一種新型PHEV模糊控制能量管理策略研究

劉 波，吳暉彤，陳 翀

（1.四川交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院汽車工程系，四川 成都 611130；2.西華大學(xué)汽車與交通學(xué)院，四川 成都 610039）

1 引言

新能源汽車的快速發(fā)展是全球應(yīng)對能源和環(huán)境問題作出的選擇，新能源汽車主要包括純電動汽車、插電式混合動力汽車、增程式混合電動汽車、燃料電池汽車［1-3］。插電式混合動力電動汽車可以解決當下純電動汽車行駛距離較短以及基礎(chǔ)充電設(shè)施不足的問題［4］，良好的動力性能、燃油經(jīng)濟性能和排放，使其理所當然成為目前介于傳統(tǒng)燃油車輛和純電動車輛之間的最佳選擇。

設(shè)計一套有效的能量匹配和管理控制策略，減少不必要的損耗，最大限度地發(fā)揮插電式混合動力汽車的優(yōu)勢，一直是混合動力汽車領(lǐng)域的研究熱點。文獻［5］以電池荷電狀態(tài)和能量轉(zhuǎn)換效率為依據(jù)制定出車輛控制策略；文獻［6］在能量管理策略中運用DP算法；文獻［7］采用QP算法優(yōu)化燃油經(jīng)濟性；文獻［8］從工作效率出發(fā)，對比混合動力電動汽車最佳工作曲線進行研究，設(shè)計一種有效的控制策略來提高燃油經(jīng)濟性和改善排放。

目前很多關(guān)于控制方面的研究停留在基于標準工況亦或是標準工況的組合工況來計算和分析，和車輛實際使用情況差距較大，不能實現(xiàn)很好的控制；采用基于龐特里庫金原理的等效最小能耗計算方法，雖然可以進行精確的計算［9］，但需要很長的計算時間，整車商用性差；且未有考慮動力電池SOC變化給實車控制帶來的影響以及很少考慮電池使用的老化過程［10］，只是單純考慮電池能量消耗而忽略了其來源根本，沒有很好的切合實現(xiàn)新能源的初衷。這里設(shè)計了一個綜合車輛行駛速度、需求功率和荷電狀態(tài)的聯(lián)合控制系統(tǒng)，依據(jù)ICE和電機效率MAP建立發(fā)動機和電機模型，依據(jù)車輛受力建立車輛動力學(xué)模型，設(shè)計動力匹配規(guī)則，基于真實道路情況設(shè)計一套改進模糊控制規(guī)則，綜合考慮動力電池SOC變化帶來的影響，對邊界因子進行控制，聯(lián)立Amesim 和MATLAB∕Simulink搭建插電式混合動力汽車和控制器計算機仿真模型，計算不同SOC初始值情況下的系統(tǒng)能耗和SOC變化情況。

2 插電式混合動力汽車

設(shè)計一套有效的控制系統(tǒng)并基于仿真平臺驗證，本節(jié)設(shè)計了插電式混合動力汽車的結(jié)構(gòu)，如圖1所示。同時，建立了發(fā)動機模型、電機模型、電池模型和車輛動力學(xué)模型。

圖1 插電式混合動力汽車結(jié)構(gòu)Fig.1 Construction of PHEV

2.1 插電式混合動力汽車結(jié)構(gòu)

插電式混合動力汽車結(jié)構(gòu)，如圖1所示。動力源組成主要包括動力電池組、發(fā)動機、兩個獨立電機A和B、齒輪傳動機構(gòu)和聯(lián)動開關(guān)。該車型采用了四種操作模式：（1）純電模式，聯(lián)動開關(guān)C閉合，2#電機通過齒輪傳動機構(gòu)單獨驅(qū)動車輛；（2）串聯(lián)混合動力模式，聯(lián)動開關(guān)A閉合，發(fā)動機和電機A工作；（3）并聯(lián)混合動力模式，即油電混合（HEV）模式，聯(lián)動開關(guān)B和C閉合，發(fā)動機和電機B平行輸出動力；（4）制動∕能量回收模式，此時由發(fā)動機或發(fā)動機連同電機B工作，電機A對動力電池組進行充電。

