陳德海，曹威鋒，付長勝

（江西理工大學(xué)電氣工程與自動化學(xué)院，江西贛州341000）

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混聯(lián)式混合動力汽車驅(qū)動系統(tǒng)工作狀態(tài)控制研究

陳德海，曹威鋒，付長勝

（江西理工大學(xué)電氣工程與自動化學(xué)院，江西贛州341000）

通過分析混聯(lián)式混合動力汽車?yán)硐牍ぷ髂Ｊ降目刂?，提出了一種新型的汽車驅(qū)動系統(tǒng)工作模式的控制方法——模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制.采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自適應(yīng)的控制汽車驅(qū)動模式工作狀態(tài)的切換，能夠節(jié)能減排，提高發(fā)動機的動力.利用Matlab/Simulink建立模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型，仿真實驗結(jié)果表明，該控制方法達到了預(yù)期的目的，具有較好的效果.

混聯(lián)式混合動力汽車；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；汽車驅(qū)動系統(tǒng)工作模式；汽車工作狀態(tài)切換控制；動力控制策略；Matlab/Simulink仿真

0 引言

混合動力汽車是在同一輛汽車上同時配備電力驅(qū)動系統(tǒng)和輔助動力單元系統(tǒng).根據(jù)不同結(jié)構(gòu)可以分為串聯(lián)式混合動力汽車、并聯(lián)式混合動力汽車和混聯(lián)式混合動力汽車.串聯(lián)式混合動力汽車是通過發(fā)電機將發(fā)動機的機械能轉(zhuǎn)化為電能，一部分電能帶動電動機來驅(qū)動汽車，另一部分電能給蓄電池充電，蓄電池放電也可以帶動電動機工作來驅(qū)動汽車，汽車直接通過電能來控制汽車的運行，適用于車輛的頻繁起步及中低速運行，但是機械能和電能之間的轉(zhuǎn)化導(dǎo)致了較大的能量損失.并聯(lián)式混合動力汽車可以工作在三種模式下：發(fā)動機單獨驅(qū)動、蓄電池單獨驅(qū)動及二者共同驅(qū)動，能夠得到電力的輔助，降低了排放和燃油消耗，多用于加速和中高車速，而且能夠利用再生制動，控制電動機轉(zhuǎn)化為發(fā)電機狀態(tài)給蓄電池充電，但蓄電池沒電

時，不能通過發(fā)動機給蓄電池充電.混聯(lián)式混合動力汽車[1]主要具備5種工作狀態(tài)：發(fā)動機單獨驅(qū)動汽車、蓄電池單獨驅(qū)動汽車、發(fā)動機和蓄電池共同驅(qū)動汽車、發(fā)動機將機械能通過發(fā)電機轉(zhuǎn)化為電能給蓄電池充電以及發(fā)動機將機械能通過發(fā)電機轉(zhuǎn)化為電能帶動電動機驅(qū)動汽車.混聯(lián)式混合動力汽車的最大的優(yōu)點就是能夠根據(jù)實際的工況實現(xiàn)對能量合理的管理，對能量合理的管理表現(xiàn)在能夠根據(jù)實際的工況通過控制器自適應(yīng)的切換驅(qū)動系統(tǒng)的工作模式，使得驅(qū)動系統(tǒng)工作在最理想的工作狀態(tài)，從而使得汽車節(jié)能減排，改善汽車的動力性，實現(xiàn)良好的經(jīng)濟性.

1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略

模糊控制借鑒人的思維模式，采用模糊的語言和模糊推理控制規(guī)則算法，達到控制的目的，應(yīng)用簡單方便.但模糊控制缺乏自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)性，使得被控對象的控制精度不高.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模擬人的神經(jīng)系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)，具有良好的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)性和非線性能力，可以精確的控制被控對象，能夠很好的克服模糊控制的不足.模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的優(yōu)點，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備模糊控制和處理數(shù)據(jù)信息的能力，充分體現(xiàn)了控制系統(tǒng)的智能特性.

