基于改進BP算法的混合動力系統(tǒng)分析

范紅梅，李強偉，朱剛賢

（蘇州大學工程訓練中心，江蘇 蘇州 215000）

1 引言

環(huán)境問題促使新能源的利用也隨之受到重視。電池技術(shù)因其能量密度高、噪音低、污染小，不產(chǎn)生氮氧化合物等優(yōu)點，是全球清潔能源開發(fā)利用的主流方向，成為研究的熱點。文獻[1]設(shè)計了由燃料電池、動力電池和超級電容組成的混合系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。文獻[2]采用二等分算法對混合動力系統(tǒng)進行了優(yōu)化。文獻[3]分析了一款混合動力SUV車的經(jīng)濟性。文獻[4]利用元胞遺傳算法優(yōu)化了電機功率和發(fā)動機功率。文獻[5]對一款重型車用混合動力系統(tǒng)進行了參數(shù)匹配。文獻[6]分析了不同結(jié)構(gòu)混合動力系統(tǒng)的特性。牛繼高[7]設(shè)計了一款小型的增程器。綜上分析，研究者多關(guān)注于動力系統(tǒng)的構(gòu)型，而為了提高混合動力系統(tǒng)的節(jié)能效果，需要各個部件都需發(fā)揮到最佳的工作狀態(tài)，因此設(shè)計合理的控制算法則顯得尤為重要。

根據(jù)某重型機械車輛用混合動力系統(tǒng)的工作原理建立了各個部件的動力學模型和一維機液耦合仿真模型。建立了基于改進BP優(yōu)化算法的參數(shù)匹配策略，仿真分析了混合動力系統(tǒng)構(gòu)型及其控制策略的合理性，并測試了系統(tǒng)實際的工作效果，為日后工業(yè)化設(shè)計提供了依據(jù)。

2 混合動力系統(tǒng)

2.1 發(fā)動機模型

發(fā)動機動態(tài)調(diào)速特性數(shù)學模型為[8]：

式中：Med—發(fā)動機動態(tài)輸出轉(zhuǎn)矩；Me—靜態(tài)輸出轉(zhuǎn)矩；Jei—旋轉(zhuǎn)部件的轉(zhuǎn)動慣量之和；ne—曲軸的轉(zhuǎn)速。

其中，虛線為轉(zhuǎn)矩曲線；實線為等油耗率曲線，如圖1所示。從圖1可以看出，當車輛剛啟動時，傳動系統(tǒng)的輸出轉(zhuǎn)矩全部要用于驅(qū)動車輛前進，因此車輛工作點與發(fā)動機的最大轉(zhuǎn)矩點距離較遠，輸出動能的利用率較低，所以工作時的動力經(jīng)濟性不高，油耗率較大。

圖1 萬有特性曲線Fig.1 Million Characteristic Curve

2.2 電池模型

電池工作電流與功率的關(guān)系為[9]：

式中：Ibat—工作電流；Pbat—功率；Uocv—開路電壓；Rbat—電池內(nèi)阻。

根據(jù)安時積分法計算動力電池SOC：

式中：Qbat—動力電池容量；SOCbat,ini—動力電池SOC初始值；ηcolmn—庫侖效率。動力電池效率分為充電效率和放電效率：

該系統(tǒng)采用的動力電池相關(guān)參數(shù)，如表1所示。該型號電池充放電內(nèi)阻與動力電池SOC的關(guān)系，如圖2所示。

圖2 電池充放電特性Fig.2 Battery Charging and Discharge Characteristics

表1 電池參數(shù)Tab.1 Battery Parameters

2.3 電機模型

該系統(tǒng)選用的電機的最大扭矩為2100N·m，最大功率為35 kW，電機的特性曲線，如圖3所示。

圖3 電機特性曲線Fig.3 Motor Characteristic Curve

2.4 混合動力系統(tǒng)仿真模型

利用F-R 算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行改進，可以實現(xiàn)沿共軛方向的全局優(yōu)化，從而解決BP網(wǎng)絡(luò)的局部極值問題，實現(xiàn)對系統(tǒng)更好的控制。迭代格式如下：

式中：xk—迭代權(quán)值；gk—梯度參數(shù)；dk—搜索方向。

在AMESIM軟件中建立了重型機械車輛用混合動力系統(tǒng)的一維仿真模型，如圖4所示。包括動力源裝置和工作裝置，其中工作機構(gòu)的參數(shù)，如表2所示。該系統(tǒng)的控制策略，如圖5所示。

