莫愁,許輝勇

(1.欣旺達電子股份有限公司，廣東深圳 518108；2.深圳普瑞賽思檢測技術有限公司，廣東深圳 518108)

混合動力汽車動力集成傳動機構工作模式切換控制策略研究

莫愁1,許輝勇2

(1.欣旺達電子股份有限公司，廣東深圳 518108；2.深圳普瑞賽思檢測技術有限公司，廣東深圳 518108)

給出一種混合動力汽車動力集成傳動機構工作模式切換程序，提出基于神經模糊邏輯算法的切換過程控制策略，使用AVL Cruise和MATLAB軟件聯(lián)合仿真驗證了該控制策略的效果，結果表明策略合理可行。

混合動力汽車；動力集成；工作模式切換

0 引言

混合動力汽車有著多種工作模式，無論是傳統(tǒng)混合動力系統(tǒng)還是當前受到普遍關注的Plug-in混合動力系統(tǒng)，如何實現(xiàn)動力系統(tǒng)工作模式切換，并且使乘員不會有系統(tǒng)動力沖擊或動力輸出停頓的感覺，是一個關系到汽車動力性、操縱性和舒適性好壞的重要問題?；旌蟿恿ζ嚧嬖诙鄠€動力源，發(fā)動機的動力響應比電機慢很多，工作模式切換過程必須控制2個動力源協(xié)調工作。杜常青、王加雪進行了用模型預測、滑模控制方法控制模式切換的研究[1-2]，曹正策、古艷春通過快速精準控制電機來解決動力模式切換過程沖擊問題[3-4]。這些控制系統(tǒng)比較復雜。文中提出一種動力集成傳動機構從純電動工作模式切換到混合動力工作模式過程中發(fā)動機調速、離合器結合和離合器結合后的發(fā)動機和電機之間的轉矩調節(jié)3個階段的控制方法，提出了基于神經模糊邏輯算法的工作模式切換控制策略。

1 動力集成傳動機構結構形式和工作模式

文獻[5]提出了一種動力集成傳動機構，如圖1所示。

圖1所示的動力集成傳動機構由2組行星輪組、1臺發(fā)動機、1臺電機和3個離合器、1個制動器組成。第1行星輪組的行星架通過離合器C1與發(fā)動機相連，太陽輪與第2行星輪組的太陽輪通過裝有離合器C2的軸連接，齒圈與動力輸出軸固定連接；第2行星輪組的行星架通過離合器C3與動力輸出軸連接，齒圈被固定；MG電機轉子固定安裝在離合器C2與第2行星輪組太陽輪之間的軸上,該軸中空，其內安裝有動力輸出軸，該動力輸出軸用軸承支承，兩端均伸出該軸外，一端與第1行星輪組的齒圈連接，另一端連接到汽車驅動輪。第1行星輪組太陽輪必要時可以通過制動器B制動。發(fā)動機集成了ISG電機，電機定子安裝在發(fā)動機的飛輪殼內圓面上，轉子安裝在發(fā)動機的飛輪外圓面上。

根據(jù)MG電機、ISG電機和發(fā)動機的工作狀態(tài)可以得到6種動力模式：MG電機驅動模式、混合驅動模式、發(fā)動機驅動模式、發(fā)動機驅動并充電模式、制動能量回收模式、ISG起動模式，這6種模式通過設置離合器和制動器處于不同的工作狀態(tài)可以細分得到13種動力輸出模式,詳細描述參見文獻[5]。

2 工作模式切換控制策略

2.1 工作模式切換程序

文獻[5]提出的傳動機構能實現(xiàn)的工作模式較多，設置不同的工作模式組合，可以得到多種工作模式切換程序，這些程序可以歸類為動力性能程序和經濟性能程序，動力性能程序得到更好的汽車動力性，而經濟性能程序得到更好的經濟性。式(1)和式(2)分別是動力性能程序和經濟性能程序中較典型的一種, 兩種程序都可以由電機驅動起步，然后切換到發(fā)動機驅動或混合驅動模式，再切換到CVT模式。顯然，在整個行駛過程中，電池SOC狀態(tài)必須考慮。

MG→H1→H2→H3→E2 or CVT

(1)

MG→E1→E2 or CVT

(2)

文中從多種動力性能程序中選取比較簡單的一種研究工作模式切換過程控制策略，如式(3)所示，應用這個程序驅動汽車時，起步和低速運行階段用MG模式，電機單獨提供動力；需要加速或爬坡時，切換到H1模式，發(fā)動機參加工作增加動力；當汽車到達高速勻速行駛狀態(tài)，發(fā)動機能運行在高效率區(qū)時，切換到CVT模式，電機切換到發(fā)電狀態(tài)，發(fā)動機提供汽車驅動力的同時帶動電機發(fā)電。

