并联混合动力汽车驱动防滑控制策略与仿真研究：理论、方法与实践

并联混合动力汽车驱动防滑控制策略与仿真研究：理论、方法与实践一、引言1.1研究背景与意义在全球能源形势日益紧张和环保要求愈发严格的大背景下，汽车行业正面临着前所未有的挑战与变革。传统燃油汽车对石油资源的大量消耗，加剧了能源短缺问题，其排放的污染物，如一氧化碳、碳氢化合物、氮氧化物和颗粒物等，给环境带来了沉重的负担，对人类健康和生态平衡造成了严重威胁。据国际能源署（IEA）的数据显示，交通运输领域消耗了全球约三分之一的石油资源，且汽车尾气排放是城市空气污染的主要来源之一。因此，发展新能源汽车成为解决能源与环境问题的关键举措，混合动力汽车作为传统燃油汽车向纯电动汽车过渡的重要车型，受到了广泛关注。并联混合动力汽车（ParallelHybridElectricVehicle，PHEV）结合了传统燃油发动机和电动机两种动力源，具备独特的优势。在不同的行驶工况下，它能够灵活地切换动力模式，实现燃油发动机和电动机单独驱动或协同工作。在城市拥堵路况下，车辆频繁启停，此时电动机可以单独工作，避免了燃油发动机在低效工况下运行，从而显著降低燃油消耗和尾气排放；在高速行驶等需要较大功率的工况下，燃油发动机和电动机共同工作，保证车辆的动力性能。这种优势使得并联混合动力汽车在节能和环保方面表现出色，成为汽车行业发展的重要方向之一。然而，并联混合动力汽车在行驶过程中，尤其是在湿滑路面、积雪路面或结冰路面等低附着系数路面条件下，驱动轮容易出现打滑现象。当驱动轮打滑时，车轮与路面之间的附着力会显著减小，导致车辆的牵引力下降，影响车辆的加速性能和行驶稳定性。驱动轮打滑还会使车辆的方向控制能力变差，增加了发生交通事故的风险。在高速行驶时突然遇到湿滑路面，驱动轮打滑可能导致车辆失控、甩尾，严重威胁驾乘人员的生命安全。因此，驱动防滑控制对于并联混合动力汽车的安全行驶和性能提升具有至关重要的意义。有效的驱动防滑控制可以确保车辆在各种路面条件下都能稳定行驶，提高车辆的主动安全性。通过合理地调节驱动轮的扭矩输出，使车轮的滑转率保持在最佳范围内，能够充分利用轮胎与路面之间的附着力，增强车辆的牵引力和操控性能。在起步和加速过程中，驱动防滑控制系统可以避免驱动轮过度打滑，使车辆平稳加速，减少轮胎磨损；在转弯时，它能防止车辆因驱动轮打滑而失去转向能力，确保车辆按照驾驶员的意图行驶。驱动防滑控制还有助于提升并联混合动力汽车的能量利用效率，进一步发挥其节能优势。通过精确控制驱动轮的扭矩，减少不必要的能量损失，实现更高效的动力传输，从而降低燃油消耗和排放，更好地满足环保要求。对并联混合动力汽车驱动防滑控制进行深入研究，并通过仿真分析验证控制策略的有效性，对于推动并联混合动力汽车的发展、提高其市场竞争力具有重要的现实意义。1.2国内外研究现状1.2.1传统汽车驱动防滑控制研究现状驱动防滑控制技术在传统汽车领域的研究由来已久，其发展历程见证了汽车安全技术的不断进步。早在20世纪70年代，随着汽车速度的提升和道路行车密度的增大，车辆在低附着系数路面行驶时驱动轮打滑问题日益凸显，严重影响行车安全。为解决这一问题，制动防抱死系统（ABS）应运而生，它通过防止车轮在制动时抱死，显著提高了汽车制动时的方向稳定性和可操控性。随着对汽车行驶安全性要求的不断提高，在ABS技术的基础上，驱动防滑控制系统（ASR）逐渐发展起来。ASR旨在防止汽车在驱动过程中，特别是在起步、加速、转弯等过程中驱动轮发生滑转，使汽车在驱动过程中的方向稳定性、转向操纵能力和加速性能得到提升。经过多年的发展，传统汽车驱动防滑控制技术已经相对成熟，控制策略也日益多样化。目前，常用的控制策略包括发动机节气门控制、变速器换挡控制、制动干预控制以及差速器锁止控制等。发动机节气门控制通过调节节气门开度，改变发动机输出扭矩，从而控制驱动轮的驱动力；变速器换挡控制则根据车辆行驶状态和路面情况，合理选择挡位，以优化驱动力输出；制动干预控制是当检测到驱动轮打滑时，对打滑车轮施加制动，使驱动力重新分配，提高车辆的行驶稳定性；差速器锁止控制通过锁止差速器，使左右驱动轮获得相同的驱动力，防止一侧车轮打滑导致车辆失控。这些控制策略在实际应用中取得了良好的效果，有效提高了传统汽车在各种路面条件下的行驶安全性和稳定性。许多高档轿车和SUV都配备了先进的驱动防滑控制系统，能够实时监测车辆行驶状态和路面状况，自动调整控制策略，确保车辆稳定行驶。1.2.2混合动力汽车驱动防滑控制研究现状随着混合动力汽车技术的兴起，其驱动防滑控制研究成为了新的热点。由于混合动力汽车具有独特的动力系统结构，结合了燃油发动机和电动机两种动力源，这使得其驱动防滑控制面临新的挑战和机遇。与传统汽车相比，混合动力汽车可以利用电机的快速响应特性和精确的扭矩控制能力，实现更灵活、更高效的驱动防滑控制。在驱动防滑控制过程中，电机可以迅速调整输出扭矩，对驱动轮的转速进行精确控制，从而更好地适应不同路面条件和行驶工况。国内外学者针对混合动力汽车驱动防滑控制开展了大量研究，提出了多种控制策略。一些研究将传统汽车的驱动防滑控制策略应用于混合动力汽车，并结合混合动力系统的特点进行改进。文献[X]提出了一种基于发动机和电机协调控制的驱动防滑控制策略，通过合理分配发动机和电机的扭矩输出，实现对驱动轮打滑的有效控制。在低附着系数路面起步时，优先利用电机提供初始扭矩，避免发动机在高负荷下运行导致驱动轮打滑；当车辆需要更大动力时，发动机和电机协同工作，共同提供驱动力，同时根据驱动轮的滑转情况实时调整两者的扭矩分配比例。还有研究采用智能控制算法，如模糊控制、神经网络控制等，提高混合动力汽车驱动防滑控制的性能。模糊控制算法能够根据车辆行驶状态和路面状况等模糊信息，快速做出决策，实现对驱动轮扭矩的智能调节。文献[X]设计了一种基于模糊控制的混合动力汽车驱动防滑控制器，该控制器将车速、驱动轮滑转率等作为输入变量，经过模糊推理得到电机和发动机的扭矩调节量，从而实现对驱动轮打滑的精确控制。实验结果表明，该模糊控制器能够有效提高车辆在低附着系数路面的行驶稳定性和加速性能。1.2.3研究现状总结与不足传统汽车驱动防滑控制技术虽然已经成熟，但在面对日益复杂的行驶工况和路面条件时，仍存在一定的局限性。在极端恶劣的路面条件下，如严重积雪、结冰或泥泞路面，传统控制策略可能无法充分发挥作用，车辆的行驶安全性和稳定性仍面临挑战。混合动力汽车驱动防滑控制研究虽然取得了一定进展，但目前仍处于不断完善和发展的阶段。现有控制策略在电机和发动机的协同控制方面还存在一些问题，如扭矩分配不合理导致能量利用效率不高，或者在工况切换时控制不够平滑，影响驾驶舒适性。一些智能控制算法虽然具有良好的控制效果，但算法复杂，计算量大，对硬件要求较高，限制了其在实际应用中的推广。针对当前研究现状的不足，本文将深入研究并联混合动力汽车的驱动防滑控制策略。结合并联混合动力汽车的结构特点和工作原理，综合考虑电机和发动机的协同工作，提出一种更加高效、可靠的驱动防滑控制策略。引入先进的智能控制算法，并对其进行优化，以提高控制策略的适应性和鲁棒性，实现对并联混合动力汽车驱动防滑的精确控制。通过仿真分析和实验验证，评估控制策略的性能，为并联混合动力汽车的实际应用提供理论支持和技术参考。1.3研究内容与方法1.3.1研究内容本文主要围绕并联混合动力汽车驱动防滑控制展开深入研究，具体研究内容涵盖以下几个方面：并联混合动力汽车驱动系统结构与工作原理分析：深入剖析并联混合动力汽车的驱动系统结构，包括燃油发动机、电动机、变速器、电池等关键部件的连接方式和协同工作机制。详细研究其在不同行驶工况下的工作原理，如纯电动模式、纯燃油模式以及混合动力模式的切换条件和运行特点。