一种适用于混合动力车辆的余热利用系统及其控制方法与流程

本发明属于车辆余热回收利用技术领域，特别涉及一种适用于混合动力车辆的余热利用系统及其控制方法。

背景技术：

通常所说的混合动力汽车，一般是指油电混合动力汽车，即采用传统的发动机(柴油机或汽油机)和电动机作为动力源。随着世界各国环境保护的措施越来越严格，混合动力车辆由于其节能、低排放等特点成为汽车研究与开发的一个重点，并已经开始商业化。

混合动力汽车目的是车辆在常用工况使用时发动机工作在高效区域，降低燃油消耗率并改善排放。混合动力汽车发动机要降低油耗，除了发动机工作在高效区域之外，还必须充分利用排气能量，采用涡轮复合或涡轮发电技术；汽车使用工况变化范围大，当车辆克服高负荷比如长距离爬坡时，需要发动机持续输出高功率，此时为保证动力性，需采用高增压技术。因此，针对车辆的不同工况采取不同的模式进行余热利用才能提高余热的利用效率并保护发动机及储能电池。

技术实现要素：

本发明提供了一种适用于混合动力车辆的余热利用系统，其目的是通过所述余热利用系统实现多种不同的余热利用模式。

本发明还提供了一种适用于混合动力车辆的余热利用系统的控制方法，针对车辆的不同工况确定余热利用系统的工作模式，其目的是提高余热利用系统的效率，并且有效保护发动机和储能电池。

本发明提供的技术方案为：

一种适用于混合动力车辆的余热利用系统，包括：

第一涡轮，其进气口与发动机的排气口连通；

第二涡轮，其进气口与所述第一涡轮的排气口连通；

第一压气机，其由所述第一涡轮驱动；所述第一压气机的排气口与所述发动机的进气口连通；

第二压气机，其排气口与所述第一压气机的进气口连通；

发电电动机，其与储能电池连接；

其中，所述第二涡轮选择性的驱动所述第二压气机和/或所述发电电动机；并且所述发电电动机选择性的驱动所述第二压气机；

第一旁通阀，其与所述第二涡轮并联；

第二旁通阀，其与所述第二压气机并联。

优选的是，所述的适用于混合动力车辆的余热利用系统还包括：

温度传感器，其用于检测发动机排气温度；

气压传感器，其用于检测发动机排气背压；

重量传感器，其用于检测整车质量；

控制器，其电联所述温度传感器、所述气压传感器及所述重量传感器，并且控制所述余热利用系统的工作模式。

一种适用于混合动力车辆的余热利用系统的控制方法，使用所述的适用于混合动力车辆的余热利用系统，包括如下步骤：

步骤一、获取发动机排气温度和发动机排量，并根据所述发动机排气温度和发动机排量得到发动机余热指数；

步骤二、获取发动机转速、油门开度和整车质量，并根据所述发动机转速、油门开度和整车质量得到车辆负载指数；

步骤三、获取发动机排气背压、储能电池的soc和路面倾斜角度；根据所述发动机排气背压、储能电池的soc、路面倾斜角度、发动机余热指数和车辆负载指数确定所述余热利用系统的工作模式。

优选的是，所述发动机余热指数为：

其中，δ为校正系数，t为发动机排气温度，t0为发动机排气基准温度，v为发动机排量，v0为基准发动机排量。

优选的是，所述校正系数δ＝0.4～0.5。

优选的是，所述车辆负载指数为：

其中，α为油门开度，α0为基准油门开度，ω为发动机转速，ω0为发动机基准转速；m为整车质量，m0为基准整车质量。

优选的是，在所述步骤三中，通过bp神经网络模型确定所述余热利用系统的工作模式，包括如下步骤：

步骤1、按照采样周期，获取发动机排气背压p、储能电池的soc、路面倾斜角度θ、所述发动机余热指数ψ和车辆负载指数γ；

步骤2、依次将获取的参数进行规格化，确定三层bp神经网络的输入层神经元向量x＝{x1,x2,x3,x4,x5}，其中，x1为发动机排气背压系数，x2为储能电池的soc系数、x3为路面倾斜角度系数、x4为发动机余热指数系数、x5为车辆负载指数系数；

步骤3、所述输入层向量映射到隐层，所述隐层向量y＝{y1,y2,…,ym}，m为隐层节点个数；

步骤4、得到输出层神经元向量o＝{o1,o2,o3,o4,o5}；其中，o1为第一工作模式，o2为第二工作模式，o3为第三工作模式，o4为第四工作模式，o5为第五工作模式；所述输出层神经元值为k为输出层神经元序列号，k＝{1,2,3,4,5}，i表示第i工作模式，i＝{1,2,3,4,5}，当ok为1时，余热利用系统处于对应的工作模式；其中：

