李 軍，朱亞洲，紀 雷，徐楊蛟

(重慶交通大學機電與汽車工程學院，重慶 400074)

2016002

混合動力汽車模糊控制策略優(yōu)化*

李 軍，朱亞洲，紀 雷，徐楊蛟

(重慶交通大學機電與汽車工程學院，重慶 400074)

本文中基于自適應模糊邏輯算法研究了某款并聯(lián)混合動力電動汽車的動力傳動系統(tǒng)控制策略，以最小化油耗和排放為目標，在Matlab/Simulink平臺上建立相應的控制系統(tǒng)模型，并采用遺傳算法對模糊控制規(guī)則進行離線優(yōu)化。結(jié)果表明，采用遺傳算法優(yōu)化的模糊控制策略具有較好的控制效果，混合動力汽車的燃油經(jīng)濟性和排放得到有效改善。

混合動力汽車；控制策略優(yōu)化；模糊控制；遺傳算法

前言

混合動力汽車能量管理策略一直是汽車領(lǐng)域研究的熱點，但目前實現(xiàn)商業(yè)化的只有依據(jù)工程經(jīng)驗設(shè)計的邏輯門限能量管理策略。模糊控制策略具有非線性、魯棒性和實時性的特點，增加了模糊決策因素，符合人的思維邏輯，應用在混合動力汽車中比較合適[1-2]。控制規(guī)則的確定是模糊控制器的關(guān)鍵設(shè)計之一，但以往根據(jù)專家經(jīng)驗制定的控制規(guī)則具有一定的主觀性，很難達到全局最優(yōu)的控制效果。因此，如何對已制定的控制規(guī)則進行優(yōu)化，是混合動力汽車模糊能量管理策略研究的重要方向之一[3]。

遺傳算法是根據(jù)自然選擇和遺傳機制構(gòu)造的搜索算法。該算法能夠應用于各類非線性問題的優(yōu)化，具有全局性、并行性和魯棒性等優(yōu)點，比較適合于應用在模糊控制策略的優(yōu)化中[4-8]。本文中以某傳統(tǒng)汽車為原型，進行并聯(lián)式混合動力汽車動力系統(tǒng)部件選型和參數(shù)匹配，并在此基礎(chǔ)上研究模糊能量控制系統(tǒng)，然后采用遺傳算法對模糊控制規(guī)則進行離線優(yōu)化，最后對優(yōu)化前后的控制策略進行對比仿真。

1 模糊邏輯控制策略的設(shè)計

1.1 并聯(lián)混合動力汽車主要結(jié)構(gòu)參數(shù)

本文中的研究對象為某款混合動力汽車，它具有電機單獨驅(qū)動、發(fā)動機單獨驅(qū)動、行車充電、混合驅(qū)動和再生制動等工作模式。其主要參數(shù)如表1所示。

1.2 模糊控制器的設(shè)計

為實現(xiàn)對該車能量的優(yōu)化管理，本文中設(shè)計了能量管理系統(tǒng)的模糊控制策略，并采用遺傳算法對模糊控制器的控制規(guī)則進行多目標離線優(yōu)化。其模糊控制器的2個輸入變量為電池的SOC值和整車需求轉(zhuǎn)矩與當前轉(zhuǎn)速下發(fā)動機的最優(yōu)轉(zhuǎn)矩的差值ΔT，輸出變量為系數(shù)k。模糊控制器輸入、輸出變量的模糊子集和隸屬度函數(shù)采用三角形和梯形相結(jié)合的方式。ΔT的5個模糊子集分別為{NB,NS,M,PS,PB}；電池SOC的5個模糊子集分別為{VL,L,N,H,VH}；輸出量k的5個模糊子集分別為{VS,S,M,B,VB}。

表1 主要部件的仿真參數(shù)

在確定各輸入、輸出變量模糊子集和隸屬度函數(shù)后，編寫出模糊控制規(guī)則，見表2。

表2 模糊控制規(guī)則表

制定模糊控制規(guī)則的主要依據(jù)如下：

(1) 當汽車速度低于某一最低速度值時，由電機單獨提供驅(qū)動轉(zhuǎn)矩；

(2) 當整車需求轉(zhuǎn)矩大于當前轉(zhuǎn)速下發(fā)動機輸出轉(zhuǎn)矩的最大值時，電機提供補充轉(zhuǎn)矩輔助驅(qū)動；

(3) 在給定轉(zhuǎn)速下，當發(fā)動機工作于需求轉(zhuǎn)矩且效率較低時，發(fā)動機關(guān)閉，電機提供需求轉(zhuǎn)矩；

(4) 當電池SOC比較低時，電機利用發(fā)動機輸出的額外轉(zhuǎn)矩給電池充電；

(5) 當發(fā)動機工作在高效區(qū)間時，僅由發(fā)動機提供轉(zhuǎn)矩。

在模糊推理運算中，與和蘊涵運算采用最小法，或運算采用最大法，結(jié)論合成采用累加法，輸出解模糊采用面積質(zhì)心法。

2 遺傳算法優(yōu)化模糊控制器

2.1 用于控制規(guī)則優(yōu)化的遺傳算法

對模糊控制器控制規(guī)則優(yōu)化的遺傳算法可表示為

GA=(C，J，P0，M，Φ，Γ，Ψ，T)