圖4 混合動力系統(tǒng)機液耦合仿真模型Fig.4 Simulation Model of Hybrid System

圖5 控制流程Fig.5 Control Process

表2 工作裝置參數(shù)Tab.2 Operating Device Parameters

3 仿真結(jié)果分析

改進BP網(wǎng)絡(luò)迭結(jié)果，如圖6所示。混合動力系統(tǒng)的動態(tài)特性仿真結(jié)果，如圖7所示。

圖6 改進BP網(wǎng)絡(luò)迭結(jié)果Fig.6 Improves BP Network Overlapping Results

圖7 動態(tài)特性仿真結(jié)果Fig.7 Simulation Results of Dynamic Characteristics

與萬有特性曲線相比，發(fā)動機的工作點已靠近低油耗區(qū)，傳動系統(tǒng)的輸出扭矩點慢慢靠近發(fā)動機的輸出轉(zhuǎn)矩點，發(fā)動機功率點和低油耗區(qū)逐漸趨近并進入重疊區(qū)，所以發(fā)動機與動力耦合器的匹配綜合性能得到了改善，提高整個傳動系統(tǒng)的燃油效率。在車輛工作過程中，動臂油缸大腔壓力在20MPa的較大范圍內(nèi)波動，主要因為此過程液壓系統(tǒng)的壓力達到了液壓系統(tǒng)中安全閥的開啟壓力。貨物舉升過程中由于力矩的變小導致油缸所受的作用力變小，因此油缸內(nèi)部壓力逐漸變小。而小腔壓力在38s出現(xiàn)瞬時突變，原因是液壓缸伸縮量達到了最大，而發(fā)動機繼續(xù)驅(qū)動液壓泵，液壓油繼續(xù)提供壓力，導致系統(tǒng)壓力瞬時變大。整個過程液壓泵的工作壓力與油缸壓力和活塞桿受力的時間變化一致，工作過程中活塞缸承受的最大壓力為3.3×105kN。該系統(tǒng)所配電池的動態(tài)性能仿真結(jié)果，如圖8所示。

圖8 電池性能仿真結(jié)果Fig.8 Simulation Results of Battery Performance

電池的電壓逐漸升高，始終控制在（690～760）V范圍內(nèi)變化，電流的變化趨勢逐漸降低，電容120Ah對應(yīng)于充電速率2C，其被控制在設(shè)計所需的最大充電速率3C內(nèi)，說明控制策略較合理。

得到了動力電池的工作效率Map圖，整個工作過程內(nèi)電池的平均效率為82%，最高為97%，此時對應(yīng)電池的SOC 值始終控制在（50～80）%的高效區(qū)間內(nèi)運行。

4 試驗結(jié)果

為了驗證混合動力系統(tǒng)的節(jié)能效果是否滿足設(shè)計需求，設(shè)計了重型車輛混合動力系統(tǒng)，如圖9所示。

圖9 試驗設(shè)備Fig.9 Test Equipment

測試設(shè)計的混合動力系統(tǒng)和原系統(tǒng)在一個工作循環(huán)內(nèi)的功率、轉(zhuǎn)矩、油耗的實際變化。由圖10（a）的功率曲線可知，（0～33）s，重型機械車輛處于輕載充電狀態(tài)，所以混合動力系統(tǒng)輸出功率比原系統(tǒng)要高。33s后，車輛處于重載工作模式，故混合動力系統(tǒng)的功率輸出比原系統(tǒng)小。通過對比發(fā)現(xiàn)混合動力系統(tǒng)的峰值功率和平均功率都比原系統(tǒng)要低。從圖10（b）轉(zhuǎn)矩曲線看出，混合動力系統(tǒng)的轉(zhuǎn)矩輸出較原系統(tǒng)波動更小，發(fā)動機負荷率在（0.5～0.65）之間，而原系統(tǒng)發(fā)動機負荷率則在（0.4～0.8）之間，輸出轉(zhuǎn)矩整個過程提高了大約22%。

圖10 試驗結(jié)果Fig.10 Test Results

從圖10（c）油耗測試結(jié)果可知，在前40s內(nèi)，兩套系統(tǒng)的油耗量相差較小，這是因為電池的放電量較小的緣故。（40～80）s的區(qū)間內(nèi)是線性關(guān)系，80s以后混合動力系統(tǒng)的節(jié)能效果逐漸放大，在一個工作循環(huán)內(nèi)，混合動力系統(tǒng)耗油約為800g，耗油率為21L/h，原系統(tǒng)耗油980g，耗油率為26L/h，混合動力系統(tǒng)比原系統(tǒng)油耗率低18.5%，所以混合動力系統(tǒng)可以減小油耗，節(jié)約能源。

5 結(jié)論

為了提高大功率重型機械的運行效率、節(jié)約能源，對其混合動力系統(tǒng)進行了研究。建立機-液耦合系統(tǒng)的一維仿真模型，并采用基于F-R的改進BP算法實現(xiàn)了系統(tǒng)的控制，得到如下結(jié)論：

（1）發(fā)動機始終工作負荷率（0.5～0.65）的高效經(jīng)濟區(qū)間上，整個工作過程內(nèi)電池的平均效率為82%，最高為97%，此時電池在SOC 值為（50～80）%的高效區(qū)間內(nèi)運行。

（2）與原系統(tǒng)相比，混合動力系統(tǒng)燃油消耗率降低了18.5%，輸出轉(zhuǎn)矩提高了大約22%，BP改進算法降低了系統(tǒng)的平均功率和峰值功率，增加了輸出轉(zhuǎn)矩及系統(tǒng)穩(wěn)定性。