所述第一工作模式为：第一涡轮和第一压气机工作；并且第二涡轮驱动发电电动机，发电电动机进入发电机模式；

所述第二工作模式为：第一涡轮和第一压气机工作；并且第二涡轮同时驱动第二压气机和发电电动机，发电电动机进入发电机模式；

所述第三工作模式为：第一涡轮和第一压气机工作；并且第二涡轮驱动第二压气机；

所述第四工作模式为：第一涡轮和第一压气机工作；发电电动机进入电动机模式，并且第二涡轮和发电电动机共同驱动第二压气机；

所述第五工作模式为：第一涡轮和第一压气机工作；发电电动机进入电动机模式，并且发电电动机驱动第二压气机。

优选的是，在所述步骤3中，所述隐层节点个数m为5个。

优选的是，所述隐层及所述输出层的激励函数均采用s型函数fj(x)＝1/(1+e^-x)。

本发明的有益效果是：

本发明提供的适用于混合动力车辆的余热利用系统，能够通过所述余热利用系统实现多种不同的余热利用模式。

本发明提供的适用于混合动力车辆的余热利用系统的控制方法，能够针对车辆的不同工况确定余热利用系统的工作模式，从而提高余热利用系统的效率，并且有效保护发动机和储能电池。

附图说明

图1为本发明所述的适用于混合动力车辆的余热利用系统总体结构示意图。

图2为本发明所述的第一工作模式示意图。

图3为本发明所述的第二工作模式示意图。

图4为本发明所述的第三工作模式示意图。

图5为本发明所述的第四工作模式示意图。

图6为本发明所述的第五工作模式示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。

如图1所示，本发明提供了一种适用于混合动力车辆的余热利用系统，主要包括：第一涡轮110、第一压气机120、第二涡轮210、第二压气机220、行星联轴器300、发电电动机410、储能电池420、旁通阀230及旁通阀240。

第一涡轮110的进气管与车辆发动机100的排气歧管连通，第一压气机120的排气管与车辆发动机100进气歧管连通，第一压气机120由第一涡轮110直接驱动，组成传统的涡轮增压器。

第二涡轮210的进气口与第一涡轮110的排气口通过管道连通。第二压气机220的排气口与第一压气机120的进气口通过管道连通。发电电动机410与储能电池420连接，发电发动机410正转时为发电机模式，反转时为电动机模式；发电发动机410在发电机模式时向储能电池420充电，在电动机模式时由储能电池420供电。第二涡轮210、第二压气机与发电电动机410之间通过行星联轴器300连接。其中，行星联轴器300包括：太阳齿轮310、齿圈320、行星齿轮330、行星架340及多个制动块。太阳齿轮310与行星齿轮330啮合，行星齿轮330与齿圈320啮合，行星架340连接四个行星齿轮330。第二压气机220与太阳齿轮310连接，第二涡轮220与齿圈320连接，行星架340通过一个增速齿轮与发电电动机410连接。太阳齿轮310、齿圈320和行星架340分别配有一个制动块。

旁通阀230与第二涡轮210并联，当旁通阀230打开时，发动机100排出的气体经旁通阀230流出，第二涡轮210不工作；反之，旁通阀230关闭时，第二涡轮210工作。旁通阀240与第二压气机240并联，当旁通阀240打开时，空气流经旁通阀240进入第一压气机120，第二压气机220不工作；反之，旁通阀240关闭时，第二压气机220工作。

作为进一步的优选，所述余热利用系统在第一压气机120和所述第二压气机220之间设置有中冷器510，并且在第一压气机120与发动机100之间设置有中冷器520。中冷器510用于降低进入第一压气机120的空气温度，从而提高进入第一压气机120中的空气密度。中冷器520用于降低进入发动机100的空气温度，从而提高进入发动机100汽缸内的空气密度，提高发动机110的升功率。

所述余热利用系统还包括温度传感器，其用于检测发动机排气口处的排气温度；气压传感器，其用于检测发动机排气背压；重量传感器，其用于检测整车质量；以及控制器，其电联所述温度传感器、所述气压传感器及所述重量传感器，控制器能够控制旁通阀230、240的开启及关闭，控制行星联轴器300的多个制动块，以及发电发动机410的工作模式；从而控制所述余热利用系统的工作模式。

其中，所述余热利用系统的工作模式包括：

如图2所示，第一工作模式(涡轮发电模式)为：打开旁通阀240，将第二压气机220旁通，并进行制动，由第二涡轮210通过行星联轴器单独带动发电电动机410工作。此时，第一涡轮110及第一压气机120工作，第二压气机220不工作，第二涡轮210带动发电电动机410发电，充分利用了排气能量。

