CN108984860A - 一种复合电源eps的电源参数优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种复合电源EPS的电源参数优化方法：采集某运营周期内重型商用车整车电器的用电负荷、转向盘转角及车速；仿真计算商用车的转向阻力距，拟合转向阻力矩关于车速、转向盘转角的解析式，确定极低速转向的临界车速；统计出整车电器的最大用电负荷、两次极低速转向的最小间隔时间和单次极低速转向的最长时间；以超级电容的充、放电电流为优化变量，以超级电容的电容值最小与整车电源的额定输出电流最小为优化目标，建立多目标优化函数，设定优化约束条件；采用MOPSO算法求解Pareto最优解，得到最优的整车电源的额定输出电流和超级电容的电容值。本方法有利于降低复合电源中整车电源的额定输出电流和超级电容的电容值，并提高复合电源的利用率。

Description

一种复合电源EPS的电源参数优化方法

技术领域

本发明涉及汽车转向***领域，具体是一种复合电源EPS的电源参数优化方法。

背景技术

目前，重型商用车普遍采用助力特性单一的液压助力转向***(HPS)，HPS的助力特性设计完成后，其助力的大小不会随车速的变化而变化，导致高速转向路感差，容易造成高速“发飘”；另外，汽车无论处于直行还是转弯状态，HPS的转向泵在发动机驱动下一直高速运转，资料显示，汽车约80％的运行里程都处于直线行驶状态，说明HPS消耗的大部分能量属于无功损耗。

近年来，电动助力转向***(EPS)以其安全、节能、环保的优点广泛应用于乘用车和轻型商用车。EPS通过电机提供转向助力，助力大小由软件程序控制，可以方便地实现随速可变助力特性，有助于提高车辆的操纵稳定性；非转向工况下，助力电机不工作，EPS 几乎不消耗电能，因此EPS是真正意义上的“按需”助力转向***。然而重型商用车前轴载荷大，所需的转向功率较大，整车电源***无法提供EPS所需的转向功率，以前轴载荷为6000kg的重型商用车为例，低速转向时所需的转向功率约为4kW，电机的工作电流约为160A，瞬间电流达到200A，超出了整车电源***的承受能力，因此现有的EPS方案不适用于重型商用车。

尽管重型商用车在低速转向所需的转向功率很大，但在大部分的运行时间里重型商用车处于中、高速行驶状态，相应的转向阻力矩较小，所需的转向功率也较小，整车电源***完全能满足转向功率的需求。超级电容具有功率密度高、充电时间短、放电能力强等优点，研究人员将超级电容集成于整车电源端，构建了基于复合电源的电动助力转向***(SC-EPS)，复合电源中的超级电容在非低速转向工况下从整车电源获取能量，在低速转向工况下以大功率的方式释放能量，与整车电源一起为重型商用车提供转向功率。专利(JP2003-320942)公开了一种基于复合电源的EPS***，提供了复合电源的供电方式，根据检测的方向盘转矩控制切换开关，使蓄电池与超级电容处于并联或串联状态。专利(JP2007-223510)公开了一种利用超级电容作为辅助电源的EPS***，并给出了辅助电源介入工作的条件。专利(CN201180034669.7)公开了一种基于复合电源的EPS***的故障检测电路，并给出了故障检测与处理方法。专利(CN201410080799)公开了一种基于超级电容器的汽车EPS***的供电电路及供电方法。以上专利涉及的复合电源由蓄电池和超级电容组成，而实际上为EPS***提供电源的不是蓄电池，而是发电机，另外上述专利没有提及复合电源的参数优化方法。

发明内容

为了降低复合电源EPS***中整车电源(发电机)的额定输出电流和超级电容的额定电容值、并提高复合电源的利用率，本发明提供一种复合电源EPS的电源参数优化方法。

本发明是通过以下技术方案实现上述技术目的：

一种复合电源EPS的电源参数优化方法，包括如下步骤：

步骤1，选择若干辆重型商用车为试验对象，采集某个运营周期内各重型商用车整车电器的用电负荷i_e、转向盘的转角θ_h以及汽车车速v；

步骤2，仿真计算重型商用车的转向阻力距，分析其随车速、转向盘转角的变化规律，拟合出转向阻力矩关于车速、转向盘转角的解析式，确定极低速转向的临界车速v₀；

步骤3，根据转向盘转角、汽车车速数据结合极低速转向的临界车速v₀统计出两次极低速转向的最小间隔时间t_jmin和单次极低速转向的最长时间t_smax；

步骤4，以超级电容的放电电流i_sc放和充电电流i_sc充为优化变量，以超级电容的额定电容值C_sc最小与整车电源的额定输出电流i_g额最小为优化目标，建立多目标优化函数，并设定优化约束条件；

