尹安東,　董欣陽,　張冰戰(zhàn),　江　昊

(合肥工業(yè)大學(xué) 機械與汽車工程學(xué)院,安徽 合肥　230009)

?

基于Isight的增程式電動汽車控制參數(shù)多目標(biāo)優(yōu)化

尹安東,董欣陽,張冰戰(zhàn),江昊

(合肥工業(yè)大學(xué) 機械與汽車工程學(xué)院,安徽 合肥230009)

摘要:文章以某款增程式電動汽車(range-extended electric vehicle, REEV)為研究對象,設(shè)計了整車控制策略,借助整車性能仿真軟件CRUISE和多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化軟件Isight搭建了整車性能仿真和優(yōu)化模型,并采用改進的非支配排序遺傳算法(non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ)對增程器控制參數(shù)進行多目標(biāo)優(yōu)化。優(yōu)化結(jié)果表明,在滿足整車能量需求的前提下,優(yōu)化后的增程器總發(fā)電量減少了7.34%，汽車百公里燃油消耗量降低了8.28%。

關(guān)鍵詞:增程式電動汽車;Isight軟件;控制參數(shù);多目標(biāo)優(yōu)化;非支配排序遺傳算法

0引言

由于當(dāng)前動力電池的比能量和功率密度比較低[1],純電動汽車在續(xù)駛里程方面尚不足以和傳統(tǒng)汽車相抗衡。為了延長純電動汽車的續(xù)駛里程,一種裝配增程器的增程式電動汽車(range-extended electric vehicle, REEV)[2]受到了廣泛關(guān)注。

目前,對增程式電動汽車的研究主要集中在動力系統(tǒng)參數(shù)匹配和控制策略等方面[3-8]。基于規(guī)則的定點控制策略簡單明了、便于實際工程應(yīng)用,但是增程器的輸出功率不能根據(jù)需求進行調(diào)整，而包括模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制在內(nèi)的智能控制方法在這方面的控制效果比較理想,且燃油經(jīng)濟性也比基于規(guī)則的定點控制好,但由于其過于復(fù)雜而難以在工程中應(yīng)用。

為了繼承基于規(guī)則的定點控制策略的工程易用性,同時使增程器的輸出功率可調(diào),本文設(shè)計了增程器三工作點控制策略,采用改進的非支配排序遺傳算法(non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ)，在Isight和CRUISE聯(lián)合仿真平臺上對控制參數(shù)進行優(yōu)化,以獲得更少的總發(fā)電量和更低的油耗,最大限度地減少增程器的使用。結(jié)果表明,該控制策略不僅實現(xiàn)了調(diào)整增程器輸出功率的功能,并且其總發(fā)電量和燃油經(jīng)濟性均優(yōu)于基于規(guī)則的定點控制策略。

1REEV的總體設(shè)計

1.1　REEV的動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

某款增程式電動轎車的技術(shù)要求性能指標(biāo)如下：最高車速≥150 km/h；最大爬坡度≥30%；0~100 km/h加速時間≤12 s；純電動續(xù)駛里程≥100 km；總續(xù)駛里程≥400 km。設(shè)計的REEV動力系統(tǒng)主要由動力電池、增程器(由發(fā)動機和發(fā)電機構(gòu)成)和驅(qū)動電機等部件組成，如圖1所示。其中粗線表示機械連接，細線表示電氣連接。

圖1　增程式電動汽車的結(jié)構(gòu)

1.2　REEV主要參數(shù)的確定

根據(jù)電動汽車設(shè)計理論和整車性能指標(biāo)要求,對REEV的動力系統(tǒng)參數(shù)進行匹配計算[5,9],所設(shè)計的REEV整車和主要部件參數(shù)如下:整車整備質(zhì)量為1 200 kg;輪胎滾動半徑為0.287 m;滾動阻力系數(shù)為0.015;發(fā)動機額定功率為50 kW;發(fā)電機峰值功率為44 kW;驅(qū)動電機峰值功率為75 kW;主減器速比為6.058。

