廖自力， 項宇， 劉春光， 李嘉麒

(1.陸軍裝甲兵學(xué)院 兵器與控制系， 北京 100072； 2.61081部隊， 北京 100094)

電傳動裝甲車輛混合動力系統(tǒng)功率流控制策略

廖自力1， 項宇2， 劉春光1， 李嘉麒1

(1.陸軍裝甲兵學(xué)院 兵器與控制系， 北京 100072； 2.61081部隊， 北京 100094)

針對一種串聯(lián)式電傳動裝甲車輛混合動力系統(tǒng)，制定了多算法聯(lián)合的多動力源系統(tǒng)功率流控制策略，由不同的控制算法實現(xiàn)不同的控制目標。利用小波變換算法分離負載需求功率中的高頻分量和低頻分量，分別分配給超級電容和具有較低輸出截止頻率的動力源，實現(xiàn)負載頻率特性與動力源輸出特性相匹配。采用模糊控制算法實現(xiàn)了電池的荷電狀態(tài)工作范圍的優(yōu)化控制，設(shè)計了基于系統(tǒng)效率最優(yōu)的負載需求功率低頻分量的二次分配策略，實現(xiàn)了負載需求功率低頻分量在發(fā)動機-發(fā)電機組和電池間分流時的系統(tǒng)瞬時效率最優(yōu)控制。仿真分析和實車試驗結(jié)果表明：所設(shè)計的功率流控制算法實現(xiàn)了對多動力源系統(tǒng)的多目標優(yōu)化控制，達到了預(yù)期的控制目標，可應(yīng)用于電傳動裝甲車輛混合動力系統(tǒng)的功率流控制。

兵器科學(xué)與技術(shù)； 電傳動裝甲車輛； 混合動力系統(tǒng)； 功率流控制； 小波變換； 模糊控制； 瞬時效率最優(yōu)控制

0 引言

隨著裝備技術(shù)的不斷發(fā)展，新一代裝甲車輛將采用電傳動系統(tǒng)驅(qū)動模式，并將裝備基于自動控制的武器系統(tǒng)、防護系統(tǒng)、電子信息系統(tǒng)等先進裝置，這些系統(tǒng)和裝置都需要大量電能，因此其車載電源系統(tǒng)將變得越來越重要和復(fù)雜。這種新型車載電源系統(tǒng)稱為車載混合動力系統(tǒng)，它已成為各國研究的熱點[1-2]。

車載混合動力系統(tǒng)一般包含多個動力源，如發(fā)動機- 發(fā)電機組(EGS)、儲能裝置等。在滿足各負載電力需求的前提下，對各動力源按照一定的控制策略進行高效管控，實現(xiàn)對大功率電能的生成、存儲、變換過程的優(yōu)化，對提升車輛整體性能具有重要意義，由此衍生的功率流控制成為電傳動車輛研究的關(guān)鍵技術(shù)[3]。

民用車載混合動力系統(tǒng)的傳統(tǒng)功率流控制一般根據(jù)系統(tǒng)優(yōu)化目標和車輛使用條件，選擇控制效果更好的功率流控制方法[4]，并有很好的控制效果。而電傳動裝甲車輛與民用混合動力車輛在使用環(huán)境、運行工況、負載特性等方面都存在較大差異，傳統(tǒng)的功率流控制策略不適用于電傳動裝甲車輛。文獻[5]介紹了一種隨機動態(tài)規(guī)劃方法，該方法對控制器的參數(shù)和噪聲敏感，但電傳動裝甲車輛的工作環(huán)境比較惡劣，噪聲和干擾嚴重。文獻[6]介紹了一種需要預(yù)知駕駛循環(huán)的功率流控制算法，但電傳動裝甲車輛的行駛路線根據(jù)戰(zhàn)場需要而隨時改變，沒有固定的循環(huán)工況，其行駛工況預(yù)測也難度極大。文獻[7]開展了駕駛工況預(yù)測研究，但預(yù)測的效果仍不能滿足需求[7]。文獻[8]中的功率流控制方法需要大量的訓(xùn)練樣本且無法在線運行。文獻[9-10]僅采用模糊邏輯實現(xiàn)系統(tǒng)的功率流控制，當驅(qū)動系統(tǒng)的功率需求波動較大時，容易導(dǎo)致控制器輸出指令的劇烈波動和系統(tǒng)運行不穩(wěn)定。

