电驱动总成系统的多目标优化

在专门为车辆设计电驱动总成系统时，即使进行微小的调整也会引起系统的显著变化。Vitsco技术公司以EMR3车型驱动桥为例，研究了如何基于模型系统对多目标进行有效优化。

1 自由度提出的挑战

近年来，汽车动力总成系统已逐步向电气化发展。汽车电气化的实质就是通过电驱动装置为整车提供动力来源，而电驱动装置通常由1个或多个电机组成。车载电机可由1个变流器供电，再通过1个减速器使电机实现降速增矩。电驱动装置既可作为单独部件存在，也可用于整体式驱动装置，其既能用于混合动力汽车也可用于纯电动汽车。图1所示的EMR3车桥驱动装置已于2019年正式投入使用，目前已从下文所介绍的多目标优化方法中获益匪浅。

图1 整体式车桥驱动装置将高电压电机、功率电子器件和变速器紧凑地集成在1个壳体中

虽然，通常会预先设定电机的最大扭矩、最高功率和工作效率等参数，但是研究人员在设计电驱动装置时仍会保留一定的自由度。变流器为电机供应电流，电机可根据电流输出相应的扭矩，变速器则能将运行工况点移动到具有较高或较低效率的运行范围中，而整个驱动装置的工作能力首先源于各个部件的组合。除了此类要求之外，为了满足结构空间和成本等条件，研究人员须从繁复的系统搭配中选择最佳的配置。

            

2 目标的形成和模式体系

研究人员须对各类设计方案分别进行研究，并得出其设计参数，然后通过设计参数就能实现最佳的产品设计方案。其难点在于，1种特定的配置通常仅适用于1种设计目标，而对于其他目标却并不完全适用。因此，设计过程需尽可能实现多方面的平衡，而该项举措则是通过调整每种目标的权重而实现的。Vitsco技术公司对此研究出的模式被称为多目标综合优化（iMCO）（图2）。

图2 iMCO方法规程的结构

（RWD=后轮驱动，FWD=前轮驱动）

在基于iMCO模式而开展研究的过程中，研究人员首先通过改变设计参数以确定后续的设计方案。研究人员针对每一种方案建立1个匹配的驱动装置模型，并将其虚拟化地集成到最具代表性的车型上。基于1组特定的行驶循环分别计算出1套完整参数，并通过反复迭代而计算出全部参数，从而得出最佳的配置方案。

           

3 设计方案

整体式电动车桥是须进行重点优化的车载系统之一。在该系统中，研究人员应确定该对哪些设计方案进行重点试验研究，并对部件进行合理配置。

（1）电机：1台电机具有许多设计参数，例如工作部件的长度、直径、极偶数目、绕组数目、选用的材料、绕组技术、冷却方法、转子和定子金属薄片截面的详细几何形状等。

（2）变流器：变流器可对电流参数进行调整,该过程主要取决于所应用的大功率半导体的数量和类型、安装和连接技术、冷却器的材料和结构、中间电容的容量和热特性等。

（3）变速器：通过对行驶阻力进行研究，从而获得车辆的特性曲线场，并由此计算出车辆行驶所需的驱动力。变速器的任务是使电机的特性曲线场通过传动机构进行调整从而适于驱动车辆，因此正确地选择传动比会影响到驱动装置的总体性能。同时，选择合适的轴承对整车性能也有一定影响，因此研究人员须按电机的最高转速和最大功率来设计变速器。

         

4 优化标准

代表整车驱动装置性能的重要参数主要包括低转速下的扭矩、高转速下的功率、所选工况点的效率、整个系统的成本和所需的结构空间等。研究人员在模拟稳态运行工况点的条件下就能得出上文所述的前三种参数。在iMCO模式条件下，可直接对重要参数开展相应的优化过程，从而研究人员须在规定的车辆行驶环境下模拟驱动装置的性能。

（1）为了评价车辆的加速能力，计算不同行驶循环下从静止状态加速至最高车速（特别是0～100 km/h）所需的时间；

（2）为了查明驱动装置的效率，须计算在全球统一的轻型车试验程序（WLTP）行驶循环条件下的系统能量消耗；

（3）计算出车辆可能达到的最高行驶速度，从而说明部件的极限，例如计算出电机和变速器的最高转速及其稳定性。

除了上述参数之外，研究人员还应对运行环境进行调整，以此来表明车辆在采用某种驱动装置的条件下，能否顺利通过所规定的行驶循环，例如模拟车辆行驶的海拔高度。

除了纯粹的技术标准之外，研究人员在选择车辆驱动装置时，装置自身的成本也起着重要影响。目前，以几代电驱动装置为基础的实际成本模型作为前提条件，通过该类模型就能得出每种设计方案的相应成本。在该领域，Vitsco技术公司已致力于研究系统中所有组成部分的详细成本。

       

5 目标的权重

为了能对每种车型动力装置进行总体评价，研究人员计算出了图3中所示的多目标优化（MCO）值，其中最终不同装置之间的权重系数有着重要影响，该系数的选择完全取决于各自的目标车型和目标市场。研究人员对MCO值先进行了调整，随即结束了原有的模拟计算过程。

图3 所有计算得到的设计方案的MCO值的分布

  

6 查明最佳值

识别最佳值有许多方法，研究人员基于iMCO模式而选择了多级优化方法。为此，在预试验条件下，研究人员需识别出整个车桥驱动装置中的重要参数，以及能直接进行优化的部件。例如，通常认为电机定子开槽的几何细节所产生的影响较小，研究人员可在电机设计过程中对相关参数直接进行优化。通过该方式就能显著减少iMCO模式下的设计参数。

通过计算和优化MCO值就能优化驱动装置，而借助于计算得到的参数就能实现进一步分析，从而易于进行成本研究，例如对磁铁价格进行调整。

7 实例结果

借助于对参数的模拟过程，由此能对结果进行分析，例如能以某两项目标参数作为横坐标及纵坐标而绘制出图形，使2个参数之间的关系能实现可视化（图4）。研究人员从该图示中能推导出重要的功率特性因数，同时也能通过该方式分析出工作能力与效率之间的关系，采用复杂的统计学方法还能识别多因素之间的相互影响。

图4 用点表示的EMR3设计方案的分布

 

8 结论和展望

对iMCO模式进行相应的调整后，同样能应用于其他车载动力系统，优化的范围同样可扩展到其他部件中，例如蓄电池系统或车辆热管理系统。iMCO模式的主要优势如下，在设计车载电驱动装置时可通过模拟计算对具有较高自由度的复杂因素进行充分掌控。研究人员可按优化标准计算出1个综合的总体值，该值可根据各类因素的权重来判定。iMCO方法也适用于新一代EMR4车桥驱动装置的开发过程，并可将其用于组合部件系统。

 

作者：[德]C.ADLER等

整理：范明强  

编辑：伍赛特