动力总成电气化最佳解决方案的虚拟技术路线图

摘要：

如今，在汽车动力总成中可实现多样化的电驱动集成。近年来， 我们看到许多开发都朝着混动专用变速箱（DHT）的方向发展， 这为我们提供了广泛的配置选择，也由此引出了两个重要的问题：

• 是否存在最佳的电气化动力总成配置？

  若有，那么这种配置是怎样的？

• 如何找出适用于特定应用的最佳电气化动力总成配置？

本文概述了一款以联合仿真为基础的工具链，该工具链功能强大且可拓展，不仅能够在早期阶段对各种动力总成配置进行有效的研究，还可以在后续的开发阶段对零部件的性能属性进行逐渐深入的分析。通过这种方式，可对最具前景的动力总成配置进行描述，同时得出零部件特性的必要定义，从而实现在认证循环以及实际驾驶排放（RDE）边界下，整车性能、舒适性、燃油效率以及排放之间的平衡优化。

基于最新的内燃机技术（即混动专用发动机），通过混动专用变速箱概念实现的不同的动力总成配置（并联式、串联式和功率分流式），其总体动力总成效率数据相差无几。从这个角度来看， 不存在独一无二的最佳电气化动力总成配置。由此，对于任何特定的应用，在短期内都必须就各类混动变速箱的概念进行详细评估。最终选择合适的动力总成零部件特性及其正确的集成方式是对特定应用进行整体动力总成系统优化的关键所在。

Introduction 简介

混动电动车动力总成的定义涵盖了广泛的应用范围。如图 1 所示， 本文将专注于混动动力总成以优化动力总成效率，不涉及插电式车辆或纯电动动力总成的各方面。

基本上，存在三种主要的动力总成拓扑结构：并联式、串联式和功率分流式。然而，电气化动力总成的具体实现有多样化的集成配置可用（图 2）。因此，总计存在大量配置选择，这引出了以下问题：

• 是否存在“最佳/最终”的动力总成配置？

• 若有，如何找出这种配置？

在本文中，我们将集中讨论仿真方法，从燃油效率和性能方面评估混动动力总成配置，以便系统地找出最佳动力总成配置。

混动电动车的燃油消耗基本上由三个参数定义：

1.车辆的初级能量需求：由车辆阻力特性和相应的驾驶循环定义。

2.由不同的动力总成零部件的运行策略定义的能量损失。

由零部件特性定义的能量损失

本文将主要讨论第二点，即问题：哪种动力总成配置能够实现不同动力总成零部件在最佳效率区域内运行。不研究如何减少零部件损失（例如变速箱内部的摩擦）或如何最小化车辆的初级能量需求（即如何降低车辆阻力）的问题。

混动电动车的燃油效率提升潜力可以概括为两个主要方面：

• 能量回收：

  即电子元件动能的恢复。

• 通过电驱动和负荷点转移优化内燃机（ICE）的运行（避免在发动机低负荷下运行 ICE 或在特定工况下降低发动机负荷，例如瞬态峰值或排放峰值）。

为了恢复全部回收能量，需要很小的电功率。图 3 显示了不同驾驶循环中回收能量与电功率的关系。可以看出，电功率约 30 kW时，在典型的驾驶循环中，可以恢复全部回收能量。

内燃机（ICE）运行的优化是由将运行集中在最佳制动比燃油耗（BSFC）范围内的能力来定义的。图4 显示了现代ICE 的BSFC脉谱图中传统动力总成的 WLTP 工况点，有很大一块最佳油耗点区域。可以看出，许多工况点在最佳区域之外。

为了衡量发动机的运行集中在最佳效率范围内的优势，应定义以下“传动质量”Q 的关键性能指标：

Q = BSFC_best / øBSFC

定义循环中的平均 BSFC（øBSFC）对应于燃油消耗（l）除以ICE 为了运行整个循环而产生的机械能（kw/h）。BSFC_best 对应于给定ICE 技术的最佳BSFC 值。因此，比率Q 描述了ICE 运行接近最佳状态的程度。

对于传统的动力总成，Q 通常在 75％至最大 83％的范围内。图 5 显示了在与图 4 相同的 ICE 脉谱图中混动电动动力总成的典型工况点。基于该运行，“传动质量”Q 高于 93％。

这表明对于混动电动车，ICE 的运行可以限制在最佳点区域，几乎没有低负荷运行（除了一些瞬态点）。

因此，最佳混动动力总成的主要问题意味着：哪种动力总成配置能够以最小的传动系损失实现最高的“传动质量”Q 值？

混动动力总成的仿真

• 机械和电气动力总成部件：

  车辆

• 可选项：

  热系统

• 可选项：

  动力总成零部件的详细模型

• 可选项：

  车辆的详细模型

• 简化的基于脉谱图的零部件数据；

• 基于最小损失算法的前馈控制；

• 计算速度极快，可计算特大量的变型（> 1000 /天）。

• 扩展的基于脉谱图的零部件数据；

• 混动控制器在环；

• 计算速度快，可模拟大量变型（~10  -  100 /天）。

• 详细的零部件模型（针对特定零部件，例如ICE）；

• 混动和零部件控制器在环；

• 计算速度慢，只能模拟少量变型（<1< span=""> /天）。

通常，应在步骤 1 中分析大量变型，以便找出最有前景的变型， 并在步骤 2 中进行进一步分析。基于步骤 2，将留下一些最佳动力总成配置，下一步的详细分析应通过详细零部件模型或详细车辆模型来实施。