如图3所示，第二工作模式(涡轮增压与涡轮发电模式)为：第二涡轮210通过行星联轴器300同时带动第二压气机220及发电电动机410。此时，第一涡轮110及第一压气机120工作，第二压气机220由第二涡轮210驱动，发动机机进气压比增大，输出功率提高，同时，第二涡轮210带动发电电动机410发电。

如图4所示，第三工作模式(两级涡轮增压模式)为：第二涡轮210通过行星联轴器300带动第二压气机220工作，实现涡轮增压工况。此时，第一涡轮110及第一压气机120工作，行星联轴器300带动第二压气机220，发电电动机410不工作，余热利用系统形成的两级涡轮增压系统，大幅提高进气压比，提高发动机功率。

如图5所示，第四工作模式(涡轮增压与电增压模式)为：发电电动机410进入电动机模式，并且发电电动机410与第二涡轮210通过行星联轴器300共同带动第二压气机220。此时，第二涡轮210和发电电动机410同时输出功至第二压气机220，提高进气压比，进一步提高发动机输出功率。

如图6所示，第五工作模式(电增压模式)为：打开旁通阀230，发电电动机410通过行星联轴器300带动第二压气机220工作。此时，第一涡轮110及第一压气机120工作，第二涡轮210不工作，第二压气机220由发电电动机410驱动，由于第二涡轮210旁通，排气背压降低，发动机泵气损失减小，进一步提高发动机功率。

本发明还提供了一种适用于混合动力车辆的余热利用系统的控制方法，包括如下步骤：

步骤一、获取发动机排气温度和发动机排量，并根据所述发动机排气温度和发动机排量得到发动机余热指数；其中，发动机排气温度通过温度传感器检测，发动机排量预先存储在控制器中。

所述发动机余热指数为：

式中，δ为校正系数，t为发动机排气温度，单位℃；t0为发动机排气基准温度，单位℃；v为发动机排量，单位l；v0为基准发动机排量，单位l；其中，所述校正系数δ＝0.4～0.5；t0＝700～750℃，v0＝2～2.5l。

步骤二、获取发动机转速、油门开度和整车质量，并根据所述发动机转速、油门开度和整车质量得到车辆负载指数；其中，发动机转速和油门开度通过车辆can总线获取，整车质量通过重量传感器检测。

所述车辆负载指数为：

其中，α为油门开度，α0为基准油门开度；ω为发动机转速，单位：r/min；ω0为发动机基准转速，单位：r/min；m为整车质量，m0为基准整车质量；α0＝40～50％，ω0＝2000～2500r/min。

步骤三、获取发动机排气背压、储能电池的soc和路面倾斜角度；根据所述发动机排气背压、储能电池的soc、路面倾斜角度、发动机余热指数和车辆负载指数确定所述余热利用系统的工作模式；其中，发动机被压和路面倾斜角度通过传感器检测，储能电池soc通过车辆can总线获取。

在另一实施例中，在所述步骤三中，通过bp神经网络模型确定所述余热利用系统的工作模式，包括如下步骤：

步骤1、建立bp神经网络模型。

bp模型上各层次的神经元之间形成全互连连接，各层次内的神经元之间没有连接，输入层神经元的输出与输入相同，即oi＝xi。中间隐含层和输出层的神经元的操作特性为：

opj＝fj(netpj)

其中，p表示当前的输入样本，ωji为从神经元i到神经元j的连接权值，opi为神经元j的当前输入，opj为其输出；fj为非线性可微非递减函数，取为s型函数，即fj(x)＝1/(1+e^-x)。

本发明采用的bp网络体系结构由三层组成，第一层为输入层，共n个节点，对应了表示设备工作状态的n个检测信号，这些信号参数由数据预处理模块给出；第二层为隐层，共m个节点，由网络的训练过程以自适应的方式确定；第三层为输出层，共p个节点，由系统实际需要输出的响应确定。

该网络的数学模型为：

输入向量：x＝(x1,x2,...,xn)^t

中间层向量：y＝(y1,y2,...,ym)^t

输出向量：o＝(o1,o2,...,op)^t

本发明中，输入层节点数为n＝5，输出层节点数为p＝5，隐藏层节点数m由下式估算得出：

输入层5个参数分别表示为：x1为发动机排气背压系数，x2为储能电池的soc系数、x3为路面倾斜角度系数、x4为发动机余热指数系数、x5为车辆负载指数系数；

由于传感器获取的数据属于不同的物理量，其量纲各不相同。因此，在数据输入人工神经网络之前，需要将数据规格化为0-1之间的数。

归一化的公式为其中，xj为输入层向量中的参数，xj分别为参数p、soc、θ、e和l，j＝1,2,3,4,5；xjmax和xjmin分别为相应参数中的最大值和最小值，采用s型函数。

