隗寒冰，何義團，李 軍，鄧 濤

(重慶交通大學機電與汽車工程學院，重慶400074)

0 引言

控制策略和電池、電機一起構成了混合動力汽車開發(fā)的3大關鍵技術［1］。控制策略的優(yōu)劣直接決定了整車性能，因此控制策略的相關研究也是混合動力汽車(Hybrid Electric Vehicle，HEV)領域內研究范圍最廣、程度最深的技術之一?；旌蟿恿ζ嚳刂撇呗缘难芯糠秶菑尼槍μ囟ür的靜態(tài)優(yōu)化發(fā)展到通過對實際行駛工況進行辨識、預測以對控制策略在隨機道路條件下的在線調節(jié)和動態(tài)優(yōu)化;研究的重點從穩(wěn)態(tài)工況下的燃油經濟性單目標優(yōu)化發(fā)展到考慮各種瞬態(tài)工況和復雜環(huán)境下對各個部件性能影響的燃油經濟性、排放和動力源之間協調控制的綜合控制。

筆者對現有混合動力汽車控制策略進行了歸納和分析，指出了當前混合動力汽車控制策略研究的局限性。在此基礎之上，提出未來需要進一步研究的發(fā)展方向，為后續(xù)的研究工作指明思路，避免了研究工作的重復。

1 混合動力汽車燃油經濟性控制

1.1 規(guī)則控制策略

規(guī)則控制策略的基本思想是根據發(fā)動機效率MAP圖將發(fā)動機工作區(qū)域劃分為高負荷、中負荷和中低負荷區(qū)，結合駕駛員油門踏板開度和開度變化率判斷當前需求功率對應的發(fā)動機工作區(qū)域。如果需求功率處于發(fā)動機高負荷區(qū)域，則將發(fā)動機控制在高效率工作區(qū)域，不足的動力由電動機提供;如果處于中負荷區(qū)域則動力由發(fā)動機單獨提供;如果處于中低負荷區(qū)域則進入純電動模式或行車充電模式?；诖怂枷耄鯌c年，等［2］將發(fā)動機最優(yōu)工作曲線與電動機最優(yōu)工作曲線聯合定義為廣義最優(yōu)工作曲線，以廣義最優(yōu)曲線作為劃分工作區(qū)域的依據。胡明輝，等［3］基于發(fā)動機最優(yōu)工作曲線，考慮電池充放電效率、CVT效率和電動機工作效率，從整個傳動系統(tǒng)效率出發(fā)劃分發(fā)動機工作區(qū)域，作為劃分混合動力系統(tǒng)工作模式依據。秦大同，等［4］對各個工作模式下的系統(tǒng)最優(yōu)效率進行離線計算，根據離線計算結果提出SOC閥值、發(fā)動機充電曲線和發(fā)動機關閉曲線共3個參數的模式切換規(guī)則。類似的研究還有N.Jalil，等［5］針對串聯混合動力系統(tǒng)中開發(fā)的開關式控制策略和功率跟隨式控制策略。

規(guī)則控制策略算法較為簡單，易于在對實時性要求較高的嵌入式系統(tǒng)中實現，且具有較好的魯棒性。但從最優(yōu)控制理論上講，規(guī)則控制策略不能實現能量最優(yōu)分配;規(guī)則控制策略針對特定工況開發(fā)，移植性較差，規(guī)則不能自適應工況的動態(tài)變化。

1.2 瞬時優(yōu)化控制策略

瞬時優(yōu)化控制策略有“等效燃油消耗最少”法(Equivalent Consumption Minimization Strategies，ECMS)和“功率損失最小”法兩種方法。兩種方法優(yōu)化的出發(fā)點不同，但基本原理類似，都是建立發(fā)動機油耗與蓄電池過去或者未來消耗電量之間的聯系，將等效油耗定義為發(fā)動機實際油耗和與電池耗電量折算的油耗之和，再對每瞬時的等效油耗求最小值。

