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基于AMESim的电动汽车冷却系统能量优化研究

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  摘 要:某车型原有风扇控制模式存在一定不足,课题组使用AMEsim搭建了该车型动力驱动系统、冷却系统和整车控制系统三个仿真模型模拟该车实际运行情况,并依托仿真模型制定风扇工作优化方案,可以实现在某些温度范围时让风扇无需全速运行,而使得温度控制在一个范围内,在散热过程中也不会导致风扇频繁启停,这样能够有效减少风扇的能量消耗,增加风扇的使用寿命。
  关键词:AMESIM;风扇;能量消耗
   近年来,纯电动汽车行业发展迅速,电动汽车热管理技术已成为各大企业研究的重点,电动汽车冷却风扇的控制是其中的重要研究方向之一。本课题以国内某款电动汽车为研究对象,该车型风扇控制方法的是根据电动机的工作需要设置温度控制范围。当冷却液温度在55℃以下时,风扇不开启,由防冻液自行冷却。若传感器检测到温度超过该范围,冷却风扇会被起动用以降温。该控制策略存在的主要问题是:会导致扇热风扇在特定的情况下频繁启停,一方面增大了能量损耗影响电动汽车的使用成本,另一方面也会影响风扇的使用寿命。
  1 纯电动汽车冷却系统原理
   本课题以国内某款电动汽车为研究对象。
   用于驱动汽车的行驶,驱动器也叫电机控制器,作用主要是将电池的直流电逆变成三相交流电给驱动电机,这两个部件是该系统的主要热源,温度过高会影响其正常性能,需要及时冷却。去驱动器和驱动电机内部都装有温度传感器,将温度信号转化成电信号通过CAN总线发送给VCU(整车控制器)。
  2 基于AMESim的冷却系统仿真模型的构建
   基于该款电动汽车的冷却系统结构和工作原理,课题组使用AMESim仿真软件构建了该车动力驱动系统和冷却系统仿真模型;而为了更加真实的反应车辆的使用和控制情况,又搭建了整车控制系统,并实现了三个模型的整合。
  3 仿真模型参数匹配
   仿真参数的匹配是仿真模型运行的基础,课题组在参数匹配时,主要依托了该车型的真实数据,部分无法直接获取的参数则是依托仿真软件进行适当调整,参数匹配结果如下:
   (1)驱动电机参数的匹配。驱动电机是电动汽车的心脏,目前电动汽车上比较常见的驱动电机主要有直流电机、永磁同步电机、交流异步电机和开关磁阻电机。驱动电机汽车的动力源,也是电动汽车的主要热源之一,驱动电机参数的匹配是热管理系统仿真和运行的重要环节,直接关系到仿真结果的有效性。
   本课题研究的车型采用的是永磁同步电机,他具有起动转矩大、能量转化效率高等优点,是目前电动汽车普遍采用的主流电机类型,工作原理是三相交流电会在定子线圈中产生旋转的磁场,带动永磁铁的转动,定子线圈在工作中会通电发热。匹配的参数主要包括:转子类型、线圈链接方式、励磁方式、极对数、参考温度、定子电阻的矫正系数、d坐标和q坐标下的电感、磁通匝数等。
   最终确定驱动电机仿真参数,见表1。
   (2)电机控制器参数匹配。电机控制器参数包括晶体管正向压降、电阻等,最终确定驱动电机仿真参数,见表2。
  4 冷却系统的能量优化控制方法设计
   在仿真过程中,课题组以最小化冷却风扇的风量为优化目标。通过查资料可知,原车型的风扇最大风量为3m3/s。本课题在仿真模型的运行中,调整风量控制策略,模拟设计优化控制器,该方案通过温度的检测与反馈,能计算出风扇输出的控制量,可以实现在某些温度范围时让风扇无需全速运行,而使得温度控制在一个范围内,在散热过程中也不会导致风扇频繁启停,这样能够有效减少风扇的能量消耗,增加风扇的使用寿命。
  5 总结
   本人阐述了某纯电动汽车车型冷却系统的结构,使用AMEsim仿真软件中的器件搭建了动力驱动系统、冷却系统和整车控制系统三个仿真模型,并实现了三个模型的整合;根据选定车型实际,对仿真模型完成了参数匹配;本课题在仿真模型的运行中,调整风量控制策略,模拟设计优化控制器,该方案通过温度的检测与反馈,能计算出风扇输出的控制量,可以实现在某些温度范围时让风扇无需全速运行,而使得温度控制在一个范围内,在散热过程中也不会导致风扇频繁启停,这样能够有效减少风扇的能量消耗,增加风扇的使用寿命,仿真结果也证明了该结论。因此,本课题的研究结果满足企业需求,具有一定研究和推广价值。
  参考文献:
  [1]WenxinLiu,LiLiu,Cartes D.A.Efforts on real-time implementation of PSO based PMSM parameter identification[J].Power and Energy Society General Meeting,2008:1-7.
  [2]陈荣,邓智泉等.基于磁场定向控制的永磁同步電机参数测量[J].河海大学学报,2004:684-687.
  项目基金:2019杭州职业技术学院校级课题《基于AMESim的电动汽车冷却系统能量优化研究》(项目编号:ky201928);2018年度浙江省大学生科技创新活动计划暨新苗人才计划项目《纯电动汽车冷却系统能量优化策略研究》成果
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