1.3　REEV的工作機理

當(dāng)作為主動力源的動力電池電量充足時,驅(qū)動電機所需能量全部由動力電池提供,此時增程式電動汽車工作處于純電動模式,其工作狀態(tài)與純電動汽車相同,從而實現(xiàn)零油耗和零排放;當(dāng)動力電池電量不足時,增程器開啟,為驅(qū)動電機提供所需電力,若有多余電力剩余,還可同時為動力電池充電,從而達到延長續(xù)駛里程的目的。此外,在汽車不使用時,還可用220 V市電對動力電池充電,以進一步減少增程器的使用。與純電動汽車相比,增程式電動汽車的續(xù)駛里程得以大幅度提高，同時,其發(fā)動機可以始終處于最佳工作狀態(tài),燃油經(jīng)濟性及排放性均優(yōu)于傳統(tǒng)汽車。

2增程器三工作點控制策略設(shè)計

由于增程式電動汽車的動力系統(tǒng)配備了大功率動力電池,并且發(fā)動機與傳動系不存在機械耦合,所以可以將發(fā)動機的工作點控制在其萬有特性曲線上的高效率區(qū)域內(nèi),從而獲得最佳的燃油經(jīng)濟性和排放性[10-11]。

增程式電動汽車在一般工況下采用純電動模式,而增程模式僅在電池電量不足時才啟用,并期望在該模式下盡量減少增程器多余的發(fā)電量,以減少不必要的燃油消耗。

為了盡量減少增程器的使用,并在最大程度上跟隨整車需求功率的變化,設(shè)計了發(fā)動機三工作點控制策略,而增程器的啟停則根據(jù)設(shè)定的SOC上下限值進行控制。

2.1　發(fā)動機工作點的設(shè)計

由于所選用的發(fā)動機高效率區(qū)的長軸在萬有特性圖上接近于水平方向(轉(zhuǎn)速軸方向),為了使發(fā)動機的工作點盡可能處于最高效率區(qū),發(fā)動機工作點的控制采用定轉(zhuǎn)矩控制方法,因此只需調(diào)節(jié)發(fā)動機轉(zhuǎn)速即可改變發(fā)動機輸出功率[9]。

3個發(fā)動機工作點是在高效率區(qū),根據(jù)其輸出功率的大小進行選擇的,所選擇的工作點根據(jù)輸出功率的大小從小到大分別記為Z1、Z2、Z3。

初步選定的發(fā)動機3個工作點Z1、Z2、Z3示意圖如圖2所示。圖2中，Z1、Z2、Z3點對應(yīng)的轉(zhuǎn)速分別為2 000、2 800、3 500 r/min。

圖2　發(fā)動機3個工作點示意圖

因增程器輸出功率設(shè)計主要考慮的因素是增程模式下汽車能長時間連續(xù)行駛的車速[6],并未考慮汽車在急加速和爬陡坡情況下的功率需求,并且通常情況下汽車急加速或爬陡坡的時間并不會很長,由此導(dǎo)致的高功率需求完全可以暫時由動力電池提供,因而發(fā)動機Z3點選取不考慮短時急加速和爬陡坡等因素的影響。而Z1點和Z2點的選取主要考慮汽車在市區(qū)低速行駛和市郊較高車速行駛的功率需求。

2.2　工作點切換規(guī)則

發(fā)動機工作點切換的依據(jù)是驅(qū)動電機的功率需求,通過比較驅(qū)動電機當(dāng)前的需求功率值與工作點切換上、下限值大小,在發(fā)動機的3個工作點間進行切換。

考慮到發(fā)動機工作狀態(tài)的改變具有一定的慣性,為了避免因需求功率的劇烈變化導(dǎo)致發(fā)動機在短時間內(nèi)頻繁切換工作點,本文在相鄰2個工作點的切換限值之間設(shè)定了一個差值,以使發(fā)動機更高效、更穩(wěn)定地工作,并在一定程度上簡化整車控制策略。具體的工作點切換規(guī)則見表1所列。