步骤5，采用多目标粒子群优化算法求解Pareto最优解，得到最优的整车电源的额定输出电流和超级电容的电容值。

上述方案中，所述大客车整车电器的用电负荷i_e通过在原车整车电源的输出端安装电流传感器测量，转向盘的转角θ_h通过安装在转向盘下方的转角传感器测量，汽车车速v通过车速传感器测量。

上述方案中，所述极低速转向的临界车速v₀通过以下步骤获得：

1)，以某款小型汽车为研究对象，建立汽车轮胎/地面之间摩擦力的有限元模型，仿真分析摩擦力随轮胎滚动速度、轮胎偏转角度、垂直载荷、路面摩擦系数的变化关系，拟合得到摩擦力的关系式：F_f＝0.7121F_z·e^-0.048v，其中F_z为前轴载荷，v为车速；

2)，计算汽车主销内倾引起的转向阻力矩，将主销内倾引起的转向阻力矩与轮胎/地面之间摩擦力引起的转向阻力距综合得到小型汽车低速转向阻力距模型，同时通过实车试验进行验证与修正；

主销内倾引起的转向阻力距的计算公式为其中δ为前轮转角，c为主销偏距，β为主销内倾角；

3)，基于试验校验过的小型汽车低速转向阻力距的模型，搭建重型商用车相应的模型，仿真分析重型商用车低速转向阻力矩随车速、转向盘转角的变化规律，采用最小二乘法拟合得到重型商用车低速转向阻力矩关于车速、转向盘转角的解析式；

所述小型汽车的低速转向阻力距模型为：其中L为轮胎接地印记圆的直径；重型商用车低速转向阻力矩关于车速、转向盘转角的解析式为：式中θ_h为转向盘转角，G_s为转向***的传动比；

4)，由重型商用车的转向阻力距换算出EPS助力电机所需的电流，作出电流随车速、转向盘转角的变化曲线，将电流随车速的变化曲线与由整车电源额定输出电流构成的直线的交点作为极低速转向的临界车速v₀。

上述方案中，所述多目标优化函数如下：

f(x)＝[minf₁(x),minf₂(x)]，x＝(i_sc放，i_sc充)

其中，f₂(x)＝i_g额＝i_epsmax+i_emax-i_sc放；式中i_eps为车速大于临界车速v₀时EPS助力电机所需的电流，可由转向阻力距换算得到，i_epsmax为车速小于或等于临界车速v₀时EPS助力电机所需的电流，可由极低速转向阻力距换算得到，u₀为超级电容的最大端电压，u_min为超级电容的最小端电压，i_emax为整车电器的最大用电负荷，由采集的整车电器的用电负荷数据统计得到。

上述方案中，所述多目标粒子群优化算法优化整车电源的额定输出电流和超级电容的电容值的过程如下：

1)初始化粒子群：给定群体规模N，随机产生每个粒子的位置x_i、速度v_i，设定迭代次数；

2)用目标函数f₁(x)、f₂(x)分别计算每个粒子适应度值Fitness₁[i]、Fitness₂[i]；

3)计算每个粒子关于两个目标函数的个体极值pBest₁[i]、pBest₂[i]；

4)分别计算两个目标函数的全局极值gBest₁、gBest₂；

5)计算两个全局极值的均值gBest和距离dgBest：

gBest＝Average(gBest₁，gBest₂)

dgBest＝Distance(gBest₁，gBest₂)

6)计算每个粒子个体极值pBest₁[i]、pBest₂[i]之间的距离dpBest[i]；

For i＝1 to N

dgBest[i]＝Distance(pBest₁[i]，pBest₂[i])

Next i

7)计算每个粒子对位置和速度更新时所用的个体极值pBest[i]：

8)更新每个粒子的位置x_i和速度v_i：

v_i＝ωv_i+c₁rand()(pBest[i]-x_i)+c₂rand()(gBest-x_i)

x_i＝x_i+v_i

其中：ω为惯性权重，c₁、c₂为学习因子；

9)如达到迭代次数，退出，否则返回2)。

本发明的有益效果是：

1、电源***功率不足的问题限制了EPS在重型商用车的应用，本发明构建的复合电源***有助于提高电源***的功率，复合电源EPS有利于提高重型商用车的操纵稳定性并且大大降低转向***的能耗；

2、本发明通过粒子群多目标优化方法使整车电源的额定输出电流与超级电容的电容值达到最小，复合电源中的整车电源和超级电容之间发生能量交换，从而在满足性能的基础上提高复合电源的利用率；

