詹 森，秦大同，曾育平

(重慶大學(xué)，機(jī)械傳動國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,重慶 400044)

2016145

基于多循環(huán)工況的混合動力汽車參數(shù)優(yōu)化研究*

詹 森，秦大同，曾育平

(重慶大學(xué)，機(jī)械傳動國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,重慶 400044)

針對基于單一循環(huán)工況的混合動力汽車參數(shù)優(yōu)化存在優(yōu)化后的參數(shù)可能不適用于其它循環(huán)工況和整車的燃油經(jīng)濟(jì)性未必能達(dá)到最優(yōu)的問題，本文提出了基于多循環(huán)工況的混合動力汽車參數(shù)優(yōu)化方法。以整車燃油消耗量最小化作為優(yōu)化目標(biāo)，以動力系統(tǒng)參數(shù)和控制策略相關(guān)參數(shù)為優(yōu)化變量，建立基于遺傳算法和Matlab/Similink模塊的優(yōu)化模型，分別進(jìn)行基于單一循環(huán)工況和基于多循環(huán)工況的混合動力汽車的優(yōu)化。結(jié)果表明，與基于單一循環(huán)工況的優(yōu)化相比，在保證車輛動力性的前提下，基于多循環(huán)工況的優(yōu)化結(jié)果，不僅可適用于多種行駛工況，而且能進(jìn)一步提高整車的燃油經(jīng)濟(jì)性。

混合動力汽車；參數(shù)優(yōu)化；遺傳算法；多循環(huán)工況

前言

混合動力汽車的動力系統(tǒng)由多個動力源組成，通過控制策略實(shí)現(xiàn)需求功率在多個動力源之間的合理分配和動力系統(tǒng)各部件之間的協(xié)調(diào)控制，從而提高整車的燃油經(jīng)濟(jì)性?；旌蟿恿ζ嚨膮?shù)優(yōu)化是在滿足車輛動力性能和各部件性能約束的前提下，以整車的燃油經(jīng)濟(jì)性或動力性為目標(biāo)，同時優(yōu)化動力系統(tǒng)參數(shù)和控制策略的相關(guān)參數(shù)[1-2]。

文獻(xiàn)[3]中以等效燃油消耗量和加速時間為優(yōu)化目標(biāo)，運(yùn)用帶精英策略的非支配排序遺傳算法和iSIGHT優(yōu)化軟件，選用NEDC工況對傳動系參數(shù)進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化。文獻(xiàn)[4]中利用權(quán)重系數(shù)變換法將多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為單目標(biāo)優(yōu)化問題，并以百公里燃油消耗量和排放性能為目標(biāo)函數(shù)，通過UDDS工況對整車的動力系統(tǒng)參數(shù)和控制策略參數(shù)同時進(jìn)行優(yōu)化。文獻(xiàn)[5]中提出一種以動力系統(tǒng)功率最小化為目標(biāo)、動力性能指標(biāo)為約束條件的參數(shù)優(yōu)化匹配方法，利用CYC_NurembergR36工況對混合動力汽車的動力系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。文獻(xiàn)[6]中以燃油消耗量和排放作為優(yōu)化目標(biāo)，以CYC-1015為優(yōu)化仿真模型的輸入工況，通過帶精英策略的非支配排序遺傳算法對動力系統(tǒng)部件的參數(shù)和控制策略參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。目前研究主要是針對某種典型工況完成混合動力汽車參數(shù)優(yōu)化，但在其它工況下，該方法所得到的優(yōu)化參數(shù)可能不適用，整車燃油經(jīng)濟(jì)性也不一定能達(dá)到最優(yōu)。

為了解決上述問題，本文中提出基于多工況的混合動力汽車參數(shù)優(yōu)化方法，并以某ISG混合動力汽車為例，將整車的燃油消耗量作為優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)，以動力性設(shè)計(jì)指標(biāo)為約束條件，以動力系統(tǒng)參數(shù)和控制策略相關(guān)參數(shù)為優(yōu)化對象，建立基于遺傳算法和Matlab/Similink模塊的優(yōu)化仿真模型，運(yùn)用仿真模型分別針對單一工況和多工況進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。結(jié)果表明：針對多工況進(jìn)行優(yōu)化所獲得的優(yōu)化參數(shù)不僅可適用于多種工況，且可進(jìn)一步提高整車的燃油經(jīng)濟(jì)性。

1 整車動力系統(tǒng)及基本參數(shù)