一般認為瞬時油耗算法是由 S.Delprat，等［6］和G.Paganelli，等［7］提出?；舅枷胧菑哪繕撕瘮抵械挠秃呐c荷電狀態(tài)SOC之間的關系出發(fā)，采用等效油耗的辦法，取控制變量為發(fā)動機和電動機轉矩，引入松弛量，將不等式約束轉化為等式約束，將約束條件下最優(yōu)計算轉化為無約束優(yōu)化問題。J.P.Gao，等［8］比較了ECMS、功率跟隨控制、開關式控制和動態(tài)規(guī)劃，指出開關控制能夠優(yōu)化發(fā)動機工作區(qū)域，功率跟隨控制能夠減少電池充放電頻次，而ECMS能對發(fā)動機工作效率和電池的充放電進行綜合優(yōu)化。

1.3 全局優(yōu)化控制策略

從最優(yōu)控制理論的角度分析，混合動力汽車在整個工況內的能量管理可以理解為單步、多階段的決策問題，其實質上是一個全局優(yōu)化問題，目標函數的瞬時最優(yōu)解并不等于全局最優(yōu)解。求解全局優(yōu)化問題的數學方法有動態(tài)規(guī)劃算法(Dynamig Programming，DP)和龐特里亞金極小值原理(Pontryagin Minimal Principle，PMP)。

應用動態(tài)規(guī)劃算法求解以油耗為單目標的全局優(yōu)化問題的研究已經非常普遍。如張炳力，等［9］采用離散動態(tài)規(guī)劃法對并聯式混合動力燃油經濟性最優(yōu)目標函數進行了仿真計算。歐陽易時，等［10］分析了動態(tài)規(guī)劃算法求解最優(yōu)目標函數解的性能指標，該指標融入了電池(電機)輸出功率和整車需求功率，能夠表示燃油消耗和荷電狀態(tài)變化量之間的物理關系。

動態(tài)規(guī)劃算法是根據Bellman最優(yōu)原則將狀態(tài)變量離散后逆向求解，需要預知整個時間段內的車速，而這點在工程實際中難以實現?？紤]到該問題，Lin Chanchiao ，等［11］和 L.Johannesson，等［12］根據駕駛員的駕駛行為只與當前和未來有關而與過去無關的特點，采用隨機動態(tài)規(guī)劃算法(又稱馬爾可夫鏈)對混合動力汽車能量管理策略進行優(yōu)化。

應用動態(tài)規(guī)劃算法的另外一個難點是計算量較大。為解決該問題，浦金歡，等［13］通過限制最優(yōu)搜索區(qū)域的方法減少計算量;Y.Bin等［14］對數學模型進行簡化，采用功率分配率作為控制變量以降低控制維度;Lin Chanchiao，等［15］采取的方法是根據動態(tài)規(guī)劃離線計算的結果，如發(fā)動機和電動機工況點分布等，采用線性回歸方法歸納出可以應用于實時控制的規(guī)則。

另外一種求解全局最優(yōu)控制問題的數學方法是從古典變分法引申而來的龐特里亞金極小值原理。它克服了古典變分法不能對控制變量和目標函數受約束的泛函求極值的缺陷。特定循環(huán)工況下的混合動力汽車性能最優(yōu)控制問題都可以認為是時變、非線性、末端固定、控制變量受約束的最優(yōu)控制問題。

以極小值原理為理論依據對混合動力汽車燃油經濟性最優(yōu)控制問題進行求解具有計算量相對DP較小、適用于實時控制、滿足全局最優(yōu)要求等優(yōu)點，所以這方面的研究成果也已有很多。L.Serrao，等［16］深入研究了ECMS和PMP方法在理論上的區(qū)別和聯系，并基于極小值原理對ECMS求解析解。P.Tulpule，等［17］在制定 Plug-in 混合動力汽車等效油耗目標函數時，考慮了外接電源價格、電池壽命和充電方便程度等外部條件。J.Lescot，等［18］在建立Hamilton函數時考慮了發(fā)動機冷卻液溫度對發(fā)動機油耗的影響，當狀態(tài)變量中增加了冷卻液溫度這一時變量時，將時間和油耗的最優(yōu)控制轉化為油耗最優(yōu)控制問題，確定了冷卻液溫度上升所需的油耗與驅動車輛所需油耗之間的等效關系。

