巴 特，高印寒，王慶年，曾小華

(吉林大學，汽車仿真與控制國家重點實驗室，長春 130025)

?

2015145

并聯混合動力客車行車充電控制規則的研究*

巴 特，高印寒，王慶年，曾小華

(吉林大學，汽車仿真與控制國家重點實驗室，長春 130025)

以一款ISG并聯混合動力客車為對象，對比現存的兩種系統效率最優控制算法，并提出一種改進控制算法。應用這3種算法確定行車充電模式切換規則和轉矩分配規則，并進行對比仿真和硬件在環試驗驗證。結果顯示，所提出的系統效率最優行車充電控制規則進一步提高了整車經濟性；該規則在發動機低效工況行車充電，以相對高效的方式適度發電，既避免了大量能量的二次轉化，又通過電機驅動替代發動機低效工作而實現節油。采用該控制規則時車輛的能量經濟性比采用其他兩種控制規則時分別提升了13%和20%，在驗證了控制規則合理性的同時為系統效率最優控制算法的研究和應用提供了參考。

混合動力客車；等效燃油消耗率；系統效率；控制規則；轉矩分配

前言

油電混合動力汽車具有油箱和電池兩個能量源，而對于非插電式的混合動力系統，電池中的能量來自于再生制動能量回收和發動機/發電機主動補償。由于行車充電是主動補償的主要方式，制定行車充電的規則、合理分配轉矩、使系統高效工作至關重要。迄今對行車充電轉矩分配已有不少研究，其中文獻[1]中以總體效率最高為目標，用等效BSFC的方法對混聯式混合動力汽車發動機和電機間及兩個電機間的轉矩分配進行了研究，但在分析系統效率之前，并未對電池充放電效率特性進行分析；文獻[2]～文獻[4]中針對各自構型都基于系統效率最優的動力源轉矩優化分配方法，綜合考慮各個關鍵部件的效率，優化分配了多工況各動力源輸出轉矩，但在計算總體效率時充入電池的能量直接被視為輸出能量，沒有考慮這部分能量再次被利用時的效率損失；文獻[5]中針對混聯混合動力系統建立了充、放電工況的效率模型,將電機和電池等效為發動機和油箱，進而分析系統的綜合效率，但文中充入電池功率被視為輸入功率，換算為等效油箱的儲存功率只考慮了發動機當前熱效率，這種假設不合理，與實際能量流不相符。

針對上述研究的不足，本文中對ISG并聯混合動力系統各動力總成的效率特性進行研究，提出基于文獻的系統等效燃油消耗率改進算法，以等效燃油消耗率最小為目標確定行車充電條件，及該模式下發動機和ISG電機的轉矩分配；并與文獻所提方法進行仿真對比，從整車經濟性和行車充電節油效果兩方面驗證算法及其所制定規則的合理性。

1 技術方案

1.1 整車參數及動力驅動系統構型

混合動力客車整車參數：滿載質量ma=18 000kg，迎風面積A=7.21m2，空氣阻力系數CD=0.585,車輪半徑r=0.457m,軸距L=6.1m。

所研究的混合動力客車采用單軸并聯的結構，發動機通過離合器與ISG電機相連，該離合器控制發動機是否參與驅動，電機后連接5擋變速器輸入軸，通過變速器減速增矩可對發動機和電機的工作點進行調節，系統結構如圖1所示。

1.2 并聯混合動力客車關鍵部件的效率

并聯混合動力系統的效率由部件效率和控制策略決定，控制策略在不同轉速和需求轉矩下控制發動機和電機的轉矩，而電機轉矩將影響電池的充放電功率，所以發動機、電機和電池的充放電效率都將隨著其工作狀態的不同而變化。

本文中通過發動機試驗，采用三次多項式插值擬合的方法得到了發動機燃油消耗率與其轉速和轉矩的關系，并畫出了萬有特性圖(圖2)。

電機的效率特性由AVL測功機在恒轉速模式設定不同輸出轉矩測試，所采集的數據經過運算處理后，得到效率萬有特性圖(圖3)。

電池的充放電功率(包括電池端電壓和充放電電流)、SOC、環境溫度T等因素影響著電池的充放電效率。但根據試驗測試和經驗分析，電池SOC在0.2～0.8、溫度在20～40℃范圍內，電池電壓和內阻的變化不明顯，可簡化為單一內阻模型進行計算，因此本文中在計算電池充放電效率時只考慮充放電功率對它的影響。

