之前一篇文章简要介绍了新能源车控制策略仿真平台的基本内容，主要包括驾驶员模型、控制策略、车辆模型三部分，如下图所示。今天我们详细说说第三部分车辆模型(车辆平台)的相关内容，也是最复杂的部分。

车辆模型需求分析

车辆模型，从字面上理解就是把整车抽象出来，建立其数学模型，用于仿真研究或控制开发。广义上的车辆模型应该是包括纵向、侧向、垂向三个方向的动力学模型，是一个及其复杂的系统。通常，我们会根据实际的研究需要，搭建一个方向或两个方向的动力学模型。这次我们搭建的增程式电动汽车软件仿真平台，主要用于验证车辆能量管理相关的控制策略，仅需要与驱动、制动相关的车辆纵向动力学模型，再加上增程器、电池等子系统模型(为简化建模搭建，忽略部件响应延迟以及部分摩擦)。

1、增程器模型需求

增程器主要包括发动机、发电机，二者一般直连在一起，构成一个提供电能的增程器。发动机启动过程中，发电机出正扭矩把发动机拉到点火转速后，发动机自行点火启动；发动机启动成功后，发动机出正扭矩，发电机出负扭矩发电同时维持发动机转速恒定；发动机停机过程中，发动机和发电机停止出力，在发动机摩擦力的作用下发动机转速会慢慢降为0。

增程器模型输入：

发动机扭矩请求(来自控制策略，这里用固定的节气门开度近似代替)

发电机扭矩请求(来自控制策略，这里用扭矩请求百分比信号近似代替)

高压电池电压(来自高压电池实际状态)。

增程器模型输出;

发电机充放电电流(充电为负，放电为正)

模型物理关系：

发动机实际扭矩=MAP1(发动机实际转速，发动机节气门开度)

发电机实际扭矩=MAP2(发电机实际转速)* 发电机扭矩请求百分比

发动机转速(即发电机转速)由增程器系统的动力学决定，TENG+TGM=(JENg+JGM)*dw/dt

发电机充放电电流由功率守恒计算，充电时TGM*WGM*φ=UBATT*IGM，放电时TGM*WGM/φ=UBATT*IGM

2、纵向动力学模型需求

增程式电动汽车的纵向动力学模型与纯电车一样，由电机、主减速器、轮胎、车身等。电机扭矩从主减速器传动轮端，最终由驱动轮提供整车行驶动力，克服风阻、坡阻等阻力后，实现车辆加速或减速行驶。

纵向动力学模型输入：

电机扭矩请求(来自控制策略，这里用扭矩请求百分比信号近似代替)

高压电池电压(来自高压电池实际状态)。

纵向动力学模型输出：

车速

电机充放电电流

模型物理学关系：

电机实际扭矩=MAP3(发电机实际转速)* 发电机扭矩请求百分比

电机放电电流由功率守恒计算，充电时TEM*WEM*φ=UBATT*IEM，放电时TEM*WEM/φ=UBATT*IEM

车速由车辆纵向动力学决定，FDRV-Fw-Fi=m*dv/dt

3、电池模型需求

这里重点关注电池SOC和电压变化，忽略温度的影响。

电池模型输入：

电机充放电电流

发电机充放电电流

电池模型输出：

电池SOC

电池电压

模型物理学关系：

电池SOC由电荷守恒计算，SOCACT=SOCINT+∫(- IEM- IGM)dt

电池电压由基尔霍夫电压定律，VBATT=VOCV-( IEM+ IGM)*R

车辆模型Simulink实现

基于以上模型的物理学关系，我们用Simulink物理建模的方法搭建以下几部分模型。

1、增程器模型实现

增程器整体模型如下，发电机与发动机机械连接，并分别响应控制器请求扭矩，输出发动机转速和燃油消耗量、发电机充放电电流。

其中发电机子模块如下，主要根据发电机外特性MAP以及效率MAP进行相关计算，并忽略发电机扭矩响应的延迟。

发动机子模块如下，主要根据发动机扭矩MAP和燃油消耗MAP进行相关计算，也忽略掉扭矩响应的延迟。

2、纵向动力学模型实现

纵向动力学模型如下，电机与车辆模型机械连接，并响应控制器请求扭矩，输出车速、电机充放电电流。

其中电机子模块如下(与发电机一致)，主要根据发电机外特性MAP以及效率MAP进行相关计算，并忽略电机扭矩响应的延迟。

车辆模型如下，包括主减速器、车轮、车体等部件，需要定义传动比、车重、载荷分布、风阻、坡度等相关参数。

3、电池模型实现

电池模型如下，这里我们主要想观察SOC和电压变化，发电机、电机的充放电电流积分后即可很方便计算出当前SOC大小。

4、车辆模型

把以上增程器模型、纵向动力学模型、电池模型组合起来，即可得到一个初步的车辆模型，如下图。输入信号主要是控制器对三个动力部件的扭矩请求，输出信号有车速、电池SOC、发动机转速、发动机燃油消耗量。

以上，就是增程式电动汽车Simulink软件仿真平台的车辆模型内容。篇幅有限，车辆模型的验证放到下一篇仿真平台整体调试里一起介绍吧。