1.4 基于工況自適應的路況預測控制策略

以上3種類型的控制策略開發(fā)都是針對某一典型工況進行。這些典型工況是對實際交通特征進行概率統(tǒng)計分析后提取特征參數獲取的，與實際工況往往存在著較大差異。這種差異會導致所開發(fā)的控制策略并不能使車輛在實際行駛時的性能達到最優(yōu)，駕駛員的駕駛習慣也會影響到控制效果。為解決特定工況與實際道路不一致導致的車輛運行性能下降的問題，根據歷史行駛信息提取特征參數，并結合GPS/ITS(Intelligent Traffic System)對未來路況進行判斷和預測，以提高實時控制策略對路況和駕駛員風格的“自適應”能力，這已經成為目前研究的熱點。

S.L.Jeon，等［19］統(tǒng)計了能夠反映典型循環(huán)工況的24種特征參數，根據這24種特征參數將所有實際路況歸納為6種典型工況。控制器利用Hammin神經網絡對車輛在運行時的特征參數進行辨識，以確定當前所對應的工況，然后根據神經網絡的辨識結果來修正控制策略參數。莊繼暉，等［20］采用類似辦法，提取出15種典型特征參數，用SOM神經網絡將純電動汽車運行時采集到的數據進行運動學片段的聚類分析，得到適用于開發(fā)純電動汽車控制策略的3種典型工況，為電動汽車基于道路行駛工況控制策略的自適應優(yōu)化提供更為可靠和有效的基礎數據。這一類研究的主要思想是只依據歷史車速和路況信息，計算量相對較少，但是對路況預測的準確度不夠，得到的解也非全局最優(yōu)解。

為克服確定性動態(tài)規(guī)劃算法只能針對特定工況進行優(yōu)化的缺陷，S.J.Moura［21］將駕駛員的功率輸入作為隨機輸入，對駕駛員的加速、制動、減速等進行概率預測，采用隨機動態(tài)規(guī)劃算法對隨機功率輸入條件下的能量管理進行全局優(yōu)化，另外還對燃油價格和電能價格之間的不同比值對目標函數優(yōu)化結果、控制策略的影響進行分析。Gong Qiuming，等［22］采用K均質聚類算法對從實際行駛工況數據中提取的特征參數進行聚類分析，根據聚類分析結果和不同駕駛風格對ECMS中的拉格朗日系數進行在線調節(jié)。這一類研究主要是依靠過去和現在路況信息對油耗和電池SOC之間的等效系數即目標函數中的拉格朗格日系數進行閉環(huán)修正。

M.Koot，等［23］依靠歷史和現在的路況信息，將預測控制理論應用到混合動力汽車蓄電池充放電控制中。A.Sciarretta，等［24］系統(tǒng)分析了 ECMS 策略中等效系數λ對控制策略及整車性能的影響，針對不同工況下等效系數λ隨時間變化的問題，提出一種計算等效系數的概率轉移算法。J.M.Park，等［25］通過在PSAT軟件中建立動力學模型進行仿真計算，得到了在11個標準工況中的控制參數，從歷史車速和道路信息中提取14種特征參數來預測前方車速和道路擁擠條件，并引用M.Koot的方法，對系數λ和發(fā)動機燃油消耗率與電池充放電功率之間的二次函數關系式系數進行PID反饋調節(jié)，最后還對歷史數據時間長度和預測時間長度對預測精度的影響進行了對比分析。這一類研究的主要思想是結合歷史車速、路況信息，預測當前駕駛員的功率需求，對控制策略中的參數進行閉環(huán)修正，以反映工況和駕駛員風格對控制策略的影響。

