項(xiàng)宇，蘇建強(qiáng)，劉春光，可榮碩，趙明

（1裝甲兵工程學(xué)院，北京100072；2總裝備部汽車試驗(yàn)場(chǎng)，南京210028）

電傳動(dòng)裝甲車輛電源系統(tǒng)建模與仿真

項(xiàng)宇1，蘇建強(qiáng)1，劉春光1，可榮碩1，趙明2

（1裝甲兵工程學(xué)院，北京100072；2總裝備部汽車試驗(yàn)場(chǎng)，南京210028）

電源系統(tǒng)是電傳動(dòng)裝甲車輛的核心，對(duì)其進(jìn)行建模與仿真研究具有重要意義。電源系統(tǒng)的非線性特性導(dǎo)致了建模困難、模型精度低以及模型實(shí)用性差等難題，針對(duì)不同的部件特性采取不同的方法建立其仿真模型，完成了基于模糊控制的系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化功率分配策略研究。并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了部件和系統(tǒng)兩個(gè)層次的仿真試驗(yàn)，證明所建模型能夠較好地反映電傳動(dòng)車輛電源系統(tǒng)的工作特性。

電傳動(dòng)車輛，電源系統(tǒng)，建模與仿真，功率分配策略

0 引言

電傳動(dòng)具有優(yōu)越的機(jī)動(dòng)性能和靈活的空間布置適應(yīng)性，是未來陸戰(zhàn)平臺(tái)發(fā)展方向之一［1］。電源系統(tǒng)是電傳動(dòng)車輛的動(dòng)力源，其供電質(zhì)量直接影響整車性能［2］。對(duì)車輛電源系統(tǒng)進(jìn)行建模仿真研究，能夠檢驗(yàn)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及參數(shù)設(shè)計(jì)的合理性，進(jìn)行功率分配策略研究，提升系統(tǒng)供電品質(zhì)。

電源系統(tǒng)中的發(fā)動(dòng)機(jī)是大慣性非線性環(huán)節(jié)［3］，且系統(tǒng)功率分配依據(jù)指標(biāo)——?jiǎng)恿﹄姵豐OC易受多種因素影響［4-5］，因此，目前對(duì)電源系統(tǒng)建模并求解非常困難［6-7］，是電傳動(dòng)技術(shù)研究的難點(diǎn)之一。本文針對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)特性提出了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與控制理論相結(jié)合的方法，建立發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)態(tài)仿真模型。通過尋找電池端電壓、電流與SOC值之間的關(guān)系，建立了基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力電池SOC值預(yù)測(cè)模型。同時(shí)完成了發(fā)電機(jī)和超級(jí)電容建模，設(shè)計(jì)了基于SVPWM的整流控制系統(tǒng)。制定了基于模糊控制的電源系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化控制策略，并通過部件級(jí)和系統(tǒng)級(jí)仿真對(duì)部件和系統(tǒng)模型進(jìn)行了驗(yàn)證。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

本文研究對(duì)象結(jié)構(gòu)如下頁(yè)圖1所示。各部件主要參數(shù)如下頁(yè)表1所示。

圖1 電源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

表1 系統(tǒng)各部件直流側(cè)功率

系統(tǒng)以發(fā)動(dòng)機(jī)-發(fā)電機(jī)組（IGPU）為主能量源，以鋰離子動(dòng)力電池和超級(jí)電容作為輔助動(dòng)力源，動(dòng)力電池通過單向DC/DC（放電不控，充電可控）與IGPU輸出匹配，滿足負(fù)載功率需求。直流母線并聯(lián)超級(jí)電容和能耗裝置，利用超級(jí)電容“削峰平谷”，抑制母線電壓波動(dòng)；通過能耗裝置消耗過多能量，保證高壓安全和系統(tǒng)可靠性。

2 關(guān)鍵部件建模

為滿足研究需求，在MATLAB/Simulink環(huán)境下建立了電源系統(tǒng)關(guān)鍵部件模型。

2.1 動(dòng)力電池SOC預(yù)測(cè)建模

對(duì)電池SOC值預(yù)測(cè)方法研究較多［8-10］，而通過尋找電池端電壓、電池電流與SOC值之間的關(guān)系進(jìn)行SOC值實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)是實(shí)用且較為精確的方法。但是在試驗(yàn)中獲得的電池電流、電壓與SOC數(shù)據(jù)組具有很強(qiáng)的非線性，多項(xiàng)式擬合等方法得到的結(jié)果誤差較大，而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有無限逼近能力，因此，采用一個(gè)具有如圖2所示結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)擬合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

