增程式电动汽车作为电动汽车的一种新型技术路线,通过增加一套增程器系统来克服纯电动汽车续驶里程短的缺陷,在大幅延长行驶里程的同时降低了发动机油耗。目前增程器系统控制策略主要以燃油经济性为单一优化目标,在降低油耗的同时忽视了系统NVH性能的优化,易造成增程器工作噪声强烈、振动明显,影响了乘坐舒适性。本文以增程器为对象,研究其振动噪声特性及控制策略的改进,在综合考虑燃油经济性和NVH性能的基础上,利用多目标优化方法完成增程器控制策略的优化设计,在保证系统燃油经济性的同时降低其振动噪声。文章首先从增程式电动汽车运行模式、增程器结构及工作原理的角度阐述增程器NVH特性,介绍其振动噪声的主要来源和成因。归纳传统发动机发电机振动噪声控制技术,总结增程器振动噪声控制的三个方向。阐明现有增程器控制策略中发动机工况点常位于低油耗率、高转速、高扭矩区域,易导致其振动噪声明显,提出从控制策略角度优化增程器NVH性能的方案:运用多目标优化方法寻找发动机相对低油耗、低振动噪声工作区域,重新标定发动机工况点,适当程度下略微牺牲燃油经济性而提高NVH性能。运用Matlab/Simulink仿真软件,依据增程器结构及控制要求对增程器进行模块化建模,分别建立发动机、发电机及控制器模型,并依据增程器物理结构、转矩及动能平衡方程连接各子系统从而建立增程器系统模型。根据模型仿真结果分析正常工况下增程器各个性能参数特性,完成对增程器工作原理及运行策略的阐述,验证控制策略的准确性与可靠性,并提出从控制策略的角度优化增程器振动噪声性能的思路和方法。参照国标和企标设计了增程器振动噪声及油耗测量台架试验并撰写试验大纲,依据大纲完成了增程器系统在预定稳态测试工况点的机体振动加速度、1m包络面辐射噪声声压及发动机油耗的测量。运用小波变换滤波等方法完成了试验数据处理,最终得到了增程器在各个测试工况点的机体振动烈度、1m包络面辐射噪声声压级与发动机油耗率数据。运用BP神经网络建立了油耗率、机体振动烈度及辐射噪声声压级与增程器转速和有效转矩的非线性映射关系,并绘制了MAP图,作为增程器振动噪声水平的直观参考。运用二元多项式模型通过非线性回归的方法拟合油耗率、机体振动烈度和辐射噪声声压级与增程器转速及有效转矩的关系函数,作为多目标优化模型中的目标函数。以增程器转速、有效转矩作为设计变量和约束条件建立增程器多目标优化模型,分别运用线性加权、NSGA-II两种遗传算法对增程器多目标优化模型进行寻优,依据线性加权遗传算法结果选定三个增程器优秀工况点,分别代表了经济性、平稳性和较为折中的性能,依据NSGA-II寻优结果找到了多目标模型的Pareto最优解集,增程器实际运行中的工况点选取可根据运行时的外界环境、整车控制器需求功率等众多条件在三个工况点中人为进行选择。