明确各部件在驱动过程中的作用和相互关系，为后续驱动防滑控制策略的设计奠定坚实的理论基础。驱动防滑控制理论基础研究：系统学习驱动防滑控制的基本理论，包括车轮滑转率的定义、计算方法以及与车辆行驶稳定性的关系。深入研究轮胎与路面之间的附着特性，分析不同路面条件下附着系数的变化规律，以及附着系数对车辆驱动力和行驶安全性的影响。掌握驱动防滑控制的目标和基本要求，即通过合理控制驱动轮的扭矩输出，使车轮滑转率保持在最佳范围内，以充分利用轮胎与路面之间的附着力，提高车辆的行驶稳定性和安全性。并联混合动力汽车驱动防滑控制策略设计：根据并联混合动力汽车的结构特点和驱动防滑控制理论，提出一种创新的驱动防滑控制策略。该策略综合考虑燃油发动机和电动机的协同工作，通过精确控制两者的扭矩输出，实现对驱动轮滑转率的有效控制。在控制策略中，引入智能控制算法，如模糊控制、神经网络控制等，提高控制策略的适应性和鲁棒性，使其能够更好地应对复杂多变的行驶工况和路面条件。例如，基于模糊控制的驱动防滑控制策略，将车速、驱动轮滑转率等作为输入变量，通过模糊推理得到发动机和电机的扭矩调节量，实现对驱动轮打滑的精确控制。并联混合动力汽车系统建模与仿真分析：利用专业的仿真软件，如MATLAB/Simulink，建立并联混合动力汽车的整车模型，包括动力系统模型、传动系统模型、轮胎模型和车辆动力学模型等。对所建立的模型进行参数化设置，使其能够准确反映实际车辆的性能和特性。在仿真环境中，模拟不同的行驶工况和路面条件，如起步、加速、转弯以及低附着系数路面行驶等，对所设计的驱动防滑控制策略进行仿真验证。通过分析仿真结果，评估控制策略的性能，包括车辆的行驶稳定性、加速性能、能量利用效率等，为控制策略的优化提供依据。控制策略的实验验证与优化：搭建并联混合动力汽车实验平台，进行实际车辆实验，验证驱动防滑控制策略的有效性和可靠性。在实验过程中，采集车辆的各项运行数据，如车速、驱动轮转速、电机扭矩、发动机扭矩等，与仿真结果进行对比分析。根据实验结果，对控制策略进行进一步优化和调整，解决实际应用中出现的问题，提高控制策略的实用性和稳定性。通过实验验证和优化，确保所设计的驱动防滑控制策略能够满足并联混合动力汽车在实际行驶中的安全和性能要求。1.3.2研究方法为了实现上述研究内容，本文将综合运用以下研究方法：理论分析法：通过查阅大量的国内外相关文献资料，深入学习并联混合动力汽车的结构原理、驱动防滑控制理论以及智能控制算法等基础知识。对并联混合动力汽车的驱动系统进行理论分析，建立数学模型，推导相关公式，为控制策略的设计提供理论支持。运用车辆动力学、控制理论等知识，对驱动防滑控制过程中的各种现象和问题进行深入分析，探讨其内在的物理机制和规律。仿真分析法：利用MATLAB/Simulink等专业仿真软件，建立并联混合动力汽车的整车模型和驱动防滑控制系统模型。在仿真环境中，设置各种不同的行驶工况和路面条件，对控制策略进行仿真实验。通过仿真分析，可以快速、便捷地获取大量的实验数据，直观地观察控制策略的效果，评估车辆的性能指标。根据仿真结果，对控制策略进行优化和改进，提高其控制性能。仿真分析还可以为实际车辆实验提供参考和指导，减少实验次数和成本。案例分析法：收集和分析国内外现有的并联混合动力汽车驱动防滑控制案例，了解其实际应用情况和存在的问题。通过对具体案例的深入研究，总结经验教训，为本文的研究提供借鉴和启示。对比不同案例中采用的控制策略和技术方案，分析其优缺点，结合本文的研究目标和需求，选择合适的方法和技术路线。案例分析法还可以帮助我们更好地理解实际工程中的应用需求和挑战，使研究成果更具实用性和针对性。二、并联混合动力汽车驱动防滑控制原理2.1驱动防滑基本理论驱动防滑控制，其核心目标是防止车辆在驱动过程中，尤其是在起步、加速以及转弯等工况下，驱动轮出现过度滑转现象。当车辆在低附着系数路面行驶时，如湿滑的雨天路面、积雪覆盖的道路或者结冰的路面，驱动轮所受到的路面附着力较小。一旦驾驶员加大油门，发动机输出的扭矩迅速增加，驱动轮的转速会急剧上升，导致车轮与路面之间的相对滑动加剧，即出现驱动轮打滑的情况。从物理学原理角度来看，车辆的行驶是依靠轮胎与路面之间的附着力来实现的。附着力的大小与轮胎和路面之间的附着系数以及车轮所承受的垂直载荷密切相关，其计算公式为：F=\mu\timesN，其中F表示附着力，\mu为附着系数，N是垂直载荷。在理想情况下，当车轮处于纯滚动状态时，车轮的圆周速度与车辆的行驶速度相等，此时轮胎与路面之间的附着力能够得到充分利用。然而，当驱动轮出现滑转时，车轮的圆周速度大于车辆的实际行驶速度，车轮与路面之间的接触状态发生改变，附着系数会随着滑转率的增加而逐渐减小。滑转率是衡量驱动轮滑转程度的重要参数，其定义为：s=\frac{v_w-v}{v_w}\times100\%，其中s为滑转率，v_w是车轮的圆周速度，v是车辆的行驶速度。研究表明，在不同的路面条件下，轮胎与路面之间的附着系数随滑转率的变化规律存在差异。在干沥青路面上，附着系数在滑转率为10%-20%左右时达到峰值，此时轮胎与路面之间能够提供最大的附着力；而在湿滑路面或积雪路面上，附着系数达到峰值时对应的滑转率可能会有所不同，一般在20%-30%之间。当滑转率超过最佳范围后，附着系数会迅速下降，导致车辆的牵引力大幅降低，行驶稳定性和操控性受到严重影响。在结冰路面上，当滑转率超过15%时，附着系数可能会降至极低水平，车辆几乎失去牵引力，极易发生失控现象。驱动防滑控制的基本原理就是通过实时监测驱动轮的转速、车辆的行驶速度等参数，计算出驱动轮的滑转率。当检测到滑转率超过预设的阈值时，控制系统会采取相应的措施来调节驱动轮的扭矩输出，使滑转率保持在最佳范围内，从而充分利用轮胎与路面之间的附着力，提高车辆的行驶稳定性和安全性。在实际应用中，常见的控制手段包括调节发动机的节气门开度，改变发动机的输出扭矩；对驱动轮施加制动，通过制动力来平衡驱动轮的扭矩；利用电机的快速响应特性，调节电机的输出扭矩等。这些控制手段可以单独使用，也可以相互配合，根据不同的行驶工况和路面条件，实现对驱动轮打滑的有效控制。2.2并联混合动力汽车驱动防滑控制特点并联混合动力汽车因其独特的多动力源结构，在驱动防滑控制方面展现出与传统汽车截然不同的特点，这些特点既带来了新的控制挑战，也为实现更高效的驱动防滑控制提供了新的途径。从动力分配角度来看，并联混合动力汽车具备发动机和电动机两套动力源，如何在驱动防滑控制过程中实现两者之间的合理扭矩分配是关键问题。在低附着系数路面起步时，由于路面附着力较低，若发动机输出扭矩过大，极易导致驱动轮打滑。此时，电动机能够凭借其快速响应和精确扭矩控制的优势，优先提供初始驱动力，使车辆平稳起步。随着车辆加速需求的增加，发动机逐渐介入，与电动机协同工作。在这个过程中，需要根据实时的路面状况、车辆行驶状态以及驾驶员的操作意图，精确计算并分配发动机和电动机的扭矩输出比例，以确保驱动轮的滑转率始终保持在最佳范围内。如果扭矩分配不合理，可能会出现电动机过度工作导致电池电量快速消耗，或者发动机在低效工况下运行，不仅无法有效控制驱动轮打滑，还会降低车辆的能量利用效率和动力性能。在动力协调方面，并联混合动力汽车的发动机和电动机的工作特性差异较大，这对两者之间的协调控制提出了更高的要求。发动机的扭矩输出响应相对较慢，且在低转速和高负荷工况下效率较低；而电动机则具有响应迅速、扭矩输出线性度好、在低速时能提供较大扭矩等优点。在驱动防滑控制过程中，当检测到驱动轮打滑时，需要迅速调整发动机和电动机的扭矩输出，实现两者之间的无缝切换和协同工作。这不仅要求控制系统能够快速准确地获取发动机和电动机的实时状态信息，还需要具备先进的控制算法，以预测和补偿发动机和电动机扭矩变化过程中的延迟和波动。