基于多模式切換的插電式混合動力電動汽車能量優化管理方法

劉天露，高春艷

（河北工業大學機械工程學院，天津300130）

基于多模式切換的插電式混合動力電動汽車能量優化管理方法

劉天露，高春艷

（河北工業大學機械工程學院，天津300130）

插電式混合動力汽車中電動機和發動機的能量優化控制方法在提高車輛續航里程及駕駛性能方面有重要影響，本文結合傳統的差值補充策略、負載跟隨策略、持續最優策略3種控制策略提出一種基于多模式切換的能量優化管理方法，設計了5種工作模式在不同電池SOC下的模式轉移方法和功率分配方法，旨在使汽車在滿足驅動需求的前提下針對不同的行駛狀態都能夠降低能量消耗.結合某PHEV車型整車仿真模型對提出的能量優化管理方法進行離線仿真，并將離線仿真結果與傳統能量控制方法的仿真結果進行對比，結果表明基于多模式切換的能量優化管理方法提高了汽車燃油經濟性和汽車續航里程.

插電式混合動力汽車；能量管理策略；整車控制器；離線仿真；燃油經濟性

0 前言

插電式混合動力電動汽車（Plug_in Hybrid Electricl Vehicle，PHEV）作為傳統汽油車到純電動汽車的過渡車型，具有發動機和電動機兩種動力源[1].在行駛過程中的驅動模式選擇以及驅動功率分配問題是混合動力汽車技術中最重要的部分之一[2].

插電式混合動力汽車在行駛過程中的能量控制基本原則是能夠盡可能多的使用動力電池電量減少不必要的油耗[3-4].根據電動機和發動機在不同需求功率來進行劃分，目前PHEV的能量管理方法主要分為：差值補充策略、負載跟隨策略、持續最優策略[5-6]3種.差值補充策略是指在PHEV的整個行程中主要由電動機驅動，當需求功率大于電動機可輸出的最大功率時，不足部分由發動機補充.負載跟隨策略是指在PHEV的整個行程中，主要由電動機驅動.當需求功率大于電動機可輸出的最大功率時，由發動機單獨驅動以滿足需求功率.當需求功率大于發動機可輸出的最大功率時，電動機驅動補足不足功率.持續最優策略是指在PHEV的整個行程中，主要由電動機驅動.當需求功率大于電動機可輸出的最大功率時，發動機啟動并工作在最佳能耗區域，大于需求功率部分則進行能量回收用于給動力電池充電[7].當需求功率大于發動機最佳能耗區域時，不足部分由電動機補充.3種控制策略如圖1所示.

以上3種控制策略經過離線仿真并結合道路試驗驗證分別可以滿足PHEV的驅動需求，但是并未考慮在不同電池電量情況下的動力分配[8].在行程的初始階段，電池電量充足適宜以電動機為主要動力源，當使用負載跟隨策略或持續最優控制策略時，則增加了發動機的驅動部分，并帶有不必要的充電，增加了燃油消耗.在行程的末端，電池電量較低，電池端電壓下降，此時如果繼續使用差值補充策略則會造成動力電池過放電，對電池造成不可逆損傷，且在行程結束時，最優狀態為電池電量剩余較少，而持續最優控制策略又會對電池造成不必要充電，降低燃油利用率.

圖1 3種控制策略圖Fig.1 Three control strategies

綜合上述3種控制策略的優劣，本文根據電池在不同階段的SOC分別采用基于發動機和電動機的差值補充策略與持續最優策略、負載跟隨策略相結合，提出一種既保證燃油經濟性，又能夠最大限度的使用電池電能的能量優化管理方法.并通過MATLAB/Simulink搭建PHEV整車模型對提出的能量管理方法進行離線仿真，以驗證理論的正確性.

1 能量優化管理方法設計

根據提出的混合能量管理需求，制定詳細的能量優化管理方法，闡述不同的SOC下的工作方法和不同方法對應的工作模式如下.

1.1 不同SOC下的控制方法設計

根據單體電池放電試驗得出的開路電壓特性曲線如圖2，對能量控制方法進行分析：

1）在1〉SOC〉80%時，電池端電壓高，下降速度快，電池可輸出的功率大，而充電效率低，所以將此點定義為SOCmax，此時使用基于電動機的差值補充策略，盡可能多的使用電動機驅動，且不對電池充電，減少燃油消耗.

