基于動態規劃算法的混合動力汽車改進型ECMS能量管理控制研究

鄧 濤 韓海碩 羅俊林

重慶交通大學機電與車輛工程學院，重慶,400074

0 引言

隨著環境問題日益突出和能源需求不斷擴大，混合動力汽車(HEV)已經成為解決環境問題和能源危機的重要方向。而電機與發動機之間的扭矩分配，是影響HEV性能的主要因素，因此有關能量管理控制策略的研究就變得尤為重要。對于能量自平衡型HEV來說，優秀的控制策略需要同時滿足車輛的性能需求和電池荷電狀態(state of charge, SOC)維持。當前，存在三種典型的能量管理控制策略：①基于啟發性知識的控制策略，如基于確定規則的控制策略、模糊邏輯控制策略等[1-4],這種控制策略相對簡單，且易于實時應用，然而控制參數主要以經驗為基礎，行駛中工況點變化時魯棒性較差。②基于全局優化的控制策略，如基于動態規劃(dynamic program, DP)的控制策略、基于龐特里亞金最值原理(Pontryagin’s minimum principle, PMP)的控制策略[5-9]，理論上該策略可以得到最好的控制效果，但缺點是需要預先知道行駛工況的全部信息，無法實現實時控制的需求。③基于瞬時優化的控制策略，如HU等[10]提出的基于插電式HEV的凸優化方法，考慮CO2排放下對電池相關參數進行綜合優化，以及近年來應用較廣的瞬時等效燃油消耗最低策略(ECMS)[11-14]。由于ECMS可以實現未知工況中的實時控制，所以備受青睞。但ECMS的實現和效果的優劣，很大程度上取決于等效因子的選取。故本文提出了等效因子改進計算方法，基于傳統ECMS構建改進型ECMS：首先在DP全局優化下，獲取車輛最佳燃油經濟性，并統計最佳燃油經濟性下的車輛工作參數，以此作為車輛最優控制參數應用于等效因子的計算；然后構建改進型ECMS優化目標函數，并將仿真結果分別與確定性規則策略和傳統ECMS進行對比。

1 并聯式混合動力汽車建模

以某并聯式HEV作為研究對象，其動力系統主要由電機、發動機、離合器、轉矩耦合器以及機械式自動變速器等部分組成，車輛的結構如圖1所示，其配置和參數如表1所示，建立的整車仿真模型如圖2所示。

循環經濟以資源的高效利用和循環利用為核心，在循環經濟產業鏈當中，廢塑料回收利用是不可或缺的重要組成部分。中國是全球最大的廢塑料再利用國家之一，據預測到2025年，中國的城市固體廢物產生量或將達到世界總量的近四分之一。提高廢塑料回收利用率，對于發展可循環經濟有著極大的促進作用。

、

圖1 并聯混合動力汽車結構示意圖Fig.1 Schematic diagram of parallel hybrid electric vehicle

名稱項目參數整車部分整備質量(kg)1565轉矩耦合器發動機耦合系數1電機耦合系數ξ1.734發動機發動機型號1.4LSI排量(L)1.4峰值(kW)65最高轉速(r/min)5700動力電池電池類型鋰電池額定容量(A·h)14額定電壓(V)290.5AMT擋位數6電機額定功率(kW)75額定電壓(V)240

圖2 整車模型Fig.2 Vehicle model

將轉矩耦合器側的輸入扭矩定義為需求扭矩，在任一時刻下，電機端輸出扭矩與發動機端輸出扭矩必滿足如下條件：

其實無論是葉靄玲還是白麗筠，我都無法搞定。我現在的狀態就好像一句俗話形容的：老漢挑擔——一頭塌了，一頭抹了。并不是她們對我的爭奪，而是我要努力去討好雙方，結果一方也不得好。

Treq=ξTm(ω)+Te(ω)

(1)