在车辆加速过程中，当驱动轮滑转率超过阈值时，控制系统需要立即降低发动机的扭矩输出，并同时增加电动机的扭矩，以平稳地抑制驱动轮打滑。这个过程中，要确保发动机和电动机的扭矩变化相互配合，避免出现扭矩突变导致车辆抖动或失控。并联混合动力汽车的能量回收系统也为驱动防滑控制带来了新的特点。在驱动防滑控制过程中，当对驱动轮进行制动以降低滑转率时，能量回收系统可以将制动过程中的部分动能转化为电能并储存起来，实现能量的再利用。这不仅有助于提高车辆的能量利用效率，还能在一定程度上增强驱动防滑控制的效果。在湿滑路面减速时，通过合理控制能量回收系统的制动力度，可以在降低驱动轮转速的将部分能量回收，减少车辆的能量损失。能量回收系统的介入也需要与发动机和电动机的扭矩控制进行协调，避免因能量回收导致驱动轮的制动力过大或过小，影响车辆的行驶稳定性。如果能量回收系统的制动力过大，可能会导致驱动轮瞬间抱死，反而加剧车辆的失控风险；如果制动力过小，则无法充分发挥能量回收的作用，降低了车辆的节能效果。2.3并联混合动力系统驱动防滑控制系统组成并联混合动力系统驱动防滑控制系统是一个复杂且精密的系统，主要由传感器、控制器和执行器三大部分组成，各部分协同工作，确保车辆在各种路况下的行驶稳定性和安全性。传感器作为系统的“感知器官”，承担着实时监测车辆运行状态和路面状况的重要任务，为整个驱动防滑控制系统提供关键的数据支持。车轮转速传感器是其中的关键传感器之一，它通常安装在车轮的轮毂上，能够精确地测量车轮的转速。通过对车轮转速的监测，系统可以计算出车轮的滑转率，这是判断驱动轮是否打滑的重要依据。在车辆起步时，车轮转速传感器能够快速检测到驱动轮转速的异常变化，及时将信号传递给后续的控制系统。车速传感器则用于测量车辆的实际行驶速度，它与车轮转速传感器的数据相结合，为计算滑转率提供了必要的参数。当车辆在不同路面条件下行驶时，车速传感器能准确反映车辆的速度变化，帮助系统判断车辆的行驶状态。加速度传感器可以感知车辆的加速度变化，当车辆在加速过程中出现驱动轮打滑时，加速度传感器能够检测到加速度的异常波动，从而为系统提供重要的判断信息。一些先进的并联混合动力汽车还配备了路面状况传感器，它能够通过分析轮胎与路面之间的摩擦力、振动等信号，识别路面的类型，如干燥路面、湿滑路面、积雪路面或结冰路面等。这些信息对于驱动防滑控制系统制定合理的控制策略至关重要，在积雪路面上，系统可以根据路面状况传感器的反馈，提前调整发动机和电机的扭矩输出，防止驱动轮打滑。控制器犹如系统的“大脑”，负责接收来自传感器的各种信号，并对这些信号进行快速、准确的处理和分析。它依据预设的控制算法和策略，做出相应的控制决策，指挥执行器对车辆的动力系统和制动系统进行精确控制。电子控制单元（ECU）是控制器的核心部件，它具备强大的计算能力和数据处理能力。ECU能够实时接收车轮转速传感器、车速传感器、加速度传感器以及路面状况传感器等传来的信号，并根据这些信号计算出驱动轮的滑转率、车辆的行驶状态以及路面的附着系数等关键参数。在判断驱动轮是否打滑时，ECU会将计算得到的滑转率与预设的阈值进行比较。当滑转率超过阈值时，ECU会立即启动驱动防滑控制程序，根据预先设定的控制策略，计算出需要调整的发动机扭矩、电机扭矩以及制动压力等控制量。在低附着系数路面上，ECU会根据路面状况传感器的信息，结合车辆的行驶状态，合理分配发动机和电机的扭矩，使驱动轮的滑转率保持在最佳范围内。控制器还具备故障诊断和容错处理功能，能够实时监测系统中各个部件的工作状态。当检测到某个传感器或执行器出现故障时，控制器能够及时识别故障类型，并采取相应的容错措施，以确保系统的基本功能不受影响。如果某个车轮转速传感器出现故障，控制器可以根据其他正常传感器的数据，采用估算或替代的方法来获取车轮转速信息，继续维持驱动防滑控制系统的运行。执行器是驱动防滑控制系统的“执行机构”，它根据控制器发出的指令，对车辆的动力系统和制动系统进行实际的操作，从而实现对驱动轮打滑的有效控制。发动机节气门执行器用于调节发动机的节气门开度，通过改变节气门的开度，可以控制发动机的进气量，进而调节发动机的输出扭矩。当驱动防滑控制系统检测到驱动轮打滑时，控制器会向发动机节气门执行器发出指令，减小节气门开度，降低发动机的输出扭矩，以减少驱动轮的驱动力，防止打滑进一步加剧。在湿滑路面上加速时，若驱动轮滑转率过高，发动机节气门执行器会迅速响应控制器的指令，减小节气门开度，使发动机输出扭矩降低，从而稳定驱动轮的转速。电机控制器负责控制电动机的工作状态，包括电机的转速、扭矩和转向等。在驱动防滑控制过程中，电机控制器可以根据控制器的指令，快速调整电机的输出扭矩。当驱动轮出现打滑迹象时，电机控制器可以增加电机的制动力矩，对驱动轮进行制动，或者调整电机的驱动扭矩，与发动机的扭矩进行协同控制，使驱动轮的滑转率保持在合理范围内。在车辆起步时，如果驱动轮有打滑趋势，电机控制器可以立即减小电机的驱动扭矩，同时利用电机的发电功能，对驱动轮施加一定的制动力，帮助车辆平稳起步。制动压力调节器用于调节制动系统的压力，当检测到驱动轮打滑时，控制器会向制动压力调节器发出指令，对打滑车轮施加适当的制动压力。通过对打滑车轮的制动，可以使驱动力重新分配，提高车辆的行驶稳定性。在转弯过程中，若一侧驱动轮出现打滑，制动压力调节器会对该车轮施加制动，使车辆能够按照驾驶员的意图顺利转弯。三、驱动系统参数匹配设计3.1并联混合动力汽车参数匹配以某款典型并联混合动力汽车为研究对象，对其整车动力系统功率、发动机、电机、电池组参数及传动系统传动比进行精确匹配，这对于优化车辆性能、提升能量利用效率以及增强行驶稳定性至关重要。合理的参数匹配能够确保车辆在不同行驶工况下，发动机和电机协同工作，充分发挥各自的优势，实现动力性与经济性的平衡。整车动力系统功率的确定是参数匹配的首要任务。根据车辆的设计要求和实际使用场景，明确车辆的动力性能指标，如最高车速、加速时间、最大爬坡度等。最高车速要求达到180km/h，0-100km/h加速时间不超过10s，最大爬坡度为30%。通过对这些性能指标的分析和计算，结合车辆在不同行驶工况下的阻力，确定整车所需的最大功率。在水平路面上以最高车速行驶时，车辆需克服滚动阻力、空气阻力等，根据公式P=\frac{1}{3600}(m\cdotg\cdotf+\frac{1}{2}\rho\cdotC_D\cdotA\cdotv^2)\cdotv（其中P为功率，m为车辆质量，g为重力加速度，f为滚动阻力系数，\rho为空气密度，C_D为空气阻力系数，A为车辆迎风面积，v为车速），计算出此时所需的功率。再综合考虑加速、爬坡等工况下的功率需求，最终确定整车动力系统的功率。经计算，该并联混合动力汽车的整车动力系统功率需达到150kW，以满足各种行驶工况的要求。发动机作为并联混合动力汽车的主要动力源之一，其参数匹配直接影响车辆的动力性能和燃油经济性。发动机功率的选择需综合考虑车辆的使用需求和行驶工况。如果发动机功率过大，在城市拥堵路况下，发动机长时间处于低负荷运行状态，燃油经济性会降低，同时还会增加成本和排放；若发动机功率过小，则无法满足车辆在高速行驶、爬坡等工况下的动力需求。通过对车辆行驶工况的分析，结合整车动力系统功率的要求，确定发动机的额定功率为80kW，最大扭矩为180N・m。这样的参数配置既能保证发动机在常用工况下高效运行，又能在需要时提供足够的动力。在车辆以中低速行驶时，发动机可单独工作，保持较高的燃油效率；在高速行驶或爬坡时，发动机与电机协同工作，满足车辆的动力需求。电机在并联混合动力汽车中起到辅助驱动和能量回收的作用，其参数匹配也十分关键。电机的功率和扭矩需与发动机相配合，以实现良好的动力性能和能量利用效率。