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        基于模糊邏輯的HEV再生制動(dòng)能量回收的研究

        2011-08-01 05:39:26張丹紅周加洋蘇義鑫
        關(guān)鍵詞:力矩摩擦分配

        張丹紅,周加洋,蘇義鑫

        (武漢理工大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院,湖北 武漢 430070)

        汽車行駛過(guò)程中速度變化較大,經(jīng)常需要減速制動(dòng),可回收利用的制動(dòng)能量是非常多的。傳統(tǒng)汽車在制動(dòng)過(guò)程中,汽車的動(dòng)能或勢(shì)能通過(guò)制動(dòng)器的摩擦轉(zhuǎn)化為熱能而耗散掉,浪費(fèi)了大量的制動(dòng)能量。而混合動(dòng)力電動(dòng)車是燃油(氣)發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力與電動(dòng)機(jī)動(dòng)力兩種動(dòng)力的組合,當(dāng)電子制動(dòng)系統(tǒng)得到制動(dòng)信號(hào)時(shí),電機(jī)處于發(fā)電機(jī)狀態(tài),這樣可以使相當(dāng)一部分的動(dòng)能轉(zhuǎn)化為電能[1],這一過(guò)程稱為混合動(dòng)力電動(dòng)汽車的再生制動(dòng)。

        在以往的制動(dòng)能量回收的研究中,比較常見(jiàn)的再生制動(dòng)能量回收策略有前、后輪理想制動(dòng)力分配策略,前、后輪制動(dòng)力比例分配策略,最優(yōu)能量回收策略[2-4]。這些控制策略能實(shí)現(xiàn)一定的能量回收,但沒(méi)能充分發(fā)揮電機(jī)的再生制動(dòng)特性。

        在保證制動(dòng)安全性和舒適性的前提下,采用模糊邏輯的策略,在車輛制動(dòng)過(guò)程中,使再生制動(dòng)力矩和摩擦制動(dòng)力矩合理分配,始終保持最佳的比例,同時(shí)盡可能多地發(fā)揮電機(jī)的再生制動(dòng)特性,以便將更多的動(dòng)能轉(zhuǎn)化為電能儲(chǔ)存在電池裝置中,這樣既可以節(jié)約能源,提高混合動(dòng)力電動(dòng)汽車的行駛里程;同時(shí)還可以耗費(fèi)較少的燃油,減少有害氣體的排放,有良好的環(huán)保作用。

        1 制動(dòng)力矩分配及影響制動(dòng)的因素

        1.1 制動(dòng)力矩分配

        并不是所有的制動(dòng)能量都可回收。在混合動(dòng)力電動(dòng)汽車上,只有驅(qū)動(dòng)軸上的制動(dòng)能量可沿著與之相連接的驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)傳送至儲(chǔ)能裝置。當(dāng)車的驅(qū)動(dòng)輪在前輪,車輛制動(dòng)時(shí),為保證制動(dòng)的安全性和舒適性,摩擦制動(dòng)力矩必須起作用,即前輪要有再生制動(dòng)力矩和摩擦制動(dòng)力矩,而后輪僅有摩擦制動(dòng)力矩。車輪上制動(dòng)力矩的分配如圖1所示。

        圖1 車輪上制動(dòng)力矩的分配

        在制動(dòng)過(guò)程中,當(dāng)電池儲(chǔ)能裝置完全被充滿電時(shí),再生制動(dòng)系統(tǒng)就不再起作用,只有摩擦制動(dòng)起作用以保證制動(dòng)過(guò)程的順利進(jìn)行。此外在制動(dòng)過(guò)程中,必須保證駕駛員具有舒適性和安全性,與傳統(tǒng)汽車制動(dòng)時(shí)的感覺(jué)一樣,摩擦制動(dòng)力矩的參與是必不可少的。因此,制動(dòng)力矩的合理分配是很關(guān)鍵的。采取模糊邏輯的策略,使電子制動(dòng)控制系統(tǒng)合理地分配再生制動(dòng)力矩和摩擦制動(dòng)力矩,使兩者始終保持最佳的比例。