式中，ξ為電機耦合系數；Treq為需求扭矩；Tm(ω)為電機輸出扭矩；Te(ω)為發動機輸出扭矩。

2 功率跟隨控制策略

采用基于規則的發動機功率跟隨(基線)控制策略，得出具有較大參考價值的、且較為接近于實車使用時的燃油消耗。發動機控制邏輯和基本規則如圖3所示，其整車控制策略如下圖4所示。

圖3 發動機功率跟隨控制策略Fig.3 Engine power following control strategy

圖4 整車控制策略Fig.4 Vehicle control strategy

發動機基線控制策略雖能較好地保持車輛SOC的平衡，且具有運算資源需求少等優點，但控制參數多依賴于經驗，且策略整體較為簡單，故不能夠根據實際運行情況來分配最優的電機和發動機的扭矩，進而無法維持發動機和電機持續在高效率區運轉。為了更進一步挖掘混合動力汽車的燃油經濟性，需要尋找更為高效和先進的扭矩分配優化算法。

3 改進型ECMS控制策略研究

為了克服全局最優控制策略不能實時控制的缺點，利用局部的目標函數代替全局目標函數，將全局問題轉變成每一個時刻的等效燃油消耗最小問題，從而引出了瞬時優化控制策略ECMS[15]。

3.1 ECMS原理

在電量維持型車輛中，動力電池在運行過程中不依賴外界電力來保持電量,且實際上電池中所有的能量最終是來自燃油，所以可以把電池看做一個可逆的油箱。對于一個給定的車輛工作點，有以下兩種情況：

(1)電池功率為正(放電)。電池存儲的電能通過電機轉變為機械能，但電池的這一能量釋放,在將來是需要通過發動機消耗額外燃油或制動能量回收才可補充回來的。

式中，Pbatt,dis為電池放電功率；Pmc,dis為電機放電功率；ηmc,dis為電機放電效率；t為時間。

黃宗羲的哲學思想，主要是發揮其師劉宗周之說以評介宋明諸儒，在綜合理學和心學之中又有折中調和蕺山學與陽明學的特點。通過對宋元明三代理學的系統總結，黃宗羲以“心即氣”為樞紐貫通天人，從一氣一理一性到一心，實現了理氣心性的合一以及本體與工夫的合一。黃宗羲“心即氣”、以氣兼理的生態哲學思想，注重理、氣、心、性、情等概念以及氣質之性與義理之性、本體與工夫等命題間關系的調整，在內容上與西方后現代的深生態學為近。從“盈天地皆間皆氣”的生態本體論到“盈天地皆心”的生態德性論，黃宗羲建構了一個心氣相通、“人與天地萬物為一體”的生態理論體系，是儒家生態哲學在本體論階段總結性的一個深化與發展。

引入虛擬發動機，電池在放電工況消耗的能量可以轉變為虛擬發動機的燃油消耗,其值等于未來發動機帶動電機發電時發動機的燃油消耗率，也就是電池等效燃油消耗率。以功率作為切入點，等效燃油消耗率就是關于功率的一次線性函數，將函數的斜率定義為等效因子s，它代表電量和燃油的轉換關系。且在充電情況下也是相對應的。故在上述兩種情況下，通過等效因子可將電能的使用與油耗聯系起來。

車輛在運行過程中，其充放電時能量流動如圖5所示。

(3)盡管全國高職院校技能大賽“環境監測與治理”賽項對提升和鞏固教學效果產生明顯的助推作用，達到“教賽融合”的目標，但競賽平臺的安裝操作、運行管理與實際的環保工程要求差異性較大，應把競賽平臺視為一個學習平臺，而不是過分強調平臺的實際運行效果。另外，目前全國高職院校技能大賽“環境監測與治理”賽項類型只有大氣環境和水環境的平臺競賽，而沒有“固體廢物處理”的平臺競賽，建議在未來的競賽類型上應進行多元化設置，能夠涵蓋環保工程的水、氣、固三項治理內容，這也為培育人才的全面發展提出新的要求。

