CN110836741B - 纯电动汽车效率一致性在线测试方法 - Google Patents

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    • G01L3/26Devices for measuring efficiency, i.e. the ratio of power output to power input

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Abstract

本发明属于纯电动汽车效率测试技术领域,具体公开一种纯电动汽车效率一致性在线测试方法,包括如下步骤:计算待检测的纯电动汽车的理论效率信息;采集所述纯电动汽车在转毂设备上的本次测试效率信息;根据所述理论效率信息和所述本次测试效率信息比对效率的一致性。本发明所述的测试方法能够提升整车效率;能够检测系统传统效率是否有异常;并能够准确地判断电池放电效率。

Description

纯电动汽车效率一致性在线测试方法
技术领域
本发明涉及纯电动汽车测试效率技术领域,具体涉及一种纯电动汽车效率一致性在线测试方法。
背景技术
随着国民经济的飞速发展,促进居民纯电动汽车保有量的增长。根据数据显示,2005-2018年汽车的年均增长率为15.3%,然而汽车数量的增长带来了石油能源减少、环境污染、城市空间拥挤等问题,于是新能源汽车,尤其是纯电动汽车得到飞速发展,但由于纯电动汽车的成本较高、续航行驶里程短,纯电动汽车销量一直不尽如人意。因此,提高电动汽车的续航里程,提高整车效率,让动力电池得到更高效的应用成为了纯电动汽车领域的重要的发展方向。
目前,国内新能源整车平均效率仅为64%,尚有大幅提升空间。
发明内容
鉴于此,本发明提供了一种纯电动汽车效率一致性在线测试方法,所述检测方法能够提高纯电动汽车整车各转换系统之间的效率一致性,在不增加电池容量前提下,使出厂的整车具备较高的能源转化率,以提升新能源汽车的续航里程。
为达到上述目的,本发明采用以下技术方案:
一种纯电动汽车效率一致性在线测试方法,包括如下步骤:
步骤1:计算待检测的纯电动汽车的理论效率信息;
步骤2:采集所述纯电动汽车在转毂设备上的本次测试效率信息;
步骤3:根据所述理论效率信息和所述本次测试效率信息比对效率的一致性。
进一步地,步骤1中,所述纯电动汽车的理论效率信息通过如下步骤算得:
步骤1.1:建立所述纯电动汽车的模型;
步骤1.2:定制所述纯电动汽车的循环任务并设定工况参数;
步骤1.3:执行仿真任务并形成车速随时间的变化曲线和NEDC循环整车行驶里程;
步骤1.4:获得纯电动汽车的理论效率信息。
进一步地,步骤2中,包括如下步骤:
步骤2.1:将所述纯电动汽车加载到所述转毂设备上,对所述纯电动汽车各段输入和输出电流进行记录;
步骤2.2:将电流互感器连接到纯电动汽车电机的输入和输入的线束上;
步骤2.3:将所述电流互感器与示波器连接;
步骤2.4:计算纯电动汽车的本次测试效率信息。
进一步地,步骤2中包括:对所述纯电动汽车的车辆信息进行采集。
进一步地,步骤2中,所述转毂设备采用NEDC工况。
进一步地,步骤2中,所述本次测试效率包括电动车循环工况曲线、电量消耗、制动电量回收、整车能效、续驶里程的测试效率。
进一步地,步骤2中,所述车辆信息包括所述纯电动汽车的车型VIN、公里数、SOC或电池电压、电机额定功率、实验环境温度、已放电时间和已发送给电动汽车的电量。
本发明的有益效果:
(1)通过获得理论效率信息和本次测试效率信息比对效率的一致性信息,对不符合效率的整车进行返厂,保证出厂效率达到更优。
(2)能够结合电池的放电历史、新能源汽车的行驶状况等信息综合考虑本次测试效率与理论效率数据,来检测系统传统效率是否有异常。
(3)能够根据转毂和功率分析仪设备记录的该车型的历史效率信息和本次对该车型的测试的效率信息,利用效率曲线之间的比较获得修正用的比对系数,准确地判断电池放电效率。
附图说明
通过参照附图详细描述其示例实施例,本公开的上述和其它目标、特征及优点将变得更加显而易见。下面描述的附图仅仅是本公开的一些实施例,对于本领域的普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例中所述测试方法的流程图;
图2是本发明实施例中效率传递的流程图;
图3是本发明实施例中市郊区循环工况曲线;
图4是发明实施例中速度基本曲线和公差。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。
虽然附图中显示了本公开的示例性实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开,并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员以使得本发明所属技术领域的技术人员能够容易实施。正如本发明所属技术领域的技术人员能够容易理解,将在后面描述的实施例在不脱离本发明的概念和范围的基础上可变形为多种形式。在附图中尽量将相同或相似的部分用相同的附图标记表示。
