王志紅 ，劉 云 ，杜常清

（1.武漢理工大學(xué) 現(xiàn)代汽車零部件技術(shù)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢 430070；2.鄭州日產(chǎn)汽車有限公司，鄭州 450000）

插電式混合動力汽車（PHEV）可以外接電網(wǎng)充電，具有純電動續(xù)航里程長、混合驅(qū)動時節(jié)油率高、經(jīng)濟(jì)性好等特點(diǎn)，且其兼具有純電動和混合動力汽車的優(yōu)點(diǎn)被認(rèn)為是從傳統(tǒng)油車到純電動汽車過渡的一個最優(yōu)方案[1]。由于PHEV的結(jié)構(gòu)和能量分配比較復(fù)雜，因而需要一個嚴(yán)密的控制策略對整車的能量流進(jìn)行管理控制。

當(dāng)前國內(nèi)外關(guān)于PHEV的能量管理策略中實(shí)際用于實(shí)車的只有基于邏輯門限值控制策略[2]，這種策略主要根據(jù)工程經(jīng)驗(yàn)設(shè)定一系列的靜態(tài)參數(shù)，并根據(jù)發(fā)動機(jī)和電機(jī)等部件的效率穩(wěn)態(tài)圖來確定轉(zhuǎn)矩分配，達(dá)到減少油耗和排放的目的。文獻(xiàn)[3]提出基于規(guī)則的多層次邏輯門限值控制策略，主要分為2個階段：電量消耗階段（CD）和電量保持階段（CS）。第一階段電量消耗主要利用電機(jī)驅(qū)動消耗從電網(wǎng)中獲取的低成本電量。第二階段的電量保持策略，主要利用發(fā)動機(jī)來驅(qū)動汽車，并保持動力電池的SOC值維持在一個合適的水平，防止其過度放電。文獻(xiàn)[4]提出的全局優(yōu)化控制策略，主要是一種理論上研究較多的控制策略，它是對汽車在整個循環(huán)工況上進(jìn)行優(yōu)化，從全局上保證最佳燃油消耗。而這種策略計(jì)算量相當(dāng)大無法實(shí)時控制，很難應(yīng)用于實(shí)車上，但是可以從已研究出來的全局優(yōu)化的結(jié)果中總結(jié)出方便用于實(shí)車的控制方法。

筆者在基于規(guī)則的控制策略和全局優(yōu)化的控制策略基礎(chǔ)上，提出了一種模糊邏輯能量管理策略。

1 插電式混合動力汽車結(jié)構(gòu)

PHEV有2個動力源分別是發(fā)動機(jī)和電機(jī)。其動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示，發(fā)動機(jī)和電機(jī)均連在變速器輸入端，變速器為電控機(jī)械式變速器，發(fā)動機(jī)和電機(jī)既可單獨(dú)驅(qū)動也可以聯(lián)合驅(qū)動。在運(yùn)行過程中將整車運(yùn)行信息和狀態(tài)實(shí)時反饋給整車控制器，整車控制器根據(jù)駕駛員意圖以及所制定的控制策略進(jìn)行控制，并將控制指令通過CAN總線傳遞給控制器和各種執(zhí)行機(jī)構(gòu)來達(dá)到控制目的。

圖1 PHEV結(jié)構(gòu)簡圖Fig.1 Structure of PHEV

2 模糊邏輯能量管理策略的制定

2.1 理想SOC下降線的確定

全局優(yōu)化的能量管理策略最優(yōu)控制是盡量在達(dá)到目的地時，將電池的電量從開始的SOC值降到電池所設(shè)定的最低下限SOC值，盡可能多地使用電能，同時發(fā)動機(jī)也被控制在最佳工作區(qū)間內(nèi)工作。在當(dāng)前汽車上GPS等儀器的普及，只要輸入目的地就可以預(yù)先知道到目的地的行駛距離。汽車上的初始SOC值也可以通過電池管理系統(tǒng)（BMS）估算出來。那么就可以在出發(fā)前確定出一條理想的SOC下降線[5]。

如圖2中所示，SOC_high為汽車出發(fā)時的電池高電量，SOC_low為汽車達(dá)到目的地時電池所處于的低電量。理想的SOC下降線如圖2中斜線所示，從出發(fā)到目的地時電池電量正好處于所允許電池最低電量，能夠在全局上達(dá)到能源損耗的最優(yōu)化。