2 系統效率最優控制算法分析

該并聯混合動力系統主要有電動行駛、發動機單獨驅動、行車充電和聯合驅動4種驅動工作模式；以及機械制動和聯合制動兩種制動模式。而本文的研究重點是以行車充電模式為例，對比已發表的系統效率計算方法，并提出一種更為合理的系統效率計算方法，依據這種方法制定控制規則。

行車充電模式的工作條件：當SOC低于所設下限且需求轉矩較小時，發動機單獨工作效率低，這時調整發動機負荷，使其在較為高效區域工作，并控制ISG電機發電，將多余能量轉化為電能儲存在電池中。

為了平衡電池SOC，行車充電和再生制動的電能將被用于電動行駛模式和聯合驅動模式，從而使系統在不同工況下高效工作。

2.1 行車充電模式下動力學方程

按照汽車理論，汽車的行駛方程為

Ft=Ff+Fi+Fw+Fj

(1)

(2)

式中：Ft，Ff，Fi，Fw和Fj分別為車輛驅動力、滾動阻力、坡度阻力、空氣阻力和加速阻力；Treq為車輛克服阻力需要發動機和電機共同輸出的轉矩，后文簡稱需求轉矩；ig和i0為變速器和主減速器的傳動比；ηT為傳動系的機械效率；G為作用于車輛上的重力；f為滾動阻力系數；i為道路坡度；CD為空氣阻力系數；A為迎風面積；ua(km/h)，u(m/s)為車輛行駛速度；δ為汽車旋轉質量換算系數；m為整車質量；r為車輪半徑。

行車充電模式下，ISG電機作為發電機將發動機超過整車需求輸出的能量轉化為電能。

Treq=Te-Tm

(3)

ωe=ωm

(4)

式中ωe，ωm，Te和Tm分別為發動機和ISG電機的角速度與轉矩。

2.2 系統等效燃油消耗率的一般計算方法

針對這樣的系統動力學模型，文獻中計算其系統效率(即系統等效燃油消耗率)的方法分為兩種：

算法一[2-4]：因為行車充電模式下系統能量都來源于發動機，所以將發動機瞬時功率看作系統的輸入，而經過傳動系傳輸到車輪用于驅動車輛的功率作為系統輸出的一部分，另一部分為經過電力系統充入到電池內的功率，由此計算輸入與輸出的比值乘以發動機的燃油消耗率，即為系統等效燃油消耗率，如式(5)所示。

(5)

其中：

Pb=Pmηmηb_ch

(6)

Pw=(Pe-Pm)ηT=TreqωeηT

(7)

式中：b為發動機燃油消耗率；Pe，Pm，Pb和Pw分別為發動機功率、電機的機械功率、充入電池內的功率和用于驅動車輛的功率；ηm和ηb_ch為電機瞬時效率和電池的瞬時充電效率。

算法二[1]：系統輸入不變，仍是發動機輸出能量，但系統輸出不再是充入電池能量和驅動車輛的能量，而是驅動車輛的能量的和，包括當前時刻由發動機驅動車輛的能量和之后利用先前行車充電時充入電池的電能，通過電機驅動車輛的能量，所以系統等效燃油消耗率的計算式為

(8)

其中Pw_f=Pmηm_aveηb_ch_aveηm_aveηb_disch_aveηT

(9)

式中：Pw_f為電機驅動車輛的功率；ηm_ave，ηb_ch_ave和ηb_disch_ave為電機平均效率、電池平均充電和放電效率。

2.3 系統等效燃油消耗率計算方法的改進

與算法一相比，算法二在于計算系統等效燃油消耗率時充入電池內的能量不再被看作系統輸出的一部分，而是系統內能量流動的中間過程。因為采用行車充電的意義在于調節發動機工作點，使發動機這一時刻多消耗一定的燃油，通過電機產生電能存入電池，并在下一時刻利用那部分電能通過電機驅動車輛，以節省發動機驅動車輛的燃油消耗，所以計算系統等效燃油消耗時應采用式(8)的方法。但式(9)中的電機效率和電池充放電效率都是平均值，這會影響計算模型的精度，進而影響模式切換規則和轉矩分配規則，所以如式(10)所示，在計算充入電池的功率時查取電機瞬時效率，計算電池的充電瞬時效率，而下一時刻電池內能量轉化為機械能時電池放電功率和電機的轉速無法確定，故電池放電效率和電機驅動效率采用平均值計算。