混聯(lián)式混合動力驅(qū)動系統(tǒng)包括：發(fā)動機的驅(qū)動系統(tǒng)、電動機的驅(qū)動系統(tǒng)和電池驅(qū)動系統(tǒng).混聯(lián)式混合動力車驅(qū)動系統(tǒng)具有以下5種工作狀態(tài)[2]：①發(fā)動機關(guān)閉，強制充電；②發(fā)電機發(fā)電帶動電動機來驅(qū)動汽車，并且要求發(fā)電機給電池充電；③發(fā)動機關(guān)閉，電池帶動電動機單獨給汽車提供動力；④發(fā)動機單獨給汽車提供動力；⑤發(fā)動機與電池帶動電動機一起給汽車提供動力.由于實際的工況信息很難獲取，只能通過傳感器來了解工況信息.在此通過傳感器獲取蓄電池的電量、車速和加速踏板的行程的變化率作為輸入，錄屬函數(shù)采用高斯函數(shù)，運用模糊規(guī)則推理，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)整參數(shù)，歸一清晰化后，輸出得到整車所需的轉(zhuǎn)矩，從而控制驅(qū)動系統(tǒng)的工作模式.

2 驅(qū)動系統(tǒng)工作狀態(tài)切換控制模型建立

汽車在行駛的過程中實時路況不得而知，只能借助踏板和車速的信息來了解汽車要行駛的趨勢和意圖.模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)這些已知信息，通過自適應(yīng)自學(xué)習(xí)算法進行處理，使得輸出的轉(zhuǎn)矩符合要求，根據(jù)汽車所需要的轉(zhuǎn)矩，通過這些信息通知控制系統(tǒng)控制發(fā)動機和電池及電動機的工作狀態(tài)，從而有效達到汽車的行駛所需的狀態(tài)，其動力驅(qū)動程序[3]如圖1.

圖1 汽車驅(qū)動控制框圖

2.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)模型

該系統(tǒng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用基于Mandeni模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)如圖2所示.此模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖有5層：輸入層、模糊化層、模糊規(guī)則層、去模糊層、輸出層[4].

1）輸入層.將節(jié)點與輸入向量直接相連接，然后歸一化處理，得到一個新的輸入向量，論域全變換成[0,1].

圖2 基于Mamdani模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

2）模糊化層.該層的每一個節(jié)點均代表一個模糊語言，如非?？?、快、中、慢、非常慢等.本層將輸入分量計算為屬于各模糊語言集合.錄屬函數(shù)采用高斯函：

i=1,2,3，…，n;j=1,2,3，…，mi;n是輸入向量的維數(shù)，mi是xi模糊分割的個數(shù)；cij和δij分別表示錄屬函數(shù)的的中心值和寬度.

3）模糊推理層.運用模糊規(guī)則進行推理，每一個節(jié)點代表一個模糊規(guī)則，然后計算出每條規(guī)則的適用度.一共有m=m1*m2…m3條模糊規(guī)則.

4）去模糊層.即清晰化的過程，將模糊語言變成相應(yīng)論域的精確值.

5）輸出層.將連接權(quán)值與適用度相乘再整體求和得到一個輸出值.

該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖的工作過程為：傳感器將所獲取的車速、電池的電量和加速踏板的行程的變化率作為輸入層的輸入信息，輸入層得到輸入數(shù)據(jù)后將其模糊化（計算各輸入分量屬于各語言變量值模糊集合的錄屬度函數(shù)），然后根據(jù)模糊控制規(guī)則推理計算，最后得到輸出的值[5].網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點參數(shù)的權(quán)值采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用反向調(diào)整各層（先調(diào)整輸出最后調(diào)整層輸入層）的權(quán)值，使得總誤差的平方和最小的算法.

2.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本的數(shù)據(jù)，采用梯度搜素技術(shù)[6]即多層網(wǎng)絡(luò)運行BP學(xué)習(xí)算法時，包括了正向和反向傳播兩個階段.在正向傳播中，輸入信息從輸入層經(jīng)隱含層傳向輸出層（正向傳播），若是輸出層得到期望的輸出，則學(xué)習(xí)算法結(jié)束；如果輸出層得不到期望的輸出，調(diào)整各層連接權(quán)值及高斯函數(shù)的中心值和寬度，使得誤差的平方和最小.其權(quán)值及中心值和寬度的調(diào)整步驟如下.