        1.2 影響再生制動(dòng)能量回收的關(guān)鍵因素

        (1)行駛工況。不同行駛工況,HEV(hybrid-electrie vehicle)制動(dòng)出現(xiàn)的頻率不同。

        (2)制動(dòng)安全性要求。當(dāng)電機(jī)提供的再生制動(dòng)力矩不能滿足車輛制動(dòng)力矩的要求時(shí),應(yīng)通過(guò)制動(dòng)控制器立即讓機(jī)械摩擦制動(dòng)參與制動(dòng)。

        (3)驅(qū)動(dòng)型式。制動(dòng)時(shí),并不是所有車輪上的制動(dòng)能量都可回收,只有驅(qū)動(dòng)輪上的部分制動(dòng)能量能被回收[5]。

        (4)電機(jī)類型。再生制動(dòng)對(duì)電機(jī)的扭矩特性要求與驅(qū)動(dòng)時(shí)對(duì)電機(jī)的動(dòng)力特性要求相同。

        (5)電池的SOC。SOC是描述電池剩余電量占額定電量的百分比,是描述電池充電狀態(tài)的一個(gè)重要參數(shù)。當(dāng)儲(chǔ)能器被充滿電或者充電電流過(guò)大時(shí),無(wú)法回收制動(dòng)能量。

        2 模糊控制器的設(shè)計(jì)

        2.1 模糊語(yǔ)言變量的選取

        采用Sugeno模糊推理模型,即T-S型模糊推理系統(tǒng),輸出變量為常系數(shù),可以直接推動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)。

        模糊輸出變量為k,表示實(shí)際再生制動(dòng)力矩占制動(dòng)請(qǐng)求總力矩的比例。

        根據(jù)上述影響再生制動(dòng)能量回收的幾個(gè)因素,選取電池SOC作為模糊輸入變量之一。如果SOC值過(guò)大,再生制動(dòng)部分起的作用就會(huì)較小;而SOC值過(guò)小,再生制動(dòng)部分起的作用就會(huì)較大,因此SOC是影響再生制動(dòng)能量回收的關(guān)鍵因素[6]。

        此外,電機(jī)作為制動(dòng)過(guò)程中的關(guān)鍵部件,在制動(dòng)過(guò)程中處于發(fā)電狀態(tài)時(shí),其能提供的最大制動(dòng)力矩是定值,即一定類型、一定功率的電機(jī)能提供的最大制動(dòng)力矩是定值。因此選取模糊輸入變量為T=Treq-Tmax,Treq為制動(dòng)請(qǐng)求的總力矩(Treq的大小隨著不同的制動(dòng)情況而變化),Tmax為電機(jī)能提供的最大制動(dòng)力矩(Tmax為常量),該變量涉及到電機(jī)的再生制動(dòng)力矩,能更好地利用電機(jī)的再生制動(dòng)特性。

        因此,選取的模糊輸入變量為:電池SOC、T。根據(jù)這兩個(gè)模糊輸入變量和輸出變量制定模糊規(guī)則,使車輛制動(dòng)時(shí)能最大限度地發(fā)揮電機(jī)能量回收的特性。

        在已有的研究中,選取制動(dòng)時(shí)的車速、減速度以及制動(dòng)強(qiáng)度的大小作為模糊輸入變量,能實(shí)現(xiàn)一定的能量回收[7-10],但沒(méi)有考慮到影響再生制動(dòng)能量回收的關(guān)鍵因素,即電機(jī)的再生制動(dòng)力矩,不能充分發(fā)揮電機(jī)的再生制動(dòng)特性。筆者選取的模糊輸入變量,考慮了電機(jī)能提供的最大再生制動(dòng)力矩,抓住了影響再生制動(dòng)能量回收的關(guān)鍵要素。

        2.2 輸入變量的隸屬度函數(shù)選取

        輸入變量T的隸屬度函數(shù)如圖2所示。

        圖2 T的隸屬度函數(shù)

        圖2中,T的模糊論域?yàn)閇-100,100],模糊集為{NB(負(fù)大),NS(負(fù)小),Z(零),PS(正小),PB(正大)}。

        輸入變量SOC的隸屬度函數(shù)如圖3所示。

        圖3 SOC的隸屬度函數(shù)

