚动和制动导致他们的连接和断开，从而在不同的工作模式间切换，基于电机A和电机B的工作状态，刹车，离合器，在目前的研究中以确定的模式工作，如表1所示。

双电机混合动力系统属于多电源的类别：发动机A和B可以用于汽车电源和发动机制动时机械动力的来源。当制动和停车时，发动机关闭，刹车也被激活，离合器被释放，以满足去停车场停车的要求。汽车必须保持空挡位置，发动机关闭，刹车和离合器全部释放。当汽车在相对高速行驶时，电机A给汽车提供动力，同时制动器B2用于制动；太阳齿轮锁定，通过滚动齿轮和环齿轮的滚动来实现电机A的输入，而其动力输出是通过行星载体实现。这有助于实现在低速率下减速时的功率输出，满足汽车低转矩要求。当汽车处于相对较低的速度时，电机B提供汽车的动力，而制动器B1应于制动：滚动齿轮被锁住，环齿轮也因此锁定，电机B功率的输入和输出分别由太阳齿轮和行星载体实现，在速度减速后实现动力输出，符合高转矩要求。当汽车处于中等负荷下，刹车和离合器都松开，行星齿轮组也松开，电机A和B通过行星齿轮组实现速度耦合和混合推进，从而实现无级变速。当汽车在大负荷下（例如，在攀登和超载时），两个制动器松开，离合器连接，行星齿轮组被锁定成为一个整体，使电机A和B实现汽车混合动力推进的转矩耦合。当汽车减速时，电机A或B的通过控制双刹车的条件来实现再生制动。在切换工作模式时，通过零速转矩来实现电机调节和控制系统，以实现一个相对较小的太阳齿轮和环齿轮结果矩。电机被充分用于规范和实现模式之间的灵活转换，当开关齿轮时，可以方便实现制动器的释放和减少离合器的冲击。

3.双电机混合驱动系统的参数匹配

电力系统的参数匹配是纯电动汽车一个重要的设计与开发。这一步主要是根据汽车的设计要求对系统的电力系统的组成与参数设计进行选择。相对于混合动力汽车和燃料电池汽车的结构，纯电动汽车的结构比较简单，动力系统主要包括电机、电池和传动系统，这些也被视为参数匹配。

4.总功率需求的计算

双电机混合驱动系统是汽车直接驱动的来源，因此，参数的确定要考虑定期驾驶的要求以及动态性能。这个普通驾驶要求如下：

a．在最低稳定转速时必须能够有实现最大爬坡度所需的驱动。

b．可以实现在最大速度时的稳定驱动。

c．可以实现汽车从0到100km/h加速时的时间需求。

动态性能要求如下:

a．最大功率决定最大爬坡能力。

是最低稳定转速，m是汽车质量，g是重力加速度，f是滚动阻力，是气动系数，

A是正面投影面积，是机械效率。

b．最大功率决定最大速度

c．在加速过程中，电机输出功率是最高的，最大的功率在加速过程中的需求如下：

delta;是旋转质量修正系数，是加速后的速度，是加速时间，x是拟合系数。

根据上面描述的动态性能三项指标的最大功率，总功率需求应满足要求:

5.电机参数匹配

由于电动汽车具有良好的工作特性，包括在长工作时间时的额定性能和短工作时间时的峰值属性，电机输出的额定功率能满足最大速度的动力需求，当达到峰值功率时，电机在短时间内能完成对加速度和爬坡的要求。电机动力的选择意味着电机A和B的参数选择，初步标准如下：电机B主要应满足爬坡和加速的要求，双电机的额定功率之和应该满足总功率的需求。电动机的外部特性如下：在额定转速以下，它们以恒定的转矩模式工作；在额定转速以上，它们以恒功率模式工作。电机选择的相关参数包括额定功率，峰值功率，额定转速，最高转速。由于系统使用的是行星齿轮组，匹配电机参数应考虑行星齿轮的传输性能:

是太阳齿轮转速，是环齿轮速度，是行星载速，是太阳齿轮转矩，是环齿轮转矩，是行星架转矩，K是行星齿轮参数，它等于环齿轮和太阳齿轮的传动比。

基于系统的工作机制和模式，电机参数的匹配以及行星齿轮的传输特性，行星齿轮参数K的范围，和主减速比可计算，以满足最大爬坡能力和最大速度的要求，K和应满足以下条件：

是电机A的额定功率，是电机B的峰值扭矩，是行星载体的最大速度，是电机A的峰值速度。

6．电池组参数匹配

在目前的研究中，锂离子电池组因为性能良好而被使用。在市场上单个锂离子的额定电压是3.2V。电池包有100单位，提供的总电压为320V。电池包必须满足汽车驾驶范围的要求，有以下计算：

是恒定速度时的汽车功率，S是设计要求的驾驶范围，U是电池电压，是电池有效放电容量系数，这是电池平均效率和电机平均效率的乘积，是恒定速度。

7.双电机混合驱动系统参数匹配的结果

按照项目要求，表2列出的技术参数和表3列出的系统参数的匹配结果，根据上述标准进行匹配。

8.纯电动汽车双电机混合动力驱动系统参数优化

纯电动汽车的性能在很大程度上取决于性能水平，以及系统组件的合理设计。一个重要的、可行的技术是提高性能，关键参数的配置和当前系统组件优化的方法。基于纯电动汽车的操作特性及其特殊性来评估它们的表现，目前的研究解释了汽车的动力性和经济性，设置了加速度时间和驾驶范围作为目标函数所开发的动力性和经济性双重目标函数；这一功能的目的是改善纯电动汽车的驾驶范围，同时实现汽车动力性的要求。

9.目标函数的发展优化

9.1动力性目标函数。目标函数按照加速时间建立动态性能，也就是说，汽车的速度从0到100km /h所花费的时间越短，动态性能就越好。加速时间t可以表示如下：

是汽车牵引力，是汽车滚动阻力，是汽车空气阻力。

9.2经济性目标函数。满电汽车在NEDC循环下的行驶范围作为经济评估，在匀速运动

和匀加速运动下独立计算能量消耗，然后总结；电动汽车的范围是在整个周期的基础上求和得到:

S是NEDC循环下的距离，是电池实际上储存的能量，是总能量消耗。

10. 量子遗传智能优化算法的原理

采用高精度的计算程序进行多目标优化，这是一个耗时的工艺。大多数学者倾向于使用类似的技术来设置目标和约束模型进行优化设计，以避免直接求解多目标优化，从而达到更好的优化效率。量子遗传算法是一种组合的量子算法和遗传算法，这是一个新的演化出概率的智能算法理论，具有更好的整体性能和遗传算法的能力。在最近几年，量子算法在多目标优化领域已经得到了专家学者的关注。在1996，纳拉亚南对量子力学的概念进行分析，并将它们整合到遗传算法中；量子遗传算法可以解决在这项工作的基础上提出的TSP问题。量子遗传算法可以通过量子位的概率幅进行染色体的研究，它通过引入一个量子染色体门机构，增加了量子计算算法的优点。量子遗传算法是一个最近的发展的算法，其相关的理论和方法还不成熟，但这种方法在处理许多复杂问题时表现出色，表现出了巨大的潜力。

在该算法中，一个基因对应一个量子位。一个基因可以携带所有可能的信息，这意味着基因的每一个操作都会同时对所有可能的信息产生影响。一个量子位可以在0状态，也可以在1状态，或者在这两个之间的任意位置。

量子位的状态可以表达如下：

和这两个振幅常数能得到以下方程：

给出在0状态下量子位的概率，给出了在1状态下量子位的概率。这也被称为归一化状态。通常，n量子位系统可以表达如下：

这个系统有种情况，对于这种情况，这方法在图2中显示出来了。

11.优化变量和驱使条件的设计

汽车动力参数，电池参数，行星齿轮传动影响着双电机混合动力系统的动力性和经济性参数。因此，在当前的研究中，电力系统的关键参数与汽车性能高度相关，这些性能参数被选为优化变量。行星齿轮组的主要性能参数:主减速比，电机A和B的功率，峰值功率，额定转速、最大转速和电池容量C。因此，汽车性能函数可以表

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