(1)

式中：C為個體的編碼方法；J為個體適應度評價函數(shù)；P0為初始種群；M為種群大??；Φ，Γ和Ψ分別為選擇算子、交叉算子和變異算子；T為遺傳算法的終止條件。遺傳算法流程如圖1所示。

圖1 遺傳算法流程

2.2 控制規(guī)則編碼

遺傳算法優(yōu)化模糊控制規(guī)則首先須解決的是規(guī)則編碼問題。十進制編碼染色體長度短，運算速度快、精度高，不產(chǎn)生不可行解，并且對于變異操作的種群穩(wěn)定性好，因此本文中選擇十進制整數(shù)編碼[9]。

模糊控制器采用雙輸入單輸出模型，每個輸入量和輸出量都含有5個模糊子集，共有25條控制規(guī)則。為保證控制規(guī)則的完整性和一致性，只對輸出量值編碼。采用十進制整數(shù)，將輸出變量k的變量值{VS,S,M,B,VB}依次編碼為1，2，3，4，5，如表2所示的25條控制規(guī)則的編碼依次為33111，…，55544，由此產(chǎn)生一個有25個染色體組成的個體。

2.3 目標函數(shù)

本文中控制策略的優(yōu)化目標是使油耗和排放量最小化。其目標函數(shù)為

(2)

式中：ω1～ω4為優(yōu)化目標的權(quán)重因子；H為油耗值；X為CO排放值；Y為HC排放值；Z為NOx排放值；下標“targ”為它們對應的目標值。

式中的4個目標是相互影響的，單個目標函數(shù)達到最優(yōu)時其他目標函數(shù)不一定最優(yōu)，采用加權(quán)法建立目標函數(shù)，從而將多目標優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目標優(yōu)化問題[10]。表3為采用的自定義目標值，其中排放量值參考EURO Ⅴ排放標準。

表3 油耗和排放目標值

2.4 初始種群的產(chǎn)生

初始群體的特性對計算結(jié)果和效率有重要影響。標準遺傳算法是按預定或隨機方法產(chǎn)生一組初始解群體，具有一定盲目性，產(chǎn)生的控制規(guī)則個體可能極不合理，影響著進化的進度和精度。借鑒文獻[9]中的穩(wěn)態(tài)繁殖思想，將表1中的模糊控制規(guī)則作為母體，每位編碼按0～0.3的概率為-1,按0.3～0.6的概率為+1,大于0.6的概率不變，產(chǎn)生30個個體，從中選擇19個，加上母體共20個，組成初始種群。

2.5 選擇、交叉和變異過程

選擇算子的作用是從當前代的群體中選擇出一些比較優(yōu)良的個體，并將其復制到下一代群體中。本文中采用比例選擇算子，每個個體被選中的概率與其適應度的大小成正比。設(shè)群體大小為M，個體i的適應度為Fi，則個體i被選中的概率pis為

(3)

根據(jù)整數(shù)編碼的特點，交叉算法選擇均勻交叉，即兩個配對個體的每個基因座上的基因都以相同的交叉概率進行交換，形成兩個新的個體。均勻交叉的主要過程：①隨機產(chǎn)生一個與個體編碼串長度相等的屏蔽字W=w1w2…wj…wL，其中wj非0即1，L為個體編碼串長度；②當wj為0時，2個子代第j個基因座上基因值保持不變；當wj為1時，2個子代分別繼承兩父代交叉后的第j個基因座上基因值。

變異操作選擇基本位變異，對個體的每一個基因座，以變異率指定其為變異點。對于每個指定的變異點，采用隨機進行加1或減1的變異方法，如果該基因值為最小值或最大值則分別只進行加1或減1操作，即

(4)

3 結(jié)果分析

為驗證優(yōu)化后控制策略的有效性，基于美國再生能源實驗室在Matlab/Simulink軟件環(huán)境下開發(fā)的電動汽車仿真軟件ADVISOR2002，建立并聯(lián)混合動力汽車仿真模型。同時為驗證優(yōu)化控制策略的工況適應性，選擇兩個典型工況進行仿真分析，即歐洲駕駛循環(huán)(NEDC)和美國城市道路循環(huán)(UDDS)。

分別運用ADVISOR和Matlab軟件進行參數(shù)仿真和離線優(yōu)化。首先以專家經(jīng)驗建立的模糊控制策略對混合動力汽車系統(tǒng)進行仿真，然后采用遺傳算法對模糊控制器控制規(guī)則進行多目標優(yōu)化，遺傳算法運行參數(shù)選擇如表4所示。