3、本发明采用的MOPSO算法有利于使整车电源的额定输出电流和超级电容的电容值收敛于非劣最优解区域。

附图说明

图1为基于复合电源的EPS***组成示意图；

图2为基于复合电源的EPS***供电模式分类图，图2(a)为复合电源供电模式图，图2(b)为整车电源供电模式图，图2(c)为超级电容供电模式图；

图3为轮胎/地面之间转向摩擦力的有限元仿真模型图；

图4为复合电源EPS的电源参数优化流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作具体说明，但本发明的保护范围并不限于此。

图1是基于复合电源的汽车EPS组成示意图，一种基于复合电源的汽车EPS***，包括转向盘、输入轴、转矩/转角传感器、中间轴、助力电机、循环球转向器(包含蜗轮蜗杆减速机构)、转向器输出轴、转向器摇臂、转向传动机构、转向车轮、EPS控制器、复合电源，转向盘、中间轴、转矩/转角传感器、输入轴、循环球转向器(包含蜗轮蜗杆减速机构)、转向器输出轴、转向器摇臂、转向传动机构、转向车轮依次机械联接，助力电机的输出轴与蜗轮蜗杆减速机构相连，EPS控制器通过电线与助力电机相连，EPS控制器由复合电源供电，EPS控制器接收转矩/转角信号、车速信号、复合电源的电量信号以及助力电机的电流信号。所述复合电源包含整车电源、超级电容、放电电路、充电电路，超级电容先与放电电路串联连接，再与整车电源并联连接，整车电源与充电电路串联连接，再与超级电容串联连接。

图2是基于复合电源的汽车EPS的供电模式分类图，复合电源具有三种供电模式：复合电源供电模式(图2(a))、整车电源供电模式(图2(b))和超级电容供电模式(图2 (c))；控制器根据车速、方向盘转角等信号决定复合电源所处的供电模式，以及整车电源***和超级电容提供转向功率的方式和比例。当车速较低时，***处于复合电源供电模式，整车电源***和超级电容共同为电机提供转向功率；当车速较高时，***处于整车电源供电模式，整车电源***单独为电机提供转向功率，同时超级电容作为整车电源***的负载，处于充电状态，存储的能量以备低速转向时使用；当整车电源发生故障时，***处于超级电容供电模式，超级电容单独为电机提供转向功率，维持短时间的转向助力。

图4是复合电源EPS的电源参数优化流程，本实施例的重型商用车以XMQ6118Y2型型大客车为例，具体包括如下步骤：

步骤1，选择若干辆大客车为试验对象，采集某个运营周期内各大客车整车电器的用电负荷i_e、转向盘的转角θ_h以及汽车车速v；大客车实车试验的运营周期包含白天和夜晚、晴天和雨天、冬天和夏天，包含正常行驶工况、起步转弯工况、掉头工况、倒车工况；在原车整车电源的输出端安装电流传感器测量大客车整车电器的用电负荷i_e，通过安装在转向盘下方的转角传感器测量转向盘的转角θ_h，通过车速传感器测量汽车车速v。

步骤2，仿真计算大客车的转向阻力距，分析其随车速v、转向盘转角θ_h的变化规律，拟合出转向阻力矩关于车速v、转向盘转角θ_h的解析式，确定极低速转向的临界车速v₀；

极低速转向的临界车速v₀通过以下步骤获得：

1)以开拓者S型小汽车为研究对象，运用ABAQUS软件建立汽车轮胎/地面之间摩擦力的有限元模型(图3)，仿真分析摩擦力随轮胎滚动速度、轮胎偏转角度、垂直载荷、路面摩擦系数的变化关系，拟合得到摩擦力的关系式：

F_f＝0.7121F_z·e^-0.048v (1)

式中，F_z为前轴载荷，v为车速；

由摩擦力引起的转向阻力距(积分得到)：

式中，L为轮胎接地印记圆的直径；θ、r为极坐标积分的中间变量；

2)计算主销内倾引起的转向阻力距，将主销内倾引起的转向阻力矩与轮胎/地面之间摩擦力引起的转向阻力距综合得到小汽车低速转向阻力距模型，同时通过实车试验进行验证与修正；

主销内倾引起的转向阻力距的计算公式为：

式中，δ为前轮转角，c为主销偏距，β为主销内倾角；

低速转向阻力距模型为：

3)基于试验校验过的小汽车低速转向阻力距的模型，搭建大客车相应的模型(将小汽车低速转向阻力距模型中的参数换成大客车对应的参数，即得到大客车的低速转向阻力距模型)，仿真得到低速转向阻力矩，分析其随车速v、转向盘转角θ_h的变化规律，采用最小二乘法拟合得到重型商用车低速转向阻力矩关于车速v、转向盘转角θ_h的解析式；

