混合動力電動汽車能量管理策略研究

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摘要:能量管理策略是混聯(lián)式混合動力電動汽車的重要研究與設(shè)計內(nèi)容之一。文章介紹了混合動力控制系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)和控制原理，建立了系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，優(yōu)化了整車能量管理策略；根據(jù)整車性能要求設(shè)計了電驅(qū)動系統(tǒng)相關(guān)參數(shù)，基于Matlab/Simulink軟件平臺建立了仿真模型，進(jìn)行了仿真試驗及結(jié)果分析。試驗結(jié)果表明：基于模糊邏輯的能量管理策略實現(xiàn)了較好的控制效果，提升了整車的動力性、經(jīng)濟(jì)性和平穩(wěn)性。

關(guān)鍵詞:混聯(lián)式混合動力電動汽車；能量管理策略；模糊邏輯；仿真

混合動力電動汽車是目前國內(nèi)外市場上最常見的一種新能源汽車類型[1]。與其他類型的新能源汽車比較，混合動力電動汽車的關(guān)鍵技術(shù)比較成熟、經(jīng)濟(jì)性較好。但是，由于混合動力電動汽車同時配備發(fā)動機和電力驅(qū)動系統(tǒng)，整車結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，控制技術(shù)要求較高。能量管理系統(tǒng)是新能源汽車整車控制的核心部分，能量管理策略是混合動力電動汽車研究的關(guān)鍵問題[2]。由于能量管理系統(tǒng)研發(fā)成本較高，為提高可靠性并降低研發(fā)成本，研究人員多利用計算機仿真技術(shù)輔助設(shè)計，調(diào)整模型參數(shù)計算各種條件下的仿真結(jié)果，以獲得最優(yōu)的設(shè)置參數(shù)。目前，國內(nèi)研究人員較多利用Matlab/Simulink軟件進(jìn)行新能源汽車相關(guān)仿真研究。例如，黎永鍵等利用Matlab軟件開發(fā)了純電動汽車整車控制器仿真平臺，并應(yīng)用于控制策略的優(yōu)化和測試[3]。周振響利用Simulink軟件進(jìn)行混合動力電動汽車建模仿真測試，通過仿真試驗研究電驅(qū)動系統(tǒng)動態(tài)特性[4]。本文研究混聯(lián)式混合動力電動汽車能量控制策略，構(gòu)建能量管理系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，設(shè)計并推算各子系統(tǒng)參數(shù)，基于Matlab/Simulink平臺設(shè)計仿真軟件并進(jìn)行試驗。

1混合動力控制系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型

1.1混合動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

按照發(fā)動機和電動機的結(jié)構(gòu)關(guān)系，混合動力系統(tǒng)可分為串聯(lián)式、并聯(lián)式和混聯(lián)式[5]。其中，混聯(lián)式混合動力系統(tǒng)應(yīng)用最為廣泛，應(yīng)用實例包括普銳斯、凱美瑞等混合動力電動汽車車型。本文以豐田混合動力系統(tǒng)THS（ToyotaHybridSystem）為參照，其結(jié)構(gòu)如圖1所示。系統(tǒng)組成包括：發(fā)動機及控制器、動力蓄電池組及電源管理器、驅(qū)動電機及電機控制器、整車控制器、傳感器信號、傳動系統(tǒng)等[6]。THS系統(tǒng)主要部件作用介紹如下：MG1（發(fā)電機）和MG2（電動機）均為永磁電機，其產(chǎn)生的轉(zhuǎn)矩可用于與電流相匹配的所有用途，而轉(zhuǎn)速由交流電的頻率控制。變頻器將HV蓄電池的高壓直流電轉(zhuǎn)換為三相交流電來驅(qū)動MG1和MG2。電機控制器、發(fā)動機控制器、電源系統(tǒng)等電控單元由整車控制器控制。此外，變頻器將用于電流控制的信息傳輸?shù)秸嚳刂破鳌?/p>