(10)

將上面闡述的改進計算方法簡稱為算法三，系統等效燃油消耗率的計算更為合理和精確。

3 系統效率最優控制規則對比

根據上述3種算法確定的轉矩分配須通過優化程序計算。

f=minbsys

(11)

(12)

根據式(11)和式(12)優化目標函數和邊界條件，可計算出3種算法的行車充電模式切換規則和該模式的轉矩分配規則。

3.1 行車充電模式切換規則對比

行車充電模式的判定流程圖如圖4所示。結合系統等效燃油消耗率的計算公式和圖4可以判定在某一發動機轉速和需求轉矩下，發動機采用哪種工作模式系統效率更高，如果行車充電系統更加高效，則所對應的方格標記為白色，否則為深灰色。圖5～圖7分別為3種算法確定的行車充電模式切換規則，圖中白色區域上邊界表示行車充電或發動機單獨驅動判定條件。

對比發現圖6模式切換規則曲線與發動機燃油消耗率等高線最為相近，這是由于式(11)中電機和電池的效率都為定值，這就使得算法二計算的系統等效燃油消耗率受發動機燃油消耗率b的影響。而且與圖5和圖7的規整邊界相比，圖6的邊界較為散亂，這也是因為采用了平均效率，沒有考慮到目標條件下發電功率很小，電機或電池無法達到假設的平均效率，所以做出了不合理的判斷。圖5采用算法一計算系統的等效燃油消耗率沒有考慮電機驅動效率和電池放電效率，判定系統在需求轉矩為300N·m時采用行車充電仍然高效，所以行車充電情況相比圖6和圖7更多。對于切換規則曲線的形狀，其在1 200～1 600r/min與發動機燃油消耗率等高線較為相似，而低速和高速區域由于對應電機低效區，曲線呈下降趨勢。圖7中由于考慮電路徑功率損失更多，判定需求轉矩小于150N·m時行車充電更為高效。

3.2 行車充電模式轉矩控制規則對比

混合動力系統的控制規則除了模式切換規則外，還包括轉矩控制規則。對于行車充電模式下3種算法的轉矩控制規則也有所不同，如圖8～圖10所示。

圖8～圖10為在不同發動機轉速和需求轉矩下基于3種算法確定的發動機控制曲線，而電機的轉矩控制可以由需求轉矩和發動機轉矩計算，所以不再逐一分析闡述。圖8與圖10較為相似，發動機控制曲線接近水平，由于算法一確定的模式切換門限更高，所以其發動機轉矩控制相對較高，控制在350N·m水平線上，而算法三則將發動機控制在200N·m水平線上。圖9中發動機工作轉矩曲線可以擬合為兩條曲線，其中需求轉矩小于50N·m工作在曲線1，需求轉矩大于50N·m小于模式切換閾值時工作在曲線2，這是由于計算時電機和電池的功率假設為固定的平均效率，所以系統等效燃油消耗率最小曲線近似于發動機燃油消耗率最小曲線，即為曲線1。但實際控制中充電效率會隨充電功率增大而減小，進而影響系統效率；而且發動機目標轉矩過大，但其自身存在轉矩響應慢的特性，這也將影響控制效果。為了對比3種算法的控制效果還需要進一步的仿真驗證。

4 仿真對比分析與試驗驗證

在CRUISE和Simulink聯合仿真平臺搭建整車模型與控制模型，依據3種系統效率最優算法計算的控制規則，對控制模型中的行車充電模式切換條件及該模式下轉矩控制分別進行修改，并進行仿真測試。

4.1 整車經濟性對比

在中國城市綜合工況下應用3種算法的整車經濟性仿真結果如表1所示。

表1 整車經濟性仿真對比

由表1可見：3次仿真結束后電池SOC值變化很小，所以折算電耗的誤差對綜合油耗造成的影響可以忽略不計，而本文中提出的系統效率最優改進算法(算法三)綜合油耗最低，但相對另兩種方法降低幅度不大，分別約為1.6%和1.4%。所以行車充電模式的優化在整個循環工況下對比并不明顯，需要對各個模式的油耗電耗細化分析，對比各個算法中行車充電模式的節油貢獻。