2.2 發(fā)動機模型

式中：Tε—發(fā)動機輸出扭矩；ωε—發(fā)動機轉(zhuǎn)速；τε—發(fā)動機時間常數(shù)；s—拉氏變換；be—有效燃油消耗率；f（ωε，be）—發(fā)動機轉(zhuǎn)矩。

由于ICE工作情況的復(fù)雜性，影響因素多，依據(jù)特性圖建立計算機模型，發(fā)動機油耗MAP，如圖2所示。

圖2 發(fā)動機油耗MAPFig.2 MAP of Engine Fuel Consumption

2.3 電機模型

電機可隨工況變化采用電動機或發(fā)電機模式，電機功率如下：

式中：PE—電機功率；TE—電機轉(zhuǎn)矩；ωE—電機轉(zhuǎn)速；ηE—電機效率。

電動機的情況，如式（2）所示。發(fā)電機的情況，如式（3）所示。

電機運行效率MAP，如圖3、圖4所示。

圖3 電機A運行效率MAPFig.3 Operating Efficiency MAP of Motor A

圖4 電機B運行效率MAPFig.4 Operating Efficiency MAP of Motor B

圖5 模糊控制器結(jié)構(gòu)Fig.5 Fuzzy Controller Structure

圖6 模糊控制量隸屬函數(shù)Fig.6 Membership Function of Fuzzy Control Variables

圖7 模糊控制器輸出曲線Fig.7 Output Curve of Fuzzy Controller

2.4 電池模型

電池內(nèi)部電流：

式中：E—電源電動勢；I—電流；R—內(nèi)阻；P—電池功率；SOC—電荷狀態(tài)；t—時間；SOCinf—SOC初始值；η—充放電效率；C—電池容量；U—輸出電壓。

2.5 車輛動力學(xué)模型

表1 整車參數(shù)Tab.1 Specifications of PHEV Model

車輛動力學(xué)模型建立涉及牽引力、滾動阻力、坡度阻力、空氣阻力和加速阻力等［11］。

式中：M—車輛質(zhì)量；V—車輛行駛速度；Ft—牽引力；Ff—滾動阻力；Fi—坡度阻力；Fw—空氣阻力；Fj—加速阻力；f—摩擦系數(shù)；Cd—風阻系數(shù)；g—重心加速度；θ—離去角；ρ—空氣密度；A—風阻面積；ɑ—車輛加速度。

3 車輛控制系統(tǒng)設(shè)計

依據(jù)插電式混合動力汽車結(jié)構(gòu)，使用Amesim 和MATLAB∕Simulink 搭建發(fā)動機、電機、電池組、齒輪傳動系統(tǒng)和控制器系統(tǒng)，在NEDC工況下進行仿真測試。

3.1 PHEV控制模式

PHEV的設(shè)計理念是在盡量不降低動力電池壽命前提下，盡最大可能發(fā)揮電動機的功用，減少燃油消耗。應(yīng)用電機轉(zhuǎn)速范圍較寬，低速高矩的特點，可以在實際行車過程當中減少車輛因發(fā)動機頻繁啟停帶來的燃油消耗和污染物排放，發(fā)動機工作在高效區(qū)域；同時，發(fā)動機在最佳時機介入，既可保證最大扭矩和功率輸出，又能保證動力電池充放電在合理區(qū)域以減少對電池的傷害。

基于以上思考，設(shè)計一套合理且清晰的控制策略便成為能量管理的重點。主要包括：在車速較低，扭矩較大，剛起步時采用電機B純電驅(qū)動模式，聯(lián)動開關(guān)B斷開，發(fā)動機不工作；在低速巡航階段，參考當前SOC選擇采用純電或者發(fā)動機和電機A串聯(lián)混合動力方式；加速過程采用發(fā)動機和電機B的混合動力驅(qū)動模式；當車速穩(wěn)定后根據(jù)需求力矩大小考慮選擇純電模式或者油電混合模式；制動階段采用能量回收模式。具體工作模式，如表2所示。