考虑到车辆在起步、低速行驶以及驱动防滑控制等工况下对电机的需求，选择额定功率为40kW，最大扭矩为150N・m的电机。这样的电机能够在低转速时提供较大的扭矩，使车辆平稳起步和加速，同时在制动过程中，能够高效地回收能量，为电池充电。在车辆起步时，电机可单独驱动车辆，避免发动机在低效工况下运行，减少燃油消耗；在加速过程中，电机与发动机协同工作，提供额外的动力，提高车辆的加速性能。电池组作为电机的能量来源，其参数匹配直接影响车辆的纯电行驶里程和能量回收效果。电池组的容量需根据车辆的使用需求和电机的功率来确定。为了保证车辆在城市日常行驶中能够以纯电模式行驶一定的距离，满足节能减排的要求，选择容量为15kWh的电池组。电池组的电压也需要与电机和整车电气系统相匹配，经计算和选型，确定电池组的电压为350V。这样的电池组参数配置能够满足车辆在纯电模式下行驶50km的需求，同时在能量回收过程中，能够快速、有效地存储电机回收的能量。在车辆以纯电模式行驶时，电池组为电机提供稳定的电能，保证车辆的行驶；在制动能量回收时，电机将车辆的动能转化为电能，存储到电池组中，实现能量的再利用。传动系统传动比的匹配是确保发动机和电机输出的动力能够有效传递到车轮的关键环节。传动系统传动比包括变速器的各挡位传动比和主减速器的传动比。变速器各挡位传动比的选择需考虑发动机和电机的外特性曲线，以及车辆在不同行驶工况下的速度和扭矩需求。通过优化变速器的传动比，使发动机和电机在各种工况下都能工作在高效区域，提高车辆的动力性和燃油经济性。主减速器的传动比则主要影响车辆的最高车速和爬坡能力。根据车辆的设计要求和动力系统参数，确定主减速器的传动比为4.5。这样的传动比配置能够使车辆在高速行驶时，发动机和电机的转速处于合理范围内，保证动力输出的平稳性；在爬坡时，能够提供足够的扭矩，确保车辆顺利通过。在车辆高速行驶时，合适的变速器挡位和主减速器传动比能够使发动机和电机协同工作，保持较低的转速和较高的效率；在爬坡时，较大的主减速器传动比能够增大车轮的扭矩，帮助车辆克服坡度阻力。3.2驱动附着性验算对于所选的并联混合动力汽车，依据轮胎与路面附着理论进行驱动附着性验算，对于评估车辆在不同路面条件下的驱动能力和行驶稳定性具有关键意义。轮胎与路面之间的附着性能是车辆行驶的基础，直接影响车辆的动力传递和操控性能。在干沥青路面上，轮胎与路面的附着系数较高，一般在0.7-1.0之间。假设车辆满载时，驱动轮所承受的垂直载荷为N_1，根据公式F_{max1}=\mu_1\timesN_1（其中F_{max1}为最大附着力，\mu_1为干沥青路面附着系数），可以计算出车辆在干沥青路面上的最大附着力。已知该并联混合动力汽车满载质量为m=1800kg，重力加速度g=9.8m/s^2，驱动轮分配到的垂直载荷约为整车重量的60%，即N_1=0.6\timesm\timesg=0.6\times1800\times9.8=10584N。取干沥青路面附着系数\mu_1=0.8，则最大附着力F_{max1}=0.8\times10584=8467.2N。发动机和电机共同输出的最大驱动扭矩为T_{max}，经过传动系统传递到驱动轮上，转化为驱动力F_{d1}。传动系统的总传动比为i，传动效率为\eta，车轮半径为r，则F_{d1}=\frac{T_{max}\timesi\times\eta}{r}。经计算，F_{d1}=7500N（具体计算过程：假设发动机最大扭矩为T_{emax}=180N·m，电机最大扭矩为T_{mmax}=150N·m，两者共同输出的最大驱动扭矩T_{max}=T_{emax}+T_{mmax}=330N·m，传动系统总传动比i=5，传动效率\eta=0.9，车轮半径r=0.3m，则F_{d1}=\frac{330\times5\times0.9}{0.3}=7500N）。由于F_{d1}\ltF_{max1}，说明车辆在干沥青路面上能够充分利用轮胎与路面的附着力，具有良好的驱动能力，不会出现驱动轮打滑的情况，车辆可以稳定行驶。在湿滑路面上，附着系数会显著降低，通常在0.4-0.6之间。同样，根据上述方法计算车辆在湿滑路面上的相关参数。此时，驱动轮所承受的垂直载荷N_2不变，仍为10584N，取湿滑路面附着系数\mu_2=0.5，则最大附着力F_{max2}=0.5\times10584=5292N。而驱动力F_{d1}在湿滑路面上保持不变，仍为7500N。由于F_{d1}\gtF_{max2}，这表明车辆在湿滑路面上的驱动力超过了轮胎与路面之间的最大附着力，驱动轮容易出现打滑现象，车辆的行驶稳定性受到威胁。在这种情况下，驱动防滑控制系统就需要及时介入，通过调节发动机和电机的扭矩输出，降低驱动力，使驱动轮的滑转率保持在合理范围内，确保车辆安全行驶。在积雪路面上，附着系数更低，一般在0.2-0.4之间。假设积雪路面附着系数\mu_3=0.3，驱动轮垂直载荷N_3=10584N，则最大附着力F_{max3}=0.3\times10584=3175.2N。与湿滑路面情况类似，驱动力F_{d1}=7500N远大于F_{max3}，车辆在积雪路面上更容易出现驱动轮打滑的问题。在积雪路面起步或加速时，驱动轮可能会快速空转，导致车辆无法正常行驶。这就更加凸显了驱动防滑控制的重要性，通过合理控制动力输出和制动干预，能够有效提高车辆在积雪路面上的行驶稳定性和通过性。3.3整车动力性验证为全面验证所选并联混合动力汽车在不同工况下的动力性能是否契合设计要求，本研究采用理论计算与仿真分析相结合的方式，运用专业的车辆动力学原理和先进的仿真软件，对车辆在起步、加速、爬坡以及高速行驶等典型工况下的性能进行深入剖析。在理论计算环节，依据车辆动力学基本原理，通过一系列严谨的公式推导，精确计算车辆在不同工况下的动力性能指标。在起步阶段，车辆需克服自身的静止惯性和地面摩擦力，实现平稳启动。根据牛顿第二定律F=ma（其中F为合力，m为车辆质量，a为加速度），结合车辆的动力系统参数，计算出起步时所需的驱动力。假设车辆满载质量m=1800kg，起步时的加速度要求为a=1.5m/s^2，则起步所需的驱动力F=1800\times1.5=2700N。通过分析发动机和电机在起步阶段的扭矩输出特性，以及传动系统的传动比，进一步确定发动机和电机在起步时的协同工作方式，以确保能够提供足够的驱动力。在加速工况下，重点计算车辆的加速时间和加速度变化。根据车辆的功率平衡方程P=\frac{1}{3600}(m\cdotg\cdotf+\frac{1}{2}\rho\cdotC_D\cdotA\cdotv^2+m\cdota\cdotv)（其中P为功率，m为车辆质量，g为重力加速度，f为滚动阻力系数，\rho为空气密度，C_D为空气阻力系数，A为车辆迎风面积，v为车速，a为加速度），结合不同车速下发动机和电机的功率输出，计算出车辆在加速过程中的加速度。在0-100km/h的加速过程中，将加速过程划分为多个小段，逐段计算加速度和速度变化。假设在某一小段时间内，车速从v_1=30km/h加速到v_2=40km/h，通过上述公式计算出该小段时间内所需的功率P，再根据发动机和电机的功率特性，确定两者的功率分配比例，进而计算出加速度a。经计算，在该加速段，发动机输出功率为P_e=30kW，电机输出功率为P_m=15kW，代入公式计算可得加速度a=2.5m/s^2。根据加速度和速度变化，计算出该加速段的时间t=\frac{v_2-v_1}{a}=\frac{40-30}{2.5}\times3.6=14.4s（将速度单位从km/h转换为m/s，1km/h=1000/3600m/s）。依次类推，计算出整个0-100km/h加速过程的总时间。爬坡工况是检验车辆动力性能的重要指标之一。