表1　工作點切換規(guī)則

2.3　控制系統(tǒng)模型的建立

根據(jù)所設(shè)計的增程器工作點及其切換規(guī)則,設(shè)計REEV整車控制策略如下:

(1) 純電動模式控制。當(dāng)電池電量充足時,由動力電池提供汽車行駛所需能量,增程器處于關(guān)閉狀態(tài)。

(2) 增程模式控制。當(dāng)動力電池SOC下降到一定程度時,開啟增程器為汽車提供所需能量,而多余部分則充入動力電池。此時發(fā)動機工作于最高效率區(qū)內(nèi),并根據(jù)驅(qū)動電機所需功率大小,根據(jù)設(shè)定的門限值在Z1、Z2、Z33個工作點間進行切換。

(3) 再生制動模式控制。在制動時,判斷是否滿足再生制動條件,并合理分配驅(qū)動電機的反拖制動力和摩擦制動力,從而回收部分制動能量。

其中,增程器的控制流程如圖3所示。

基于Matlab/Simulink建立整車控制系統(tǒng)模型。其中,增程器控制模塊的輸入?yún)?shù)為當(dāng)前動力電池的荷電狀態(tài)SOC,增程器開啟門限值SOC-low,增程器關(guān)閉門限值SOC-high,驅(qū)動電機需求功率值pow-re,發(fā)動機3個工作點的轉(zhuǎn)速值eng-spd-low、eng-spd-mid、eng-spd-high;輸出參數(shù)(控制變量)為增程器開關(guān)信號start-switch-signal、發(fā)動機期望轉(zhuǎn)速值desired-eng-spd、發(fā)電機負載值gen-load-signal。通過該模塊的控制,可以達到通過調(diào)節(jié)發(fā)動機轉(zhuǎn)速來改變增程器輸出功率的目的。

圖3　增程器控制流程

3控制參數(shù)多目標(biāo)優(yōu)化

3.1　優(yōu)化目標(biāo)

雖然增程式電動汽車通常工作于純電動模式下,但是由于其純電動續(xù)駛里程較短,在行駛里程較長的情況下將不可避免地啟動增程器,此時增程器提供的能量應(yīng)當(dāng)在滿足行駛需求的前提下越少越好,從而減少不必要的燃油消耗和污染物排放。

本文針對所研究的增程式電動汽車,結(jié)合用于仿真的Isight/CRUISE平臺,選定2個優(yōu)化目標(biāo),分別是百公里燃油消耗量(函數(shù)表達式為f1(x))和驅(qū)動電機、發(fā)電機的凈發(fā)電量(函數(shù)表達式為f2(x))。優(yōu)化目標(biāo)是使目標(biāo)函數(shù)f(x)=μ1f1(x)+μ2f2(x)達到最小,其中2個子目標(biāo)函數(shù)分別為:

(1)

其中,μ1、μ2分別為子目標(biāo)函數(shù)f1(x) 、f2(x)的權(quán)重系數(shù);b為燃油消耗率;ρ為燃油密度;s為行駛距離;PE為發(fā)動機輸出功率;PG為發(fā)電機發(fā)出的電功率;PD為驅(qū)動電機消耗的電功率;xi為待優(yōu)化參數(shù)。

考慮到增程器產(chǎn)生的電能是由汽油燃燒轉(zhuǎn)化而來的,故目標(biāo)函數(shù)f(x)中的權(quán)重系數(shù)μ1、μ2應(yīng)根據(jù)油電轉(zhuǎn)換比例而定,根據(jù)參考文獻[12]中的換算關(guān)系,可計算得到μ1=1,μ2=0.391。

3.2　優(yōu)化參數(shù)及其約束條件

3.2.1發(fā)動機工作點優(yōu)化參數(shù)

本文初選的發(fā)動機工作點僅從整車功率需求角度考慮,并不能保證在設(shè)定的工作點切換規(guī)則下發(fā)動機燃油經(jīng)濟性最優(yōu)、總發(fā)電量最少,因而需要對所選定的3個工作點進行優(yōu)化,由于發(fā)動機采用恒轉(zhuǎn)矩控制方式,故待優(yōu)化參數(shù)為各工作點的轉(zhuǎn)速。