C.Manzie，等［26］基于發(fā)動機轉矩一定時油耗隨轉速線性上升的簡化條件，假設駕駛員無超車而只有理性跟車行為，通過ITS和車載雷達提供40 s內的車速信息來預測前方車速，研究了在傳統(tǒng)汽車和HEV上利用ITS和車載網絡通信技術提供的車流量、車速信息來對車速進行智能控制。Gong Qiuming，等［27］借助ITS對車速進行預測時考慮了快速路進出口交通流，將車速簡化為三角形函數，采用人工神經網絡預測車速三角形函數的形狀參數，在得到預測車速后采用分段DP算法來得到控制軌跡，即車輛起動時對整個工況執(zhí)行宏觀DP求解，車輛進行到實際分段工況后為微觀DP求解。Gong Qiuming［28］還針對Plug-in混合動力系統(tǒng)采用外接電網充電、在每個循環(huán)工況末端電池均處于SOC下限的特點，采用DP算法對能量管理進行全局優(yōu)化。

這一類研究的主要思想是借助于車載GPS系統(tǒng)和ITS提供的交通流信息來預測道路狀況，在預知前方道路工況的條件下再采用DP算法得到全局最優(yōu)解。根據實時道路條件對控制策略進行反饋控制，是道路預測能量管理的最高等級。

2 混合動力汽車動力協調控制

混合動力汽車由于其結構的特殊性，兩個動力源在模式切換過程中存在動力突變而造成沖擊，這將影響乘坐舒適性。隨著對混合動力總成控制系統(tǒng)研究的深入，動力源耦合過程中的協調控制問題受到越來越多的關注。A.Kimura，等［29］針對行星排式功率耦合機構的結構特點和電機響應速度快的優(yōu)點，在TOYOTA普銳斯車型上成功解決了該協調問題，但該方法很難其他混合動力系統(tǒng)上推廣應用。童毅［30］基于發(fā)動機開環(huán)控制和電動機轉矩閉環(huán)控制思想，提出了通用性較強的驅動轉矩比例控制方法。羅禹貢，等［31］基于模型匹配控制方法，開展了對雙驅動電動機結構的協調控制硬件在環(huán)仿真研究。古艷春，等［32］建立了包含能量管理和協調控制的分層控制系統(tǒng)。楊陽［33］對制動工況下的壓力協調控制策略進行了研究。彭棟，等［34］采用模糊控制邏輯對液壓制動力矩和能量回收制動力矩進行動態(tài)協調控制進行了相關研究。趙峰，等［35］基于動態(tài)協調控制思想建立了混合動力汽車牽引力分層控制體系，上層采用基于動態(tài)滑模的整車期望總驅動轉矩制定策略;中間層采用基于低通濾波的發(fā)動機目標轉矩計算方法和基于模型匹配2自由度控制的動態(tài)協調控制策略，底層采用基于動態(tài)補償的混合動力汽車牽引力控制策略。

怠速起停是混合動力汽車的一種特殊工作模式，在城市工況下可以節(jié)省10%的燃油，在城市工況下怠速起停也更頻繁［36-37］。與傳統(tǒng)發(fā)動機采用起動電機邊拖邊點火的起動方式不同，混合動力汽車由大功率電動機起動，噴油器在800 r/m以上才開始點火，起動過程縮短，轉矩波動也更加明顯，因此研究起停階段的振動、噪聲對舒適性的影響便尤為重要［38］。通過電動機的起動扭矩可以協調控制動力源的動力輸出，有助于降低怠速啟停、模式切換時的振動，改善駕乘舒適性。如李紅朋，等［39］對發(fā)動機起動過程的阻力特性進行了分析，建立了ISG電機-發(fā)動機的綜合控制模型，提出了ISG電機驅動控制策略，進行了發(fā)動機起動過程中的動力學仿真分析。M.Canova，等［40］針對裝備 BSG(belted starter/alternator)的1.9 L高壓共軌柴油機混合動力系統(tǒng)，建立怠速起停動力學模型，分析其高頻扭矩和轉速波動;根據動力學模型設計了二階前饋控制器對發(fā)動機進行閉環(huán)控制，以降低發(fā)動機起動和怠速時的波動。