1.2混合動力系統(tǒng)控制原理分析

混聯(lián)式混合動力電動汽車控制系統(tǒng)整體框架如圖2所示。整車控制器接收加速踏板傳感器和換擋桿位置傳感器信號，以判斷駕駛員的駕駛意圖，計算判斷整車工況并確定目標(biāo)轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩，發(fā)送指令至發(fā)動機控制器和電機控制器，分別控制發(fā)動機、電動機工作；發(fā)動機和電動機為混聯(lián)關(guān)系，可獨立工作，其輸出轉(zhuǎn)矩經(jīng)過轉(zhuǎn)矩耦合器，通過傳動機構(gòu)輸送至驅(qū)動橋；發(fā)電機由發(fā)動機帶動工作，產(chǎn)生電能并為動力電池組充電[7]。

1.3控制系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型

1.3.1發(fā)動機模型。THS系統(tǒng)同時配備發(fā)動機和電機作為動力源。其中，發(fā)動機為阿特金森循環(huán)發(fā)動機類型。簡化阿特金森循環(huán)發(fā)動機，可列出以下數(shù)學(xué)模型：在某種工況下，以發(fā)動機實際輸出力矩與目標(biāo)力矩的差值為狀態(tài)輸入量，整車控制器調(diào)整電子節(jié)氣門開度位置，保證目標(biāo)轉(zhuǎn)速在規(guī)定范圍內(nèi)?；谏鲜龇治觯l(fā)動機數(shù)學(xué)模型方程式如下式：1000ηt,e(Mgfr+12ρaCDAfV2+Mgi)（1）式中：Pe為發(fā)動機有效功率；M為整車質(zhì)量；fr為滾動阻力系數(shù)；ρa為空氣密度；Af為迎風(fēng)的正面面積；CD為空氣阻力系數(shù)；r為驅(qū)動輪半徑；ηt，ß為電機至驅(qū)動輪傳動效率。1.3.2電機系統(tǒng)模型。THS系統(tǒng)配備電機為永磁同步電機。永磁同步電機可簡化為轉(zhuǎn)子和定子兩部分，定子線圈通三相交流電產(chǎn)生旋轉(zhuǎn)磁場，定子磁場與永磁體的轉(zhuǎn)子相互作用產(chǎn)生電磁力，從而驅(qū)動轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)輸出。根據(jù)文獻(xiàn)，可利用Park坐標(biāo)變換法列出永磁同步電機（d-q軸）的等效動態(tài)電路方程式如下：式中：id和iq為d軸和q軸定子電流；Rs為定子電阻；ωe為電角速度；ϕf為永磁體磁鏈；Ld、Lq分別為d、q軸電感分量。電磁轉(zhuǎn)矩Te可由式（4）計算：1.3.3行星齒輪機構(gòu)模型。行星齒輪機構(gòu)用于電動機和發(fā)動機動力耦合，并實現(xiàn)發(fā)電機正常工作，以保證動力電池組具有持續(xù)電能。行星齒輪機構(gòu)內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖如圖3所示。設(shè)太陽輪轉(zhuǎn)速為ns，齒圈轉(zhuǎn)速為nr，行星架轉(zhuǎn)速為ny，由文獻(xiàn)[12]可知以上關(guān)聯(lián)式為按照以下方法設(shè)計行星齒輪內(nèi)部結(jié)構(gòu)：發(fā)電機連接到太陽輪，驅(qū)動輪連接到齒圈，發(fā)動機連接到行星架。令kys=1+ig，有以下關(guān)系式成立：