表2 工作模式Tab.2 Operating Modes

3.2 模糊控制器設(shè)計

車輛行駛過程中，由于受到實時交通情況、行駛路徑、駕駛員意圖等多種因素影響。在傳統(tǒng)控制領(lǐng)域中，獲取到的動態(tài)信息越多，建立被控對象系統(tǒng)動態(tài)模型的難度就越大，很難實現(xiàn)預(yù)期的控制效果。采用模糊控制則可實現(xiàn)在無精確模型前提下對目標的有效控制［12］。

3.3 NEDC工況下仿真

這里選取具有代表性的汽車經(jīng)濟型、排放性測試循環(huán)標準工況（NEDC），對比分析三種控制策略下（即CD-CS、ECMS 和FC）發(fā)動機燃油消耗和動力電池SOC變化情況。采用模糊控制（FC）的燃油消耗量優(yōu)于CD-CS策略，與瞬時等效油耗最低控制策略相近，如圖8所示。SOC變化情況在FC控制策略下，變化趨勢更為平緩，且沒有過早的進入CS階段，終值鎖定在（0.3～0.4）之間，很大程度上延長了動力電池的使用壽命。FC控制策略電池能量利用率相比其它兩種策略不高，沒有最大限度的應(yīng)用電池能量。

圖8 能量消耗Fig.8 Energy Consumption

圖9 不同控制策略SOC曲線Fig.9 SOC Curve of Different Control Strategies

4 基于里程的SOC閥值控制

我們的目標是最大限度的使用電能，依據(jù)經(jīng)驗將SOC的預(yù)設(shè)值定在了（0.9～0.3）之間，但是我們實際情況卻不盡相同。基于目前的電力基礎(chǔ)設(shè)施和個體意愿來看，初始SOC值很大差別。一方面，它與未來出行里程有關(guān)；另一方面，基于行駛里程數(shù)與初始SOC的不同，必將對進入CS的時間節(jié)點產(chǎn)生影響。因此，分析它們之間的關(guān)系，采用變化值代替預(yù)設(shè)值顯得十分必要。

4.1 電池SOC初始值與行駛里程

假設(shè)動力電池續(xù)航里程為60KM，出行里程如果在動力電池續(xù)航里程內(nèi)，則可以采用純電動，這也正好與NEDC工況下仿真情況相符。可以通過查表法確定不同SOC初始值情況下的續(xù)航里程，出行里程通過百度地圖或者平時行程的均值決定。

從圖10～圖12可以看出，出行里程相同，發(fā)動機參與工作閥值CC設(shè)置越高，剩余電量越多，電池能量利用率越低，油耗越高。對比圖10～圖12，行駛里程越長，理想工作狀態(tài)需要發(fā)動機參與工作的時機更早，閥值設(shè)置應(yīng)更高。

圖10 續(xù)航里程下不同CC值SOC曲線Fig.10 SOC Curve of Different CC Values Under Range

圖11 2倍續(xù)航里程不同CC值SOC曲線Fig.11 SOC Curve of Different CC Values for Twice the Range

圖12 3倍續(xù)航里程不同CC值SOC曲線Fig.12 SOC Curve of Different CC Values for 3 times Range

4.2 CC閥值模型

由圖10～圖12可以得出CC優(yōu)化值，建立CC閥值模型，如圖13所示。

圖13 不同里程CC優(yōu)化值Fig.13 CC Optimization Value of Different Mileage

式中：CC—控制閥值；S—車輛行駛距離；S0—初始純電續(xù)航里程。

4.3 不同初始值仿真

為了驗證管理策略的有效性，在不同SOC初始值情況下，也就是不同初始純電續(xù)航里程下進行仿真分析，如圖14所示。可以看出SOC值開始均下降較快，繼而變化平緩，在行程終點時到達預(yù)設(shè)值附近，基本沒有CS階段，動力電池使用率高且不易造成傷害，滿足設(shè)計要求。