在有限訓(xùn)練樣本情況下，為保證BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)精度，采用遺傳算法得到優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)的權(quán)值和閾值，代替網(wǎng)絡(luò)隨機(jī)產(chǎn)生的初始權(quán)值和閾值。遺傳算法按照所選擇的適應(yīng)度函數(shù)并通過遺傳中的選擇、交叉、變異對(duì)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行篩選，最終使適應(yīng)度好的參數(shù)被留下來，反之被淘汰。新的權(quán)值和閾值不僅繼承了上一代的信息，又有了新的變化。通過不斷的“擇優(yōu)棄差”，最終滿足要求，遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序流程如圖3所示。本文以網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差平方作為遺傳算法適應(yīng)度函數(shù)S，若SOC為網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)輸出，SOCd為網(wǎng)絡(luò)期望輸出，則

圖3 遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序流程

在遺傳算法中選取遺傳操作次數(shù)d=20，種群規(guī)模q=10，交叉概率Pc=0.3，變異概率Pm=0.1。使用實(shí)驗(yàn)得到的數(shù)據(jù)對(duì)優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到最優(yōu)個(gè)體適應(yīng)度值變化曲線如圖4所示，隨機(jī)選取100組測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)進(jìn)行評(píng)估。圖5為實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比，網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差如圖6所示。

圖4 最優(yōu)個(gè)體適應(yīng)度值變化曲線

圖5 網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果

圖6 網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差

由圖5、圖6可知，預(yù)測(cè)誤差大部分小于2豫，在可接受的誤差范圍內(nèi)，訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)模型可用于預(yù)測(cè)鋰離子動(dòng)力電池SOC值。

2.2 發(fā)動(dòng)機(jī)模型

發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)部燃燒過程復(fù)雜，影響其動(dòng)態(tài)過程的因素較多，通過對(duì)比各類發(fā)動(dòng)機(jī)建模方法［11-12］，結(jié)合課題研究中僅關(guān)心發(fā)動(dòng)機(jī)的輸入輸出并有利于控制策略研究這一實(shí)際，采用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與控制理論相結(jié)合的方法，在發(fā)動(dòng)機(jī)穩(wěn)態(tài)模型的基礎(chǔ)上，建立發(fā)動(dòng)機(jī)的動(dòng)態(tài)特性模型。

采用一個(gè)具有如圖2所示結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)對(duì)在實(shí)驗(yàn)中獲得的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩和油門開度數(shù)據(jù)組進(jìn)行學(xué)習(xí)。學(xué)習(xí)結(jié)果如圖7所示，可作為發(fā)動(dòng)機(jī)穩(wěn)態(tài)模型。

發(fā)動(dòng)機(jī)穩(wěn)態(tài)模型不能反映發(fā)動(dòng)機(jī)各穩(wěn)態(tài)點(diǎn)之間轉(zhuǎn)換過程，而發(fā)動(dòng)機(jī)的動(dòng)態(tài)過程對(duì)系統(tǒng)控制策略研究影響較大。所以，以發(fā)動(dòng)機(jī)穩(wěn)態(tài)模型為基礎(chǔ)，建立發(fā)動(dòng)機(jī)的動(dòng)態(tài)模型。根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩方程（式2），可用于描述發(fā)動(dòng)機(jī)的動(dòng)態(tài)過程。

式中，T為發(fā)動(dòng)機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩，TL為負(fù)載轉(zhuǎn)矩，T0為空載轉(zhuǎn)矩，J為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，D為發(fā)動(dòng)機(jī)的粘性摩擦系數(shù)。

發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)態(tài)仿真模型如圖8所示。采用速度閉環(huán)控制，通過PID調(diào)節(jié)器調(diào)節(jié)油門大小，延遲時(shí)間τ指實(shí)車油門控制系統(tǒng)的時(shí)間延遲。

圖8 發(fā)動(dòng)機(jī)仿真模型

當(dāng)恒定負(fù)載分別為200 N.m和400 N.m，轉(zhuǎn)速給定階躍變化時(shí)，對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)模型進(jìn)行仿真。仿真結(jié)果如圖9所示。在相同給定條件下，臺(tái)架實(shí)驗(yàn)測(cè)得發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)態(tài)響應(yīng)時(shí)間與仿真結(jié)果對(duì)比，如表2。