(a)放電情況 (b)充電情況圖5 車輛充放電過程能量流路徑Fig.5 Energy flow path in vehicle charging and discharging process

3.2 基于DP算法的等效因子計算方法

等效因子對ECMS的效果影響巨大，對等效因子的取值研究成為重點。經驗系數法[16]對等效因子直接賦值，然后根據賦值區間調整取優，但這種方法依賴經驗，故不便于推廣到多車型；而某些推導計算方法[17]以未來動力部件工作狀態作為計算輸入，因運算量較大，故不易實現在線控制。本文提出了一種基于DP算法的改進型等效因子計算方法。利用DP離線優化，獲得車輛動力部件最優控制參數，以此作為等效因子計算的輸入。

放電模式下，從電池中輸出能量Edis為

(2)

(2)電池功率為負(充電)。將發動機機械功率轉變為電能存儲在電池中，未來電池放電的時候相當于節約燃油。

對應未來充電消耗能量CE,dis為

企業在實際發展中經常會出現用戶或是顧客對商家不滿意或是滿意客戶不忠誠的情況，這一問題也有效表明顧客滿意度對其忠誠度并不能產生直接影響，受到各種因素的影響也比較顯著。比如顧客滿意度如果能保持在合理水平上，顧客忠誠度也會受到轉換成本的影響和限制。

(3)

式中，Cchg為未來充電消耗燃油成本；Eall,chg為未來包含制動能量回收在內的電池總充入能量。

(4)

(5)

式中，Hu為燃油低熱值；ηfc,chg為發動機充電時效率；ηmc,chg為電機充電效率；Pbatt,chg為電池充電功率。

由于單純的ECMS在進行能量管理時，不能很好地控制SOC平衡，需要對控制策略進行基于SOC的修正，這里引用PAGANELL等[18]的懲罰函數概念建立電池電量維持策略。

(6)

而在理論推導過程中，由于工作點不能預知，因此需要設定充電時刻的平均效率來計算虛擬發動機的等效燃油消耗。整個工況范圍內，考慮平均效率，綜上可得

(7)

(8)

以新歐洲循環工況(new Europe driving cycle, NEDC)為例，統計DP下車輛仿真結果中發動機和電機工作點，以此作為計算平均效率和制動能量回收比的依據。充電等效因子為

(9)

3.3 改進型ECMS的優化目標函數

他 晌午 到+[tele] [注]根據蒙古語的元音和諧規律，“格”附加成分都有陽性與陰性之分，在陰性詞后面用[tele]，在陽性詞后面用[tala]。 工作了

meq(t)=mfc(t)+mmc(t)

(10)

式中，meq(t)為車輛總燃油消耗量；mfc(t)為發動機的燃油消耗量；mmc(t)為電池電功率等效的燃油消耗量。

(11)

式中，ηbatt,dis為電池放電效率；ηbatt,chg為電池充電效率；Pmc(t)為電機輸出端功率;Pmc(t)≥0，表示放電,Pmc(t)<0，表示充電。

選擇我院2016年1月至2017年8月收治的70例COPD急性加重期患者為研究對象,以隨機數字表法分為A組與B兩組各35例。A組:男性19例,女性16例,年齡63~84歲,平均年齡(73.5±2.4)歲;COPD急性加重期病程3~16d,平均病程(8.0±1.5)d。B組:男性18例,女性17例,年齡63~85歲,平均年齡(74.0±2.2)歲;COPD急性加重期病程2~15d,平均病程(8.5±1.0)d。兩組患者一般資料無明顯差異(P>0.05),存在可比性。

2012年，銀通收購珠海廣通汽車有限公司，獲得客車生產資質。2013年，石家莊、邯鄲兩個產業園先后投產，銀通改名銀隆。但是，由于公司管理等多方面原因，雖然政策扶持力度很大，但銀隆還是出現了資金危機，魏銀倉一直忙著尋找投資方。