發(fā)動機3個工作點對應(yīng)的待優(yōu)化參數(shù)x1、x2、x3上下限值的選定主要依據(jù)如下3個規(guī)則:

(1) 3個工作點轉(zhuǎn)速變化范圍均應(yīng)在發(fā)動機最高效率區(qū)內(nèi),以保證發(fā)動機具有最佳的燃油經(jīng)濟性。

(2) 保證相鄰2個工作點的輸出功率有一定的差值,避免相鄰2個工作點過于接近導(dǎo)致的頻繁切換工作點。

(3) 3個工作點各自上下限值決定的輸出功率應(yīng)與工作點切換規(guī)則相匹配。

根據(jù)以上3個規(guī)則確定的待優(yōu)化參數(shù)x1、x2、x3的上下限值見表2所列。

表2　待優(yōu)化參數(shù)的工作點邊界條件　r/min

3.2.2SOC優(yōu)化參數(shù)

由于控制增程器開關(guān)的SOC上下限值對增程器的工作時間和行駛結(jié)束后剩余能量均有影響[13],并且SOC充放電區(qū)間對動力電池的充放電效率也有影響[14],因此也需對決定增程器啟停的SOC上下限值進行優(yōu)化。

為了保證整車純電動續(xù)駛里程達到給定技術(shù)要求,本文不對增程器開啟點的SOC值0.25進行優(yōu)化,僅對增程器關(guān)閉點的SOC值x4進行優(yōu)化。

本文考慮了一次充電汽車能行駛的里程、動力電池內(nèi)阻隨SOC變化導(dǎo)致的充放電能量損失、充放電深度對動力電池壽命的影響。最終確定增程器關(guān)閉點SOC值x4的上下限值分別為：x4(L)=0.40,x4(U)=0.55。

3.3　約束條件

在進行優(yōu)化計算前,為了得到符合工程實際要求的可行解,根據(jù)發(fā)動機3個工作點的選定，確定如下2個約束條件:

g1(x)=x2-x3+380≤0，

g2(x)=x1-x2+450≤0

(2)

這2個約束條件限制了發(fā)動機3個工作點Z1、Z2、Z3之間的轉(zhuǎn)速差,從而保證相鄰2個工作點輸出功率的差值符合工程實際要求,避免因差值過小導(dǎo)致的頻繁切換工作點。

3.4　非支配排序遺傳算法

非支配排序遺傳算法(NSGA)是最高效的進化算法之一。它采用優(yōu)勝劣汰選擇、模擬二進制交叉、多項式變異這3種運算作用于種群,在每次迭代過程中創(chuàng)造出更優(yōu)的種群,這種連續(xù)的迭代方法已經(jīng)被證明可以收斂接近最優(yōu)解[15],并且收斂速度比其他算法更快,故本文選擇NSGA-Ⅱ算法。該算法的計算流程[16]如圖4所示。

圖4　NSGA-Ⅱ算法的計算流程

3.5　仿真優(yōu)化模型

3.5.1仿真優(yōu)化模型

本文采用CRUISE軟件對整車性能進行仿真計算,為了便于Isight集成,仿真模型采用參數(shù)化建模的方法,待優(yōu)化參數(shù)通過CRUISE軟件中的Constants模塊輸入,可以得到整車模型如圖5所示。

本文采用Isight軟件中的Simcode模塊集成CRUISE軟件對相關(guān)參數(shù)進行優(yōu)化設(shè)計。

圖5　CRUISE仿真模型

3.5.2Isight/CRUISE集成優(yōu)化過程

Isight集成CRUISE的步驟如下:

(1) 編寫*.bat批處理文件,在該文件中定義Isight調(diào)用的CRUISE軟件可執(zhí)行程序路徑及CRUISE模型中的*.prj文件路徑。

(2) 將CRUISE模型的*.dbf文件設(shè)置為Isight軟件的輸入文件,并從中定義待優(yōu)化參數(shù)。

(3) 將CRUISE模型的結(jié)果文件cruise.log作為Isight軟件的輸出文件,并從中定義優(yōu)化目標(biāo)。

(4) 將編寫的*.bat文件設(shè)置為Simcode模塊命令。

(5) 將CRUISE模型所在文件夾設(shè)置為優(yōu)化程序的執(zhí)行路徑。

(6) 運行優(yōu)化程序,得到優(yōu)化結(jié)果。

4優(yōu)化結(jié)果分析

4.1　Pareto最優(yōu)解集

本文采用20個連續(xù)的新歐洲行駛工況(new Europeun driving cycle,NEDC)模擬增程模式對待優(yōu)化參數(shù)進行優(yōu)化。由于多目標(biāo)優(yōu)化問題中各個目標(biāo)間是相互沖突的,所以優(yōu)化得到的解不可能是單一解,而是一個Pareto最優(yōu)解集[17],本文給出得到的部分Pareto最優(yōu)解集,見表3所列。

表3　部分Pareto最優(yōu)解集

為了獲得在發(fā)電效率相同的情況下凈發(fā)電量盡可能小的最優(yōu)解,根據(jù)計算結(jié)果,選取表3中的第5組解作為最優(yōu)折衷解,并對該優(yōu)化結(jié)果進行分析。

4.2　優(yōu)化結(jié)果分析

根據(jù)選擇的最優(yōu)折衷解,利用CRUISE整車性能仿真模型,采用20個連續(xù)NEDC工況進行仿真分析,得到優(yōu)化前后汽車的主要技術(shù)指標(biāo)，見表4所列。

表4　優(yōu)化前后仿真結(jié)果對比

從表4可以看出,優(yōu)化后的增程器總發(fā)電量減少了7.34%,同時其百公里燃油耗量降低了8.28%,從而使增程器的單位燃油發(fā)電量小幅度提升1.02%,表明優(yōu)化后的增程器整體發(fā)電效率得到了提高。

4.3　與基于規(guī)則的定點控制策略對比分析

由于設(shè)計的增程器三工作點控制策略是由基于規(guī)則的定點控制策略改進而來的,因而需要對兩者進行對比分析,以驗證增程器三工作點控制策略是否具有一定的優(yōu)越性,對比結(jié)果見表5所列。

表5　與定點控制對比分析結(jié)果

從表5可以看出,與基于規(guī)則的定點控制策略相比,增程器總發(fā)電量減少11.61%,百公里燃油消耗量降低12.37%,從而使增程器整體發(fā)電效率略微提升0.87%。這說明改進后的控制策略在總發(fā)電量控制和燃油經(jīng)濟性方面比原策略更優(yōu)。

5結(jié)論

本文利用CRUISE軟件搭建了整車經(jīng)濟性仿真模型,并采用Isight集成CRUISE的方法對設(shè)計的控制策略參數(shù)進行了優(yōu)化,得到如下結(jié)論:

(1) 設(shè)計的發(fā)動機三工作點控制策略能夠控制發(fā)動機在最佳效率區(qū)內(nèi)根據(jù)整車功率需求調(diào)整增程器的輸出功率,克服了基于規(guī)則的定點控制策略不能調(diào)整增程器輸出功率的缺點。

(2) 采用20個連續(xù)NEDC工況模擬增程模式對增程器控制系統(tǒng)參數(shù)進行優(yōu)化,優(yōu)化后的增程器總發(fā)電量減少了7.34%，燃油經(jīng)濟性提高了8.28%,增程器整體的發(fā)電效率提高了1.02%,表明采用的多目標(biāo)優(yōu)化方法是有效的。

(3) 與基于規(guī)則的定點控制策略相比,增程器三工作點控制策略在總發(fā)電量控制和燃油經(jīng)濟性方面得到明顯改善。

[參考文獻]

[1]艾新平,楊漢西.電動汽車與動力電池[J].電化學(xué),2011,17(2):123-133.