圖9 發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)態(tài)響應(yīng)

表2 發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)態(tài)響應(yīng)時(shí)間

由圖9知，發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)態(tài)模型速度跟蹤效果較好。據(jù)表2知，發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)態(tài)響應(yīng)時(shí)間和實(shí)測(cè)值較為接近，誤差基本上在0.1 s以內(nèi)，能夠滿足研究需求。

2.3 發(fā)電機(jī)模型及可控整流

在此建立三相永磁同步發(fā)電機(jī)的數(shù)學(xué)模型［13］。假設(shè)：氣隙磁場(chǎng)呈正弦分布；磁飽和效應(yīng)和渦流損耗忽略不計(jì)；不考慮溫度變化對(duì)電機(jī)參數(shù)的影響。在旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的永磁同步發(fā)電機(jī)數(shù)學(xué)模型為：

式中，Ud、Uq、id、iq、Ld、Lq分別是定子電壓、電流、電感的d、q軸分量；ωr為電機(jī)的電角速度；Ψf為轉(zhuǎn)子磁鏈；Tem為發(fā)電機(jī)電磁轉(zhuǎn)矩。

發(fā)電機(jī)輸出三相交流電，經(jīng)可控整流輸出直流電，在此采用如下頁(yè)圖10所示的三相VSR PWM整流控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用雙閉環(huán)控制結(jié)構(gòu)，外環(huán)根據(jù)直流側(cè)給定電壓vdc_gd和反饋電壓vdc比較結(jié)果經(jīng)PI調(diào)節(jié)器給定q軸給定電流iq_gd；內(nèi)環(huán)跟據(jù)d、q軸給定電流id_gd，iq_gd以及反饋電流id、iq，得到交直軸給定電壓vd_gd、vq_gd。采用電壓空間矢量脈寬調(diào)制（SVPWM）法控制PWM波占空比，提升網(wǎng)側(cè)功率因數(shù)和系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度。

圖10 整流器控制方案圖

對(duì)發(fā)電機(jī)及整流系統(tǒng)進(jìn)行仿真，參數(shù)設(shè)置為：發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速1 300轉(zhuǎn)/min，vdc=750 V，直流側(cè)負(fù)載10 Ω。仿真結(jié)果如圖11所示。

圖11 整流控制系統(tǒng)仿真結(jié)果

由圖11（a）可知，直流側(cè)電壓基本穩(wěn)定在750 V，穩(wěn)壓效果較好；據(jù)圖11（b）知，發(fā)電機(jī)電樞A相電壓和電流相位相差約180°，網(wǎng)側(cè)功率因數(shù)接近-1，提升網(wǎng)側(cè)電壓利用率。結(jié)果表明該控制方案具有穩(wěn)壓效果好、電壓利用率高、動(dòng)態(tài)響應(yīng)快等優(yōu)點(diǎn)。

2.4 超級(jí)電容模型

由于超級(jí)電容工作性能較為穩(wěn)定，線性程度較高，在電傳動(dòng)技術(shù)研究中，一般建立超級(jí)電容的等效電路模型［14］，如圖12所示。

圖12 超級(jí)電容仿真模型

3 多動(dòng)力源功率分配策略

僅討論動(dòng)力電池、IGPU和超級(jí)電容同時(shí)工作的混合動(dòng)力模式，此時(shí)系統(tǒng)功率分配采用基于模糊控制的多目標(biāo)優(yōu)化控制策略，優(yōu)化目標(biāo)有：首先滿足負(fù)載功率需求；根據(jù)負(fù)載需求和電池SOC值合理分配各動(dòng)力源輸出；控制IGPU平穩(wěn)輸出，優(yōu)化發(fā)動(dòng)機(jī)工作狀態(tài)；保持動(dòng)力電池SOC在65豫～75豫的高效、合理區(qū)間，保證車輛隨時(shí)具備靜音行駛能力；儲(chǔ)存回饋功率，提高能量利用率。

設(shè)計(jì)雙輸入-雙輸出模糊控制器，輸入為負(fù)載需求功率P和動(dòng)力電池荷電狀態(tài)（SOC）值，輸出為發(fā)動(dòng)機(jī)-發(fā)電機(jī)組分配功率P1和動(dòng)力電池分配功率P2。根據(jù)圖1中所示的能量流向，依據(jù)負(fù)載功率P1大小和電池SOC范圍，制定如下系統(tǒng)功率分配切換條件：

