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电动汽车制动能量回收技术研究
2019-06-12 23:34:17· 来源：EDC电驱未来 作者：胡建国
汽车行驶的过程中，根据行驶工况的不同，约有35%～80%的能量损失在制动过程中。为了降低汽车行驶能量消耗率，将汽车的制动过程能量回收从新利用，能带来明显的经
汽车行驶的过程中，根据行驶工况的不同，约有35%～80%的能量损失在制动过程中。为了降低汽车行驶能量消耗率，将汽车的制动过程能量回收从新利用，能带来明显的经济效益。可能量回收的悬架系统可以将汽车在颠簸路上的振动能量回收利用，但相比将汽车行驶动能回收，其经济效益更小，且成本高。在纯电动汽车逐渐普及的情况下，分析研究制动能量回收的原理及影响因素，对进一步提高汽车制动能量回收利用率具有重大的意义。因此，本文研究制动能量回收系统。
汽车制动能量回收的方式有很多，根据回收储能装置的不同，可以分为超级电容、锂离子动力电池、飞轮、机械发条等形式。而当前技术成熟且能大规模应用的混合动力汽车后纯电动汽车，储能单元大多是锂离子动力电池。因此，本文研究的是锂离子动力电池为储能单元的制动能量回收系统。
根据制动力分配形式不同，可分为叠加式（部分文献称为并联式）与协调式（部分文献称为串联式）能量回收系统。协调式能量回收比叠加式硬件上增加一个制动踏板开度传感器，在软件上增加了一套制动分配力控制策略，成本更高，但能提高汽车制动能量的回收利用率。在未来的可能量回收制动系统中，协调式能量回收将成为主要的方向。因此，本文重点研究协调式能量回收系统。
本文研究锂离子动力电池为储能系统且采用协调式制动策略的纯电动汽车。本文首先研究该类汽车的能量流，再研究制动策略的力矩分配及其受限因素，最后确定各因素与能量回收利用率的定量关系及其经验公式。
1、汽车制动过程能量流分析
汽车制动过程与汽车驱动过程涉及的能源部件相同，都要流经从轮边到储能原件中。区别是，制动能量回收相比驱动过程更为复杂，涉及到制动力矩分配问题。这类似于混合动力汽车驱动力矩的分配。从制动工况上看，纯电动汽车可看成是电能回收和机械制动器的混合动力汽车。如图1所示是制动过程的能流方向及其涉及汽车部件的示意图。
图1 电动汽车制动能量回收能流示意
由图1可知，汽车制动能量需要从车轮依次经过机械制动器、传动轴、差速器、减速器、电机、电机控制器、动力蓄电池环节。其中，参与控制能量回收的单元是BMS、VCU、加速踏板和制动踏板。部分控制策略中，松掉加速踏板和制动踏板，汽车就可以处于能量回收状态。如何研究各环节的参数与制动能量回收率的关系，是接下来的工作。
2、制动力矩分配策略
制动能量回收系统的优劣程度可以通过能量回收率量化。能量回收率与各环节的损耗有关。协调式制动能量回收系统可以看成是电能与机械能混合动力控制系统。需要分析各能流通道中的各环节的损耗。
2.1 协调式制动力分配策略原理说明
最理想的能量回收系统，是机械制动器完全不动作，能量100%通过该环节，且尽量减少在减速器、电机、电机控制器等环节的能量损失。但是，机械制动系统不能取消，主要有三个原因：
（1）当储能系统处于满电或接近满电状态时，不允许再存储更多的能量，此时需要轮边机械制动盘动作。量化此影响因素，需要已知电池的温度-SOC-允许回充电流MAP。
（2）当制动力矩需求超过电机最大回馈力矩时，为了安全，机械制动器需要提供部分制动力矩。量化此影响因素，需要已知电机制动能量回收模式的最大力矩外特性曲线。
（3）当车辆车速较低时，不能与车辆蠕行策略冲突，此时需要机械制动器介入，且能量回收模式退出。量化此因素的影响，需要已知车辆的截止能量回收的最低车速。该车速必须大于车辆蠕行工况的最大车速。或者需要取消蠕行策略，最低车速可以逼近0，而在车辆止动时由机械制动器介入。
2.2 协调式制动力分配策略流程图
由制动过程影响因素分析可知，整车控制器需要接收并解析加速踏板和制动踏板的信号，获得驾驶员意图控制力矩，再根据控制力矩及各因素影响情况，分配制动力。因为有协调制动力分配过程，因此被为协调式制动能量回收系统。其控制流程图如图2所示。