綜上所述，民用混合動力車輛功率流控制方法不能適應(yīng)電傳動裝甲車輛復(fù)雜多變的戰(zhàn)場環(huán)境與行駛工況。因此，本文針對當前的功率流控制方法中存在的問題，結(jié)合一種串聯(lián)式混合動力系統(tǒng)，提出一種小波變換、模糊控制及系統(tǒng)效率最優(yōu)分配算法相結(jié)合的功率流控制方法，以實現(xiàn)對車載混合動力系統(tǒng)的多目標優(yōu)化控制，并通過仿真和試驗對其進行驗證。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及控制方案

圖1所示為電傳動裝甲車輛的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功率流控制方案。由圖1可知，在該控制方案中，車輛由8個電機驅(qū)動，驅(qū)動電機的電能由EGS、電池和超級電容共同提供；EGS和電池的輸出控制通過可控交流/直流(AC/DC)和雙向DC/DC分別實現(xiàn)；多余的能量通過能耗電阻進行消耗，以確保高壓安全；由冷卻風扇進行系統(tǒng)水路系統(tǒng)冷卻，發(fā)動機啟動時冷卻風扇由發(fā)動機軸直接驅(qū)動，發(fā)動機不啟動時冷卻風扇由電池提供驅(qū)動電能。

在系統(tǒng)功率流的控制方案中，發(fā)動機采用轉(zhuǎn)速控制模式，發(fā)電機采用轉(zhuǎn)矩控制模式，雙向DC/DC在升/降壓模式下均采用定電流限壓控制方案，各指令的具體值由功率分流控制策略給出。電傳動裝甲車輛的功率流控制算法主要由以下4部分構(gòu)成：負載功率估計、基于小波變換的功率頻率特性匹配、基于模糊控制的電池荷電狀態(tài)(SOC)優(yōu)化控制、基于系統(tǒng)效率最優(yōu)的低頻功率需求二次分配。

2 功率流控制算法

2.1 負載功率估計

系統(tǒng)功率分配的關(guān)鍵在于能否準確預(yù)估驅(qū)動電機的總功率需求，而這一需求主要通過以下幾項指標進行計算：各電機目標轉(zhuǎn)矩、當前轉(zhuǎn)速、電機及其驅(qū)動系統(tǒng)的效率分布函數(shù)。其中，目標轉(zhuǎn)矩可以通過車輛擋位、加速踏板、制動踏板、方向盤轉(zhuǎn)角等信息給出，不再贅述。此外，電機效率的精確信息很難得到，易引起功率的估計誤差，同時，因為在各動力源按照分配功率輸出的前提下，母線電壓過低或過高將導(dǎo)致需求功率的估計不足或過高，所以需要根據(jù)母線電壓VDC對負載需求估計誤差進行修正，如(1)式所示。

(1)

式中：Pm為估計的驅(qū)動電機需求功率；ni(i=1，…，N)分別為各電機轉(zhuǎn)速；Ti(i=1，…，N)分別為各電機的給定轉(zhuǎn)矩;fη(Ti,ni)為驅(qū)動系統(tǒng)的效率分布函數(shù)；VDC，h為設(shè)定的負載功率補償時的母線電壓上限；VDC，l為設(shè)定的負載功率補償時的母線電壓下限；kh為母線電壓過高時的負載功率補償系數(shù)；kl為母線電壓過低時的負載功率補償系數(shù)；N為電機數(shù)量，N=8.