本文中研究的混合動力系統(tǒng)如圖1所示。系統(tǒng)主要由發(fā)動機(jī)、ISG電機(jī)、濕式多片離合器C1、無級變速器CVT、電池組和主減速器等部件組成。整車控制器通過控制濕式多片離合器、ISG電機(jī)、CVT和發(fā)動機(jī)實(shí)現(xiàn)工作模式的切換；通過CAN總線實(shí)現(xiàn)與發(fā)動機(jī)控制器、電機(jī)控制器、電池管理系統(tǒng)和CVT控制器的通信，監(jiān)測車輛的運(yùn)行狀態(tài)，完成對ISG電機(jī)和發(fā)動機(jī)工作模式及轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)速的控制。該混合動力汽車的部分基本參數(shù)如表1所示。

參數(shù)數(shù)值整車質(zhì)量m/kg1547迎風(fēng)面積A/m22.28風(fēng)阻系數(shù)CD0.357車輪半徑r/m0.289滾動阻力系數(shù)fr0.0083動力電池初始SOC0.65

2 混合動力汽車參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)

2.1 目標(biāo)函數(shù)

本文中參數(shù)優(yōu)化的目標(biāo)：在滿足車輛動力性能和各部件性能約束的前提下，盡可能降低整車的燃油消耗量。因此，參數(shù)優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)f(x)為

(1)

式中：Fuel(x)為燃油消耗量；x為包含了動力系統(tǒng)參數(shù)和控制策略相關(guān)參數(shù)的向量；Ω為可能的解空間；hi(x)≤0為約束條件；N為約束條件的數(shù)量。

2.2 優(yōu)化參數(shù)的選擇

混合動力汽車具有大量的設(shè)計(jì)參數(shù)，如果對所有的設(shè)計(jì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化并不現(xiàn)實(shí)，因此只能選擇對車輛性能具有較大影響的動力系統(tǒng)參數(shù)和控制策略相關(guān)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化才符合實(shí)際[1]。

本文中以邏輯門限控制策略作為整車的控制策略。優(yōu)化變量的選擇包括4個動力系統(tǒng)參數(shù)：發(fā)動機(jī)功率Pe、電機(jī)功率Pm、電池容量Qb和主傳動比I0，以及3個與控制策略相關(guān)的參數(shù)：純電動車速限制vmotor、發(fā)動機(jī)單獨(dú)工作上限系數(shù)ηmax和發(fā)動機(jī)單獨(dú)工作下限系數(shù)ηmin。vmotor限定了純電動模式切換到發(fā)動機(jī)單獨(dú)驅(qū)動和混合驅(qū)動模式的速度；設(shè)發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)矩效率最佳曲線為engine_best，需求轉(zhuǎn)矩在engine_best*(1+ηmax)和engine_best*(1-ηmin)之間時整車為發(fā)動機(jī)單獨(dú)驅(qū)動模式；需求轉(zhuǎn)矩在engine_best*(1+ηmax)以上時為聯(lián)合驅(qū)動模式；需求轉(zhuǎn)矩在engine_best*(1-ηmin)以下時為行車充電模式。最終選擇的7個優(yōu)化參數(shù)如表2所示，其中優(yōu)化參數(shù)的初始值為原型車對應(yīng)的參數(shù)數(shù)值，優(yōu)化參數(shù)的上下限是綜合考慮整車基本性能的要求、整車經(jīng)濟(jì)成本和設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)的結(jié)果。

表2 優(yōu)化參數(shù)

2.3 參數(shù)優(yōu)化的約束條件

在進(jìn)行混合動力汽車參數(shù)優(yōu)化時,除了盡可能降低油耗外，還必須使汽車滿足動力性能的要求。本文中采用PGNV中對轎車性能所提出的動力性指標(biāo)作為約束[7]，如表3所示。

表3 約束條件

3 基于單一工況的混合動力汽車參數(shù)優(yōu)化與結(jié)果分析

3.1 基于單一工況的混合動力汽車參數(shù)優(yōu)化方法

本文中將遺傳算法同Matlab/Simulink相結(jié)合，建立了混合動力汽車參數(shù)優(yōu)化仿真模型，以此實(shí)現(xiàn)針對混合動力汽車動力系統(tǒng)參數(shù)和控制策略相關(guān)參數(shù)的優(yōu)化?；趩我还r的混合動力汽車參數(shù)優(yōu)化方法流程如圖2所示，具體過程如下：