2）在10%＜SOC≤80%區間內，電池電壓下降緩慢，可輸出功率穩定，充電效率高.在此區間采用持續最優策略，由電動機作為主要動力源提供驅動所需動力.工作在最佳能耗區域的發動機可以對電池進行高效率的充電.

3）在0≤SOC≤10%區間內，充電效率高，但電池可輸出效率低，所以將SOC=10%處的SOC值定義為SOCmin，在此區間內采用基于發動機的差值補充策略，由發動機作為主要動力源提供輸出功率，不足部分則由動力電池繼續放電使電動機輸出扭矩助力，且不允許對電池充電.

1.2 工作模式設計

對差值補充策略、負載跟隨策略、持續最優策略進行分析，結合PHEV運行過程中離合器開閉以及發動機的啟停狀態，將PHEV的動力系統運行狀態細分為以下5種動力模式，如圖3所示.

1）純電動模式：電動機怠速運行且在電動機能夠滿足需求功率的情況下，由電動機獨立提供驅動的模式；

圖2 單體電池開路電壓特性曲線Fig.2 Single cell open circuit voltage characteristic curve

2）發動機關閉模式：電動機關閉且在電動機能夠滿足需求功率的情況下，由電動機提供驅動的模式；

3）充電模式：發動機工作在最佳能耗區域時能夠提供的輸出功率在滿足需求功率的情況下對富余輸出功率進行能量回收的工作模式；

4）純發動機模式：因動力電池電量過低或需求功率大于電機可輸出的最大功率而關閉電動機由發動機單獨驅動的工作模式；

5）電機助力模式：發動機作為主要動力輸出，且當發動機無法滿足需求功率時，由電動機補足不足功率的工作模式；

根據運行過程中是否涉及到離合器動作以及發動機的啟停，可以將5種混合動力模式歸納為發動機關閉模式、純電動模式、混合驅動3種模式.

圖3 5種工作模式能量分配Fig.3 Five modes of work energy allocation

2 模式轉移與功率分配

結合上節提出的控制策略以及不同的工作模式，闡述不同模式下的轉移條件以及各個條件下的功率分配.

2.1 模式轉移條件

1）條件C為模式2、模式3向模式1轉換的轉換條件

其中：Pt.dmd為傳動系統需求功率；Pm.max為電動機最大輸出功率；nt.dmd為變速箱需求轉速；nt.clton為變速箱可進入混合模式的轉速限值，是關于當前電池SOC的查表函數；Tt.clton變速箱可進入混合模式的功率限值，是關于當前電池SOC和當前變速箱轉速的查表函數.

當電動機輸出功率單獨輸出無法滿足需求功率或變速箱轉速、功率超過限值時，由純電動或發動機關閉模式進入混合模式.

nt.clton由當前電池SOC決定，Tt.clton由當前電池SOC和變速箱輸入軸需求轉速共同決定.當SOC越高時，nt.clton與Tt.clton的值更高，從而使得動力系統工作在純電動模式或發動機模式的比例更大，便可更多地利用電能；在不同轉速下，參照發動機萬有特性設定Tt.clton值，從而使發動機工作在最佳油耗區的比例提高.

2）條件A為模式1到模式2的轉移條件；

圖4 轉移條件示意圖Fig.4 Schematic diagram of transfer conditions

其中：nt.cltoff為變速箱可進入純電動模式的轉速限值，是關于當前電池SOC的查表函數；Tt.cltoff為變速箱進入純電動模式的功率限值，是關于當前電池SOC和當前變速箱轉速的查表函數；nt.clton〉nt.cltoff；Tt.clton〉Tt.cltoff，兩值之差為保護區間，防止功率轉速在該區域往復變化時造成頻繁的模式切換造成能量損耗.

在電池SOC高于xSOC.min且電機可以單獨滿足功率需求的前提下，若變速箱輸入軸需求轉速低于nt.cltoff或變速箱輸入軸功率低于Ptr.cltoff，則由混合模式進入純電動模式.