2.2 基于小波變換的負載需求功率分解

電池及EGS的輸出截止頻率較低，而高頻負載需求會導(dǎo)致EGS工作點的劇烈變化以及電池的損壞，因此電池及EGS無法應(yīng)對負載需求中的一些高頻分量。根據(jù)文獻[11]，超級電容能夠滿足高頻負載的需求，而小波變換能將離散功率需求信號分解成高頻暫態(tài)分量和低頻分量[12]。因此，采用小波變換將一維負載功率需求信號分解為不同頻率帶的信號，提取出暫態(tài)功率需求并分配給超級電容，其信號分解和重構(gòu)表達式為

(2)

(3)

式中：x(t)為功率需求原始信號；W為小波系數(shù)；t為小波變換的時間；a為尺度因子；u為平移因子，u=k2j；j、k表示次冪取值，皆為整數(shù)；ψ為母函數(shù)。

母函數(shù)是一個哈爾小波函數(shù)，在哈爾小波函數(shù)中小波變換與反變換相等，能夠極大地簡化小波算法，并提高代碼執(zhí)行的效率[13]。(4)式所示為哈爾小波母函數(shù)的表達式：

(4)

采用兩通道濾波器，基于哈爾小波變換設(shè)計各分解與重構(gòu)濾波器組。通過低通濾波器H0(z)和高通濾波器H1(z)中的z變換，分別提取原始信號中的高頻分量與低頻分量。本文采用5階哈爾小波變換，對信號x(t)進行分解及重構(gòu)的過程如圖2所示。

高頻分量被超級電容吸收，而低頻分量則分配給電池和EGS. 其中，電池吸收了低頻分量中的回饋功率部分，因此將低頻負載負值部分限制在電池最大充電功率Pb，ch以上，剩余部分則分配給超級電容。如圖2所示，以Pm為輸入，得到低頻平穩(wěn)緩變信號x0(n)以及其他暫態(tài)變量x1(n)、x2(n)、x3(n)、x4(n)和x5(n)，超級電容分配功率Pc，分配給電池和EGS的負載需求功率低頻部分表示為Pm，lf，功率分配表達式為

(5)

(6)

通過小波變換算法對負載需求功率進行低通濾波，得到(6)式所示的低頻分量Pm，lf，將Pm，lf分配給電池和EGS，并控制電池和EGS嚴格按照分配的目標功率輸出，從而達到提升電池和EGS的效率并保護其工作狀態(tài)的目的。此外，超級電容作為輔助動力源，起到動態(tài)平衡母線負載的作用。

2.3 基于模糊控制的電池SOC優(yōu)化控制

在2.2節(jié)中，小波變換算法只考慮了負載頻率特性和動力源輸出頻率特性之間的匹配，本節(jié)中將實現(xiàn)低頻負載分量在EGS和電池間的優(yōu)化分配。對于電傳動裝甲車輛，保持電池SOC在合理范圍內(nèi)，對實現(xiàn)車輛靜音行駛、提升系統(tǒng)整體燃油的經(jīng)濟性具有重要意義。功率分配過程中，依據(jù)電池SOC和驅(qū)動電機需求功率低頻分量Pm，lf來綜合限定電池目標分配功率的上限Pb，up和下限Pb，low，實現(xiàn)對電池SOC的范圍控制?？刂齐姵豐OC的工作范圍，不是嚴格意義上的對某一定值或區(qū)間的控制，而是通過電池SOC和低頻負載分量Pm，lf來確定電池目標功率的邊界條件Pb，up和Pb，low，這是一個非線性動態(tài)優(yōu)化的問題，因此本文采用模糊控制策略對電池SOC進行優(yōu)化控制，具體方法為：根據(jù)電池的狀態(tài)和負載需求功率低頻分量的大小來限制電池的輸出功率范圍，并限制效率尋優(yōu)過程中分配給電池的目標功率的范圍。

因此，采用模糊邏輯解決電池目標功率邊界條件的優(yōu)化控制，可以降低電池SOC測量誤差或負載功率估計誤差對控制效果的影響[13-14]。基于此，本文設(shè)計的雙輸入雙輸出模糊控制器如圖3所示。