[2]Tate E D,Harpster M O,Savagian P J.The electrification of the automobile: from conventional hybrid,to plug-in hybrids,to extended-range electric vehicles[C]//SAE Paper,2008.doi:10.4271/2008-01-0458.

[3]Xu Liangfei,Yang Fuyuan,Hu Mingyin,et al.Comparison of energy management strategies for a range extended electric city bus[J].中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報,2012,42(8):640-647.

[4]竇國偉,馬濤峰,馬先萌.基于模糊控制算法的增程式電動車能量分配策略[J].上海汽車,2012(3):10-14.

[5]周蘇,牛繼高,陳鳳祥,等.增程式電動汽車動力系統(tǒng)設(shè)計與仿真研究[J].汽車工程,2011,33(11):924-929.

[6]尤寅,宋珂,尹曉東.帶Range-Extender純電動汽車動力系統(tǒng)設(shè)計[J].北京汽車,2010(3):41-46.

[7]Wu Xiaogang,Lu Languang.Simulation research of energy management strategy for range extended electric bus[C]//2012 IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference,2012:354-357.

[8]宋珂,章桐.增程式純電驅(qū)動汽車動力系統(tǒng)研究[J].汽車技術(shù),2011(7):14-19.

[9]陳長紅.增程式電動汽車控制策略的研究[D].錦州:遼寧工業(yè)大學(xué),2013.

[10]朱莉莉.增程式電動汽車輔助動力單元控制系統(tǒng)的研究[D].哈爾濱:哈爾濱理工大學(xué),2012.

[11]葉冬金.增程式純電動車動力系統(tǒng)參數(shù)匹配及控制策略研究[D].長春:吉林大學(xué),2012.

[12]李春林.混合動力叉車能耗模型與仿真研究[D].合肥:合肥工業(yè)大學(xué),2013.

[13]牛繼高,周蘇.增程式電動汽車增程器開/關(guān)機時刻的優(yōu)化[J].汽車工程,2013,35(5):418-423.

[14]趙文章.增程式客車整車控制器與控制策略研究[D].哈爾濱:哈爾濱理工大學(xué),2011.

[15]賴宇陽.Isight參數(shù)優(yōu)化理論與實例詳解[M].北京:北京航空航天大學(xué)出版社,2012：193-194.

[16]張希,米春亭.車輛能量管理:建模、控制與優(yōu)化[M].北京:機械工業(yè)出版社,2013：236-238.

[17]尹安東,楊峰,江昊.基于iSIGHT的純電動汽車動力系統(tǒng)匹配優(yōu)化[J].合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2013,36(1):1-4.

(責(zé)任編輯閆杏麗)

Multi-objective optimization of control parameters of range-extended electric vehicle based on Isight

YIN An-dong, DONG Xin-yang, ZHANG Bing-zhan, JIANG Hao

(School of Machinery and Automobile Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China)

Abstract:A range-extended electric vehicle(REEV) was studied, and a control strategy was designed. The simulation model was established by using the vehicle simulation software CRUISE and the multi-objective optimization software Isight, and the control parameters were optimized with an improved non-dominated sorting genetic algorithm(NSGA-Ⅱ). The result showed that the power generated by the range-extender could meet the need of vehicle. And the range-extender could reduce the total electric power by 7.34% as well as the fuel consumption per 100 kilometers by 8.28%.

Key words:range-extended electric vehicle(REEV); Isight software; control parameter; multi-objective optimization; non-dominated sorting genetic algorithm(NSGA)

中圖分類號:U469.72

文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1003-5060(2015)03-0289-06

doi:10.3969/j.issn.1003-5060.2015.03.001

作者簡介：尹安東(1963-),男,安徽桐城人,博士,合肥工業(yè)大學(xué)副教授,碩士生導(dǎo)師.

基金項目：國家“863”節(jié)能與新能源汽車重大資助項目(2012AA111401);安徽省自然科學(xué)基金資助項目(1208085ME78)

收稿日期：2014-03-12；修回日期：2014-05-28