3）條件B為模式2到模式3的轉移條件

在xengoff大于0且電池SOC高于xSOC.max的前提下，若加速踏板開度低于αacc.engoff，且變速箱輸出軸轉速低于ntrans.engoff，此時進入發動機關閉模式.

2.2 功率分配策略

3種工作模式之間的轉換條件確定之后，現說明3種工作模式下的功率分配規則.

1）在發動機關閉和純電動模式下，SOC〉xSOC.max，由電機單獨滿足需求功率.

其中：Pe.t為發動機目標功率；Pm.t為電機目標功率；Pt.dmd為傳動系統需求功率.

2）在混合模式下，若電池SOC〉xSOC.max，則不允許發動機主動給電池充電，依靠制動能量回饋保持自平衡.

①傳動系統需求功率介大于發動機最佳油耗功率且小于發動機最佳油耗功率與電動機最大輸出功率之和時，功率分配為發動機最佳油耗區域時的輸出功率與電動機輸出功率之和.式（5）為功率條件，式（6）為功率分配.

其中：Pt.dmd為傳動系統需求功率；Pe.b發動機最佳油耗區域功率；Pm.max為電動機最大輸出功率.

②傳動系統需求功率大于發動機最佳油耗功率與電動機最大輸出功率之和時，電動機輸出最大功率，不足部分由發動機補充.式（7）為功率條件，式（8）為功率分配.

其中Pe.max為發動機可輸出最大功率.

3）在混合模式下，若電池xSOC.max〉SOC.情況1下，發動機工作在最佳油耗區域用于滿足汽車運行需求功率，對最佳油耗區域輸出功率大于需求功率部分進行能量回收給動力電池充電.若電池SOC低于xSOC.min，則不允許充電，在情況2下，由發動機提供全部需求功率，發動機最大功率不足以滿足功率需求時，由電機助力.若電池SOC高于xSOC.min，則允許充電.

①傳動系統需求功率小于發動機最佳油耗功率時且SOC〉xSOC.min，發動機工作在最佳油耗區域，多出的功率用于給電池充電.公式（9）為功率條件，公式（10）為功率分配.

②傳動系統需求功率大于發動機最佳油耗功率時且SOC〉xSOC.min，由發動機提供全部需求功率，需求功率大于發動機最大輸出功率時由電動機驅動進行補充.式（11）為功率條件，式（12）為功率分配.

③SOC＜xSOC.min，不允許給電池充電，發動機始終輸出傳動系統需求功率，若不足需求功率，則由電機助力.式（13）為功率條件，式（14）為功率分配.

3 能量分配控制策略仿真研究

PHEV動力系統結構如圖5所示，整車控制器通過CAN總線采集發動機、驅動電機、電池管理系統、變速箱控制器及離合器控制器以及整車狀態等信息.對輸入信號進行處理后通過輸出硬線輸出端口以及CAN通訊控制車輛行駛.

圖5 PHEV動力系統架構Fig.5 The PHEV power system architecture

根據整車主要參數使用MATLAB/Simulink對PHEV建立前向仿真模型，整車仿真模型包括發動機、電動機、動力電池、駕駛員模型、路況模型、傳動系統模型、車輛模型以及包含多模式切換策略的VCU控制器模型，整車參數如表1所示.

結合整車仿真模型，分別對搭建包含持續最優控制策略的VCU和包含本文提出包含多模式切換控制策略的VCU進行離線仿真.將NEDC循環工況重復10次，對不同控制策略下的發動機油耗、電池SOC剩余進行統計，得出對比分析結果.

對多模式切換能量優化管理策略離線仿真得出仿真結果分析.截取NEDC循環工況中的仿真結果如下圖，圖6為此段工況中發動機轉速、電機轉速、離合器命令、發動機啟動命令在570 s至620 s處的仿真結果.在586.1 s離合器結合，PHEV由純電動模式轉換為混合動力模式，發動機由怠速運行開始輸出扭矩，轉速增大.電動機轉速降低.在614.5 s處離合器脫開，PHEV由混合動力模式轉換為發動機關閉模式，由電動機提供全部的輸出功率.此時間段內的需求扭矩與電動機輸出扭矩、發動機輸出扭矩之間的關系如圖7所示.