又可得大客车低速转向阻力矩关于车速、转向盘转角的解析式为：

式中，θ_h为转向盘转角，G_s为转向***的传动比；

4)由大客车的转向阻力距换算出电动助力转向***所需的电流，作出电流随车速v、转向盘转角θ_h的变化曲线，将电流随车速v的变化曲线与由整车电源额定输出电流构成的直线的交点作为极低速转向的临界车速v₀；

EPS***运行时，助力电机输出的转矩经过涡轮-蜗杆、循环球转向器两级减速机构减速增扭后传递给车轮，克服转向阻力距使车轮发生偏转，因此将转向阻力距除以转向器传动比、涡轮-蜗杆传动比得到助力电机的输出转矩，再除以电机转矩系数即可得到助力电机的电流，如下式所示：

式中，G_m为涡轮-蜗杆传动比，k_i为电流系数。

步骤3，根据转向盘转角θ_h、汽车车速v数据结合极低速转向的临界车速v₀统计出两次极低速转向的最小间隔时间t_jmin和单次极低速转向的最长时间t_smax。

步骤4，以超级电容的放电电流i_sc放和充电电流i_sc充为优化变量，以超级电容的电容值 C_sc最小与整车电源的额定输出电流i_g额最小为优化目标，建立多目标优化函数，设定优化约束条件；

优化函数如下：

f(x)＝[minf₁(x),minf₂(x)]，x＝(i_sc放，i_sc充) (7)

其中，f₂(x)＝i_g额＝i_epsmax+i_emax-i_sc放；

式中，i_eps为车速大于临界车速v₀时EPS助力电机所需的电流，可由转向阻力距(公式(5))换算得到，整车电器的最大用电负荷i_emax通过采集的整车电器的用电负荷数据统计得到，i_epsmax为车速小于或等于临界车速v₀时EPS助力电机所需的电流，可由极低速转向阻力距(公式(5))换算得到，u₀为超级电容的最大端电压，u_min为超级电容的最小端电压。

步骤5，采用多目标粒子群优化(MOPSO)算法求解Pareto最优解，得到最优的整车电源的额定输出电流和超级电容的电容值；

采用MOPSO算法优化整车电源的额定输出电流和超级电容的电容值的流程如下：

1)初始化粒子群：给定群体规模N，随机产生每个粒子的位置x_i、速度v_i，设定迭代次数T；

2)用目标函数f₁(x)、f₂(x)分别计算每个粒子适应度值Fitness₁[i]、Fitness₂[i]；

3)计算每个粒子关于两个目标函数的个体极值pBest₁[i]、pBest₂[i]；

4)分别计算两个目标函数的全局极值gBest₁、gBest₂；

5)计算两个全局极值的均值gBest和距离dgBest：

gBest＝Average(gBest₁，gBest₂)

dgBest＝Distance(gBest₁，gBest₂)

6)计算每个粒子个体极值pBest₁[i]、pBest₂[i]之间的距离dpBest[i]；

For i＝1 to N

dgBest[i]＝Distance(pBest₁[i]，pBest₂[i])

Next i

7)计算每个粒子对位置和速度更新时所用的个体极值pBest[i]：

8)更新每个粒子的位置x_i和速度v_i：

v_i＝ωv_i+c₁rand()(pBest[i]-x_i)+c₂rand()(gBest-x_i)

x_i＝x_i+v_i

其中：ω为惯性权重，c₁、c₂为学习因子；

9)如达到迭代次数，退出，否则返回2)。

以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种复合电源EPS的电源参数优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，选择若干辆重型商用车为试验对象，采集某个运营周期内各重型商用车整车电器的用电负荷i_e、转向盘的转角θ_h以及汽车车速v；

步骤2，仿真计算重型商用车的转向阻力距，分析其随车速、转向盘转角的变化规律，拟合出转向阻力矩关于车速、转向盘转角的解析式，确定极低速转向的临界车速v₀；

步骤3，根据转向盘转角、汽车车速数据结合极低速转向的临界车速v₀统计出两次极低速转向的最小间隔时间t_jmin和单次极低速转向的最长时间t_smax；

步骤4，以超级电容的放电电流i_sc放和充电电流i_sc充为优化变量，以超级电容的电容值C_sc最小与整车电源的额定输出电流i_g额最小为优化目标，建立多目标优化函数，并设定优化约束条件；