4.2 循環工況總成能耗與節油分析

為了進一步分析中國城市綜合工況下行車充電的節約貢獻，提取了工作模式、發動機功率、發動機燃油消耗率和電機功率等信號，進行統計計算，如表2所示。

表中電機電耗的正負值代表電機驅動消耗或是發電回收的電能，Edsoc的正負值是電池內部相對于初始狀態減少或增多的電能；而電耗變化ΔE是3種算法相對于原策略總成能耗的變化，如果電機用于驅動ΔE為正說明電機消耗電能增加，電機用于發電ΔE為正說明電機發電所得能量減少，電池能量損失ΔE為正說明損失能量增加，而電池電耗ΔE為正說明相對于原策略中電池的末狀態電能減少，反之亦然。

表2 動力總成在各模式下能耗統計

由表2可見：3種算法的再生制動回收能量基本相同，滿足了整個循環工況中60%～85%的電能需求，為混合動力汽車主要節能途徑，所以要排除再生制動能量對節能分析的影響，須通過對比電能和油耗變化量研究行車充電優化控制的節能效果。而行車充電模式節油的實現是通過在發動機低轉速或者低負荷區提高負荷率驅動并發電，增加較少的油耗ΔQedg發電ΔEmdg儲能，并在發動機其他低效工況電動行駛，增加電能消耗ΔEmev節約發動機參與驅動過程所需能耗，包括起動過程所需油耗ΔQest，離合器接合后由于發動機轉矩不足觸發聯合驅動模式發動機油耗ΔQehy和電機能耗ΔEmhy，以及發動機正常驅動油耗ΔQeengd，所以各總成的電耗和油耗存在如下關系：

ΔEmdg+(-ΔEdsoc+ΔEmbrak)=

-(ΔEmev+ΔEbloss+ΔEmhy)

(13)

Qesav=ΔQedg+ΔQeengd+ΔQehy+ΔQest

(14)

式(13)中，等號右邊的3項代表由系統電動工作時間增加而引起的能耗變化，3項的能量總和使各個模式下發動機油耗總和減少，即如果假設節油總量Qesav為收益，則ΔEmev+ΔEbloss+ΔEmhy就是獲得這個收益的成本，而成本又由行車充電電耗變化ΔEmdg、聯合制動電耗變化ΔEmbrak和電池電耗變化ΔEdsoc組成。

作為成本之一，由行車充電ΔEmdg而節約的油耗Qesavdg是判斷哪種算法在行車充電中更加節油的依據，可通過計算ΔEmdg占電能供給增加總量的比例pmdg確定，如式(15)～式(18)所示。

pmdg=-ΔEmdg/(ΔEmev+ΔEbloss+ΔEmhy)

(15)

Qesavdg=Qesav·pmdg

(16)

ηsavdg=Qesavdg/ΔQedg

(17)

kf2edg=(-ΔEmdg)/ΔQedg

(18)

表3為3種算法的行車充電節油情況的對比分析。由表可見：算法三的行車充電節油貢獻最多，相對于算法一和算法二分別提升13.25%和20.42%；而從油電轉換比例kf2edg看，算法一和算法二發電過程更加高效，但是從其各自的控制規則可以看出，算法一行車充電的工況過多，儲存大量電能用于電動行駛，必然存在一部分電能替代了發動機相對高效的工況，導致費油，綜合電池充放電的能量損失，使綜合節油Qesav最少，行車充電節油Qesavdg不如算法三；算法二控制規則是將發動機效率最低的工作點調節到近似于發動機最優工作曲線上，所以kf2edg最高；由于算法二的控制規則設定行車充電工況很少，所以可以利用少量電能電動行駛節省較多的發動機低效工作油耗，使這種算法的節油效率ηsavdg最高，但這也使行車充電能量供給所占比例pmdg只有54%，導致行車充電節油Qesavdg最少。

表3 3種算法行車發電節油情況對比

研究結果顯示，基于系統效率最優改進算法的控制規則，整車經濟性有所提高，而且相對于其他兩種算法的行車充電節油貢獻有13%～20%的提升，具有更好的節能效果。

4.3 硬件在環試驗驗證

為了驗證系統效率最優改進算法的合理性和實時性，本文中采用硬件在環(HIL)試驗方法將CRUISE仿真模型和整車控制策略模型分別下載至Dspace/Simulator處理器和TTC200控制器中模擬車輛動力傳動系統和整車控制器及其通信網絡，硬件在環系統構成如圖11所示。