1）誤差平方和計算．模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的總和誤差為:

式（1）中e為誤差的平方和的一半；yi為實際輸出值；ti為期望輸出值；p為輸入向量的維數(shù).

2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的調(diào)整[7]．神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值調(diào)整公式為:

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運用以上學(xué)習(xí)算法，可以輕松快捷的修正權(quán)值和模糊控制的參數(shù)，使得輸出滿足要求.

3 混聯(lián)式混合動力汽車驅(qū)動系統(tǒng)工作模式切換的實現(xiàn)

3.1 模糊規(guī)則表的制定

根據(jù)實際情況將電池的電量分為5個模糊子集分別為：電量嚴(yán)重不足NB（負(fù)很大）、電量不足NS（負(fù)中）、一般ZO（零）、電量充足PS（正中）、電量非常充足PB（正很大）.在NB集合內(nèi)電量嚴(yán)重不足，強制充電；在NS集合內(nèi)，電池電量不足，主動請求充電，但不允許輸出；在ZO集合內(nèi)，電池電量一般，可以輸出，也可以充電；在PS集合內(nèi)，電量充足，主動充電完成，允許輸出電能，也可以回收制動能量；在PB集合內(nèi)，禁止充電.

由于模糊規(guī)則計算滿足結(jié)合律和交換律，為了得出三維圖，可以先計算車速和加速踏板的行程的變化率合成為駕駛員所需轉(zhuǎn)矩.將車速和加速踏板的行程的變化率也都分為5個模糊子集，統(tǒng)一采用模糊語言：NB NS ZO PS PB.其模糊規(guī)則[9]如表1.

通過表1得到了駕駛員所需轉(zhuǎn)矩模糊子集.再利用蓄電池的電量和駕駛員所需的轉(zhuǎn)矩來合成混聯(lián)式混合動力發(fā)動機的驅(qū)動系統(tǒng)所需要輸出的力矩.將電池電量（SOC）和駕駛員所需轉(zhuǎn)矩也分割為5個模糊子集，其模糊規(guī)則如表2.

表1 車速和加速踏板行程合成駕駛員所需轉(zhuǎn)矩模糊規(guī)則

表2 SOC和駕駛員所需的轉(zhuǎn)矩合成的汽車輸出驅(qū)動力的模糊規(guī)則

3.2 驅(qū)動系統(tǒng)工作狀態(tài)的切換

根據(jù)表2將發(fā)動機的輸出力矩分為5個模糊子集，而汽車的驅(qū)動系統(tǒng)也被分為5種工作狀態(tài)，現(xiàn)在將其一一對應(yīng)起來[10－11].神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器輸出，在NB模糊子集內(nèi)，要求發(fā)動機關(guān)閉，強制充電；在NS模糊子集內(nèi)，發(fā)動機給發(fā)電機發(fā)電帶動電動機來驅(qū)動汽車，而且發(fā)電機發(fā)電給蓄電池充電；在ZO模糊子集內(nèi)，發(fā)動機關(guān)閉，電池單獨給汽車提供動力；在PS模糊子集內(nèi)，電池驅(qū)動電動機系統(tǒng)關(guān)閉，發(fā)動機單獨給汽車提供動力；在PB模糊子集內(nèi)，發(fā)動機與蓄電池共同給汽車提供動力.