表4 遺傳算法運行參數(shù)

兩種工況下控制策略優(yōu)化前后仿真結(jié)果對比情況如表5和表6所示。由表可見，優(yōu)化后車輛的百公里油耗和排放量都有所降低，其中NEDC工況下百公里油耗下降了7.01%，排放值分別下降了1.17%(HC)，1.04%(CO)和5.42%(NOx)；UDDS工況下百公里油耗下降了3.0%，排放值分別下降了1.27%(HC)，1.42%(CO)和0.56%(NOx)。

表5 NEDC工況下優(yōu)化前后仿真結(jié)果

表6 UDDS工況下優(yōu)化前后仿真結(jié)果

圖2 NEDC工況下優(yōu)化前后發(fā)動機效率分布

兩種工況下優(yōu)化前后發(fā)動機的效率分布分別如圖2和圖3所示。由圖2可見，NEDC工況下優(yōu)化后的發(fā)動機效率在前一段仿真時間有明顯提高，這主要是因為這段時間汽車運行工況較復雜，根據(jù)經(jīng)驗制定的控制策略無法達到最優(yōu)控制；由圖3可見，UDDS工況下優(yōu)化后發(fā)動機的工作點分布范圍相對更加集中，整體效率提高。

圖3 UDDS工況下優(yōu)化前后發(fā)動機效率分布

兩種工況下仿真過程中蓄電池SOC變化情況分別如圖4和圖5所示。優(yōu)化前后SOC的初始值都為0.7，NEDC工況下優(yōu)化前后的SOC結(jié)束值分別為0.684和0.693，UDDS工況下優(yōu)化前后的SOC結(jié)束值分別為0.712和0.705。不同工況下優(yōu)化前后SOC變化范圍都較小，保證了電池的充放電平衡。

圖4 NEDC工況下蓄電池SOC變化曲線

圖5 UDDS工況下蓄電池SOC變化曲線

兩種工況下遺傳算法優(yōu)化過程目標函數(shù)值的變化曲線分別如圖6和圖7所示。圖6中采用遺傳算法優(yōu)化到25代左右時，目標函數(shù)變化已經(jīng)很小，約30代以后目標函數(shù)基本不再變化；圖7中目標函數(shù)在約18代以后就基本不再變化。兩種工況下仿真優(yōu)化后的結(jié)果比較合理，已達到全局最優(yōu)解目標。

圖6 NEDC工況下目標函數(shù)收斂曲線

圖7 UDDS工況下目標函數(shù)收斂曲線

兩種工況下采用遺傳算法優(yōu)化后的模糊控制規(guī)則分別見表7和表8。其中表7中優(yōu)化后運行工況更多地集中在發(fā)動機高效區(qū)間，即M集合內(nèi)。

表7 NEDC工況仿真優(yōu)化后的模糊控制規(guī)則表

表8 UDDS工況仿真優(yōu)化后的模糊控制規(guī)則表

4 結(jié)論

(1) 針對某并聯(lián)式混合動力汽車，設(shè)計了能量管理系統(tǒng)模糊控制策略，并采用十進制遺傳算法對模糊控制器的控制規(guī)則進行多目標離線優(yōu)化。

(2) 分別在NEDC工況和UDDS工況下對優(yōu)化前后的控制策略進行了仿真分析，其中NEDC工況優(yōu)化后百公里油耗下降了7.01%，UDDS工況下百公里油耗下降了3.0%，兩種工況優(yōu)化后的排放值也都有不同程度的降低。仿真結(jié)果表明，針對不同工況下模糊控制策略的優(yōu)化，遺傳算法有較好的適應能力，能夠在一定程度上改善并聯(lián)混合動力汽車的油耗和排放。

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Optimization of Fuzzy Control Strategy for Hybrid Electric Vehicle

Li Jun, Zhu Yazhou, Ji Lei & Xu Yangjiao

SchoolofMechatronics&AutomotiveEngineering,ChongqingJiaotongUniversity,Chongqing400074

Based on adaptive fuzzy logic algorithm, the control strategy for the power transmission system of a parallel hybrid electric vehicle (PHEV) is studied. A corresponding control system model is built and an off-line optimization on fuzzy control rule is conducted by using genetic algorithm, with minimizing fuel consumption and emissions as objective. The results show that the fuzzy control strategy optimized with genetic algorithm has better control effects, with the fuel consumption and emission of the PHEV effectively improved.

HEV; control strategy optimization; fuzzy control; genetic algorithm

*國家自然科學基金(51305472)和重慶市自然科學基金重點項目(CSTC2013yykfB0184)資助。

原稿收到日期為2014年7月10日，修改稿收到日期為2014年8月27日。