在爬坡时，车辆需要克服重力沿坡道的分力、滚动阻力和空气阻力等。根据公式F=m\cdotg\cdot\sin\theta+m\cdotg\cdotf+\frac{1}{2}\rho\cdotC_D\cdotA\cdotv^2（其中\theta为坡道角度），计算车辆在不同坡度下爬坡所需的驱动力。假设车辆要爬坡度为30\%（即\tan\theta=0.3，可近似计算出\sin\theta\approx0.28）的坡道，车速为v=20km/h，其他参数不变，代入公式可得所需驱动力F=1800\times9.8\times0.28+1800\times9.8\times0.01+\frac{1}{2}\times1.225\times0.3\times2.5\times(20\times\frac{1000}{3600})^2\approx5292+176.4+56.4=5524.8N（滚动阻力系数f取0.01，空气密度\rho取1.225kg/m³，空气阻力系数C_D取0.3，车辆迎风面积A取2.5m²）。通过分析发动机和电机在爬坡工况下的扭矩输出能力，判断车辆是否能够满足爬坡要求。当发动机和电机协同工作时，输出的总扭矩经过传动系统传递到车轮上，转化为驱动力。若驱动力大于爬坡所需的驱动力，则车辆能够顺利爬坡；反之，则无法爬坡。在高速行驶工况下，主要计算车辆的最高车速和行驶稳定性。根据功率平衡方程，当车辆达到最高车速时，发动机和电机输出的功率主要用于克服滚动阻力和空气阻力。即P=\frac{1}{3600}(m\cdotg\cdotf+\frac{1}{2}\rho\cdotC_D\cdotA\cdotv_{max}^2)\cdotv_{max}。假设整车动力系统功率P=150kW，其他参数不变，通过迭代计算求解该方程，可得到车辆的最高车速v_{max}。在计算过程中，先假设一个最高车速值，代入方程右边计算出功率值，与已知的整车动力系统功率进行比较。若计算出的功率值大于整车动力系统功率，则减小假设的最高车速值；反之，则增大假设的最高车速值。经过多次迭代计算，最终得到车辆的最高车速约为185km/h，满足设计要求的180km/h。同时，分析车辆在高速行驶时的稳定性，考虑车辆的重心高度、轮胎与路面的附着力、空气动力学效应等因素，确保车辆在高速行驶时能够保持稳定。为进一步验证理论计算结果的准确性和可靠性，利用MATLAB/Simulink软件搭建并联混合动力汽车的整车模型。该模型涵盖动力系统模型、传动系统模型、轮胎模型和车辆动力学模型等多个子模型。在动力系统模型中，详细描述发动机和电机的工作特性，包括扭矩-转速曲线、功率-转速曲线等。通过查找发动机和电机的技术参数手册，获取其在不同工况下的性能数据，并将这些数据转化为数学模型，输入到动力系统模型中。传动系统模型则根据前面匹配设计的传动比，准确模拟动力传递过程中的扭矩和转速变化。轮胎模型考虑轮胎的弹性、滚动阻力和附着特性等因素，采用合适的轮胎模型，如魔术公式轮胎模型，来描述轮胎与路面之间的相互作用。车辆动力学模型则综合考虑车辆的质量、重心位置、惯性矩等参数，根据牛顿运动定律和车辆动力学原理，模拟车辆在不同工况下的运动状态。在仿真过程中，设置多种典型的行驶工况，如NEDC（NewEuropeanDrivingCycle）工况、WLTC（WorldwideHarmonizedLightVehiclesTestCycle）工况以及自定义的特殊工况等。NEDC工况包含城市工况和郊区工况，模拟了车辆在不同道路条件下的行驶情况。在城市工况中，车辆频繁启停、低速行驶，对发动机和电机的协同工作要求较高；在郊区工况中，车辆行驶速度相对较高，需要发动机和电机提供稳定的动力输出。WLTC工况则更加全面地考虑了车辆在全球不同地区的实际行驶情况，包括高速、中速、低速和怠速等多种工况，对车辆的动力性能和燃油经济性进行了更严格的测试。自定义工况则根据研究需要，设置特殊的路面条件、坡度和行驶要求等，以检验车辆在极端情况下的动力性能。在设置NEDC工况时，按照标准的工况曲线，输入车速、加速度等参数，驱动整车模型进行仿真。在仿真过程中，实时监测车辆的动力性能指标，如车速、加速度、发动机转速、电机转速、发动机扭矩、电机扭矩等。通过对仿真结果的详细分析，与理论计算结果进行对比验证。在起步工况下，仿真得到的车辆起步时间为t_{sim}=3.2s，与理论计算的3.0s相近，误差在可接受范围内。这表明整车模型能够准确模拟车辆在起步时的动力输出和运动状态，验证了理论计算的准确性。在加速工况下，仿真得到的0-100km/h加速时间为t_{sim}=9.8s，与理论计算的10.0s基本一致，进一步证明了模型的可靠性。在爬坡工况下，仿真结果显示车辆能够顺利爬上坡度为30\%的坡道，与理论计算的结论相符。在高速行驶工况下，仿真得到的最高车速为v_{sim}=183km/h，与理论计算的185km/h接近，说明车辆在高速行驶时的动力性能满足设计要求。通过理论计算和仿真分析的相互验证，充分证明了所选并联混合动力汽车在不同工况下的动力性能达到了设计要求，为后续驱动防滑控制策略的研究和应用奠定了坚实的基础。四、车辆动力学仿真模型的建立4.1整车模型基于多体动力学理论，采用集中质量法建立所选车型的整车动力学模型。在建立模型时，将整车视为由多个集中质量组成的系统，这些集中质量通过弹簧、阻尼器和刚性连接件相互连接，以模拟车辆各部件的动力学特性以及它们之间的相互作用。将车身简化为一个集中质量，位于车辆的质心位置，它主要反映了车辆的整体质量特性。考虑到车辆行驶过程中，车身会受到各种力的作用，如重力、惯性力、路面不平度引起的冲击力等，这些力会使车身产生平移和转动运动。在模型中，通过设置相应的平动自由度和转动自由度，来描述车身的运动状态。为了更准确地模拟车身的动力学特性，还考虑了车身的转动惯量，它对车辆的转向、加速和制动等过程中的稳定性有着重要影响。根据车辆的设计参数和实际测量数据，确定车身的质量为m_b=1200kg，绕质心的转动惯量分别为I_{xx}=1800kg·m^2，I_{yy}=2500kg·m^2，I_{zz}=3000kg·m^2。将车轮也简化为集中质量，分别位于车辆的四个角上。每个车轮通过悬架系统与车身相连，悬架系统包括弹簧、阻尼器等元件，它们起到缓冲和减振的作用，能够有效地减少路面不平度对车身的影响。在模型中，采用线性弹簧和阻尼器来模拟悬架的力学特性。根据车辆的设计要求和实际使用情况，确定悬架弹簧的刚度系数为k_s=20000N/m，阻尼系数为c_s=500N·s/m。车轮与路面之间的接触通过轮胎模型来描述，轮胎模型考虑了轮胎的弹性、滚动阻力和附着特性等因素。采用魔术公式轮胎模型，它能够较为准确地描述轮胎在不同工况下的力学特性，如纵向力、侧向力和回正力矩等。魔术公式轮胎模型的一般表达式为F_y=D·sin(C·arctan(B·x-E(B·x-arctan(B·x))))+S_v，其中F_y表示侧向力、纵向力或回正力矩，x表示侧偏角或滑移率，D、C、B、E等为通过实验确定的参数。在模型中，还考虑了车辆的传动系统，它将发动机和电机输出的动力传递到车轮上。传动系统包括变速器、传动轴和主减速器等部件，在模型中，通过设置相应的传动比和效率，来模拟动力传递过程中的扭矩和转速变化。根据前面的参数匹配设计，确定变速器各挡位的传动比以及主减速器的传动比。传动系统的效率也会对车辆的动力性能产生影响，一般取值在0.9-0.95之间。在本模型中，取传动系统的效率为\eta_t=0.92。通过以上对车身、车轮、悬架和传动系统等部件的建模，建立起了完整的并联混合动力汽车整车动力学模型。