混合動力汽車動力系統和策略研究發展現狀

孫哲浩 張彤

科力遠混合動力技術有限公司 上海市 201501

環境污染和能源緊缺已逐漸成為世界性的兩大難題之一，在此情況下，很多國家紛紛提出解決汽車行業污染的對策。這主要是因為該行業在不斷發展的過程中，不僅會排放出大量的污染，同時還會還會消耗很多燃油原料，可見，發展新能源汽車勢在必行，而混合動力汽車便是其中的重要組成部分，具有污染地、動力強等優勢特征，新時期背景下，對其系統進行研究具有很重要的現實意義。

1 混合動力汽車動力系統發展現狀分析

在混合動力汽車不斷發展的過程中，產生了很多動力系統耦合方式，結合能量流的傳輸路徑，一般可劃分為以下類型：即復合式、混聯式、并聯式、串聯式等等。

其中，串聯式動力系統是借助發電機驅動產生電能，并通過功率轉換器設備帶動電動機車輪運轉，在電池組中妥善的存儲剩余的電能。該系統的能量轉換效率相對較低，但次數較多。比較具有代表性的車如傳祺GA5增程版[1]。

并聯式混合動力系統，涵蓋2套獨立的驅動系統，發電機和電機均可單獨的驅動，也可對車輪進行同時驅動。正常情況下，該系統在正常運行過程中，是通過發電機來帶動，并輸出電力，因此，與串聯式混合動力系統相比，該系統在運行的過程中，并不會對電機提出較高要求。具體實踐中，能量轉換頻率相對較少，一般需要選擇合適的控制策略進行輔助，以此保證系統的安全平穩運行，控制流程相對較為繁瑣，代表性車型包括本田insight、本田飛度等等[2]。

混聯式混合動力系統，它與其他的系統相比，增加了傳動設備到發動機之間的機械動力傳輸線路。相比于并聯式混合動力系統，增加了能夠將動能轉化為電能的傳輸線路，由此也使得該系統具備了并聯式和串聯式的特征，可對電動機、發電機以及發動機等部件進行優化配合。該系統具有控制程序復雜、成本高昂等特征，具有代表性的車型如豐田PRIUS。

復合式混合動力系統，可將其作為發電機，對功率流進行雙向流動，再具體運行過程中，前后輪可進行獨立的驅動中，且彼此之間無需機械傳動環節，可以最大限度的提升運行效率。與此同時，還可大幅度提升車輛的燃油經濟性和燃油利用率，使其具備控制程序復雜、成本高的特點[3]。

串聯式系統技術難度較大。并聯式系統能量效率相對較高，但是經常會由于電池電量的問題，而導致駕駛里程數的大幅度縮減，車輛在行駛的過程中，常常要借助一些外部電源，目前應用較為廣泛。復合式以及混聯式系統在運行過程中，均可對靈活策略加以采用，在大多的情況之下，都能夠獲得較為顯著的能量效率，并可對里程數進行保證，因此，也是現階段比較具有發展前途的混合動力系統。具有代表性的車型如豐田PRIUS，實踐表明，該系統的能耗約為3.1L/100km。但該系統的缺陷在于，控制程序較為復雜，因此，我國對于該系統的應用和研究正處于低水平的狀態之下。