在此使用的专业术语只是用来说明特定实施例而提供的,并不是用来限制本发明。在此使用的单数形式在没有表示明确的相反含义的情况下也包含复数形式。在说明书中使用的“包含”的具体化了特定的特性、领域、常数、步骤、动作、要素及/或成分,并不排除其他特定的特性、领域、常数、步骤、动作、要素、成分及/或组的存在或附加。
将下面使用的技术用语及科学用语包括在内的所有用语具有与本发明所属技术领域的技术人员一般理解的含义相同的含义。在词典中所定义的用语被补充解释为与相关技术文献和当前公开的内容相符的含义,在没有定义的情况下,不能被解释为具有非常正式的含义。
如图1所示,一种纯电动汽车效率一致性在线测试方法,包括如下步骤:
步骤1:计算待检测的纯电动汽车的理论效率信息;
步骤2:采集所述纯电动汽车在转毂设备上的本次测试效率信息;
步骤3:根据所述理论效率信息和所述本次测试效率信息比对效率的一致性。
例如,以某150km续航里程电动车为例,在步骤1中,该电动车理论效率为85%,在步骤2中,通过测试,该电动车的本次测试效率为63.9%,在步骤3中,通过63.9%/85%=75%,算得效率一致性为75%。
需要说明的是,本发明所述的检测方法的实验工况采用NEDC工况;采用转毂设备对所述纯电动汽车本次测试效率信息进行采集,采用如图3所示的工况进行实验,按图4所规定的公差要求,在图4中1为基准曲线,2为速度公差,3为时间公差;在工况试验过程中,记录续航里程、最高车速、形式时间和平均车速。
将转毂实验室内温度设置为25℃(0℃、-15℃)并静置≥4h,待整车温度与环境温度一直后开始试验,同时通过转毂和示波器控制软件记录试验车辆的当前车速,试验结束后立即将车辆推至充电位充电,并记录电网的能力(kWh)。
在本实施例中,所述电网的能力就是电网输入到纯电动汽车的电能总量存储到电池内的容量。
由车辆道路滑行阻力(1)得到:
F=Av2+Bv+C……(1),
其中,F为阻力(N),V为车速(km/h),A和B为:道路载荷系数,C为空气阻力系数。
由于车辆在行驶前和行驶后的车速都为零(即为静止状态),根据动能定理可以得出,车辆在道路上行驶过程中驱动力所做的功与车辆受到的阻力所做的功大小相同,因此认为车辆道路阻力所做的功即为车辆在道路行驶中消耗的有用功。
而车辆道路阻力所做的功通过公式(1)可以看出只与车速有关,故车辆行驶过程中做的功可通过公式(2)得到:
Figure GDA0002785913390000051
其中,W为输出有用功(J),F为阻力(N),V为速度(m/s)。
车辆的整车效率通过公式(3)得到:
Figure GDA0002785913390000052
η驱动及传动效率为驱动及传动效率,W为输出有用功(J),W来自电网电量为来自电网电量(kWh)。
在本实施例中,不同温度下的电动车续航里程如下表:
温度(℃) 25 0 -10
续航里程(km) 170 140 131
表1
由于动力电池在不同温度下的放电特性相差很大。对于常用的锂电池,其正常工作温度范围为0-60℃。在更低的温度下,如-40℃的环境下,其单体的放电容量只有室温(20℃)约12%,因电池化学反应产生电流的速度比室温条件下慢很多。这种化学反应变变得非常慢时,电池会馈电。
通过整车效率的测试,结果如下表:
试验工况 续航里程 行驶时间 输出有用功 来自电网电量 整车效率
NEDC工况 170km 5h11min 6.5×107J 28.4kWh 63.9%
表2
具体来说,步骤1中,所述纯电动汽车的理论效率信息通过如下步骤算得:
步骤1.1:通过Amesim仿真软件,建立所述纯电动汽车的模型;
步骤1.2:定制所述纯电动汽车的循环任务并设定工况参数;
步骤1.3:通过所述Amesim仿真软件执行仿真任务并形成车速随时间的变化曲线和NEDC循环整车行驶里程。
其中,通过所述Amesim仿真软件进行计算待检测的纯电动汽车的效率信息具体包括:
S1:启动Amesim软件,在预装了Amesim软件的PC机上单击桌面上Amesim软件的快捷图标,会出现两个窗口,一个是Amesim的帮助窗口,一个是Amesim的界面窗口,另外一个是Cruise窗口,单击Cruise窗口中的start按钮,启动Amesim软件,出现LMS Amesim窗口;
S2:建立工程名,在Amesim的窗口当前界面内,点击File菜单下的new命令,输入要建立的工程的英文名称(相当于文件夹名,以Amesim test1为例),点击ok按钮;
S3:建立车辆模型,首先,点击界面左侧的Sketch mode,然后在右侧的Libraryitems窗口中的IFPDRIVE图标,然后选择ALL文件夹,出现建模需要的各个图标;最后,依次将需要的模块拖到左侧空白处,并将模块连接;
S4:定制cycle任务,在Amesim的左侧窗口内点击parameter mode,点击missionprofile模块,在右侧的Title下面对所需设置的参数进行设置,循环工况选择NEDC,变速箱类型选择automatic,完成循环任务的设定;
S5:执行仿真,点击界面左侧的simulation mode,再点击下面的start asimulition,则开始运行仿真;
S6:数据后处理,执行完计算任务后,点击close按钮,点击模型中的车辆相关模块,则在右侧出现仿真的结果,将某一结果拖至模型窗口内,则出现仿真详细的仿真数据绘成的曲线图。