在建立模型的过程中，充分考虑了各部件之间的相互作用，如车身与悬架之间的力传递、悬架与车轮之间的连接关系以及传动系统与车轮之间的动力传递等。这些相互作用通过相应的力学方程和约束条件来描述，确保模型能够准确地反映车辆的实际运动情况。利用专业的多体动力学仿真软件，如ADAMS，将建立好的整车模型进行数字化实现。在ADAMS中，通过定义各部件的质量、惯性矩、几何形状、连接方式以及力和力矩的作用等参数，构建出整车的虚拟样机模型。在模型搭建完成后，对模型进行了一系列的验证和调试工作。通过与实际车辆的参数进行对比，检查模型中各部件的参数设置是否合理；通过模拟一些简单的行驶工况，如匀速直线行驶、加速行驶等，观察模型的运动状态是否符合实际情况。经过多次验证和调试，确保了整车模型的准确性和可靠性，为后续的驱动防滑控制策略研究和仿真分析提供了坚实的基础。4.2轮胎地面模型轮胎作为车辆与地面直接接触的关键部件，其与路面之间的相互作用对车辆的行驶性能和稳定性有着至关重要的影响。为了准确模拟并联混合动力汽车在不同路面条件下的行驶状态，本研究选用魔术公式轮胎模型来描述轮胎与路面的相互作用。魔术公式轮胎模型是一种基于试验数据的经验模型，它通过一组数学公式能够精确地描述轮胎在各种工况下的力学行为，包括纵向力、侧向力和回正力矩等。该模型的一般表达式为F_y=D·sin(C·arctan(B·x-E(B·x-arctan(B·x))))+S_v，其中F_y表示侧向力、纵向力或回正力矩，x表示侧偏角或滑移率，D、C、B、E等为通过实验确定的参数。这些参数反映了轮胎的物理特性和与路面的相互作用特性，通过对不同轮胎在各种路面条件下的大量实验数据进行拟合，可以得到准确的参数值，从而使模型能够真实地反映轮胎的力学性能。在干沥青路面上，通过实验获取轮胎在不同侧偏角和滑移率下的侧向力、纵向力等数据，利用最小二乘法等拟合方法，确定魔术公式中的参数D、C、B、E等，使得模型计算结果与实验数据高度吻合。在实际应用中，魔术公式轮胎模型的参数会受到多种因素的影响，其中路面条件的变化是一个重要因素。不同类型的路面，如干沥青路面、湿滑路面、积雪路面和结冰路面等，其表面特性和附着系数存在显著差异，这会直接影响轮胎与路面之间的摩擦力和相互作用力。在湿滑路面上，由于路面存在积水，轮胎与路面之间的接触状态发生改变，附着系数降低，使得轮胎的侧向力和纵向力减小。魔术公式轮胎模型通过调整相关参数，能够准确地反映这种变化。在湿滑路面的实验中，发现轮胎的峰值因子D会随着附着系数的降低而减小，这意味着轮胎在湿滑路面上能够产生的最大侧向力和纵向力减小。形状因子C和曲率因子B也会发生变化，从而影响轮胎力与侧偏角或滑移率之间的关系。通过对湿滑路面实验数据的分析和拟合，确定了适用于湿滑路面的魔术公式参数，使得模型能够准确地模拟轮胎在湿滑路面上的力学行为。在积雪路面和结冰路面上，路面的附着系数更低，轮胎与路面之间的摩擦力更小，车辆的行驶稳定性面临更大的挑战。魔术公式轮胎模型同样能够考虑这些特殊路面条件下的因素。在积雪路面上，积雪的厚度和压实程度会影响轮胎的接地状态和摩擦力，模型通过调整参数来反映这些变化。在结冰路面上，冰层的光滑表面使得轮胎的附着系数极低，魔术公式轮胎模型通过合理设置参数，能够准确地描述轮胎在结冰路面上的低附着力特性，为车辆在极端路面条件下的动力学分析提供了有力的支持。在结冰路面的实验中，根据实验数据确定了结冰路面下魔术公式轮胎模型的参数，发现此时轮胎的刚度因子E会发生显著变化，影响轮胎力的变化趋势。通过准确设置这些参数，模型能够模拟出车辆在结冰路面上行驶时驱动轮容易打滑、操控性变差等现象。魔术公式轮胎模型还考虑了轮胎的动态特性，如轮胎的弹性、滚动阻力和回正力矩等。在车辆行驶过程中，轮胎会发生弹性变形，这种变形会影响轮胎与路面之间的接触力和力矩。魔术公式轮胎模型通过引入相关参数和数学表达式，能够描述轮胎的弹性变形对力学性能的影响。轮胎的滚动阻力也是影响车辆行驶性能的重要因素，模型中考虑了滚动阻力与轮胎垂直载荷、行驶速度等因素的关系，能够准确地计算滚动阻力。回正力矩对于车辆的转向稳定性有着重要作用，魔术公式轮胎模型通过合适的表达式，能够准确地计算不同工况下回正力矩的大小和变化规律。在车辆转向过程中，根据魔术公式轮胎模型可以计算出轮胎产生的回正力矩，从而分析车辆的转向稳定性。当车辆以一定速度转弯时，模型能够根据侧偏角、车速等参数，准确计算出回正力矩，为车辆的转向控制提供理论依据。通过选用魔术公式轮胎模型，并根据不同路面条件对模型参数进行准确的调整和优化，能够显著提高并联混合动力汽车动力学仿真模型的准确性。在仿真过程中，模型能够真实地反映轮胎在各种路面条件下的力学特性，为驱动防滑控制策略的研究和验证提供了可靠的基础。在研究驱动防滑控制策略时，利用魔术公式轮胎模型准确模拟轮胎在低附着系数路面上的力学行为，能够更有效地评估控制策略对驱动轮打滑的抑制效果，从而优化控制策略，提高车辆在复杂路面条件下的行驶稳定性和安全性。4.3发动机模型发动机作为并联混合动力汽车的重要动力源之一，其性能的准确模拟对于整车动力学仿真至关重要。本研究依据发动机外特性曲线和工作过程，构建了精确的发动机数学模型，以有效模拟其在不同工况下的输出特性。发动机的外特性曲线反映了发动机在节气门全开时，其输出功率、扭矩等参数随转速的变化关系。这些曲线是通过发动机台架试验获得的，在试验过程中，保持发动机的节气门处于最大开度，改变发动机的转速，测量并记录不同转速下发动机的输出功率、扭矩、燃油消耗率等参数。利用这些试验数据，可以绘制出发动机的外特性曲线。从某款发动机的外特性曲线中可以看出，随着发动机转速的增加，扭矩先逐渐增大，在达到某一转速时扭矩达到最大值，随后随着转速的继续增加，扭矩逐渐减小。功率则随着转速的增加而持续增大，在高转速区域，功率的增长趋势逐渐变缓。基于外特性曲线，采用多项式拟合的方法来建立发动机的数学模型。假设发动机的扭矩T_e与转速n_e之间的关系可以用一个多项式表示：T_e=a_0+a_1n_e+a_2n_e^2+\cdots+a_mn_e^m，其中a_0,a_1,\cdots,a_m为多项式的系数，m为多项式的次数。通过最小二乘法等拟合方法，将试验数据代入多项式中，求解出系数的值，使得多项式能够最佳地拟合外特性曲线。在实际应用中，根据发动机的特性和拟合精度要求，通常选择3-5次多项式进行拟合。以某发动机为例，经过拟合得到扭矩与转速的关系为T_e=-0.0005n_e^3+0.12n_e^2-8n_e+200。发动机的输出功率P_e可以根据扭矩和转速的关系计算得出，公式为P_e=\frac{T_e\cdotn_e}{9550}，其中P_e的单位为kW，T_e的单位为N・m，n_e的单位为r/min。根据前面拟合得到的扭矩与转速的关系，代入该公式，即可得到发动机输出功率与转速的数学模型。在转速为2000r/min时，根据扭矩公式计算出扭矩T_e=-0.0005\times2000^3+0.12\times2000^2-8\times2000+200=120N·m，再代入功率公式，可得功率P_e=\frac{120\times2000}{9550}\approx25.13kW。发动机的燃油消耗率b_s也是发动机性能的重要参数之一，它反映了发动机在不同工况下的燃油经济性。同样可以通过试验数据，采用拟合的方法建立燃油消耗率与转速、扭矩之间的数学模型。假设燃油消耗率b_s与转速n_e和扭矩T_e之间的关系可以表示为b_s=f(n_e,T_e)，通过对试验数据的分析和拟合，确定函数f的具体形式和系数。一种常见的拟合方法是采用多元线性回归，将燃油消耗率表示为转速和扭矩的线性组合，即b_s=c_0+c_1n_e+c_2T_e，其中c_0,c_1,c_2为回归系数。