3 混合動力汽車排放控制

過去普遍認為汽車油耗降低必然也會降低排放水平。隨著排放法規(guī)的日益嚴格和相關研究的不斷深入，人們認識到油耗和排放之間并非簡單的一一對應關系，尤其是低溫冷起動工況時油耗和排放的多目標均衡控制更為復雜。

混合動力汽車發(fā)動機起動速度更高，時間更短，瞬態(tài)特征也更加明顯。由于缺乏適用于開發(fā)控制策略的發(fā)動機瞬態(tài)排放模型，目前對于混合動力汽車起動-停機過程排放特性的研究僅限于實驗研究［41-43］，對混合動力汽車排放性能控制策略的研究主要體現在依據發(fā)動機轉速、轉矩和發(fā)動機排氣管出口排放這3者之間的穩(wěn)態(tài)插值表，結合油耗和排放進行多目標優(yōu)化的控制策略研究。如 N.A.Kheir，等［44］建立了以油耗和排放為多目標優(yōu)化的模糊邏輯控制器，將目標函數分別定義為油耗、HC、CO和NOx排放，將發(fā)動機工作點控制在每一種目標函數對應的高效區(qū)域來優(yōu)化穩(wěn)態(tài)運行時的整車性能。K.Dongsuk，等［45］考慮了電池 SOC 和三元催化器溫度，采用DP算法對冷起動工況下的發(fā)動機油耗和排放多目標函數進行離線優(yōu)化，并對DP求解的結果進行線性回歸，歸納出可應用于實時控制的策略。

4 結論

綜合國內外關于混合動力電動汽車控制策略的研究現狀，對其進行歸納和分析，可以得出以下結論：

1)目前對混合動力汽車燃油經濟性最優(yōu)或者動力傳動系統(tǒng)效率最大為控制目標的研究已經較為普遍，對以油耗和排放、尤其是三元催化器起燃前冷起動階段的油耗和排放綜合控制的理論研究尚處于初始階段。

2)綜合考慮低溫條件對電池充放電特性以及對發(fā)動機油耗和排放的影響，研究如何優(yōu)化控制策略以降低低溫環(huán)境下的油耗和排放綜合水平等方面的相關研究還較少報道。

5 研究方向

綜合上述分析，筆者認為，下一步的研究工作可以在以下幾個方面開展：

1)研究發(fā)動機熱管理、蓄電池熱管理系統(tǒng)與混合動力汽車能量管理的集成控制策略。

目前對混合動力汽車油耗和瞬態(tài)排放控制策略的研究僅僅考慮了催化器溫度對排放的影響，而沒有考慮發(fā)動機冷卻液溫度和蓄電池溫度的影響。而發(fā)動機冷卻液溫度對整車油耗和排放有著直接影響，蓄電池溫度也與蓄電池SOC即整車等效燃油消耗密切相關，尤其是在寒冷的環(huán)境里，由于電池充放電能力降低，混合動力汽車動力性、燃油經濟性、排放性能和純電動行駛里程等性能下降。關于這方面的研究目前缺乏深入的理論建模分析，僅以實驗為主［46］?？紤]電池溫度、電池壽命、模式切換時的平順性以及各部件的可靠性等因素，整體分析、系統(tǒng)優(yōu)化以油耗和排放為多目標的能量管理策略，研究發(fā)動機熱管理、蓄電池熱管理與混合動力汽車能量管理的集成控制策略，對于滿足日趨嚴格的排放法規(guī)具有重要的現實意義，是值得進一步研究的方向。

2)從“人-車-路”閉環(huán)系統(tǒng)角度研究混合動力汽車路況自適應能量管理策略。

利用ITS智能交通系統(tǒng)和車載GPS技術提供的相關信息，結合微觀交通流理論，建立駕駛員跟車和變道行為特征模型來預測汽車在未來路段的運行狀態(tài)，從而提高混合動力汽車能量管理策略對復雜環(huán)境和駕駛風格的自適應能力，進一步降低混合動力汽車在實際運行工況下的油耗和排放水平，這也是非常值得關注的研究領域。

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