尹然 牛禮民 楊洪源 周亞洲

（安徽工業(yè)大學(xué)）

當(dāng)前汽車行業(yè)存在環(huán)境污染和能源危機(jī)兩大問題[1-3]，純電動汽車可解決這兩大問題，但由于電池技術(shù)尚未成熟，純電動汽車還有待進(jìn)一步開發(fā)，因此混合動力汽車（HEV）成為連接傳統(tǒng)汽車與純電動汽車之間的橋梁，并以其環(huán)保節(jié)能的優(yōu)勢成為當(dāng)今世界上的研究熱點[4-5]。HEV中控制策略的優(yōu)化可以直接提高整車的性能。文獻(xiàn)[6-9]提出了多智能體協(xié)調(diào)控制方法，提高整車的智能控制；文獻(xiàn)[10-11]指出把智能體思想運(yùn)用在電機(jī)上，可以有效提高其性能；文獻(xiàn)[12-15]把模糊控制智能思想運(yùn)用在電機(jī)的控制策略上。目前把智能體思想放在HEV控制上的研究還不多，為此文章基于ADVISOR中并聯(lián)式HEV的電機(jī)控制策略，建立單一的電動機(jī)智能體控制策略，并進(jìn)行仿真。研究電動機(jī)智能體與其他智能體之間的相互協(xié)作關(guān)系，使整車達(dá)到更好的智能控制，從而提高整車性能。

1 HEV多智能體系統(tǒng)

并聯(lián)式HEV的發(fā)動機(jī)和電動機(jī)共同驅(qū)動汽車，如圖1所示，發(fā)動機(jī)與電動機(jī)分屬2套系統(tǒng)，可以分別獨(dú)立地向傳動系提供扭矩，在不同的路面上既可以共同驅(qū)動，又可以單獨(dú)驅(qū)動。根據(jù)行駛工況的不同，發(fā)動機(jī)與電動機(jī)之間相互協(xié)作，使其工作在最經(jīng)濟(jì)區(qū)域，所以并聯(lián)式結(jié)構(gòu)適合多種復(fù)雜的行駛工況。其中電動機(jī)既可以作為啟動機(jī)，又可以在動力不足的情況作為電動機(jī)提供輔助動力，還可以在制動時作為發(fā)電機(jī)為蓄電池充電。

圖1 并聯(lián)式混合動力汽車驅(qū)動結(jié)構(gòu)示意圖

HEV多智能體系統(tǒng)中有發(fā)動機(jī)智能體、耦合器智能體、電動機(jī)智能體及蓄電池智能體。駕駛員與系統(tǒng)智能體相互交流，但是不干預(yù)對系統(tǒng)智能體的動力分配。當(dāng)各個子系統(tǒng)感知工況后做出相應(yīng)的動力匹配，但是需要系統(tǒng)智能體的統(tǒng)一協(xié)調(diào)，當(dāng)統(tǒng)一協(xié)調(diào)后，各個子系統(tǒng)根據(jù)自己的控制策略判斷輸出，共同完成工況的行駛。在不同行駛工況下，發(fā)動機(jī)智能體與電動機(jī)智能體之間相互協(xié)調(diào)，使彼此工作在最經(jīng)濟(jì)區(qū)域。所有的子智能體都有自我保護(hù)意識，即當(dāng)超過自己的額定工作值時，智能體自動關(guān)閉，這樣在保證動力性和經(jīng)濟(jì)性的前提下，保證了汽車的安全性。文章以電動機(jī)智能體為對象，研究其智能性及相互協(xié)作性。

2 電動機(jī)智能體的構(gòu)建

電動機(jī)智能體模型示意圖，如圖2所示。根據(jù)系統(tǒng)智能體所需的轉(zhuǎn)矩信息及發(fā)動機(jī)實際轉(zhuǎn)矩信息，確定電動機(jī)當(dāng)前工作狀態(tài)。如轉(zhuǎn)矩為正，則需工作在電動機(jī)狀態(tài)；如轉(zhuǎn)矩為負(fù)，則需工作在發(fā)電機(jī)狀態(tài)。再根據(jù)狀態(tài)選擇的不同工作模式，如電動機(jī)模式，判斷是否大于額定轉(zhuǎn)矩。如果大于，則電動機(jī)關(guān)閉；如果小于，則輸出電動機(jī)實際轉(zhuǎn)矩和實際轉(zhuǎn)速。如發(fā)電機(jī)模式，則輸出發(fā)電電流。

圖2 電動機(jī)智能體模型示意圖

2.1 控制策略

當(dāng)電動機(jī)智能體處于電動機(jī)模塊時，電動機(jī)控制策略需要控制電動機(jī)的工作電流，以及在汽車停駛、變速器換擋或電機(jī)超過額定轉(zhuǎn)速時，關(guān)閉電動機(jī)。表1示出電動機(jī)控制信號出現(xiàn)的所有情況。