2能量管理策略優(yōu)化與設(shè)計

2.1能量管理策略優(yōu)化方法

文獻(xiàn)[8]相關(guān)研究表明，電動汽車能量管理策略主要有基于規(guī)則的能量管理策略、基于成本函數(shù)的能量管理策略等。上述能量管理策略主要缺點是沒有將循環(huán)駕駛、駕駛員駕駛風(fēng)格等作為考慮因素，導(dǎo)致無法保證較長的工作時段最優(yōu)性能。由于混合動力系統(tǒng)的復(fù)雜性，基于準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型的傳統(tǒng)設(shè)計方法具有局限性。相關(guān)研究工作證明，采用模糊集合的模型控制理論設(shè)計電動汽車能量管理策略是可行的。因此，本文引入了一種將循環(huán)模式和模糊邏輯相結(jié)合的能量管理策略：根據(jù)汽車當(dāng)前車速、需求轉(zhuǎn)矩、電池剩余電量、工作環(huán)境等因素，運用模糊邏輯對發(fā)動機和電動機進(jìn)行最優(yōu)功率分配，如圖4所示。

2.2基于模糊邏輯的能量管理策略

2.2.1制定模糊邏輯規(guī)則?；炻?lián)式混合動力系統(tǒng)的控制邏輯示意如圖5所示。電池荷電狀態(tài)（StateOfCharge）記為SOC，其最小值為SOCmin、最大值為SOCmax；車速記為V，其最小值為Vmin、最大值為Vmax；加速度記為a，其最大值為amax、最小值為amin。根據(jù)車速、加速度和荷電狀態(tài)同時決定控制策略，各種工況下控制策略如下：1）低速區(qū)域（車速V<Vmin）。當(dāng)SOC<SOCmin，動力電池組不輸出電能，控制器指令發(fā)動機以經(jīng)濟(jì)模式運行，并通過驅(qū)動發(fā)電機向電池組充電；當(dāng)SOCmin<SOC<SOCmax，發(fā)動機和電動機共同產(chǎn)生車輛運行所需力矩；當(dāng)SOC>SOCmax，發(fā)動機停止運轉(zhuǎn)，進(jìn)入電動機單機驅(qū)動模式，即由電動機提供車輛運行所需的力矩。2）中等速度區(qū)域（Vmin<V<Vmax）。當(dāng)SOCmin<SOC<SOCmax，行星齒輪機構(gòu)的太陽輪被固定在車梁上，發(fā)動機和電動機按照并聯(lián)方式運行，同時輸出功率并通過耦合器傳遞到車輪以驅(qū)動汽車。3）加速和全負(fù)荷工作區(qū)域（V=Vmax，a=amax）。當(dāng)SOC>>SOCmin，發(fā)動機和電動機共同輸出功率，向驅(qū)動輪傳遞功率，此時無需向動力電池組充電；當(dāng)SOC<<SOCmin，發(fā)動機單獨工作，其產(chǎn)生的力矩主要用于驅(qū)動汽車，由發(fā)動機帶動發(fā)電機產(chǎn)生電能并向動力電池組充電。4）制動工況。當(dāng)制動所需功率超過電動機所能提供最大制動能量時，且SOC>SOCmax，電動機提供最大制動能量，剩余部分由機械制動提供；當(dāng)SOC<SOCmax，兩種方式聯(lián)合制動，共同起作用；當(dāng)SOC<SOCmin，只有機械制動起作用，制動時產(chǎn)生的熱能經(jīng)過轉(zhuǎn)化器轉(zhuǎn)化為電能，并以化學(xué)能的形式存儲在動力電池組中。2.2.2建立模糊邏輯規(guī)則表。參考文獻(xiàn)[9]的研究內(nèi)容，利用圖表法建立模糊邏輯規(guī)則如表1所示。