模糊規(guī)則制定原則為：1)優(yōu)先滿足各負載功率的需求，以保證車輛的機動性能；2)保持電池SOC在70%左右，以保證車輛滿足靜音行駛需求并能夠吸收回饋能量；3)車輛電制動時電池吸收回饋能量，提升能量利用率。根據(jù)模糊規(guī)則和圖3所示的各變量隸屬度分布，最終獲得模糊控制器的輸入與輸出關(guān)系如圖4所示。

2.4 基于系統(tǒng)效率最優(yōu)的低頻功率需求二次分配

2.4.1 關(guān)鍵部件效率分布

在滿足負載需求的基礎(chǔ)上，以系統(tǒng)瞬時效率最優(yōu)為原則，能夠?qū)崿F(xiàn)低頻負載分量在EGS和電池間的分流、提升多動力源系統(tǒng)整體效率。下面首先根據(jù)發(fā)動機、發(fā)電機、整流器、雙向DC/DC、電池的效率分布構(gòu)建指標函數(shù)，其次依據(jù)指標函數(shù)設(shè)計尋優(yōu)算法。

0.000 531PDC/DC,in+0.938 61.

(7)

不同電池SOC和不同充放電功率條件下的電池組充放電效率分布如圖7和圖8所示。

電池能量的燃油轉(zhuǎn)換率是確定系統(tǒng)整體效率的依據(jù)，而電池能量來自EGS和回饋制動。油電轉(zhuǎn)換效率是指電池中由EGS充電轉(zhuǎn)換的能量與發(fā)動機用于充電的燃燒總能量之比，該系數(shù)定義為k，范圍為0～1. 定義電池吸收的EGS發(fā)電能量與電池總能量的比值為m，范圍為0～1. 在此采用各部件的平均效率計算油電轉(zhuǎn)換系數(shù)k：

(8)

考慮電池回收的制動能量，則電池整體油電轉(zhuǎn)化比K為

(9)

2.4.2 指標函數(shù)構(gòu)建

定義綜合電力系統(tǒng)效率如下：

式中：有效輸出功率是指8個驅(qū)動電機與冷卻風扇消耗的功率之和；總等效燃油包括發(fā)動機消耗的燃油與電池功率消耗等效的燃油。

在混合動力模式下，以發(fā)動機轉(zhuǎn)速ne，hy及其軸輸出轉(zhuǎn)矩Te，hy為尋優(yōu)變量計算系統(tǒng)效率，此時發(fā)動機消耗的燃油燃燒釋放的總功率為

(10)

已知冷卻風扇定轉(zhuǎn)速工作的功率為Pf、轉(zhuǎn)矩為Tf，則此時發(fā)電機電磁轉(zhuǎn)矩Tg,e為

(11)

發(fā)電機整流器直流側(cè)輸出功率Pg為

(12)

根據(jù)負載需求功率低頻分量Pm，lf和DC/DC效率函數(shù)fDC/DC(PDC/DC)，可得電池功率Pb1為

(13)

則系統(tǒng)消耗的總等效燃油的熱功率為

(14)

不考慮負載需求高頻分量，系統(tǒng)的有效功率Peff1為

(15)

式中：Pb1<0時，依據(jù)電池的平均放電效率和雙向DC/DC的平均工作效率，將電池的充電功率折算到其未來有效放電功率。

根據(jù)代價函數(shù)定義，系統(tǒng)整體效率ηs1為

(16)

當負載功率較小時，由電池完全滿足負載需求功率，相較于混合動力模式下的綜合電力系統(tǒng)，電池系統(tǒng)的工作效率會更高。設(shè)電池的輸出能力上限為Pb，up，當負載需求功率完全由電池滿足時，電池功率Pb2為

(17)

若Pb2≤Pb，up，則表明電池具有獨立滿足負載需求功率的能力，可進行下一步系統(tǒng)效率的計算。綜合電力系統(tǒng)輸出的有效功率Peff2以及電池消耗的功率折算到發(fā)動機燃油消耗釋放的總功率Pt2分別為

Peff2=Pm，lf+Pf，

(18)

(19)

同理，根據(jù)代價函數(shù)定義，可計算系統(tǒng)的工作效率ηs2為

(20)

式中：Pb2<0時，系統(tǒng)再生制動時回饋的功率滿足負載需求并給電池充電，此時設(shè)置系統(tǒng)的效率值為1.