圖2 理想SOC下降線Fig.2 Ideal SOC decline line

汽車在行駛的任意時刻都對應(yīng)著理想的SOC值，可將此刻的SOC值當(dāng)做是理想?yún)⒖贾礫6]，如圖3所示。

圖3 理想SOC值計(jì)算Fig.3 Calculate ideal SOC

式中：S（x）為汽車行駛的 x 路程；SOC（x）為行駛 x路程時的SOC理論值；S（D）為汽車到目的地行駛的總路程。

2.2 模糊控制器輸入輸出量的設(shè)計(jì)

本文模糊控制的目標(biāo)是根據(jù)汽車在運(yùn)行過程中所需要的轉(zhuǎn)矩、當(dāng)前轉(zhuǎn)速下發(fā)動機(jī)的最佳燃油經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)矩、電機(jī)的效率來合理地分配轉(zhuǎn)矩，同時使動力電池SOC值大致能沿著理想的SOC下降線下降，降低整車燃油消耗和排放性能最終達(dá)到優(yōu)化的效果。

模糊控制器具體的輸入量有行駛過程中的實(shí)際SOC值、實(shí)際SOC值與行駛至當(dāng)前路程的理想SOC的差值ΔSOC、整車需求轉(zhuǎn)矩Tr與當(dāng)前轉(zhuǎn)速發(fā)動機(jī)最佳燃油經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)矩Te_opt的差值ΔT。

式中：SOC_a為車輛在行駛某個時刻的實(shí)際SOC值；SOC_i為上文所提到具體當(dāng)前時刻的理想的SOC值；ΔSOC為輸入量。

式中：Tr為汽車行駛過程中的需求轉(zhuǎn)矩；Te_opt為發(fā)動機(jī)穩(wěn)態(tài)時的最佳經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)矩，為一組靜態(tài)參數(shù)所對應(yīng)著不同轉(zhuǎn)速；ΔT為輸入量。

模糊控制器的輸出量為發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)矩Te與需求轉(zhuǎn)矩Tr的比值K：

模糊控制的結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 模糊控制器結(jié)構(gòu)Fig.4 Structure of fuzzy controller

在結(jié)構(gòu)圖中，K與當(dāng)前需求轉(zhuǎn)矩Tr的乘積得到發(fā)動機(jī)的目標(biāo)轉(zhuǎn)矩Te，需求轉(zhuǎn)矩Tr與發(fā)動機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩Te的差值得到電機(jī)的目標(biāo)轉(zhuǎn)矩Tm，最終就得到了電機(jī)和發(fā)動機(jī)需要輸出的轉(zhuǎn)矩。

2.3 模糊控制器的設(shè)計(jì)

本文在Matlab的模糊控制工具箱中實(shí)現(xiàn)模糊推理系統(tǒng) FIS（fuzzy inference system），當(dāng) FIS和Simulink進(jìn)行鏈接時，可以采用塊狀圖的方式實(shí)現(xiàn)模糊邏輯系統(tǒng)的仿真[7]。

輸入量 SOC的范圍為（0，1），模糊集合為｛小，中，高｝，相應(yīng)的隸屬度函數(shù)如圖5所示。ΔSOC的范圍?。?0.1，0.1），模糊集合為｛負(fù)大，負(fù)小，零，正小，正大｝，對應(yīng)的隸屬度函數(shù)如圖6所示。ΔT的的范圍取（-30，30），模糊集合為｛負(fù)大，負(fù)小，零，正小，正大｝，其隸屬度函數(shù)如圖7所示。輸出K的范圍為（0，1），模糊集合為｛零，很小，小，中，高，很高｝，對應(yīng)的隸屬度函數(shù)如圖8所示。

圖5 SOC的隸屬度函數(shù)Fig.5 SOC membership function

圖6 ΔSOC的隸屬度函數(shù)Fig.6 ΔSOC membership function

圖7 ΔT的隸屬度函數(shù)Fig.7 ΔT membership function

圖8 輸出K的隸屬度函數(shù)Fig.8 Output K membership function

2.4 模糊規(guī)則的設(shè)計(jì)