图2 协调式制动力矩分配策略流程图
2.3 协调式制动力分配策略相关参数提炼
我们希望更多的轮边能量回到电池包，则在解析驾驶员制动意图时，需要更多的制动力矩作用在电机回馈力矩上，尽量少地采用机械制动器。如2.1节所述，必须由机械制动器提供制动力的情况有三种，与电池允许回收电流特性、电机外特性、最低允许能量车速相关。
图3 动力锂离子电池允许能量回收电流MAP
图4 电机允许最大能量回收力矩外特性
以某电动汽车为例，该纯电动汽车动力锂离子电池的允许能量回收特性如图3所示，允许能量回收强度与电池的SOC、温度MAP。电机最多允许制动力矩与电机转速外特性如图4所示。最低允许能量回收车速为7km/h。依据此数据，即可做仿真分析，量化其影响。
3、建模仿真
由图1可知，参与能量回收的系统包括整车道路载荷、车轮、机械制动器、传动轴、差速器及减速器、电机、电池。各环节的通过效率以机械制动器最为复杂，需要采用2.2节所示的控制流程。其余环节在仿真精度不高的情况下可等效为固定的效率。因此，本仿真模型重点研究机械制动器环节的效率。采用simulink建模如图5所示。
图5 机械制动系统simulink建模
4、仿真分析及经验公式
依据图5的仿真模型，将某典型车辆的数据导入模型中，仿真分析各因素的对机械制动器能量损耗的影响情况。并根据仿真模型修改影响因素数据，量化分析各因素的影响程度，将结果拟合成经验公式，用于动力性经济性前期开发的仿真分析中。
4.1 仿真实例
制动系统仿真以某款纯电动汽车为例，已知该汽车的参数如下：整备质量1560kg，附加质量100kg，滚阻系数0.01N/kN，风阻系数0.32，迎风面积2.5m2，轮胎型号185/60 R18，车轮转动惯量0.6kg·m2，传动轴传递效率98%，传动轴转动惯量0.01 kg·m2，减速器效率97%，减速器输入轴转动惯量0.005 kg·m2，电机能量回收峰值扭矩250Nm，电机能量回收峰值功率85kW，电机最高转速12000rpm，电机等效效率90%，电机外特性及电池特性如2.3节所述。选择30个循环的NEDC工况，动力电池平均电压为350V。
制动环节的仿真结果如图6所示：
图6 制动能量回收制动功率分配示例
该仿真模型中，通过制动器可回收功率占比为91.47%。其中，机械损耗在前两个循环中作用更大，部分因为电机制动功率限制，另一部分因为最低车速限制。
4.2 制动器环节等效效率经验公式
对于不同的工况，制动效率影响相差很大。匀速工况没有能量回收效率的概念，而目前最常研究的是NEDC（New Europe Drive Cycle）工况，可能在未来推出中国工况或由用户自定义的工况，因此本文以NEDC工况为研究对象。并预估车辆续驶里程为324km，及30个NEDC工况循环。
在协调式制动能量回收系统中，对于NEDC工况，电机制动力可以满足最大减速度要求，因此该项视为对机械制动器无影响。有些策略中，以车辆减速度大小为机械制动器动作的控制参数，亦可满足NEDC工况最大减速度需求。但如果是叠加式制动能量回收系统，则要额外单独分析。
仿真得允许能量回收SOC上限-允许能量回收车速下限-机械制动器通过效率MAP如图7所示。
图7 机械制动器通过效率MAP
由图7可知，该分布近似于第一象限内的抛物面。构造抛物面经验公式，并采用最小二乘法获得系数，则该经验公式为：
式中，SOCmax为允许能量回收SOC上限，取值范围为100%～90%，Vmin为允许能量回收车速下限，取值范围为0～11km/h。
5、结论
当前较优协调式制动能量回收策略机械系统等效效率已经可以控制到95%，一般也能达到90%以上，但依然有一定的优化空间。经能流分析可知，将90%优化到95%，则整车能耗降低约2.5%。相比于提高电机效率、整车轻量化、风阻优化，这一部分的降能耗贡献是微弱的。但改善电池回收特性、改善低车速能量回收控制策略，将对进一步降低能耗起到积极的作用。
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