步骤5，采用多目标粒子群优化算法求解Pareto最优解，得到最优的整车电源的额定输出电流和超级电容的电容值。

2.根据权利要求1所述的一种复合电源EPS的电源参数优化方法，其特征在于，所述大客车整车电器的用电负荷i_e通过在原车整车电源的输出端安装电流传感器测量，转向盘的转角θ_h通过安装在转向盘下方的转角传感器测量，汽车车速v通过车速传感器测量。

3.根据权利要求1所述的一种复合电源EPS的电源参数优化方法，其特征在于，所述极低速转向的临界车速v₀通过以下步骤获得：

1)，以某款小型汽车为研究对象，建立汽车轮胎/地面之间摩擦力的有限元模型，仿真分析摩擦力随轮胎滚动速度、轮胎偏转角度、垂直载荷、路面摩擦系数的变化关系，拟合得到摩擦力的关系式；

2)，计算汽车主销内倾引起的转向阻力距，将主销内倾引起的转向阻力矩与轮胎/地面之间摩擦力引起的转向阻力距综合得到小型汽车低速转向阻力距模型，同时通过实车试验进行验证与修正；

3)，基于试验校验过的小型汽车低速转向阻力距的模型，搭建重型商用车相应的模型，仿真分析重型商用车低速转向阻力矩随车速、转向盘转角的变化规律，采用最小二乘法拟合得到重型商用车低速转向阻力矩关于车速、转向盘转角的解析式；

4)，由重型商用车的转向阻力距换算出EPS助力电机所需的电流，作出电流随车速、转向盘转角的变化曲线，将电流随车速的变化曲线与由整车电源额定输出电流构成的直线的交点作为极低速转向的临界车速v₀。

4.根据权利要求3所述的一种复合电源EPS的电源参数优化方法，其特征在于，所述摩擦力的关系式为F_f＝0.7121F_z·e^-0.048v，其中F_z为前轴载荷，v为车速。

5.根据权利要求4所述的一种复合电源EPS的电源参数优化方法，其特征在于，所述主销内倾引起的转向阻力距的计算公式为其中δ为前轮转角，c为主销偏距，β为主销内倾角。

6.根据权利要求5所述的一种复合电源EPS的电源参数优化方法，其特征在于，所述小型汽车的低速转向阻力距模型为：其中L为轮胎接地印记圆的直径；重型商用车低速转向阻力矩关于车速、转向盘转角的解析式为：式中θ_h为转向盘转角，G_s为转向***的传动比。

7.根据权利要求1所述的一种复合电源EPS的电源参数优化方法，其特征在于，所述多目标优化函数如下：

f(x)＝[minf₁(x),minf₂(x)]，x＝(i_sc放，i_sc充)

其中，f₂(x)＝i_g额＝i_epsmax+i_emax-i_sc放；式中i_eps为车速大于临界车速v₀时EPS助力电机所需的电流，可由转向阻力距换算得到，i_epsmax为车速小于或等于临界车速v₀时EPS助力电机所需的电流，可由极低速转向阻力距换算得到，u₀为超级电容的最大端电压，u_min为超级电容的最小端电压，i_emax为整车电器的最大用电负荷，由采集的整车电器的用电负荷数据统计得到。

8.根据权利要求1所述的一种复合电源EPS的电源参数优化方法，其特征在于，所述多目标粒子群优化算法优化整车电源的额定输出电流和超级电容的电容值的过程如下：

1)初始化粒子群：给定群体规模N，随机产生每个粒子的位置x_i、速度v_i，设定迭代次数；

2)用目标函数f₁(x)、f₂(x)分别计算每个粒子适应度值Fitness₁[i]、Fitness₂[i]；

3)计算每个粒子关于两个目标函数的个体极值pBest₁[i]、pBest₂[i]；

4)分别计算两个目标函数的全局极值gBest₁、gBest₂；

5)计算两个全局极值的均值gBest和距离dgBest：

gBest＝Average(gBest₁，gBest₂)

dgBest＝Distance(gBest₁，gBest₂)

6)计算每个粒子个体极值pBest₁[i]、pBest₂[i]之间的距离dpBest[i]；

For i＝1 to N

dgBest[i]＝Distance(pBest₁[i]，pBest₂[i])

Next i

7)计算每个粒子对位置和速度更新时所用的个体极值pBest[i]：

8)更新每个粒子的位置x_i和速度v_i：

v_i＝ωv_i+c₁rand()(pBest[i]-x_i)+c₂rand()(gBest-x_i)

x_i＝x_i+v_i

其中：ω为惯性权重，c₁、c₂为学习因子；

9)如达到迭代次数，退出，否则返回2)。