先對SOC做標準化處理，可得到其表達式如下：

(12)

式中，x為電池SOC；xhigh和xlow分別為電池SOC的最高和最低限制。

這里取S型曲線作為懲罰函數fs，可得到其表達式如下：

fs=1+aΔx3+bΔx4

(13)

式中，a、b分別為曲線控制系數。

將電池等效油耗改寫為

(14)

式中，γ為充放電指示量。

當Pmc≥0，γ=1；Pmc<0時，γ=0。

整個策略分為三個部分：計算參數輸入和預處理模塊、等效油耗最小優化計算模塊和車輛仿真實驗模塊。

(15)

約束條件為

為了驗證改進型ECMS (improved equivalent consumption minimum strategy, I-ECMS)的節油效果，以歐洲城市工況NEDC為例對改進型ECMS、傳統ECMS以及功率跟隨控制策略分別進行對比測試，其工況如圖7所示。

表2 ECMS算法主要參數Tab.2 Main parameters of ECMS

圖6 基于ECMS的整車控制策略Fig.6 Vehicle control strategy based on ECMS

綜上可以構建ECMS目標優化函數如下：

與其他課程做到有效結合，例如國際結算與外貿函電課程中對信用證有關內容的處理。國際結算課程和外貿函電課程都有所涉及但是側重點不一樣，所以在實訓安排上就可以合理分工，這樣既不會顯得內容重復，又讓學生從不同角度對信用證有更多的掌握。

(1)計算參數輸入和預處理模塊?？刂扑惴▍等绲刃禂翟O定、修正函數的系數等；車輛及零部件參數輸入，如車輛迎風面積、風阻系數，動力電池參數，發動機和電機參數等；工況和仿真控制參數主要用于對計算出的控制輸出進行仿真的參數給定。

(2)等效油耗最小優化模塊。計算各工作點下各動力部件的扭矩范圍，對可行域內某一確定的動力部件扭矩輸出組合查表計算各自的油耗或等效油耗，并通過等效油耗計算公式計算出此時的車輛瞬時油耗；完成在可行域內的搜索后，輸出當前車輛工作點下最佳的扭矩分配。

(3)車輛仿真模塊。對給定行駛工況，仿真計算優化算法給出的優化控制的整車表現，以及對包含整車油耗、電機和發動機工作區間、電池電量維持等性能指標進行評估，為算法和控制參數的進一步優化提供參考。

4 仿真分析

由此，ECMS算法的優化精度和優化參數如表2所示，構建整車控制策略如圖6所示。

圖7 NEDC工況Fig.7 New European driving cycle (NEDC)

圖8 電機輸出扭矩對比圖Fig.8 Motor output torque contrast curve

圖9 發動機輸出扭矩對比圖Fig.9 Engine output torque contrast curve

圖8和圖9所示分別為HEV在I-ECMS和功率跟隨策略下，電機、發動機經過優化后的扭矩輸出對比曲線。由圖8和圖9可以看出，I-ECMS策略下，車輛在起動和低速段時，增大了電機的介入強度，從而盡可能地避免發動機在惡劣區域工作；車輛在城郊工況高速段時，對SOC維持更為保守的發動機功率跟隨控制策略，對電池進行了額外的小幅度充電，在SOC維持的效果上更為顯著。

等效的未來燃油消耗與當前實際的燃油消耗共同組成了瞬時的等效燃油消耗率，可得到其表達式如下：

圖10所示為電池的SOC對比曲線。由圖10可以看出，總體上兩種控制策略都能較好地維持SOC的穩定(SOC上限值為0.55，下限值為0.45)，對于改進型ECMS，工況結束時SOC相對于功率跟隨策略減小了3.36%。

電力系統負荷預測是電力系統規劃的重要組成部分,也是電力系統經濟運行的基礎,它從已知的用電需求出發,充分考慮政治、經濟、氣候等相關因素的影響,預測未來的用電需求。精確的負荷預測數據有助于電網調度控制和安全運行,制定合理的電源建設規劃以及提高電力系統的經濟效益和社會效益[1-2]。