MG→H1→CVT

(3)

2.2 模式切換過程控制策略

混合動力汽車工作模式切換控制的目標是使切換過程不給車輛帶來不可以接受的轉速和轉矩波動，控制的實質是讓兩種動力源轉矩柔和結合或分離[6]，控制變量有發(fā)動機轉矩和電機轉矩。文中僅給出式(3)中從MG模式切換到H1模式的控制策略，從H1模式切換到CVT模式控制策略類似該策略。

文獻[5]中,MG模式時只有離合器C3嚙合，H1模式時3個離合器都嚙合。由MG模式切換到H1模式時，可以選擇先嚙合C1還是先嚙合C2，根據(jù)行星齒輪機構的傳動比關系，先嚙合C1能夠使發(fā)動機以較低的轉速讓C2主動盤、從動盤轉速同步。C1結合后，發(fā)動機連接到第1行星齒輪組的行星架，由于此時太陽輪空轉，嚙合過程對行星齒輪機構部件、對發(fā)動機都不會產生沖擊，因此這個過程不需要特別控制，以100%/s的速率嚙合離合器即可。

C2兩端都有動力輸出，其嚙合會帶來動力沖擊，是工作模式切換控制的重點，分為離合器結合前兩動力源轉速調整、結合過程轉矩控制和結合后兩動力源轉矩調整3個步驟控制。

(1)轉速同步階段

結合期間離合器傳遞的轉矩與主、從動盤的轉速差成正比，所以結合前必須通過調整發(fā)動機轉速調整太陽輪轉速。如果太陽輪轉速n1稍大于電機轉速n2，即n1-n2=Δn>0，離合器結合時發(fā)動機向其他部件輸入的正轉矩可以通過電機減小輸出轉矩來平衡汽車需求轉矩，否則當電機已經達到其最大轉矩時無法再補償發(fā)動機輸入的負轉矩。這一控制過程的目標函數(shù)可表達為式(4)：

n1-n2=Δn

(4)

此階段采用神經模糊控制方法控制發(fā)動機轉速，圖2為所構建的神經模糊控制模型示意圖，系統(tǒng)接收發(fā)動機轉速偏差e和偏差變化率ec后按事先訓練好的規(guī)則進行模糊化處理(第1、2層)，并進行模糊推理輸出模糊量(第3、4層)，最后進行清晰化輸出控制變量u(第5層)。

使用神經網絡進行變量控制的基本方法是輸入訓練樣本和目標樣本，選擇訓練函數(shù)對訓練樣本進行訓練，得出輸入輸出之間關系規(guī)則，對變量進行控制時由輸入變量按此規(guī)則得到輸出變量。神經網絡與Sugeno模糊模型結合生成隸屬度函數(shù)和模糊規(guī)則按以下步驟進行[7]:

①訓練數(shù)據(jù)設置。訓練數(shù)據(jù)來自某成熟發(fā)動機轉速控制器實測數(shù)據(jù)，選取11組(11×3矩陣)，包含誤差量e、誤差變化率ec和輸出變量u。生成初始FIS(Fuzzy Inference System)選用網格法，選取7個模糊子集覆蓋輸入變量，輸入變量隸屬度函數(shù)選用鐘形，輸出量隸屬度函數(shù)選用線性。②訓練方法設置。選用混合法訓練數(shù)據(jù)；由于樣本數(shù)據(jù)較少，適當提高誤差精度，取0.001；根據(jù)經驗，訓練50次，訓練后得到FIS結構。③隸屬度函數(shù)參數(shù)和模糊規(guī)則。經過訓練，系統(tǒng)自動得出FIS輸入變量e和ec的隸屬度函數(shù)參數(shù)、輸出變量u的隸屬度函數(shù)以及輸入輸出之間的模糊規(guī)則，基于模糊規(guī)則的u與e及ec關系如圖3所示。

(2)離合器結合階段

這一階段控制的關鍵是對離合器傳遞轉矩和電機轉矩進行控制，以保持汽車需求轉矩不變，從而防止離合器結合過程給系統(tǒng)帶來的沖擊，此階段的控制目標函數(shù)如式(5)所示：

Td=i1η1Te+i2η2TMG+i3η3Tc

(5)