(1) 初始化待優(yōu)化的動力系統(tǒng)參數(shù)和控制策略相關(guān)參數(shù)；

(2) 確定優(yōu)化所針對的行駛工況；

(3) 將所獲得的待優(yōu)化參數(shù)應(yīng)用到混合動力汽車參數(shù)優(yōu)化仿真模型中；

(4) 根據(jù)所選用的行駛工況，運(yùn)行仿真模型計(jì)算出適應(yīng)度函數(shù)的值；

(5) 如果適應(yīng)度函數(shù)的值滿足終止條件，終止程序，得到最優(yōu)參數(shù)；

(6) 若不滿足，應(yīng)用遺傳算法進(jìn)行選擇、保留精英、交叉、變異，產(chǎn)生新的種群，回到步驟(3)。

所采用的遺傳算法參數(shù)設(shè)置如表4所示。

表4 遺傳算法參數(shù)設(shè)置

3.2 基于單一工況的混合動力汽車參數(shù)優(yōu)化的結(jié)果分析

按照行駛工況數(shù)據(jù)反映的車輛行駛區(qū)域和交通狀況的不同，行駛工況可以分為擁堵工況、城市工況、郊區(qū)工況和高速工況[8]。

選用6種典型工況進(jìn)行基于單一工況的混合動力汽車參數(shù)優(yōu)化，用于比較不同工況下參數(shù)優(yōu)化結(jié)果的差異。6種工況為NEDC(A1)，NYCC(A2)，UDDS(A3)，CYC_WVUSUB(A4)，HWFET(A5)和CQCYC(A6)，如圖3所示。其中：NYCC為擁堵工況，主要在城市中心地帶，交通擁堵，汽車走走停停；UDDS為城市工況，與擁堵工況相比，車速有所提高，但依然存在走走停停；CYC_WVUSUB為郊區(qū)工況，主要是城市郊區(qū)或鄉(xiāng)村道路，車輛常以中速行駛；HWFET為高速路工況，車速高，駕駛平穩(wěn)，有最低限制；NEDC作為輕型車排放油耗試驗(yàn)工況，常用于汽車的設(shè)計(jì)之中；CQCYC是我國某城市的典型工況。

6種典型工況對應(yīng)的優(yōu)化結(jié)果如表5所示。由表可見，對于不同的行駛工況可以獲得不同的優(yōu)化參數(shù)結(jié)果，而且優(yōu)化參數(shù)結(jié)果之間存在較大的差異。

對于某一種工況，當(dāng)車輛采用其它工況下所得的優(yōu)化參數(shù)時，車輛運(yùn)行完該工況后，電池SOC最終值可能是不同的，這種情況下不能直接通過油耗來判斷優(yōu)化參數(shù)的優(yōu)劣。但是可以通過某一種工況下得到的優(yōu)化參數(shù)是否能讓整車在其它工況下依然滿足所設(shè)定的約束條件來判斷該優(yōu)化參數(shù)的適用性。

以針對NEDC工況獲得的參數(shù)優(yōu)化結(jié)果為例，將該結(jié)果應(yīng)用于各個典型工況，通過比較電池SOC起始值和最終值之差ΔSOC是否小于等于0.5%(即約束條件h5)來判斷該優(yōu)化參數(shù)結(jié)果在各個典型工況下的適用性，結(jié)果如圖4所示。

表5 不同典型工況下參數(shù)優(yōu)化的結(jié)果

由圖4可見，6種典型工況下電池的最終SOC分別為0.647，0.653，0.648，0.604，0.620和0.633，與之對應(yīng)的ΔSOC分別為0.47%，0.46%，0.31%，7.08%，4.6%和2.6%。所以針對NEDC工況的優(yōu)化參數(shù)結(jié)果，在NEDC，NYCC和UDDS工況下能使整車滿足約束條件，而在CYC_WVUSUB，HWFET和CQCYC工況下整車不能滿足約束條件。

因此基于單一工況的混合動力汽車參數(shù)優(yōu)化存在一定的不足：一方面，針對不同的工況得到優(yōu)化參數(shù)可能存在差異，這種差異導(dǎo)致參數(shù)優(yōu)化時如果選擇的工況不同，最終的整車燃油經(jīng)濟(jì)性也可能存在差異；另一方面，某工況下的優(yōu)化參數(shù)結(jié)果應(yīng)用在其它工況下時，整車不一定能滿足所設(shè)定的約束條件，當(dāng)車輛無法滿足所設(shè)定的約束條件時，會對整車的經(jīng)濟(jì)性或者動力性產(chǎn)生不利的影響。