輸入、輸出量的隸屬函數(shù)設(shè)計(jì)完成后，需要根據(jù)一些工程經(jīng)驗(yàn)來制定模糊控制規(guī)則，主要采取的策略是：

1）當(dāng)ΔSOC正值較大，SOC處于中、高荷電量狀態(tài)時。電機(jī)能夠滿足需求轉(zhuǎn)矩時，使用純電動驅(qū)動，若是需求轉(zhuǎn)矩大于電機(jī)在當(dāng)前轉(zhuǎn)速的最大轉(zhuǎn)矩時，發(fā)動機(jī)和電機(jī)混合驅(qū)動，此時發(fā)動機(jī)處于最佳燃油經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)矩運(yùn)行，電動機(jī)提供余下不足的轉(zhuǎn)矩。

2）當(dāng)ΔSOC為正值較小，SOC值未達(dá)到電池所允許下限時。當(dāng)需求轉(zhuǎn)矩較小時使用電動機(jī)純驅(qū)動。當(dāng)需求轉(zhuǎn)矩達(dá)到發(fā)動機(jī)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)矩區(qū)時發(fā)動機(jī)提供所需轉(zhuǎn)矩，當(dāng)需求轉(zhuǎn)矩超出發(fā)動機(jī)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)矩時，發(fā)動機(jī)電機(jī)混合驅(qū)動，發(fā)動機(jī)同樣處于最佳燃油經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)矩，電動機(jī)提供余下不足的轉(zhuǎn)矩。

3）當(dāng)ΔSOC為負(fù)值時，說明當(dāng)前實(shí)際SOC值小于此時理想?yún)⒖嫉腟OC值。此時要使用發(fā)動機(jī)來驅(qū)動汽車，但發(fā)動機(jī)也要處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)矩區(qū)工作。需求轉(zhuǎn)矩較小時，發(fā)動機(jī)處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)矩區(qū)且有多余的轉(zhuǎn)矩，此時可以用余下的轉(zhuǎn)矩來給電池充電。

4）為了保護(hù)電池，當(dāng)SOC值較高（大于0.8）時都不用給電池充電。當(dāng)SOC值偏低（小于0.3）時都不能使用電機(jī)驅(qū)動。

模糊規(guī)則的建立是模糊控制的關(guān)鍵，規(guī)則的建立主要依靠工程經(jīng)驗(yàn)和以上的策略。具體規(guī)則如表1所示。

表1 SOC=高Tab.1 SOC=high

表2 SOC=中Tab.2 SOC=middle

表3 SOC=低Tab.3SOC=low

模糊推理規(guī)則一共有75條，每條模糊規(guī)則都有一個模糊蘊(yùn)涵關(guān)系 Ri（i=1，2，…，75），這些模糊蘊(yùn)涵關(guān)系并構(gòu)成總的模糊蘊(yùn)涵關(guān)系[8]，即：

解模糊采用加權(quán)平均法：

式中：K為模糊控制器的最終輸出量；m為某個輸入激活了m條規(guī)則；ki為第i條規(guī)則輸出的結(jié)果，它的權(quán)重為w。

3 模型的建立與仿真

3.1 模型的搭建

本文采用的是Matlab和GT-driver聯(lián)合仿真，在GT-driver中搭建整車模型，主要有發(fā)動機(jī)、電機(jī)、電池、車身、駕駛員等模塊共同組成整車模型。其余的控制模塊，如模糊控制模塊在Matlab中搭建，在整車模型中汽車跟隨所給的具體循環(huán)工況車速，輸出汽車在跟隨過程中所需要的轉(zhuǎn)矩、當(dāng)前的真實(shí)車速和真實(shí)的SOC值。得到的SOC、轉(zhuǎn)矩和車速輸入到Matlab的模型中，則按照上文的模糊控制策略進(jìn)行電機(jī)和發(fā)動機(jī)的轉(zhuǎn)矩分配[9]，最后將GT-driver和Matlab聯(lián)合起來進(jìn)行仿真測試。

3.2 仿真結(jié)果的分析

仿真模型PHEV主要的參數(shù)如表4所示。

表4 PHEV主要參數(shù)Tab.4 PHEV main parameter

選取的工況為NEDC循環(huán)工況，該工況由兩部分組成，一部分為前面4個市區(qū)循環(huán)單元，每個單元循環(huán)時間持續(xù)195 s，包括起步、怠速、加速、減速以及停車等工況，最高車速為50 km/h，平均車速為18.35 km/h；另一部分為一個市郊循環(huán)單元，持續(xù)時間為400 s，最高車速和平均車速分別為120 km/h和62.6 km/h[10]。這個工況能夠較為真實(shí)地反映出車輛在運(yùn)行中所能遇到的各種情況。