在本实施例的S6中,所述曲线图包括时间、行驶工况和效率的曲线,通过所述曲线图获得纯电动汽车的理论效率信息。
具体的,步骤2中,包括如下步骤:
步骤2.1:将所述纯电动汽车加载到所述转毂设备上,通过电流互感器对所述纯电动汽车各段输入和输出电流进行记录;
步骤2.2:将电流互感器连接到纯电动汽车电机的输入和输入的线束上,通过电流互感器检测输入和输出的电量变化来检测每段效率值;
步骤2.3:将所述电流互感器与示波器连接,所述示波器能够读取输入和输出的电量变化;
步骤2.4:计算纯电动汽车的本次测试效率信息。
具体的,步骤2中包括:对所述纯电动汽车的车辆信息进行采集;将电流互感器连接到所述纯电动汽车的电机输入的线束上,并将所述电流互感器连接于示波器,以进行本次测试效率。
具体的,步骤2中,所述本次测试效率包括电动车循环工况曲线、电量消耗、制动电量回收、整车能效、续驶里程的测试效率。
具体的,步骤2中,所述车辆信息包括所述纯电动汽车的车型VIN、公里数、SOC或电池电压、电机额定功率、实验环境温度、电机段的输入和输出电量差值、已放电时间和已发送给电动汽车的电量。
如图2所示,为纯电动汽车效率传递的流程图,在分析电动汽车整车效率时,要设计到各个环节的传递效率,下面将参照整车能量流程图对用电零件的效率(即为理论效率信息)算法进行说明。
①动力电池系统效率:
动力电池系统效率主要是其充放电的效率,即放出的电流与充入的电流比值,可用功率分析仪器测量和计算得出,其效率公式(4)求得:
Figure GDA0002785913390000071
其中,η动力电池为动力电池效率,W动力电池输出电量为动力电池总放出电量(kWh)W动力电池充电量为充入电力电池的电量(kWh)。
②车载充电机的效率:
车载充电机的输入输出端可通过功率分析仪器测量和计算得出,其效率由公式(5)求得:
Figure GDA0002785913390000081
其中,η为充电机效率,W为充电机输出端的电量(kWh)。
③驱动电机系统效率:
驱动电机系统包括电机控制器和驱动电机,在计算系统效率时将二者作为一个整体,即输入为电机控制器直流输入电量,输出为驱动电机输出的机械能。
驱动电机系统输入短的电能可以通过功率分析仪测量和技术得出;
驱动电机系统输出端的机械能目前在整车状态下无法直接测量,可以通过专用的电机测试效率台架预先进行测算;
驱动电机系统效率可由公式(6)求得:
Figure GDA0002785913390000082
η驱动电机系统为驱动电机系统效率,W输出机械功为驱动电机系统输出端的电量(J),W电机输入电量为驱动电机系统输入电量(kWh)。
则,用电零件的效率为动力电池系统效率、车载充电机的效率及驱动电机系统效率之积。
从整车效率流程图可以看出:
要提高纯电动汽车的整车效率不能单单的提高某一零部件的效率,需要对各个环节零部件的效率进行提高,包括动力电池的从放电效率、充电机的效率、驱动电机系统的效率、变数器系统的机械效率以及轮胎的阻力等。
至此,本领域技术人员应认识到,虽然本文已详尽示出和描述了本发明的多个示例性实施例,但是,在不脱离本发明精神和范围的情况下,仍可根据本发明公开的内容直接确定或推导出符合本发明原理的许多其他变型或修改。因此,本发明的范围应被理解和认定为覆盖了所有这些其他变型或修改。
在此处所提供的说明书中,说明了大量具体细节。然而,能够理解,本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中,并未详细示出公知的方法、结构和技术,以便不模糊对本说明书的理解。
类似地,应当理解,为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个,在上面对本发明的示例性实施例的描述中,本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而,并不应将该公开的方法解释成反映如下意图:即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说,如下面的权利要求书所反映的那样,发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此,遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式,其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
此外,本领域的技术人员能够理解,尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征,但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如,在权利要求书中,所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
至此,本领域技术人员应认识到,虽然本文已详尽示出和描述了本发明的多个示例性实施例,但是,在不脱离本发明精神和范围的情况下,仍可根据本发明公开的内容直接确定或推导出符合本发明原理的许多其他变型或修改。因此,本发明的范围应被理解和认定为覆盖了所有这些其他变型或修改。