4 基于多工況的混合動力汽車參數(shù)優(yōu)化與結(jié)果分析

4.1 基于多工況的混合動力汽車參數(shù)優(yōu)化方法

基于多工況的混合動力汽車參數(shù)優(yōu)化方法的重點(diǎn)問題在于不僅需要整車在多種工況下都滿足所設(shè)定的約束條件，而且整車在運(yùn)行完各個工況后的燃油經(jīng)濟(jì)性要到達(dá)最優(yōu)。因此需要在基于單一工況的混合動力汽車參數(shù)優(yōu)化的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)建復(fù)合工況和改變約束條件的應(yīng)用方法，實(shí)現(xiàn)針對多工況的參數(shù)優(yōu)化。

(1) 復(fù)合工況的構(gòu)建

復(fù)合工況是由多個典型工況拼接而成，以復(fù)合工況W1為例，該工況是由NEDC，CQCYC，NYCC，UDDS，CYC_WVUSUB和HWFET工況拼接而成，如圖5所示。

(2) 改變約束條件的應(yīng)用方法

如果采用針對單一工況的約束條件應(yīng)用方法，那么只是簡單地將多個工況進(jìn)行拼接，拼接后的工況還是可以看作為一種單一工況，這樣最終參數(shù)優(yōu)化依然是針對單一工況進(jìn)行的，因此需要根據(jù)復(fù)合工況的特點(diǎn)改變約束條件的應(yīng)用方法。本文中的約束條件共5個，其中約束條件h1，h2，h3和h4不受行駛工況的影響，只有約束條件h5會受到行駛工況的影響。因此多工況參數(shù)優(yōu)化的約束條件應(yīng)用方法是：參數(shù)優(yōu)化的結(jié)果能使車輛滿足約束條件h1，h2，h3和h4；要求車輛在運(yùn)行完每個拼接工況后，電池的SOC和運(yùn)行該拼接工況前的電池SOC差值ΔSOC小于等于0.5%(即約束條件h5)，以復(fù)合工況W1為例，需要電池的SOC運(yùn)行完NEDC，CQCYC，NYCC，UDDS，CYC_WVUSUB和HWFET工況前后的差值ΔSOC均小于等于0.5%，即電池SOC在0和1 185s，1 186和2 720s，2 721和3 319s，3 320和4 689s，4 690和6 354s，6 355和7 120s時的差值ΔSOC均小于等于0.5%。這樣才能保證優(yōu)化參數(shù)在應(yīng)用于構(gòu)成復(fù)合工況W1的各個典型工況時不僅同樣滿足了約束條件，而且整車的燃油經(jīng)濟(jì)性得到了進(jìn)一步的優(yōu)化。

4.2 仿真對比分析

6種典型工況一共能夠拼接出720種復(fù)合工況，為了簡化計(jì)算僅挑選起始拼接工況和最終拼接工況不相同的6種復(fù)合工況進(jìn)行仿真分析。選用的6種復(fù)合工況分別為：

B1：(NEDC，CQCYC，NYCC，UDDS，CYC_WVUSUB，HWFET)；

B2：(HWFET，CYC_WVUSUB，UDDS，NYCC，CQCYC，NEDC)；

B3：(CQCYC，HWFET，NEDC，CYC_WVUSUB，UDDS，NYCC)；

B4：(UDDS，NEDC，NYCC，CQCYC，HWFET，CYC_WVUSUB)；

B5：(CYC_WVUSUB，HWFET，NYCC，CQCYC，NEDC，UDDS)；

B6：(NYCC，UDDS，CYC_WVUSUB，NEDC，HWFET，CQCYC)。

通過選用的6種復(fù)合工況對混合動力汽車的動力系統(tǒng)參數(shù)和控制策略相關(guān)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化的結(jié)果如表6所示。由表可見，通過6種復(fù)合工況所得到的優(yōu)化參數(shù)結(jié)果在數(shù)值上很接近，而這種細(xì)微的不同源于遺傳算法本身。取平均值作為最終的優(yōu)化參數(shù)結(jié)果，因此得到基于多工況混合動力汽車的參數(shù)優(yōu)化結(jié)果：Pe=43.4kW，Pm=36.7kW，Qb=20.5A·h，i0=5.28，vmotor=9.40km/h，ηmax=0.080，ηmin=0.25。

當(dāng)混合動力汽車的動力系統(tǒng)參數(shù)和控制策略相關(guān)參數(shù)采用復(fù)合工況下所得到的優(yōu)化參數(shù)時，各個典型工況對應(yīng)的電池SOC變化如圖6所示。由圖可見，各個典型工況下的電池SOC變化均能滿足所設(shè)的約束條件h5，這反映了基于多工況的混合動力汽車參數(shù)優(yōu)化結(jié)果具有更強(qiáng)的適用性。