具体而言，对于发动机排气背压p，进行规格化后，得到发动机排气背压系数x1：

其中，pmin和pmax分别为检测到的发动机排气的最小背压和最大背压。

同样的，对于储能电池的soc通过下式进行规格化，得到储能电池的soc系数x2：

其中，socmin和socmax分别为检测到的最小电池soc和最大电池soc。

对于路面倾斜角度θ，进行规格化后，得到路面倾斜角度系数x3：

其中，θmin和θmax分别为检测到的最大路面倾斜角度和最小路面倾斜角度。

对于计算得到的发动机余热指数e，进行规格化后，得到发动机余热指数系数x4：

其中，emin和emax分别为计算得到的最小发动机余热指数和最大发动机余热指数。

对于计算得到的车辆负载指数l，进行规格化后，得到车辆负载指数系数x5：

其中，lmin和lmax分别为计算得到的最小车辆负载指数和最大车辆负载指数。

输出层5个参数分别表示为：o1为第一工作模式，o2为第二工作模式，o3为第三工作模式，o4为第四工作模式，o5为第五工作模式；所述输出层神经元值为k为输出层神经元序列号，k＝{1,2,3,4,5}，i表示第i工作模式，i＝{1,2,3,4,5}，当ok为1时，余热利用系统处于对应的工作模式；其中：

所述第一工作模式为：第一涡轮和第一压气机工作；并且第二涡轮驱动发电电动机，发电电动机进入发电机模式；即涡轮发电模式；

所述第二工作模式为：第一涡轮和第一压气机工作；并且第二涡轮同时驱动第二压气机和发电电动机，发电电动机进入发电机模式；即涡轮增压与涡轮发电模式；

所述第三工作模式为：第一涡轮和第一压气机工作；并且第二涡轮驱动第二压气机；即两级涡轮增压模式；

所述第四工作模式为：第一涡轮和第一压气机工作；发电电动机进入电动机模式，并且第二涡轮和发电电动机共同驱动第二压气机；即涡轮增压与电增压模式；

所述第五工作模式为：第一涡轮和第一压气机工作；发电电动机进入电动机模式，并且发电电动机驱动第二压气机；即电增压模式。

步骤2、进行bp神经网络的训练。

建立好bp神经网络节点模型后，即可进行bp神经网络的训练。根据产品的历史经验数据获取训练的样本，并给定输入节点i和隐含层节点j之间的连接权值，隐层节点j和输出层节点k之间的连接权值。

(1)训练方法

各子网采用单独训练的方法；训练时，首先要提供一组训练样本，其中的每一个样本由输入样本和理想输出对组成，当网络的所有实际输出与其理想输出一致时，表明训练结束；否则，通过修正权值，使网络的理想输出与实际输出一致；各子网训练时的输出样本如表1所示。

表1网络训练用的输出样本

(2)训练算法

bp网络采用误差反向传播(backwardpropagation)算法进行训练，其步骤可归纳如下：

第一步：选定一结构合理的网络，设置所有节点阈值和连接权值的初值。

第二步：对每个输入样本作如下计算：

(a)前向计算：对l层的j单元

式中，为第n次计算时l层的j单元信息加权和，为l层的j单元与前一层(即l-1层)的单元i之间的连接权值，为前一层(即l-1层，节点数为nl-1)的单元i送来的工作信号；i＝0时，令为l层的j单元的阈值。

若单元j的激活函数为sigmoid函数，则

且

若神经元j属于第一隐层(l＝1)，则有

若神经元j属于输出层(l＝l)，则有

且ej(n)＝xj(n)-oj(n)；

(b)反向计算误差：

对于输出单元

对隐单元

(c)修正权值：

η为学习速率。

第三步：输入新的样本或新一周期样本，直到网络收敛，在训练时各周期中样本的输入顺序要重新随机排序。

bp算法采用梯度下降法求非线性函数极值，存在陷入局部极小以及收敛速度慢等问题。更为有效的一种算法是levenberg-marquardt优化算法，它使得网络学习时间更短，能有效地抑制网络陷于局部极小。其权值调整率选为

δω＝(j^tj+μi)^-1j^te

其中j为误差对权值微分的雅可比(jacobian)矩阵，i为输入向量，e为误差向量，变量μ是一个自适应调整的标量，用来确定学习是根据牛顿法还是梯度法来完成。

在系统设计时，系统模型是一个仅经过初始化了的网络，权值需要根据在使用过程中获得的数据样本进行学习调整，为此设计了系统的自学习功能。在指定了学习样本及数量的情况下，系统可以进行自学习，以不断完善网络性能。

步骤3、将确定的余热利用系统的工作模式传输到控制器的执行模块，即可控制余热利用系统进入相应的工作模式。

本发明提供的适用于混合动力车辆的余热利用系统的控制方法，能够针对车辆的不同工况确定余热利用系统的工作模式，从而提高余热利用系统的效率，并且有效保护发动机和储能电池。

尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。