應用HIL系統在中國城市綜合工況下對車輛模型和控制算法進行了測試，采集工況中發動機和電機等部分工作曲線如圖12所示。

由圖可見：在HIL試驗中車速跟隨情況較好，動力總成轉速變化適當，說明換擋規律合理；由于換擋和離合器接合過程的轉矩協調控制沒有完善，發動機轉矩在這些時刻有較大的變化；總體來看本文中采用的算法在實時試驗中以多種模式實現了車輛驅動制動需求，滿足了算法設計的合理性和實時性要求。

5 結論

為了保證目標構型ISG并聯混合動力系統在行車充電過程中高效工作節約油耗，本文中對普遍應用的系統效率最優控制算法研究現狀進行分析，結合兩種系統效率最優控制算法的特點，提出系統效率最優改進算法。應用3種算法分別計算確定各自行車充電模式的切換規則和轉矩控制規則，并對比分析了不同算法的控制差異，并在CRUISE和Simulink聯合仿真平臺建模仿真。仿真結果表明，本文中提出的系統效率最優改進算法在行車充電模式應用后進一步提高了整車經濟性，對比其他兩種算法，改進算法的行車充電節油貢獻分別增加13%和20%，體現了算法的優化效果，而混合動力系統通過HIL試驗驗證了算法的合理性和實時性。確定并聯ISG混合動力系統的控制規則為發動機需求轉矩小于150N·m時進入行車充電模式，控制發動機工作在200N·m時進行驅動并發電。

[1] 楊亞娟,趙韓.基于效率最優的混聯式混合動力驅動系統轉矩分配研究[J].中國機械工程,2013,24(17):2408-2413.

[2] 秦大同,胡明輝.CVT輕度混合動力系統電動機和發動機聯合工作模式下的系統效率優化[J].機械工程學報,2008,44(11):171-177.

[3] 任勇,鄭永霞.基于系統效率最優的CVT混合動力轎車轉矩優化分配方法[J].汽車使用技術,2012(7):1-6.

[4] 連靜,韓虎.基于傳動系統效率最優的混合動力汽車控制策略研究[J].大連理工大學學報,2013,53(5):666-670.

[5] 舒紅,劉文杰,袁景敏,等.混聯型混合動力汽車能量管理策略優化[J].農業機械學報,2009,40(3):31-36.

[6] 孫四軍.基于混合動力系統效率的發動機工作點的控制[J].汽車工程,2012,34(3):207-210.

[7] 彭志遠,秦大同,等.基于系統效率最優的新型混合動力汽車控制策略[J].沈陽工業大學學報,2012(4).

[8] 余志生.汽車理論[M].北京:機械工業出版社,2006:2-38.

[9] 王慶年,王文.基于瞬時效率的功率分流式混合動力汽車最佳分離因子的確定[J].吉林大學學報(工學版),2013,43(5):1160-1164.

[10] 王慶年,李峰.基于發動機高頻使用區的混合動力汽車發動機優選方法[J].吉林大學學報(工學版),2014,44(1):1-4.

A Study on the Control Rule for Driving Charging in a Parallel Hybrid Electric Bus

Ba Te, Gao Yinhan, Wang Qingnian & Zeng Xiaohua

JilinUniversity,StateKeyLaboratoryofAutomotiveSimulationandControl,Changchun130025

With a parallel ISG hybrid electric bus as object, two existing optimal control algorithms for system efficiency are compared, and a revised algorithm is proposed. Based on these three algorithms the corresponding driving charging mode switching rules and torque distribution rules are determined respectively with comparative simulation and hardware-in-the-loop verification test conducted. The results indicate that the proposed driving charging control rule for optimal system efficiency further enhances vehicle energy economy. With the rule, when engine works in low-efficiency condition, driving charging performs with reasonable electricity generation in a relatively high efficient way. As a result, the secondary conversion of a large amount of energy is avoided, while the energy saving is achieved through replacing the low-efficient work of engine by motor drive. The energy economy of vehicle with the proposed control rule is 13% and 20% higher than that with two other control rules, verifying the rationality of the proposed control rule and providing references for the research and application of optimal control algorithm for system efficiency.

hybrid electric bus; equivalent specific fuel consumption; system efficiency; control rules; torque distribution

*國家863計劃項目(2011AA11A210)資助。

原稿收到日期為2014年10月27日，修改稿收到日期為2015年2月6日。