表1 電動機(jī)控制信號出現(xiàn)的所有情況

電動機(jī)控制策略中有8種情況，如表1所示。當(dāng)整車速度大于0.001 km/h，汽車也沒有換擋，再判斷是否大于80 km/h，如果大于，則電動機(jī)關(guān)閉。后面以此類推。當(dāng)整車速度小于0.001 km/h時，整車速度大于80 km/h這種情況是矛盾的，所以表1中有2種矛盾的情況不成立。其他情況中，當(dāng)“整車速度小于0.001 km/h、換擋、大于80 km/h”中任何1種或2種情況發(fā)生，電機(jī)控制策略都將輸出為0，即電機(jī)關(guān)閉。

具體控制策略，如圖3所示，輸入信號1為汽車電壓，輸入信號2為需求輸出功率，輸入信號3為整車速度，輸入信號4為換擋。根據(jù)輸入信號1，2判斷電機(jī)及控制器的工作電流，不應(yīng)高于其蓄電池電流最大值，該電流限制了電機(jī)的最大需求功率。當(dāng)整車的平均車速小于0.001 km/h，表明汽車處于駐車狀態(tài)，此時關(guān)閉電機(jī)。變速換擋時，關(guān)閉電機(jī)。當(dāng)整車的速度大于0.001 km/h且不再換擋時，判斷整車的速度是否大于80 km/h，如果大于80 km/h，電機(jī)關(guān)閉。這樣發(fā)動機(jī)就可以工作在最經(jīng)濟(jì)區(qū)域，提高汽車的燃油率。而且當(dāng)速度過高時，對電機(jī)軸和電機(jī)電氣元件會有影響，所以當(dāng)速度一定時關(guān)閉電動機(jī)，可以提高電動機(jī)的使用壽命。

圖3 電動機(jī)控制策略

2.2 智能性

當(dāng)汽車第1次遇到鄉(xiāng)村、城市及高速不同工況時，電動機(jī)智能體分別根據(jù)自己的控制策略輸出轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速，并記錄在自己的數(shù)據(jù)庫里，當(dāng)下一次輸入新的信號時，先經(jīng)過電動機(jī)智能體的數(shù)據(jù)庫，查找有沒有相同的輸入。如果有，就不用經(jīng)過電動機(jī)智能體，直接輸出轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速；如果沒有，再經(jīng)過電動機(jī)智能體，通過電動機(jī)控制策略輸出轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速，并記入數(shù)據(jù)庫。這樣就體現(xiàn)了智能化中的自適應(yīng)性。電動機(jī)智能體對工況的識別，如圖4所示。

圖4 電動機(jī)智能體對工況的識別

2.3 相互協(xié)作

在鄉(xiāng)村工況下，電動機(jī)智能體與發(fā)動機(jī)智能體相互協(xié)作。發(fā)動機(jī)可以提供需求轉(zhuǎn)矩時，電動機(jī)關(guān)閉。發(fā)動機(jī)滿載才能提供轉(zhuǎn)矩時，轉(zhuǎn)矩由發(fā)動機(jī)提供一部分，電動機(jī)提供一部分；發(fā)動機(jī)滿載都不夠時，由電動機(jī)提供轉(zhuǎn)矩，但是需要判斷是否超過額定值，若超過則電動機(jī)自動關(guān)閉。在城市工況下，由于汽車頻繁起停，發(fā)動機(jī)燃油性降低，所以以電動機(jī)智能體工作為主。在高速工況下，速度穩(wěn)定，所以以發(fā)動機(jī)智能體工作為主，在緊急加速或減速時，電動機(jī)分別工作在電動機(jī)和發(fā)電機(jī)狀態(tài)。

在鄉(xiāng)村工況下，需要電動機(jī)提供需求轉(zhuǎn)矩時，電動機(jī)智能體與蓄電池智能體協(xié)作，先判斷蓄電池是否有電，有就放電，沒有電動機(jī)就關(guān)閉。在城市工況下，比較適合用電動機(jī)驅(qū)動模式。電動機(jī)智能體與蓄電池智能體密切協(xié)作，電動機(jī)工作時，蓄電池放電。電動機(jī)制動時，電動機(jī)工作在發(fā)電機(jī)模式，回收制動能量，以提高燃油利用率。在高速工況下，緊急加速時，電動機(jī)在蓄電池有電的情況下提供動力；緊急減速時，電動機(jī)處于發(fā)電模式，蓄電池充電。