（1）當(dāng)0＜P＜150 kW時(shí)

若SOC＞75豫時(shí)，P1=0，P2=P；

若65豫＜SOC＜75豫，P1=P，P2=0；

當(dāng)SOC＜65豫時(shí)，P1=P-P2，P2=-90 kW；

（2）當(dāng)150 kW＜P＜165 kW時(shí)

若SOC＞75豫時(shí)，P1=P-P2，P2=150 kW；

若65豫＜SOC＜75豫時(shí)，P1=P，P2=0；

若SOC＜65豫時(shí)，P1=P-P2，P2=-90 kW；

（3）當(dāng)165 kW＜P＜255 kW時(shí)

若SOC＞75豫時(shí)，P1=P-P2，P2=150kW；

若65豫＜SOC＜75豫時(shí)，P1=P，P2=0；

若SOC＜65豫時(shí)，P1=255 kW，P2=P-P1；

（4）當(dāng)P≥255 kW時(shí)

若SOC＞75豫，P1=P-P2，P2=150 kW；

若20豫≤SOC≤75豫，P1=255 kW，P2=P-P1；

若SOC＜20豫，P1=255 kW，P3=0，P3=P-P1；

（5）當(dāng)P≈0時(shí)

若SOC≥65豫，P1=0，P2=0；

若SOC＜65豫，P1=-P2=90 kW；

（6）當(dāng)-90 kW＜P＜0時(shí)

若SOC＞90豫，P1=0，P2=0，P3=P；

若65豫≤SOC≤90豫，P1=0，P2=P；

若SOC＜65豫，P1=P-P2，P2=-90 kW；

（7）當(dāng)-230 kW＜P＜-90 kW

若SOC≥90豫，P1=0，P2=0，P3=P；

若SOC＜90豫，P1=0，P2=-90 kW，P3=P-P2。

根據(jù)功率分配切換條件，設(shè)計(jì)的模糊控制器和控制器輸入輸出關(guān)系曲面分別如圖13和下頁(yè)圖14所示。

圖13 模糊控制器

圖14 控制器輸入輸出關(guān)系曲面

4 系統(tǒng)模型仿真驗(yàn)證

為驗(yàn)證模型的可行性，根據(jù)由各部件模型組成的系統(tǒng)模型和功率分配策略，設(shè)置動(dòng)力電池SOC初始值為50豫，當(dāng)負(fù)載實(shí)際需求功率如圖15（a）中變化時(shí)，系統(tǒng)仿真結(jié)果如圖15所示（圖中所示功率皆為直流側(cè)功率）。

圖15 系統(tǒng)仿真結(jié)果

如圖15（a）所示，各動(dòng)力源很好地滿足了負(fù)載功率需求。由于電池SOC小于65豫，因此當(dāng)系統(tǒng)功率富余時(shí)動(dòng)力電池充電，而當(dāng)IGPU不能滿足負(fù)載需求時(shí)，動(dòng)力電池放電。負(fù)載突變時(shí)，超級(jí)電容響應(yīng)速度較快，很好地起到了“削峰平谷”的作用，直流母線電壓在安全范圍內(nèi)變化，如圖15（d）。據(jù)圖15（b）知，動(dòng)力電池的輸出功率和預(yù)測(cè)得到的SOC值具有很好的一致性，能夠體現(xiàn)電池的實(shí)際工作狀態(tài)。在圖15（c）中，IGPU輸出功率隨著發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的變化而變化，符合發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)際工作特性。系統(tǒng)仿真結(jié)果說明了系統(tǒng)功率分配策略的可行性和系統(tǒng)模型的實(shí)用性。

5 結(jié)論

本文立足于解決電傳動(dòng)裝甲車輛電源系統(tǒng)建模難題。通過對(duì)系統(tǒng)中的非線性部件進(jìn)行研究，建立了基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力電池SOC預(yù)測(cè)模型，采用控制理論與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)相結(jié)合建立了發(fā)動(dòng)機(jī)模型，以及發(fā)電機(jī)數(shù)學(xué)模型和超級(jí)電容等效電路模型，設(shè)計(jì)了整流控制方案，并對(duì)各部件模型進(jìn)行獨(dú)立的仿真驗(yàn)證。最后制定了系統(tǒng)功率分配策略，對(duì)電源系統(tǒng)進(jìn)行了仿真。部件級(jí)仿真和系統(tǒng)級(jí)仿真結(jié)果表明，所建立的電源系統(tǒng)模型能夠滿足研究需求，制定的系統(tǒng)功率分配策略正確可行。

［1］廖自力，馬曉軍，臧克茂.全電戰(zhàn)斗車輛發(fā)展概況及關(guān)鍵技術(shù)［J］.火力與指揮控制，2008，33（5）：1-4.