圖10 改進型ECMS和功率跟隨下SOC對比圖Fig.10 SOC curves comparison between I-ECMS and power following strategy

圖11為I-ECMS和功率跟隨策略下，發動機燃油消耗速率的對比圖。由圖11可以看出，在市內低速工況(economic commission for Europe, ECE)階段，特別是在每個ECE工況開始啟起動階段，I-ECMS能夠大大地降低燃油消耗的速率。

圖11 發動機燃油消耗速率對比圖Fig.11 Comparison of engine fuel consumption rate

圖12和圖13所示分別為I-ECMS控制策略下，車輛電機和發動機的工作點分布。由圖12和圖13可以看出，在城市工況多啟停和低速下，由于加大了電機扭矩介入，故發動機大部分時候都在高效率區域工作。

圖12 改進型ECMS電機效率分布Fig.12 Motor efficiency distribution of I-ECMS

圖13 改進型ECMS發動機效率分布Fig.13 Engine efficiency distribution of I-ECMS

圖14 改進型ECMS和傳統ECMS的SOC對比Fig.14 Comparison of SOC between I-ECMS and traditional ECMS

以傳統的經驗系數法為例，取充放電系數分別為1.75和2.3，然后在[1,3]范圍內采用正交優化[14]，取schg=1.81，sdis=2.4，在此基礎上對比改進型ECMS；因兩種控制策略下車輛工作狀況較為相近，為了增大差異性，在對比模式下，以兩個NEDC循環組成聯合工況作為路況輸入，兩種控制策略下SOC變化曲線如圖14所示。由圖14可以看出，第一個循環中，改進型ECMS對電量的使用更為明顯；而由于SOC懲罰函數的存在，從第二個循環開始，兩種策略下電池都增加了電量保持的趨勢，電量緩慢上升。

陳山利艱辛地爬到了幾百米開外，開槍點射，槍聲劃破了天空。后衛隊率先開槍，成了各戰斗分隊的號角。一時間，子彈和氣浪擦著耳朵，在山林中回蕩。

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三種控制策略下，油耗值和SOC變化的仿真結果如表3所示,其中，改進型ECMS的第1個數據是在1個NEDC工況下的仿真結果，改進型ECMS的第2個數據是在2個NEDC工況下的仿真結果。由表3可以看出，對于改進型ECMS，相較于功率跟隨策略，SOC值降低了3.36%，燃油經濟性提高了10.95% ；相較于傳統ECMS，SOC值提高了1.48%，燃油經濟性提高了3.20%。

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表3 三種策略下仿真結果對比

5 結論

(1)以某并聯型混合動力汽車為研究對象，考慮SOC維持，采用簡單的發動機功率跟隨控制策略，計算出接近實際路況下車輛運行時的燃油消耗。

(2)運用全局最優的動態規劃策略求出定工況下混合動力汽車最優工作狀態，由此求出充放電模式下的等效因子和制動回收能量在總充電能量中的占比，構建等效燃油消耗模型。

(3)基于動態規劃算法的等效因子計算方法，提出改進型ECMS控制策略，以瞬時等效燃油消耗最低作為優化目標，依需求扭矩，對電機和發動機的扭矩輸出進行優化分配，提高燃油經濟性。

(4)在NEDC工況下，對改進型ECMS、功率跟隨策略及傳統ECMS進行仿真對比分析，結果表明：與功率跟隨策略對比，改進型ECMS百公里油耗降低了10.95%；與傳統ECMS對比，改進型ECMS在工況結束時剩余電量多出1.48%，且百公里油耗降低了3.20%。

(5)后續研究將引入多目標優化，考慮路況和駕駛員等實時因素，建立基于多目標優化的在線自適應控制策略設計，以提高控制策略的實用性和適應性。

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