圖14 初始值為0.9、0.7、0.5時SOC曲線Fig.14 SOC Curve with Initial Values of 0.9，0.7 and 0.5

5 試驗與仿真

采集實際路況數(shù)據(jù)用于控制系統(tǒng)性能驗證，選取工作日正常上下班路程，參照GB∕T 19753-2021《輕型混合動力電動汽車能量消耗量試驗方法》選項1（即電量消耗模式）規(guī)定的測試規(guī)程進行，路試設(shè)備為D-BOX。

5.1 真實道路數(shù)據(jù)采集

由于實際行駛路況與NDEC 標準工況之間仍不盡相同，因此，為了更好的驗證該控制策略的有效性，采取路試的方式獲取真實路況數(shù)據(jù)進行仿真。

路試車速采樣，初始電量0.8，對動力電池SOC和控制系統(tǒng)能耗進行仿真分析結(jié)果，如圖15～圖17所示。

圖15 驅(qū)動模式Fig.15 Drive Mode

5.2 仿真結(jié)果

從圖15可以看出和驅(qū)動模式切換一致，圖16可以看出車輛速度趨近預(yù)設(shè)值，圖17可以看出SOC變化滿足設(shè)計要求。對比三種控制策略的百公里油耗分別為2.312L、2.152L和2.123L，電量利用率分別為97.6%、99.1%和97.1%，如表4所示。綜合圖15～圖20和表4可看出，采用的控制策略和系統(tǒng)設(shè)計是有效的，可實現(xiàn)不同SOC初始值情況和實際出行工況下PHEV動力系統(tǒng)能量的有效管理，從而達到降耗的目的。

表4 動力系統(tǒng)能耗Tab.4 Energy Consumption of the System

圖16 車輛速度Fig.16 Vehicle Speed

圖17 SOC曲線Fig.17 SOC Surve

圖18 發(fā)動機工作效率MAPFig.18 Engine Efficiency MAP

圖20 電機B工作效率MAPFig.20 Efficiency MAP of Motor B

6 結(jié)語

建立了一個基于實際工況和控制規(guī)則的插電式混合動力汽車模型。（1）設(shè)計了基于模糊控制方式的插電式混合動力汽車控制系統(tǒng)和策略，證明是有效的；（2）通過仿真分析得出SOC初始值以及行駛距離對CC閥值的影響，建立閥值模型，并應(yīng)用到控制系統(tǒng)模型當中；（3）結(jié)合SOC初始值，對比分析不同控制策略下系統(tǒng)能耗和SOC 變化情況。結(jié)果表明，設(shè)計的控制策略與傳統(tǒng)CDCS、瞬時等效最低燃油消耗策略相比，能量消耗優(yōu)于CD-CS 策略，與瞬時等效最低燃油消耗策略相近；動力電池SOC呈線性下降，末尾少部分進入CS階段，終止于下限值，電池能量得到了充分應(yīng)用，且電池不會過早進入CS階段，發(fā)動機亦不會頻繁啟停，對電池和發(fā)動機本身都起到很好的保護作用；（4）對實際工況進行采樣，發(fā)動機能量消耗以及動力電池SOC變化情況進行仿真分析，驗證本控制系統(tǒng)及控制策略的有效性；（5）本篇只是基于特定的一種真實工況進行分析，隨著通信技術(shù)的發(fā)展和成熟，特別是大數(shù)據(jù)、智能網(wǎng)聯(lián)越來越多的應(yīng)用于車輛駕駛，對PHEV的優(yōu)化控制將更加完善。此外，國家十四五規(guī)劃的全面鋪開，基礎(chǔ)充電設(shè)施的完善，以及融合天氣、溫度環(huán)境等因素，未來PHEV的能耗優(yōu)勢和適用性會得以更好的體現(xiàn)。