2.4.3 系統(tǒng)工作點尋優(yōu)

以發(fā)動機轉(zhuǎn)速ne和轉(zhuǎn)矩Te為系統(tǒng)效率最優(yōu)尋優(yōu)變量，尋優(yōu)步長分別為Δne和ΔTe，當負載需求功率低頻分量為Pm，lf時，尋優(yōu)算法流程如圖9所示。

算法具體步驟如下：

步驟1計算混合動力模式下的系統(tǒng)最優(yōu)效率。在發(fā)動機和電池工作范圍內(nèi)，發(fā)動機轉(zhuǎn)速ne和轉(zhuǎn)矩Te分別以Δne和ΔTe步長更新，依據(jù)(10)式～(16)式計算發(fā)動機工作在點(ne，Te)時的系統(tǒng)效率ηs1，通過比較獲得混合動力模式下的系統(tǒng)效率最優(yōu)值ηs1，op及發(fā)動機的最佳工作點(ne，op，Te，op).

步驟2計算電池單獨工作模式下的系統(tǒng)效率。根據(jù)(17)式計算電池目標功率Pb2，若Pb2>Pb，up，則設(shè)定負載功率較小時的系統(tǒng)效率ηs2=0，否則根據(jù)(18)式～(20)式計算ηs2.

步驟3對比ηs1，op與ηs2，確定控制指令。

3 仿真分析

硬件在環(huán)仿真技術(shù)能夠在虛擬試驗環(huán)境下驗證控制器的可靠性和適用性，其實現(xiàn)方式較多[15-18]。本文基于圖10所示車輛硬件在環(huán)仿真平臺對設(shè)計的功率流控制算法進行了仿真驗證。該平臺采用兩臺適用于電力系統(tǒng)仿真的RT-LAB仿真器，分別運算混合動力系統(tǒng)、電機及其驅(qū)動系統(tǒng)仿真模型；采用專業(yè)的車輛動力學(xué)軟件Vortex建立車輛動力學(xué)模型，以實現(xiàn)車輛在不同路面和地形環(huán)境下的車輛動力學(xué)仿真；中央控制器接收駕駛員操控指令以及混合動力系統(tǒng)和車輛狀態(tài)信息，發(fā)出控制指令；dSPACE用于顯示、保存仿真中的狀態(tài)信息。兩臺RT-Lab、Vortex工作站、中央控制器等節(jié)點之間通過CAN總線通信，為保證兩臺RT-Lab間數(shù)據(jù)交換的實時性，其間采用模擬通信。CAN通信速率為250 kbit/s，RT-Lab計算周期為20 μs，中央控制器計算周期為2 ms(與實車相同)，Vortex工作站計算周期為1/60 s，能夠滿足仿真精度需求。系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)如表1所示，與實車一致。

3.1 普通路面行駛

當電池SOC初始值為70%時，車輛在平坦路面行駛中的加速、高速以及制動工況的仿真結(jié)果如圖11所示。

根據(jù)圖11(a)、圖11(c)可知，仿真中負載需求覆蓋了各功率等級。在10～35 s、50～80 s、140～150 s期間負載電流較大，EGS和電池共同滿足負載需求功率。在80～87 s、117～130 s、150～160 s期間負載功率完全由EGS提供，有時會給電池充電；在40～50 s、87～110 s、160～170 s期間，負載電流較小，在電池輸出能力范圍內(nèi)，由電池單獨滿足負載需求；在35～40 s、130～140 s、170～174 s期間，車輛再生制動，電池和超級電容吸收回饋能量。車輛加速時發(fā)動機和電池響應(yīng)慢，由超級電容輸出滿足負載需求，平衡母線電壓，圖11(b)中的母線電壓在700～800 V范圍內(nèi)波動。仿真中發(fā)動機工作點分布如圖12所示，其中200 g/(kW·h)、215 g/(kW·h)、220 g/(kW·h)、225 g/(kW·h)、230 g/(kW·h)、240 g/(kW·h)、250 g/(kW·h)、280 g/(kW·h)、320 g/(kW·h)為燃油消耗率。由圖12可知發(fā)動機工作點主要集中在轉(zhuǎn)速[1 200 r/min 1 600 r/min]、轉(zhuǎn)矩[800 N·m 1 900 N·m]范圍內(nèi)，該區(qū)域內(nèi)發(fā)動機的燃油消耗率最小。結(jié)果表明，基于模糊控制與系統(tǒng)瞬時效率最優(yōu)的需求功率低頻分量分配效果最好，有利于系統(tǒng)效率的優(yōu)化。