2 混合動力汽車控制策略

在具體實踐的過程中，最為關鍵的問題便是保證電池驅動和發電機系統的耦合，從而大幅度提升系統的能量效率[4]。

2.1 基于規則能量控制策略

2.1.1 確定規則的能量控制策略

在控制策略具體實踐的過程中，主要內容包括發動機的運行特征、功率跟蹤、恒溫器設備管理等等。其中，功率跟蹤、恒溫器設備管理在現階段應用較為廣泛。

在恒溫控制策略中，發動機在日常運行時，將會長時間的集中在高效工作電上，電池組通過對發電機的關閉和開啟進行控制，可確保SOC長時間的滿足預設要求。通過恒溫器控制策略，可為電機和發電機系統的高效平穩運行提供保障。另外，還對電池組和電動機的性能提出較高要求，其要能夠滿足各種工況下的能量需求。因此，恒溫器控制策略一般在串聯式混合動力汽車中較為常見。功率跟蹤策略在實踐中，主要是將發電機作為主要的能量提供源，電機可對額外的能量進行提供，并始終確保電池保持在SOC的狀態下。相比于恒溫器控制策略，功率跟蹤控制策略可大幅度提升系統運行效率，并延長相關電氣設備和電池組的應用壽命。功率跟蹤策略一般在串聯式混合動力車中較為常見。為對功率跟蹤控制策略和恒溫器控制策略的應用缺陷進行克服，并提升動力汽車燃油經濟實惠性，混合恒溫器控制策略應運而生[5]。

2.1.2 模糊規則的能量控制策略

該控制策略實則是確定規則控制策略的拓展和延伸，實踐過程中，常將人們的推斷和意識進行整合，并以此為基礎提供出系統化描述。如此便可有效避免確定規則控制策略在應用過程中，對精準數學模型過于依賴的問題。目前，在混聯式混合動力汽車合串聯式混合動力汽車中，該混合管理策略應用十分廣泛。

從某種程度上來看，模糊規則是由相關人員結合以往的實踐經驗制定出來，由此也決定了其無法具備良好的控制性能。為了更好的提升排放性能和燃油經濟性。一般可將蜂群算法、粒子群優化法、遺傳算法等等應用其中。但上述所有的程序都是建立在規定行駛循環基礎上。為提升模糊規則能量控制策略的適應性和魯棒性，一般可在控制策略中應用自適應神經模糊推理系統[6]。

2.2 最優能量控制策略

2.2.1 全局優化控制

該控制策略在具體應用過程中，對于駕駛循環的依賴程度較高。主要是將特定工況下的排放性能和燃油經濟性最優化作為發展目標。另外，相比于規則控制策略，全局優化控制的運算量更大，盡管運算程序較為復雜，且預見性較查，但其依然是研究內容最多的控制策略。為對上述問題進行解決，一般可從以下幾方面入手：第一，轉化能量管理問題為非線性優化問題，同時也可稱之為“最佳控制問題”，實踐中可通過動態化的方式加以解決。第二，對規則控制策略的相關參數進行優化，可實現能量管理問題到參數優化問題的轉變，同時也可將其稱之為“靜態優化問題”，實踐中可通過靜態化的方式加以解決[7]。

2.2.2 瞬時優化控制策略

該方式在具體實踐中，可確保發動機一直處于最優化工作曲線上，之后再特定的工況之下，對混合動力汽車的整體目標進行優化。最為常見的優化目標包括功率損失、名義油耗等等。其中，最為常見的瞬時優化控制策略包括功率損失最小法、燃油消耗最少法等等，前者的主要目標是為了實現油耗控制的最優化。

2.3 能量控制策略發展前景

現存的控制策略在具體實踐的過程中，經常會受到駕駛循環的限制和影響。工況預測和工況識別是提升控制性能的關鍵性手段。預測算法和工況識別會對控制策略計算量進行增加，同時也會產生一系列不確定的干擾因素。為此，高效、簡單的預測算法和工況識別是今后的能量控制策略發展的重要方向。

此外，在目前的很多控制策略中，基本都是將燃油經濟性的實現作為主要目標，很少有控制策略能夠兼顧到車輛的操控性能和排放性能。而這也是能量控制策略今后發展的主要方向。

3 結語

綜上所述，在目前的混合動力汽車中，串聯式混合動力系統并不常見，應用最多的要屬插電式混合動力系統。但相比之下，復合式混合動力系統和混聯式動力系統的發展情景最為廣闊。預測算法和工況識別在優化控制策略方面具有著十分重要的現實意義。在今后的研究工作中，在對控制策略進行優化的同時，還應提升對車輛電池組壽命、操縱性等因素的重視程度。