在不同行駛工況下，當(dāng)汽車制動時，耦合器智能體把信號輸出到電動機(jī)智能體，電動機(jī)工作在發(fā)電模式，當(dāng)電動機(jī)提供需求轉(zhuǎn)矩時，耦合器開始協(xié)調(diào)，并把協(xié)調(diào)后的結(jié)果輸入電動機(jī)智能體。若電動機(jī)提供的轉(zhuǎn)矩大于其額定值，則電動機(jī)自動關(guān)閉，這樣可以避免電動機(jī)因超轉(zhuǎn)速運(yùn)動對軸產(chǎn)生損害及產(chǎn)生大量熱量對電氣元件造成損害，同樣發(fā)動機(jī)也是。因此體現(xiàn)了單個智能體之間的相互協(xié)作及自我保護(hù)能力。

3 仿真分析

為驗證電動機(jī)智能體的控制效果，以某型轎車為原型在ADVISOR中修改控制策略，進(jìn)行仿真。仿真中采用了城市循環(huán)工況（UDDC）。工況主要信息為：運(yùn)行時間為1 369 s，行駛距離為11.99 km，最大速度為91.25 km/h，平均速度為31.51 km/h，最大加速度為1.48 m/s2，最大減速度為-1.48 m/s2。從動力學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)方面對ADVISOR中自帶的模型和修改過的智能體模型進(jìn)行對比，仿真結(jié)果，如圖5～圖9所示。

圖5 原型車與多智能體HEV中SOC變化曲線對比

圖6 原型車與多智能體HEV速度差值變化對比

圖7 原型車與多智能體HEV電動機(jī)工作特性曲線對比

圖8 原型車與多智能體HEV污染物的排放對比

圖9 原型車與多智能體HEV發(fā)動機(jī)的工作特性曲線對比

由圖5可得，行駛完整個循環(huán)工況，原型車能量存儲系統(tǒng)的SOC值從0.7降到0.63，而智能車從0.7降到0.67，智能車變化幅度比原型車要小。表明智能車降低了能量的消耗，體現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)性。圖6示出需求速度與完成速度之間的差值。在圖6中可以明顯看到，多智能體車差值沒有負(fù)值，這是因為，當(dāng)整車速度達(dá)到一定值時，電動機(jī)自動關(guān)閉。這樣可以讓發(fā)動機(jī)燃油性提高，從而提高經(jīng)濟(jì)性，且保護(hù)電動機(jī)的工作壽命。圖7示出電動機(jī)的工作特性曲線。圖7中紅色部分代表電動機(jī)實際的工作點，由圖7可知，智能車的紅色點分布比較集中，說明電動機(jī)智能體工作較好，控制電動機(jī)在經(jīng)濟(jì)區(qū)域工作，提高電動機(jī)的工作效率。圖8示出汽車污染物的排放，圖8中，CO/10表示圖8中CO排放量的10倍為實際的CO排放量。智能車與原型車相比，HC的排量明顯下降，但是CO的排量增加，這是因為當(dāng)速度達(dá)到一定程度時，電動機(jī)關(guān)閉，動力都是由發(fā)動機(jī)提供。圖9示出發(fā)動機(jī)工作曲線，原型車與智能車的發(fā)動機(jī)變化不大，說明控制策略是可行的。

表2示出參考車型與多智能體HEV仿真性能參數(shù)比較。由表2可得，多智能體車的爬坡度沒有變化，說明多智能體車可以滿足爬坡要求。多智能體車的最高車速大于參考車型，說明在整個工況運(yùn)行下，動力性提高了，但是100 km油耗升高了，經(jīng)濟(jì)性降低了。從而一方面驗證了多智能體車控制策略的可行性，另一方面說明控制策略還需要進(jìn)一步改善。

表2 參考車型與多智能體HEV仿真性能參數(shù)比較

4 結(jié)論

1）建立的電動機(jī)智能體模型是可行的，可以根據(jù)不同的工況做出正確的決策。能較好地與其他子智能體之間進(jìn)行相互協(xié)調(diào)，使電動機(jī)和發(fā)動機(jī)工作在最經(jīng)濟(jì)區(qū)域。在超過額定值時，電動機(jī)自行關(guān)閉，保證了汽車工作的安全性。在仿真結(jié)果中與原型車相比，可知動力性和經(jīng)濟(jì)性都有所提高，多智能體更能適合復(fù)雜的工況。2）根據(jù)電動機(jī)智能體的原理，給其他智能體的建立提供了方法。下一步將建立發(fā)動機(jī)智能體及耦合器智能體，在不同工況組合下，構(gòu)建新的控制策略，使各個子系統(tǒng)更好地相互協(xié)作，進(jìn)而提高系統(tǒng)的智能控制，滿足在任何工況下，汽車都能工作在最優(yōu)狀態(tài)。