“插電混合動力汽車雖然正在加速發(fā)展，但還有一些問題尚待突破，這主要來自外部條件的不確定性：如駕駛員的駕駛習慣、周圍交通環(huán)境和駕駛的道路拓撲海拔情況等”，上海交通大學教授、汽車電子技術研究所所長楊林如是說。

10月26日，在OFweek新能源汽車網舉辦的“插電式混合動力系統(tǒng)研發(fā)及大數據應用”在線語音研討會上，楊林教授分析了插電混動車的技術現狀、趨勢及需要解決的關鍵問題，并提出了幾種新型的插電混動系統(tǒng)，有效解決了現有同類系統(tǒng)在性能與可靠性等方面的固有問題，最后還與觀眾在線互動解答疑問。

插電混動汽車的技術優(yōu)勢與不足

相比純電動汽車，插電混動車可以有效解決續(xù)航里程問題，并將傳統(tǒng)動力系統(tǒng)與純電動動力系統(tǒng)結合一起，彌補各自的劣勢的同時還將雙方的優(yōu)勢最大化。

不過，插電混動車要求配裝的電池儲備電的能力增強、電機功率增加，因此，電池組能量是普通油電混動車的十幾倍甚至二十幾倍，這樣不但增加了車的重量，成本也會大幅提升。另外，電池組能量的增加，還會使車輛的可靠性和安全性下降。

其實歸根到底，不管是純電動還是插電混動車，都仍面臨著安全、電池壽命、成本及能耗、里程四大技術難題。針對此，楊林教授表示：“電驅動汽車大數據技術應用的條件已基本達成，研究大數據驅動的電動汽車技術，對解決電驅動汽車發(fā)展中的關鍵問題具有極大的意義。”

插電混動汽車的動力系統(tǒng)研究

楊林教授指出，HEV/PHEV不同車型在同一循環(huán)、同一車型在不同循環(huán)下，能耗存在巨大的差異。其中，同一車型在不同循環(huán)功耗下，能耗差異最大達到66%，最小為37%；而同一循環(huán)不同車型下的能耗差異最小達到40%，最大為56.55%。因此，研究混合動力系統(tǒng)成為了國內混合動力車發(fā)展的重要內容之一。

目前，插電式混合動力汽車的動力系統(tǒng)仍存在缺陷，楊林教授基于此開展了五大方面的研究：1）PHEV/HEV動力系統(tǒng)及控制；2）動力系統(tǒng)及控制；3）共性技術；4）電動汽車專用測試系統(tǒng)；5）傳統(tǒng)汽車發(fā)動機電控系統(tǒng)。同時，還提出了6種HEV/PHEV系統(tǒng)的研發(fā)方案，分別為單軸雙離合器并聯系統(tǒng)、AMT混聯系統(tǒng)、DCG無變速級混聯系統(tǒng)、ISG并聯混合動力系統(tǒng)、無級變速混聯系統(tǒng)、四?；炻撓到y(tǒng)。

其中，無極變速混聯系統(tǒng)是一種單軸、雙電機、直驅（可集成減速）的無級變速系統(tǒng)，具有串聯、并聯、純電三種主要工作模式及16種子模式。SOC平衡模式節(jié)油率可達35％左右甚至更高，插電模式節(jié)油達60%以上（配置約60kWh電池）。該系統(tǒng)適合于城市道路且路況適應性較好，但對于長而陡坡道路，該系統(tǒng)則不適合。因此，PHEV/HEV四?；旌蟿恿ο到y(tǒng)運應而生。

PHEV/HEV四模混合動力系統(tǒng)是基于雙電機、行星齒輪＋變型2檔AMT機電耦合，可以實現無極變速。具有混聯、串聯、單電機純電驅動和雙電機純電驅動4種主要模式，可作為插電、常規(guī)混合，機電耦合箱亦可用作純電動車。該系統(tǒng)在城市道路上節(jié)油率達40%以上，高速公路上達20%以上。此外，該系統(tǒng)既可插電應用，也可按常規(guī)混合動力應用；既可作為城市車輛用，也可作為城際車輛用；且能適用于包括山區(qū)和平原的所有區(qū)域。

電池管理系統(tǒng)BMS應用研究

電池是新能源汽車的核心組成部件，電池管理系統(tǒng)是“司令”一般的存在。電池管理系統(tǒng)對動力電池系統(tǒng)有四大要求：高能量、低成本、長壽命、安全性。

教授指出，在動力電池系統(tǒng)管理中存在幾大難點及關鍵點：1）高精度、面向電池系統(tǒng)全壽命，避免濫用；2）充電控制+高效均衡，優(yōu)化電池壽命；3）安全預測和故障定位，讓人安心、維修方便；4）面向電池壽命周期的熱管理

針對這些難點及關鍵點，楊林教授團隊研究出了主控制器01P_BCU_V002，具有高精度采樣、電池參數自適應動態(tài)算法、故障診斷、復合型均衡方法、高壓電安全控制等特點。其狀態(tài)估計誤差被自動適應地趨于真值，SOH算法平均估計誤差為3.1%。

而大數據在驅動的電池組BMS技術方面，基于實車運行大數據的電池建模及模型參數、診斷和管理參數的自學習以及故障預測、安全預測，可節(jié)省電池實驗的人力、物力（1款電池，壽命性能測試一般需1年以上，而且與車載實際工況還有較大差異）。

技術難題待解 大數據應用或是“出路”

大數據具有4V特征：大量化（Volume）、多樣化（Variety）、快速化（Velocity）、價值密度（Value）。以此強大的優(yōu)勢，如今，大數據已應用到教育學、情報學、公共服務甚至總統(tǒng)選舉等領域。而對于汽車尤其是電動汽車而言，涉及到的大數據包括車輛本身的數據信息、車輛服務相關數據、車輛運行相關數據等，它們的來源可以從主機廠、政府部門、咨詢機構、零部件廠；售后服務產業(yè)鏈和咨詢機構；CAN信息、GPS信息、GIS信息、ITS信息、車聯網、百度地圖等途徑獲得。總而言之，電動汽車大數據等于產品數據+服務信息+運行和道路環(huán)境信息的集合。

而運銷、決策、服務是電動汽車運用價值的體現，除此之外，通過發(fā)現和預測，事實上還可以構建3D道路與車-路的數據，實現車路環(huán)境識別、預測，進行能耗預測用于動力系統(tǒng)的控制，故障監(jiān)測、預測與失效控制等各方面的需求。

通過這種種需求+基于實車運行數據的系統(tǒng)自學習標定，從而形成了大數據驅動的電驅動汽車技術。楊林教授表示：“電驅動汽車正在從電氣化、電子化向數據化發(fā)展。”