Claims (1)

1.一种纯电动汽车效率一致性在线测试方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1:计算待检测的纯电动汽车的理论效率信息,所述纯电动汽车的理论效率信息通过如下步骤算得:
步骤1.1:建立所述纯电动汽车的模型;
步骤1.2:定制所述纯电动汽车的循环任务并设定工况参数;
步骤1.3:执行仿真任务并形成车速随时间的变化曲线和NEDC循环整车行驶里程;
步骤1.4:获得纯电动汽车的理论效率信息;
步骤2:采集所述纯电动汽车在转毂设备上的本次测试效率信息,待整车温度与环境温度一直后开始试验,同时通过转毂和示波器控制软件记录试验车辆的当前车速,试验结束后立即将车辆推至充电位充电,并记录电网的能力;对所述纯电动汽车的车辆信息进行采集;所述采集过程包括:
步骤2.1:将所述纯电动汽车加载到所述转毂设备上,对所述纯电动汽车各段输入和输出电流进行记录;
步骤2.2:将电流互感器连接到纯电动汽车电机的输入和输入的线束上;
步骤2.3:将所述电流互感器与示波器连接;
步骤2.4:计算纯电动汽车的本次测试效率信息;
步骤3:根据所述理论效率信息和所述本次测试效率信息比对效率的一致性;
步骤2中,所述转毂设备采用NEDC工况;所述本次测试效率包括电动车循环工况曲线、电量消耗、制动电量回收、整车能效、续驶里程的测试效率;所述车辆信息包括所述纯电动汽车的车型VIN、公里数、SOC或电池电压、电机额定功率、实验环境温度、已放电时间和已发送给电动汽车的电量。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111707951B (zh) * 2020-06-22 2021-04-06 北京理工大学 一种电池组一致性评估方法及系统
CN112378677B (zh) * 2020-11-05 2023-03-28 上汽通用五菱汽车股份有限公司 一种电动汽车经济性测试的数据处理方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
IT1256958B (it) * 1992-10-05 1995-12-27 Iveco Fiat Metodo e apparecchio di diagnosi dei dispositivi elettrici di un autoveicolo.
CN1265495C (zh) * 2002-10-11 2006-07-19 北京有色金属研究总院 一种二次电池的分选方法
CN103302040A (zh) * 2013-06-13 2013-09-18 高平唐一新能源科技有限公司 锂离子电池一致性的筛选方法
CN105046086B (zh) * 2015-07-29 2017-10-10 中国汽车技术研究中心 一种汽车安全带测试数据处理评价方法及装置
CN105865801A (zh) * 2016-04-05 2016-08-17 无锡锐祺通讯技术有限公司 一种电动车整车参数自动配置和测试系统及自动配置和测试方法
CN106226698B (zh) * 2016-07-05 2020-07-24 北京新能源汽车股份有限公司 纯电动汽车续驶里程的测试方法以及系统
CN109990725A (zh) * 2019-03-25 2019-07-09 上海车功坊智能科技股份有限公司 一种汽车车身件变形检测方法

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