為了保證行駛的路程足夠長，充分體現(xiàn)策略的優(yōu)越性，選取9個NEDC循環(huán)工況來進(jìn)行仿真，如圖9所示。

圖9 9個NEDC循環(huán)工況圖Fig.9 Nine NEDC

模型運(yùn)行中的實(shí)際車速與跟隨車速只有很小的波動，可說明車速跟隨情況良好。

本文制定的模糊控制策略和CD-CS控制策略，開始仿真時電池的SOC值都定為0.85，電池所允許的最小SOC值均為0.3。如圖10所示。

圖10 SOC變化曲線Fig.10 SOC change curve

從圖11中可以看出，2種策略的動力電池SOC值下降方式截然不同。CD-CS策略優(yōu)先CD模式消耗電能，當(dāng)電池SOC降至電池所允許的最低值時進(jìn)入CS模式維持電池電量在0.3左右。本文所制定的模糊控制策略基本在理想SOC下降線附近波動，發(fā)動機(jī)與電機(jī)全程參與，SOC均勻地下降至0.3附近。

圖11 兩種策略電池內(nèi)阻對比Fig.11 Two strategies’resistance comparison diagram

在動力電池方面，電池內(nèi)阻的大小變化會影響放電效率。

從圖11中可以清楚地看到CD-CS策略的電池內(nèi)阻快速升高并在CS階段保持在較高水平，本文的模糊控制策略中的電池內(nèi)阻上升緩慢，全過程中明顯比CD-CS小，因而放電效率更高，更能節(jié)省能源。

圖12和圖13分別為CD-CS策略和模糊控制策略的發(fā)動機(jī)輸出扭矩圖，CD-CS策略中發(fā)動機(jī)主要輸出集中在CS階段，在此階段發(fā)動機(jī)為主要的輸出動力源，輸出單一且參與度很高，因而無法很好控制使得發(fā)動機(jī)始終處于高效區(qū)。模糊控制策略中發(fā)動機(jī)輸出均勻地分布在整個過程中，能夠很好地控制發(fā)動機(jī)在高效區(qū)工作，有效地提高燃油經(jīng)濟(jì)性和排放性能。

圖12 CD-CS策略發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)矩輸出Fig.12 Engine torque output of CD-CS strategy

圖13 模糊控制策略發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)矩輸出Fig.13 Engine torque output of fuzzy control strategy

將兩者的策略仿真結(jié)果進(jìn)行對比，更能清晰地展示出2種策略的不同，具體結(jié)果如表5所示。

表5 仿真結(jié)果對比Tab.5 Compare the results of simulation

從表中可以看出模糊控制策略相對于CD-CS策略在排放性能和燃油消耗方面都有了較大的提高。廢氣排放中每千米HC、CO、NOX的排放量分別減少了13.44%、5.92%、21.54%。起止的電池SOC值都是0.85～0.3，可以看出電量消耗是相等的，百公里油耗上節(jié)省了15.94%，很明顯本文的策略對比傳統(tǒng)的CD-CS策略有很大的優(yōu)勢。

4 結(jié)語

本文以插電式混合動力為研究目標(biāo)，在已研究出的汽車全局優(yōu)化策略上，為了能達(dá)到實(shí)時控制的目的，總結(jié)出理想的SOC下降線。并以此為基礎(chǔ)制定出輸入量為SOC、ΔSOC、ΔT，輸出量為K的模糊控制策略。該策略能夠使得實(shí)際的SOC軌跡線大致沿著理想的SOC下降線下降，降至動力電池所允許的最小值，可以充分利用電能，在此過程中發(fā)動機(jī)能均勻地參與驅(qū)動且保持較高的效率。仿真結(jié)果與傳統(tǒng)的插電式混合動力CD-CS策略對比，在同樣滿足整車動力性的條件下，排放性能和燃油消耗方面有了較大的提高。本文制定的模糊控制策略是一種優(yōu)于CD-CS的策略，且可以用于整車的實(shí)時控制，將理論研究的經(jīng)驗(yàn)用于實(shí)車控制，這對于插電式混合動力汽車的策略研究上有一定的指導(dǎo)意義。

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