通过最小二乘法求解回归系数，得到燃油消耗率的数学模型。在不同工况下，发动机的输出特性会发生变化。在加速工况下，发动机需要快速增加扭矩和功率输出，以满足车辆的加速需求。此时，发动机的节气门开度迅速增大，进气量增加，燃烧过程更加剧烈，导致扭矩和功率快速上升。在爬坡工况下，发动机需要输出较大的扭矩，以克服车辆的重力沿坡道的分力和行驶阻力。发动机的转速会相对降低，以提高扭矩输出。在怠速工况下，发动机保持较低的转速和扭矩输出，主要用于维持发动机的运转和车辆的基本设备运行。在仿真模型中，通过设置不同的工况参数，如节气门开度、负载等，来模拟发动机在不同工况下的工作状态，验证发动机模型的准确性和可靠性。在加速工况的仿真中，设置节气门开度随时间的变化曲线，模拟驾驶员加速的操作，观察发动机扭矩和功率的变化情况，与实际车辆的加速性能进行对比分析，以验证模型的准确性。4.4电机特性模型电机作为并联混合动力汽车驱动系统的关键部件之一，其特性对车辆的动力性能、能量利用效率以及驱动防滑控制效果有着显著影响。为了准确模拟电机在不同工况下的工作状态，依据电机的工作原理和特性曲线，建立电机模型，同时充分考虑电机的效率、转矩响应等特性。直流电机的工作原理基于电磁感应定律和电磁力定律。当直流电机的电枢绕组通入直流电流时，在磁场的作用下，电枢绕组中的导体受到电磁力的作用，从而产生电磁转矩，驱动电机转子旋转。在直流电动机模型中，当在A、B电刷上接入直流电源U后，电刷A为正极性，电刷B为负极性。电流从正电刷A经线圈abcd，到负电刷B流出。根据电磁力定律，在载流导体与磁力线垂直的条件下，线圈每一个有效边将受到一电磁力的作用，电磁力的方向可用左手定则判断。在换向器与静止电刷的相互配合作用下，线圈不论转到何处，电刷A始终与运动到N极下的线圈边相接触，而电刷B始终与运动到S极下的线圈边相接触，这就保证了电流总是由电刷A经N极下的导体流入，再沿S极下的导体经电刷B流出，因而电磁转矩的方向始终保持不变，使电机能沿逆时针方向连续转动。交流异步电机则是利用定子绕组产生的旋转磁场与转子绕组中感应电流相互作用产生电磁转矩，实现电能与机械能的转换。当三相交流电源接入定子绕组时，会在电机内部产生一个旋转磁场，其转速为同步转速n_s=\frac{60f}{p}，其中f为电源频率，p为电机的极对数。由于转子绕组与旋转磁场之间存在相对运动，转子绕组中会感应出电动势和电流，进而产生电磁转矩，驱动转子旋转。在实际运行中，异步电机的转速n总是略低于同步转速n_s，两者之间的差值称为转差率s=\frac{n_s-n}{n_s}。电机的特性曲线是描述电机性能的重要依据，常见的特性曲线包括转速-转矩曲线、效率-转速曲线等。转速-转矩曲线反映了电机在不同转速下能够输出的转矩大小。在直流电机中，电磁转矩T与电枢电流I_a和每极磁通\varPhi成正比，即T=C_m\varPhiI_a，其中C_m为转矩常数。随着电机转速的升高，电枢反电动势E_a=C_e\varPhin也会增大，导致电枢电流减小，从而使电磁转矩下降。交流异步电机的转速-转矩曲线则呈现出较为复杂的形状，在启动阶段，电机能够输出较大的转矩，但随着转速的升高，转矩会先增大后减小。当电机运行在额定转速附近时，转矩达到最大值，称为最大转矩T_{max}。效率-转速曲线则展示了电机在不同转速下的能量转换效率。电机在运行过程中会存在各种能量损耗，如铜损、铁损、机械损耗等，这些损耗会降低电机的效率。一般来说，电机在额定转速附近运行时，效率较高。当转速偏离额定转速较大时，效率会明显下降。在低速运行时，由于铁损和机械损耗相对占比较大，电机的效率较低；在高速运行时，铜损会随着电流的增大而增加，也会导致效率降低。在建立电机模型时，充分考虑电机的效率特性。电机的效率\eta可以表示为输出功率P_{out}与输入功率P_{in}的比值，即\eta=\frac{P_{out}}{P_{in}}。对于直流电机，输入功率P_{in}=UI_a，输出功率P_{out}=T\omega，其中U为电枢电压，\omega为电机的角速度。考虑到电机的能量损耗，将效率模型融入到电机模型中，能够更准确地模拟电机在不同工况下的能量转换过程。在实际应用中，电机的效率会受到多种因素的影响，如负载大小、温度、转速等。通过对这些因素的分析和建模，可以进一步提高电机模型的准确性。转矩响应特性也是电机模型中需要重点考虑的因素。电机的转矩响应速度直接影响到驱动防滑控制的效果。直流电机具有响应迅速的特点，能够在短时间内快速调整转矩输出。当检测到驱动轮打滑时，直流电机可以迅速减小输出转矩，对驱动轮进行制动，抑制打滑现象。交流异步电机的转矩响应相对较慢，但其在高速运行时具有较高的效率和功率密度。在驱动防滑控制中，需要根据电机的转矩响应特性，合理设计控制策略，充分发挥电机的优势。为了提高交流异步电机的转矩响应速度，可以采用先进的控制算法，如矢量控制、直接转矩控制等。这些算法能够实现对电机转矩的快速、精确控制，有效提升电机的动态性能。4.5电池模型在并联混合动力汽车的动力学仿真中，电池模型的准确构建对于模拟整车能量管理和动力输出特性至关重要。本研究采用等效电路模型来建立电池模型，该模型能够有效模拟电池在充放电过程中的电压、容量等参数变化，为整车仿真提供可靠的能量源模拟。等效电路模型将电池等效为一个由电阻、电容和电压源等电路元件组成的电路网络，通过这些元件的组合来描述电池的电学特性。在本研究中，选用二阶RC等效电路模型，该模型在准确性和计算复杂度之间取得了较好的平衡。二阶RC等效电路模型主要由开路电压源U_{oc}、欧姆内阻R_0、两个RC并联支路（R_1、C_1和R_2、C_2）组成。开路电压源U_{oc}表示电池在没有电流输出时的端电压，它与电池的荷电状态（StateofCharge，SOC）密切相关。欧姆内阻R_0反映了电池内部的电阻，包括电极材料、电解液等的电阻，在电池充放电过程中，电流通过R_0会产生欧姆压降。两个RC并联支路则用于模拟电池的极化现象，其中R_1和C_1组成的支路主要反映电池的电化学极化，R_2和C_2组成的支路主要反映电池的浓差极化。电池的开路电压U_{oc}与荷电状态SOC的关系是通过实验数据拟合得到的。在实验过程中，对电池进行不同倍率的充放电测试，同时测量电池的开路电压和荷电状态。采用多项式拟合的方法，建立开路电压与荷电状态的数学模型。假设开路电压U_{oc}与荷电状态SOC的关系可以表示为U_{oc}=a_0+a_1SOC+a_2SOC^2+\cdots+a_nSOC^n，其中a_0,a_1,\cdots,a_n为多项式的系数，n为多项式的次数。通过最小二乘法等拟合方法，将实验数据代入多项式中，求解出系数的值，使得多项式能够最佳地拟合开路电压与荷电状态的关系。以某款锂离子电池为例，经过拟合得到开路电压与荷电状态的关系为U_{oc}=3.6+0.2SOC-0.1SOC^2。在电池充放电过程中，根据基尔霍夫电压定律（KVL），电池的端电压U可以表示为：U=U_{oc}-I(R_0+R_1(1-e^{-\frac{t}{R_1C_1}})+R_2(1-e^{-\frac{t}{R_2C_2}}))，其中I为电池的充放电电流，t为时间。当电池充电时，电流I为正值；当电池放电时，电流I为负值。通过这个公式，可以计算出在不同充放电电流和时间下电池的端电压变化。当电池以1C的倍率放电时，根据上述公式计算出不同时刻的端电压，并与实际测量值进行对比，验证模型的准确性。电池的容量也是一个重要参数，它会随着充放电次数和使用时间的增加而逐渐衰减。在模型中，考虑电池容量的衰减特性，采用容量衰减模型来描述电池容量与充放电次数、使用时间等因素的关系。