式中：Td為汽車需求轉矩;ii為各部件轉矩傳遞路徑的傳動比；ηi為各部件轉矩傳遞路徑的效率；Te為發(fā)動機轉矩；TMG為電機轉矩；Tc為離合器傳遞轉矩。由于發(fā)動機轉矩Te響應慢，且其對動力系統(tǒng)的影響體現(xiàn)在整車轉矩變化上，文中不對其做控制。根據(jù)離合器動力特性，Tc可表示為離合器踏板開度α的函數(shù)。此階段同樣采用神經模糊控制方法控制TMG和α，以整車轉矩為模糊控制輸入參量，以控制目標電機轉矩TMG和離合器踏板開度α為模糊控制輸出參量；控制模型構建、隸屬度函數(shù)確定、模糊規(guī)則生成等過程與轉速同步階段所述過程類似，在此不再贅述。

(3)轉矩調整階段

離合器結合后，同樣由于發(fā)動機轉矩響應比電機慢，仍需利用電機轉矩的快速響應來補償發(fā)動機的轉矩，維持汽車總需求轉矩不變。此階段的直接控制目標函數(shù)如式(6)所示：

Td=i1η1Te+i2η2TMG

(6)

此階段同樣采用神經模糊控制方法只控制TMG，以整車轉矩為模糊控制輸入參量，以控制目標電機轉矩TMG為模糊控制輸出參量；控制模型構建、隸屬度函數(shù)確定、模糊規(guī)則生成等過程與轉速同步階段所述過程類似，在此不再贅述。

2.3 控制策略仿真

利用MATLAB/Simulink軟件建立整車性能仿真程序，該程序設置電機驅動模式(MG模式)不能夠提供車輛所需轉矩時切換到混合動力驅動模式(H1模式)，將第2.2節(jié)所述工作模式切換過程控制策略嵌入仿真程序中，將所建仿真程序在汽車性能仿真軟件Cruise上運行以驗證切換控制策略效果。為此目的，專門構建一段“車速-時間”序列行駛工況，將此行駛工況導入Cycle Run計算任務的Profile選項中運行。圖4和圖5顯示了工作模式切換前后轉矩、車速變化情況，圖4中實際輸出轉矩為Cruise上差速器模塊輸出轉矩，而需求轉矩利用所構建的行駛工況需求車速由相關理論[8]計算而得。由圖4可見：在從MG模式切換到H1模式的約2 s時間內，輸出轉矩對需求轉矩有約15 N·m的波動，這樣的波動，從圖5來看，對車速沒有明顯影響。

3 結論

提出基于神經模糊邏輯算法的工作模式切換控制策略，研究了由電機單獨驅動模式切換到混合動力驅動模式過程中發(fā)動機、電機和離合器的控制策略，并利用MATLAB/Simulink和Cruise軟件進行了聯(lián)合仿真。仿真可見，工作模式切換過程中動力系統(tǒng)輸出轉矩有約15 N·m的波動，但汽車速度沒有明顯波動，結果表明控制策略合理可行。作者提出的控制策略對于其他工作模式切換同樣有效。

【1】杜常清.車用并聯(lián)混合動力系統(tǒng)瞬態(tài)過程控制技術研究[D].武漢：武漢理工大學，2009.

【2】王加雪.雙電機混合動力系統(tǒng)參數(shù)匹配與協(xié)調控制研究[D].長春：吉林大學，2011.

【3】曹正策.基于電驅動自動變速器(EMT)的Plug-in并聯(lián)混合動力系統(tǒng)研究[D].武漢：武漢理工大學，2011.

【4】古艷春.混合動力汽車AMT換檔策略及換檔控制的研究[D].上海：上海交通大學，2006.

【5】莫愁,陳吉清,蘭鳳崇.混合動力汽車集成傳動機構設計與分析[J].汽車工程，2016,38(1):36-41，71.

【6】鄒乃威.無級變速混合動力汽車動力耦合及速比控制研究[D].長春：吉林大學，2009.

【7】石辛民，郝整清.模糊控制及其MATLAB仿真[M].北京：清華大學出版社，2008.

【8】余志生.汽車理論[M].北京：機械工業(yè)出版社，2007.

Study on the Control Strategies for Switching Operating Modes for a Power-integrated Transmission Mechanism of HEV

MO Chou1, XU Huiyong2
(1.Sunwoda Electronic Co., Ltd., Shenzhen Guangdong 518108,China; 2.Shenzhen Precise Testing Technology Co., Ltd., Shenzhen Guangdong 518108,China)

An operational switch procedure for a power-integrated transmission mechanism of HEV was given, a control strategy for switching operational modes was designed, which based on neural fuzzy logic algorithm. The effect of the control strategy was verified by a simulation via AVL Cruise and MATLAB software. The simulation indicates that the strategy is reasonable and feasible.

HEV; Power-integrated; Switching operational modes

2016-05-24

廣東省科技廳項目(2014B010125003)

莫愁，男，博士，工程師，主要研究方向為電動汽車關鍵技術。E-mail:ymcmc@126.com。

U46

A

1674-1986(2016)06-006-03