對于混合動力汽車，針對同一行駛工況和相同的電池SOC初始值，應(yīng)用不同的動力系統(tǒng)參數(shù)和控制策略相關(guān)參數(shù)，可能得到不同的電池SOC最終值。由于電池的SOC可以轉(zhuǎn)化為等效燃油消耗量，所以當(dāng)電池SOC最終值之間的差異較大時，通常情況下不能直接通過油耗來衡量不同優(yōu)化參數(shù)的優(yōu)劣。只有當(dāng)電池SOC最終值之間差值轉(zhuǎn)化來的等效燃油消耗量相對于運(yùn)行完某個工況后整車所消耗的燃油很小時，才能直接通過油耗衡量不同參數(shù)優(yōu)化結(jié)果的優(yōu)劣。因此需選擇一個行駛距離長、耗油量大的工況作為仿真的測試工況，以此忽略電池SOC最終值差異所帶來的等效燃油消耗量的影響。

本文中將ADVISOR的43種循環(huán)工況和實(shí)車采集的行駛工況進(jìn)行拼接，構(gòu)建一個距離為590km的循環(huán)工況Long_CYC，將5個連續(xù)重復(fù)的Long_CYC工況作為仿真采用的測試工況，Long_CYC工況如圖7所示。

通過仿真比較針對典型工況以及復(fù)合工況所得到的優(yōu)化參數(shù)對整車燃油消耗量的影響，所得的對比結(jié)果如圖8所示。由圖可見，復(fù)合工況、CQCCQ，NEDC，NYCC，UDDS，CYC_SUB和HWFET在運(yùn)行完測試工況后的油耗分別為102.96，107.97，108.56，110.63，112.10，114.46和119.48L，對應(yīng)的百公里油耗分別為3.49，3.66，3.68，3.75，3.80，3.88和4.05L。因此采用復(fù)合工況進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化結(jié)果的百公里油耗比采用6種單一的典型工況優(yōu)化結(jié)果分別降低4.64%，5.16%，6.93%，8.16%，10.5%和14.81%，這反映了采用復(fù)合工況得到的優(yōu)化參數(shù)相對于采用單一工況所得的優(yōu)化參數(shù)在提高整車燃油經(jīng)濟(jì)性上具有一定的優(yōu)勢。

5 結(jié)論

(1) 應(yīng)用遺傳算法和Matlab/Simulink結(jié)合搭建的參數(shù)優(yōu)化仿真模型，獲得了多個單一工況所對應(yīng)的優(yōu)化參數(shù)結(jié)果，經(jīng)比較分析驗(yàn)證了基于單一工況的混合動力汽車參數(shù)優(yōu)化結(jié)果存在可能不適用于其它工況和未必能使整車燃油經(jīng)濟(jì)性達(dá)到最優(yōu)的問題。

(2) 以基于單一工況的混合動力汽車參數(shù)優(yōu)化方法為基礎(chǔ)，通過多個典型工況構(gòu)建復(fù)合工況，再提出約束條件應(yīng)用于復(fù)合工況的方法，從而實(shí)現(xiàn)了針對多工況的混合動力汽車參數(shù)優(yōu)化。

(3) 仿真結(jié)果表明：基于多工況的混合動力汽車參數(shù)優(yōu)化所得到的優(yōu)化參數(shù)，不僅能夠適用于多種工況，而且能進(jìn)一步提高整車的燃油經(jīng)濟(jì)性。

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A Study on the Parameter Optimization of Hybrid ElectricVehicle Based on Multiple Driving Cycles

Zhan Sen, Qin Datong & Zeng Yuping

ChongqingUniversity,StateKeyLaboratoryofMechanicalTransmission,Chongqing400044

In view of the problem that with single driving cycle-based optimization, the optimized parameters of hybrid electric vehicle (HEV) may not suitable for other driving cycles and the fuel consumption of vehicle may not reach its optimum, a parameter optimization scheme for HEV based on multi-driving cycles is proposed in this paper. With minimizing vehicle fuel consumption as objective, four powertrain parameters and three control strategy parameters as optimization variables, an optimization model based on genetic algorithm and Matlab/Simulink module is established, and optimizations for HEV based on both single driving cycle and multi-driving cycles are conducted respectively. The results show that on the premise of ensuring the power performance of vehicle, the results of optimization based on multi-driving cycles can not only suite to various driving conditions but also further improve the fuel economy of vehicle, compared with that of single driving cycle-based optimization.

HEV; parameter optimization; genetic algorithm; multiple driving cycles

*“十二五”國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2013BAG12B01)資助。

原稿收到日期為2015年5月26日，修改稿收到日期為2015年8月30日。