［2］肖楊婷，趙躍平，曹爽.國(guó)內(nèi)外綜合電力系統(tǒng)技術(shù)研究動(dòng)態(tài)［J］.艦船科學(xué)技術(shù)，2010，32（8）：24-29.

［3］張宏，陳玉春，蔡元虎.液體沖壓發(fā)動(dòng)機(jī)仿真模型研究［J］.計(jì)算機(jī)仿真，2008，25（7）：70-72.

［4］楊陽(yáng)，湯桃峰，秦大同.電動(dòng)汽車鋰電池PNGV等效電路模型與SOC估算方法［J］.系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)，2012，24（4）：938-942.

［5］劉彥中，張奕黃，王大龍，車用動(dòng)力鋰電池的SOC估計(jì)［J］.電力電子技術(shù)，2011，45（12）：48-50.

［6］紀(jì)鋒，付立軍，陳海建.基于EMTDC-Simulink的綜合電力系統(tǒng)混合仿真［J］.船電技術(shù)，2008，28（1）：1-4.

［7］黃千，黃英，張付軍.電傳動(dòng)裝甲車輛混合動(dòng)力總成的聯(lián)合仿真［J］.兵工學(xué)報(bào)，2007，29（1）：10-14.

［8］郭桂芳，曹秉剛.電動(dòng)車用Ni/MH電池組剩余容量的非線性自回歸滑動(dòng)平均預(yù)測(cè)［J］.控制理論與應(yīng)用，2011，28（4）：591-595.

［9］李司光，張承寧.鋰離子電池荷電狀態(tài)預(yù)測(cè)方法研究［J］.北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2012，32（2）：125-129.

［10］王闊廳，孫俊忠，周智勇.基于RBFNN的船用鉛酸蓄電池SOC預(yù)測(cè)方法研究［J］.蓄電池，2012，49（2）：76-80.

［11］王存磊，殷承良，王磊.BOOST發(fā)動(dòng)機(jī)建模及其在混合動(dòng)力仿真中的應(yīng)用［J］.上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)，2011，45（6）：875-880.

［12］杜常清，顏伏伍，嚴(yán)運(yùn)兵.用于控制的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩估計(jì)方法研究［J］.內(nèi)燃機(jī)學(xué)報(bào)，2008，26（5）：446-450.

［13］嚴(yán)干貴，魏治成，穆剛等.直驅(qū)永磁同步風(fēng)電機(jī)組的動(dòng)態(tài)建模與運(yùn)行控制［J］.電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2009，21（6）：34-38.

［14］鄧隆陽(yáng)，黃海燕，盧蘭光.超級(jí)電容性能試驗(yàn)與建模研究［J］.車用發(fā)動(dòng)機(jī)，2010，183（3）：28-32.

Modeling of and Simulation Research on Armored Electric Drive Vehicles Power System

XIANG Yu1，SU Jian-qiang1，LIU Chun-guang1，KE Rong-shuo1，ZHAO Ming2
（1.Academy of Armored Force Engineering，Beijing 100072，China；
2.Automotive Proving Ground，PLA General Arment Department，Nanjing 210028，China）

Modeling of and simulation research are of great significance to power system which is the core parts of Armored Electric Drive Vehicle.The non-liner dynamic characteristic of power system leads to multi-difficulties，such as difficulty in modeling，poor precision and practicability.Different modeling methods are applied in structure modeling of each component in this essay，and system multiobjective optimization power allocation strategy based on fuzzy control is designed.At last，part hierarchy and system hierarchy simulation experiment are carried out，the results demonstrate that the mathematical simulation model reflect the actual performance of the power system.

electric drive vehicle，power system，modeling and simulation，power allocation strategy

TM921

A

1002-0640（2015）01-0178-05

2013-07-05

2013-08-07

項(xiàng)宇（1987-），男，安徽阜陽(yáng)人，在讀博士。研究方向：電傳動(dòng)裝甲車車輛能量管理技術(shù)。