在动力总成开发过程中，三种深度的仿真方法用于不同的开发阶段，如图 6 所示。这种方法能够对大量变型进行研究，并对物理细节进行必要的实施。

动力总成配置评估

此用例将展示 P2 配置并联式混动、功率分流式混动和 AVL 8 模式配置的评估（图 7）。

• ICE 技术：最先进的，未来的；
• ICE 排量：1,2L - 2,0L；
• 电驱动扭矩/功率：25 kW - 50 kW；
• 传动比/范围：取决于概念。

功率分流式可以实现最低的燃油消耗，与最佳 P2 配置相比，降低潜力约为 6％。8 模式配置与最佳 P2 配置相比，燃油消耗改进约 4％。

如果我们现在查看不同配置的“传动质量”，图 9 显示所有动力总成配置都可以达到 94-95％范围内相近的高 Q 值。

因此，如图 8 所示的燃油消耗差异不能用不同的“传动质量”来解释。换句话说，所有研究的动力总成配置都可以以类似的方式优化 ICE 的运行。

因此，燃油消耗的差异主要与不同的传动系统损耗有关，应在步骤 2 中进行分析。图 10 显示了不同动力总成配置的仿真模型，用于更详细地研究步骤 1 中的最佳配置。在该模型中，动力总成零部件的特性更加详细，能够更好地分析零部件特性、必要的附件和动力总成控制功能。

图 11 显示了 WLTP 循环中传动系统损耗的比较。功率分流式以及 8 模式配置可将传动系统损耗降低 4 - 6％。功率分流式配置的电损耗部分明显更高。

图 11：与 P2 动力总成相比，WLTP 中不同动力总成配置的传动系统损耗

进一步详细研究零部件，可以实施第三个仿真步骤。图 12 是基于 AVL CRUISE-M 的详细 ICE 模型的配置示例，能够对ICE 的热力学和整个排气后处理系统（EAS）进行详细的物理建模。

基于这样的模型，可以研究实际驾驶排放循环，包括环境条件的变化。

基于该模型，可以详细研究混动运行策略（HOS）并优化不同混动模式的使用（图 13），以便在 WLTP 和 RDE 循环中在现在和未来排放限制的约束下实现最佳燃油效率。

图 14 显示了不同驾驶循环（WLTP 和英国伦敦交通署TFL 的交通）和不同环境条件下的 NOx 排放。可以看出，P2 混动动力总成能够显著减少 NOx 排放，从而支持达到未来的排放限制。

总结和结论

• 功率分流式仍然是整体燃油效率的基准，已知在性能、驾驶性、声学和可扩展性方面有缺点。

• 基于未来的专用ICE 技术，所有混动配置都能实现类似的高“传动质量”（导致产生较高的平均燃油消耗率）。

• 因此，主要区别在于零部件/传动系统损耗。

• 因此，零部件优化是实现最佳车辆驾驶属性的关键 -→混动专用零部件

• 混动专用变速箱在燃油效率（接近功率分流式）、驾驶性。

• （P2 类似）、可扩展性（P2 类似）和成本之间进行平衡优化方面有巨大的潜力。

图 15 描绘了牵引力图中车辆的最佳运行。如果电池的电量（SOC）很高，那么所有达到大约 90-100km/h 车速的低负荷运行应纯电动驱动，以避免内燃机的部分负荷（低负荷）运行。可在内燃机的最佳油耗点区域内运行的车辆负荷应以传统方式运行。全负荷运行也应由内燃机运行，以下情况下电驱动应提供支持：动态负荷累积和低端扭矩特性以及可能用于发动机负荷减少的情 况，例如：减少氮氧化物排放。在低电量的情况下，发动机也应在低车辆负荷条件下使用，并且电驱动应增加发动机负荷到最佳点区域以便为电池充电。

图 16 展示了动力总成配置能够实现“理想”的车辆运行，如图15 所示，具有最小的总体损耗，因此具有最佳的燃油效率潜力。对于低负荷和低速区域，串联混动可视为最佳配置。功率分流式在中等负荷和中速范围内展现了主要优势（NEDC、WLTC 等典型的驾驶循环）。对于高负荷和高速运行，并联混动可达到最佳的燃油效率。

混动专用变速箱（例如 AVL 8 模式）将并联配置和功率分流式配置的优势相结合，提供耦合和非耦合电驱动和内燃机运行两种模式，即便使用单个电驱动。带有两个电驱动的DHT 最终甚至可以提供纯串联混动模式。从这个意义上说，这样的配置将提供如图15 所示的所有“理想”的运行模式。

显然，最佳混动动力总成配置的定义受到许多在本文中未讨论的其他参数的影响，如现有零部件组合、生产边界、知识产权、市场营销等。因此，对于“最佳混动动力总成配置是什么样的？” 这个问题没有最终答案。但是，目标应始终是开发混动专用零部件并专门优化其特性。

全文完~