2.3混合動力控制系統(tǒng)參數(shù)設(shè)計

參照凱美瑞混合動力電動汽車車型的相關(guān)參數(shù)，本文設(shè)定汽車基本參數(shù)如下：m=1750kg，SA=2.85m2，CD=0.3，R=0.25m，fr=0.03。2.3.1發(fā)動機參數(shù)設(shè)計圖6a描述了在平坦路面和5%坡度路面上，1500kg車輛的載荷功率與車速的關(guān)系以及電動機輸出特性。由圖可知：在平坦路面上，對應(yīng)于160km/h的車速，需要43kW的功率；在5%坡度路面上，配置四檔和三檔變速器的車輛將分別達(dá)到103km/h和110km/h的最高車速。傳動系統(tǒng)主傳動比為1.3，減速比為3.2。2.3.2電機參數(shù)設(shè)計圖6b描述了在水平良好路面上以及坡度小于5%的路面，車輛由0km/h速度至100km/h的加速時間與電機輸出功率的對應(yīng)關(guān)系。由圖中曲線可知，要求汽車百公里加速時間為12s時，對應(yīng)的電動機功率為75kW左右，該功率可以保證該車可以以60km/h車速在平坦路面和5%坡度的路面定速巡航。因此，本文選擇電動機額定功率為55kW、最大功率為75kW。2.3.3動力蓄電池參數(shù)設(shè)計由規(guī)定的加速性能所確定的電動機最大功率和由恒速確定的動力電池組額定功率，可由式（7）計算[15]：式中：Pbat、Pmotor分別代表蓄電池、電動機功率；ηmotor表示電動機效率。在本設(shè)計中，動力蓄電池的額定功率約為85kW。在行駛循環(huán)中，動力蓄電池的容量計算如下：式中：CE為蓄電池總能量容量；Cp為允許使用的總能量百分?jǐn)?shù)。

3仿真試驗與分析

根據(jù)汽車行駛工況，選擇美國環(huán)境保護(hù)署EPA制訂的城市道路循環(huán)UDDS（UrbanDynamom⁃eterDrivingSchedule）作為試驗循環(huán)工況。通過仿真試驗得到燃油消耗率曲線、荷電狀態(tài)SOC特性線、車速變化曲線以及電機輸出力矩特性線，如圖7所示；UDDS工況下燃油消耗量試驗數(shù)據(jù)統(tǒng)計如表2所示。試驗結(jié)果分析如下：1）從圖7a以及表2可知，發(fā)動機燃油消耗率在41.86~230.23g/kWh區(qū)間變化，當(dāng)發(fā)動機轉(zhuǎn)速達(dá)到4000r/min時，其燃油消耗率達(dá)到最大值，范圍滿足UDDS工況燃油經(jīng)濟(jì)性的要求。2）從圖7b可知，動力電池荷電狀態(tài)SOC初始值為40.3%，在啟動、低速工況下動力電池提供的電能轉(zhuǎn)化為整車動能驅(qū)動車輛，因此下降明顯；在中等負(fù)荷工況下，發(fā)動機開始提供動能，同時向動力電池充電，因此SOC迅速上升，以保證SOC值處于穩(wěn)定狀態(tài)。荷電狀態(tài)SOC值的控制策略使發(fā)動機和動力電池能量消耗處于最優(yōu)水平，以減少車輛在啟動、怠速、低速等工況下能量損耗。3）由圖7c、圖7d可以看出，車輛速度變化范圍為0~90km/s，輸出力矩最大值200Nm。從中可以看出，電機輸出力矩實際值與標(biāo)準(zhǔn)值有高度一致性，魯棒性較強、超調(diào)量較小，較好地解決了傳統(tǒng)控制器存在的轉(zhuǎn)矩、磁鏈脈動較大、逆變器開關(guān)頻率不恒定的問題。

4結(jié)論

1）仿真試驗結(jié)果證明：本文設(shè)計的混合動力電動汽車能量管理模型有較好的動態(tài)響應(yīng)特性、外干擾的魯棒性較強、超調(diào)量較小，因此該模型可用于混合動力電動汽車控制系統(tǒng)的研發(fā)。2）基于模糊控制策略的能量管理算法能解決傳統(tǒng)控制方法存在的轉(zhuǎn)矩、磁鏈脈動較大、逆變器開關(guān)頻率不恒定的問題。

作者:黎永鍵 邱秀麗 陳述官 單位:廣東農(nóng)工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院