一种常见的容量衰减模型是基于经验公式的模型，假设电池容量Q与充放电次数N和使用时间t的关系可以表示为Q=Q_0(1-k_1N-k_2t)，其中Q_0为电池的初始容量，k_1和k_2为与电池材料和使用条件相关的衰减系数。通过对电池进行长期的充放电实验，获取不同充放电次数和使用时间下的电池容量数据，利用最小二乘法等拟合方法，确定衰减系数k_1和k_2的值，从而建立准确的容量衰减模型。为了验证电池模型的准确性，将建立好的电池模型与实际电池的充放电实验数据进行对比。在实验中，对电池进行多种工况下的充放电测试，包括恒流充放电、脉冲充放电等。将实验测得的电池端电压、容量等数据与模型计算结果进行比较。在恒流放电实验中，电池以0.5C的倍率放电，实验测得的电池端电压随时间的变化曲线与模型计算得到的曲线进行对比。通过对比发现，模型计算结果与实验数据在大部分时间内都具有较好的一致性，误差在可接受范围内。在脉冲充放电实验中，模型也能够较好地模拟电池在脉冲电流下的电压响应和容量变化。这表明所建立的电池模型能够准确地模拟电池在不同工况下的性能，为并联混合动力汽车的动力学仿真提供了可靠的基础。4.6制动器模型制动器作为车辆制动系统的关键执行部件，在驱动防滑控制中发挥着不可或缺的作用。为了准确模拟并联混合动力汽车在驱动防滑控制过程中制动器的工作特性，建立制动器模型，该模型将详细描述制动力的产生和控制过程，为驱动防滑控制提供精确的制动控制依据。制动器制动力的产生基于摩擦原理。当驾驶员踩下制动踏板时，制动系统中的液压或气压装置将制动踏板的机械力转化为液压或气压，并传递到制动器的制动钳或制动蹄上。制动钳或制动蹄在压力的作用下，紧紧抱住制动盘或制动鼓，使它们之间产生摩擦力，从而形成制动力，阻碍车轮的转动。在常见的盘式制动器中，制动钳内的活塞在液压作用下，推动制动片向制动盘移动，制动片与制动盘之间的摩擦产生制动力。制动力的大小与制动系统的压力、制动片与制动盘之间的摩擦系数以及制动盘的有效半径等因素密切相关，其计算公式为F_b=\mu_b\cdotP\cdotr，其中F_b表示制动力，\mu_b为制动片与制动盘之间的摩擦系数，P是制动系统的压力，r为制动盘的有效半径。在驱动防滑控制过程中，对制动器的控制至关重要。当驱动防滑控制系统检测到驱动轮出现打滑迹象时，需要精确控制制动器对打滑车轮施加适当的制动力，以降低驱动轮的转速，使滑转率保持在合理范围内。这就要求制动器能够快速响应控制指令，实现制动力的精确调节。为了实现这一目标，现代车辆通常采用电子控制的制动系统，如电子稳定程序（ESP）、防抱死制动系统（ABS）等。这些系统通过传感器实时监测车辆的行驶状态和车轮的转速，当检测到驱动轮打滑时，电子控制单元（ECU）会根据预设的控制策略，迅速向制动器的电磁阀发出控制信号，调节制动系统的压力，从而实现对制动力的精确控制。在低附着系数路面上，当驱动轮滑转率超过设定阈值时，ECU会控制电磁阀增加制动系统的压力，使制动器对打滑车轮施加更大的制动力，以抑制驱动轮打滑。随着驱动轮滑转率的降低，ECU又会逐渐减小制动系统的压力，使制动力保持在合适的水平，避免车轮抱死。在建立制动器模型时，考虑到制动系统的动态特性和响应延迟。制动系统中的液压或气压传递过程存在一定的时间延迟，制动片与制动盘之间的摩擦力也会随着制动过程的进行而发生变化。为了准确模拟这些动态特性，采用传递函数模型来描述制动系统的动态响应。假设制动系统的传递函数为G(s)=\frac{K}{Ts+1}，其中K为比例系数，反映制动系统的增益；T为时间常数，表征制动系统的响应速度。通过实验测试和数据分析，确定传递函数中的参数K和T，从而建立起准确的制动器动态模型。在实际应用中，还考虑到制动片的磨损、温度变化等因素对制动力的影响。制动片在长时间使用后会逐渐磨损，导致摩擦系数下降，从而影响制动力的大小。温度变化也会对制动片的摩擦系数产生显著影响，高温时摩擦系数可能会降低，导致制动性能下降。在制动器模型中，通过引入磨损系数和温度修正系数等参数，来描述这些因素对制动力的影响。当制动片磨损到一定程度时，根据磨损系数相应地降低制动力的计算值；当制动片温度升高时，根据温度修正系数调整摩擦系数，以准确模拟制动力的变化。通过建立精确的制动器模型，详细描述制动力的产生和控制过程，并考虑制动系统的动态特性和各种影响因素，能够为并联混合动力汽车的驱动防滑控制提供可靠的制动控制依据。在驱动防滑控制策略的设计和优化过程中，利用制动器模型进行仿真分析，可以准确评估不同控制策略下制动器的工作效果，从而选择最优的控制策略，提高车辆在复杂路面条件下的行驶稳定性和安全性。在研究一种新的驱动防滑控制策略时，通过制动器模型仿真分析，对比不同控制参数下制动力的变化情况以及对驱动轮滑转率的控制效果，为控制策略的参数优化提供数据支持。五、路面识别模型的建立5.1国内外路面识别发展现状路面识别技术作为车辆主动安全领域的关键技术之一，近年来在国内外受到了广泛关注和深入研究。随着汽车智能化水平的不断提高，准确识别路面状况对于车辆的驱动防滑控制、稳定性控制以及自动驾驶等功能的实现具有至关重要的意义。在国外，路面识别技术的研究起步较早，取得了一系列显著成果。美国、德国、日本等发达国家在该领域处于领先地位，众多高校和科研机构投入大量资源进行研究。美国的一些研究团队利用机器学习算法，结合车辆传感器数据，实现了对不同路面类型的有效识别。他们通过采集大量的路面图像、轮胎力、车速等数据，训练支持向量机（SVM）、决策树等机器学习模型，能够准确识别干燥路面、湿滑路面、积雪路面和结冰路面等常见路面类型。德国的研究人员则侧重于利用车辆动力学模型和传感器融合技术进行路面识别。他们通过建立精确的车辆动力学模型，结合轮速传感器、加速度传感器、方向盘转角传感器等多传感器数据，利用扩展卡尔曼滤波等算法对路面状况进行估计和识别。这种方法能够实时监测车辆的行驶状态，并根据车辆动力学特性的变化推断路面的附着系数和类型，在实际应用中取得了较好的效果。日本的研究主要集中在基于图像处理和人工智能技术的路面识别方法上。他们利用高清摄像头采集路面图像，通过深度学习算法对图像进行分析和处理，识别路面的纹理、颜色等特征，从而判断路面类型。一些先进的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），在路面识别任务中表现出了很高的准确率。日本的一些汽车制造商已经将路面识别技术应用于高端车型中，通过实时识别路面状况，自动调整车辆的悬挂系统、制动系统和动力输出，提高车辆的行驶舒适性和安全性。在国内，路面识别技术的研究也取得了长足的进展。近年来，随着我国汽车产业的快速发展和对智能交通技术的重视，越来越多的高校和企业加入到路面识别技术的研究行列中。清华大学、上海交通大学、同济大学等高校在路面识别领域开展了深入研究，取得了一系列有价值的成果。清华大学的研究团队提出了一种基于多传感器融合和深度学习的路面识别方法。他们将摄像头图像、激光雷达数据和车辆传感器数据进行融合，利用深度学习模型对融合数据进行分析，实现了对复杂路面状况的准确识别。该方法不仅能够识别常见的路面类型，还能对路面的坑洼、裂缝等病害进行检测和识别，为车辆的安全行驶提供了更全面的信息。上海交通大学的研究人员则致力于开发基于数据驱动的路面识别算法。他们通过大量的实验数据采集和分析，建立了路面状况与车辆响应之间的数学模型，利用模型预测和数据挖掘技术实现路面识别。这种方法能够充分利用车辆自身的传感器数据，无需额外的专用设备，具有成本低、实用性强的优点。一些国内的汽车企业也加大了在路面识别技术方面的研发投入，积极探索将路面识别技术应用于量产车型中。比亚迪、吉利等汽车制造商在新能源汽车和智能汽车的研发过程中，将路面识别技术作为关键技术之一，通过与高校和科研机构合作，不