對持續最優控制策略進行離線仿真，同樣截取NEDC循環工況中的570 s至620 s處的仿真結果，圖8，在576.7 s處離合器結合，此時需求功率大于電動機可輸出的最大功率，發動機工作在最佳油耗區域，多出的功率用于給動力電池充電，此時間段內的需求扭矩與電動機輸出扭矩、發動機輸出扭矩之間的關系如圖9所示.

表1 整車主要參數Tab.1 Main vehicle parameters

圖6 多模式切換控制策略下各性能指標與轉速關系曲線Fig.6 Multi-mode switching control strategy under the performance indicators and speed curve

圖7 多模式切換控制策略下各性能指標與轉矩關系曲線Fig.7 Multi-mode switching control strategy under the performance indicators and torque curve

圖8 持續最優控制策略下各性能指標與轉速關系曲線Fig.8 Continuous optimal control strategy under the performance indicators and speed curve

為了更好的評價2種工作模式的優劣.統計2種不同控制策略仿真結果下的SOC剩余以及燃油量計算出PHEV以持續最優模式工作時消耗的能量成本為27.4元，而以混合模式工作時消耗的能量成本為21.3元，節約近20%.

綜上所述，混合模式下的能量分配策略閉傳統的持續最優控制策略能夠對發動機和電動機進行更合理的控制，從而獲得較好的能耗經濟性.

圖9 持續最優控制策略下各性能指標與轉矩關系曲線Fig.9 Continuous optimal control strategy under the performance indicators and torque curve

4 結論

基于多模式切換的插電式混合動力電動汽車能量優化管理方法是在分析傳統控制策略的控制特點的基礎上提出的1種新的控制方法.綜合了傳統方法的優點，彌補了傳統控制策略在特定工況下的缺陷，使控制策略更加合理，在滿足動力需求的前提下提高了PHEV的燃油經濟性.

[1]姜順明，周柯.插電式混合動力汽車預測控制策略的研究[J].機電工程，2017，34（1）：88-93.

[2]王慶年，段本明，王鵬宇，等.插電式混合動力汽車動力傳動系參數優化[J].吉林大學學報（工學版），2017，47（1）：1-7.

[3]阿萊.車市2016：中國品牌乘用車表現搶眼卡車回暖帶動商用車增長[N].現代物流報，2017-01-18（B03）.

[4]張楠，張小山.一種混合動力總成、車輛及控制系統[P].中國專利：CN105128645A，2015-12-09.

[5]孫超.混合動力汽車預測能量管理研究[D].北京：北京理工大學，2016.

[6]張潔麗.基于模型預測控制的插電式混合動力客車能量管理策略研究[D].北京：北京理工大學，2016.

[7]楊偉斌，陳全世，田光宇，等.插電式混合動力汽車換擋規律及轉矩分配策[J].機械工程學報，2013，49（14）：91-98.

[8]楊林，鄢挺，羌嘉曦，等.混合動力電動汽車動力品質控制方法[P].中國專利：CN105292109A，2016-02-03.

[責任編輯 田豐夏紅梅]

Energy optimization management method of plug-in hybrid electric vehicle based on multi-mode switching

LIU Tianlu，GAO Chunyan
（School of Mechanical Engineering,Hebei University of Technology,Tianjin 300130,China）

The driving strategy and energy optimization control method of the engine and motor of plug-in hybrid electric vehicle have great influence on improving the overall performance of the vehicle.This paper proposed an energy optimization management method based on multi-mode switching by combining three kinds of traditional control strategies including the difference supplement strategy,the load following strategy and the continuous optimal strategy.We designed five modes of operation under different battery SOC mode transfer method and torque distribution method to meet the needs of the drive under the premise of different driving conditions to reduce the energy consumption.The simulation results of the energy optimization method are compared with the simulation results of the traditional energy control method.The results show that the energy optimization management method based on multi-mode switching improves the fuel consumption of the vehicle Economy and car mileage.

plug-in hybrid vehicle;energy management strategy;vehicle controller unit;off-line simulation;fuel economy

TP271

A

1007-2373（2017）03-0039-07

10.14081/j.cnki.hgdxb.2017.03.008

2017-01-18

河北省高等學校科學技術研究項目（17961820D）

劉天露（1989-），男，碩士研究生.通訊作者：高春艷（1979-），女，副教授，博士.