4 實驗結(jié)果仿真

采用Matlab/Simulink[12-13]里面的ANFIS仿真并建立發(fā)動機模型，ANFIS能夠優(yōu)化錄屬度函數(shù)，調(diào)整中心值和寬度，而且能調(diào)整連接權(quán)值，使系統(tǒng)的誤差平方和最小.其發(fā)動機的參數(shù)為：4缸順序工作，16個氣門，最大扭矩：83 N·m（3000~3500 r/min），最大功率：38.5 kW（5200 r/min），壓縮比：9.4：1，點火提前角：6±2°，排量：1.0 L，氣缸直徑：65.5 mm，活塞行程：78 mm，冷卻方式：水冷，燃料供給：多點順

序電控供給，標(biāo)定轉(zhuǎn)速：6000 r/min、控制方式：電子控制.利用已有的數(shù)據(jù)訓(xùn)練車速、加速踏板的行程變化率、電池的電量、駕駛員所需轉(zhuǎn)矩及發(fā)動機輸出驅(qū)動力矩(該數(shù)據(jù)都是經(jīng)過歸一化后處理，因此數(shù)據(jù)不用加入單位)，得到了訓(xùn)練后他們的錄屬函數(shù)以及調(diào)整好了權(quán)值，得到了訓(xùn)練好的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).利用訓(xùn)練好的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將數(shù)據(jù)輸入得到了網(wǎng)絡(luò)輸出，計算出了相對誤差，仿真結(jié)果如表3和表4.結(jié)果表明，該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能將誤差基本上控制在5%以內(nèi)，不會影響發(fā)動機、電動機以及發(fā)電機的工作模式的切換，該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的控制效果.

表3 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制駕駛員所需轉(zhuǎn)矩的結(jié)果

表4 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制發(fā)動機輸出驅(qū)動力矩的結(jié)果

圖3 發(fā)動機的輸入?yún)?shù)與時間的關(guān)系

根據(jù)電池電量、車速和加速踏板行程的變化率（如圖3），最后得到了駕駛員所需轉(zhuǎn)矩三維MAP圖（如圖4），以及所需的發(fā)動機輸出驅(qū)動力矩的三維MAP圖（如圖5）.再根據(jù)所得的驅(qū)動力矩，得到

其發(fā)動機工作的模糊子集，根據(jù)驅(qū)動系統(tǒng)的曲線一一對應(yīng)關(guān)系，得到發(fā)動機、電動機及發(fā)電機的工作模式.

圖4 駕駛員所需轉(zhuǎn)矩的三維立體截圖

圖5 發(fā)動機輸出驅(qū)動力矩三維圖

5 結(jié)論

文中根據(jù)工況信息車速、加速踏板的變化率及蓄電池的電量，采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制發(fā)動機輸出驅(qū)動力矩，從而得到了發(fā)動機的工作模式，在保證了汽車的安全性和汽車穩(wěn)定性的同時，達到了節(jié)能減排的目的.利用不同的工況信息使得汽車工作在不同的工作模式下．在城市工況下，經(jīng)常低速和頻繁起步行駛，通過模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，使得汽車盡量采用電能驅(qū)動，能夠很好的節(jié)能和保護環(huán)境；在高速工況下，汽車需要較大的力矩時，經(jīng)過模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，可以采用電能和發(fā)動機同時驅(qū)動的工作模式，從而保證良好的動力性.采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制汽車的工作模式，具有較好的智能特性，為以后的汽車的智能化提供一種參考.

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Work state of vehicle driving system switch of split hybrid electric vehicle based on the fuzzy neural control method

CHEN Dehai,CAO Weifeng,FU Changsheng
(School of Electrical Engineering and Automation，Jiangxi University of Science and Technology,Ganzhou 341000,China)

A new control method for work state of vehicle driving system named the fuzzy neural control method is proposed based on analyzing the switch about work pattern of vehicle driving system of split hybrid electric vehicle(PSHEV).Using fuzzy neural network control method is able to control the work pattern of driving system adaptively,save energy,reduce emission and improve engine power.The fuzzy neural control model is built by Matlab/Simulink.Simulation results show that this method has good effects.

series-parallel electric vehicle;the fuzzy neural network;work state of vehicle driving system; work state switch of vehicle;control strategy of driving;Matlab/anfis simulation.

TP29

A

2014-05-20

陳德海（1978-），男,副教授,主要從事天然氣汽車電控裝置、天然氣儲供系統(tǒng)、混合動力汽車等方面的研究,E-mail:13414569@qq.com.

2095-3046（2014）05-0056-06

10.13265/j.cnki.jxlgdxxb.2014.05.011