        圖3中,SOC的模糊論域?yàn)閇0,1],模糊集為{L(小),M(中),B(大)}。

        輸出變量常系數(shù)k的值為{0.20,0.30,0.40,0.45,0.50,0.60,0.70,0.80},這些值是根據(jù)系統(tǒng)的大量輸入輸出測(cè)試數(shù)據(jù)以及實(shí)踐積累的數(shù)據(jù),通過(guò)辨識(shí)方法得到的。

        2.3 模糊邏輯控制規(guī)則

        采取 if x1is A1and x2is A2,then u=k的形式。模糊規(guī)則表如表1所示。

        表1 模糊規(guī)則表

        3 模糊邏輯策略模型的建立

        在Matlab/Simulink環(huán)境下搭建的模糊邏輯策略模型,如圖4所示。

        其中:Treq為制動(dòng)所需的總力矩;Tmax為電機(jī)能提供的最大制動(dòng)力矩;T=Treq-Tmax;SOC為電池剩余電量占額定容量的比值;T、SOC為模糊控制器的輸入變量;k為模糊控制器的輸出變量;Treg-brake為制動(dòng)過(guò)程中實(shí)際分配的再生制動(dòng)力矩;Tfri-brake為分配的摩擦制動(dòng)力矩。

        圖4 模糊邏輯策略模型

        4 控制策略的仿真和分析比較

        在ADVISOR仿真環(huán)境中有已經(jīng)搭建好的混合動(dòng)力電動(dòng)汽車的部件模型,以及部件的參數(shù)設(shè)置。將圖4的模糊邏輯策略模型嵌入到ADVISOR軟件仿真環(huán)境中。

        主要仿真參數(shù)為:選擇的混合動(dòng)力電動(dòng)汽車為并聯(lián)型,車質(zhì)量為656 kg,發(fā)動(dòng)機(jī)的最大功率為41 kW,電機(jī)類型為永磁同步電機(jī),額定功率為58 kW,能提供的最大力矩為400 N·m,儲(chǔ)能裝置為鉛酸蓄電池,額定容量為25 Ah。

        仿真設(shè)定電池SOC的初始值為0.500,初始車速為50 km/h,制動(dòng)減速至0,仿真觀察電池SOC的變化曲線,選擇CYC_UDDS工況來(lái)進(jìn)行仿真分析。CYC_UDDS工況在估算車的性能時(shí)被廣泛采用,在研究車輛的制動(dòng)性能以及HEV的再生制動(dòng)能量回收時(shí)也被廣泛使用。因此,選用CYC_UDDS工況。

        圖5為ADVISOR中原有的再生制動(dòng)能量回收策略(比例制動(dòng)策略,由車速來(lái)分配再生制動(dòng)力矩和摩擦制動(dòng)力矩)的SOC變化曲線,圖6為模糊邏輯策略的再生制動(dòng)能量回收的SOC變化曲線。

        圖5 ADVISOR中原有的再生制動(dòng)能量回收策略的SOC變化曲線

        圖6 模糊邏輯策略的再生制動(dòng)能量回收的SOC變化曲線

        由以上兩條SOC仿真曲線可知,制動(dòng)減速過(guò)程中,ADVISOR中原有的再生制動(dòng)能量回收策略的SOC值由初始值0.500升到0.585;模糊控制策略的再生制動(dòng)能量回收的SOC值由初始值0.500升到0.610。對(duì)比可知,所給出的模糊邏輯策略能回收更多的能量。

        5 結(jié)論

        HEV再生制動(dòng)回收的電能可以減少燃油的使用,節(jié)約能源,提高汽車行駛里程,減少有害氣體的排放,有良好的環(huán)保作用;還可以減少機(jī)械剎車系統(tǒng)的損耗,提高整車能量的使用效率。因此,再生制動(dòng)能量回收是混合動(dòng)力電動(dòng)汽車一個(gè)極其重要的研究方向。采取的模糊邏輯策略,在保證制動(dòng)安全性和舒適性的前提下,合理地分配再生制動(dòng)力矩和摩擦制動(dòng)力矩,最大限度地發(fā)揮電機(jī)的再生制動(dòng)特性,盡可能多地回收車輛制動(dòng)時(shí)的能量。由以上兩條仿真曲線知,給出的模糊邏輯策略能更好地實(shí)現(xiàn)能量回收。

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