3.2 雪地路面

車輛在雪地路面行駛的仿真結(jié)果如圖13所示。由圖13可見，在15～38 s期間車輛行駛在雪地路面，車輪會出現(xiàn)滑轉(zhuǎn)，應(yīng)當調(diào)整各電機轉(zhuǎn)速，以保證車輛行駛的穩(wěn)定性。此時各驅(qū)動電機轉(zhuǎn)矩波動較大，導(dǎo)致驅(qū)動電機負載功率波動較大，并含有高頻分量，如圖13(c)所示。在基于小波變換的功率分流策略控制下，驅(qū)動電機電流中的高頻分量由超級電容提供，EGS和電池的工作電流較為平穩(wěn)，如圖13(c)和圖13(d)所示。

4 實車試驗

下面通過實車試驗進一步驗證功率流控制算法的有效性，為保證試驗的安全，在實車試驗中限制電池的最大充電電流為25 A. 如圖14所示，在實車試驗中采用CANoe采集網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，在上位機實現(xiàn)對車輛總線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的監(jiān)控與存儲。

電池SOC的初始值為40%，試驗結(jié)果如圖15所示。根據(jù)圖15(a)可知，驅(qū)動電機電流波動較大，含有高頻分量，而發(fā)電機和雙向DC/DC工作電流較平穩(wěn)，超級電容滿足了負載需求中的高頻分量，證明了基于小波變換的功率需求分解的有效性。

試驗中電池SOC的初始值約40%，由圖15(a)和圖15(b)可知，在系統(tǒng)瞬時效率最優(yōu)的功率分配策略控制下，車輛行駛過程中電池充電，提高發(fā)動機輸出功率，使其工作在效率較高區(qū)域。車輛行駛過程中，發(fā)動機工作點分布如圖15(d)所示，發(fā)動機工作點主要集中在轉(zhuǎn)速[1 100 r/min 1 400 r/min]、轉(zhuǎn)矩[500 N·m 1 500 N·m]范圍內(nèi)，靠近發(fā)動機效率最高的工作區(qū)域。但是，由于系統(tǒng)負載較小且電池充電電流受限，發(fā)動機無法工作在效率最優(yōu)區(qū)域。根據(jù)圖15(c)可知，車輛行駛過程中，母線電壓在730～750 V范圍內(nèi)波動，屬于理想的目標電壓范圍。

圖16為車輛低速行駛時的試驗結(jié)果，電池SOC的初始值為67%. 由圖16可知，此時車速較低，驅(qū)動電機需求功率較小，為提升系統(tǒng)整體運行效率，發(fā)動機不啟動，由電池滿足驅(qū)動電機功率需求。同時，DC/DC定電流輸出時電流控制精度較高，電池工作電流較為平穩(wěn)，有利于保護電池。

5 結(jié)論

本文針對一種串聯(lián)式電傳動車輛混合動力系統(tǒng)，根據(jù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和各動力源的特點，設(shè)計了基于多算法聯(lián)合的多動力源系統(tǒng)功率流控制算法，并通過硬件在環(huán)仿真和實車試驗對制定的功率流控制算法進行了驗證。結(jié)果表明，本文所設(shè)計的功率流控制算法具有良好的控制效果：

1) 實現(xiàn)了負載需求功率頻率特性與動力源輸出頻率特性的匹配，EGS和電池輸出平穩(wěn)。

2) 在滿足車輛行駛需求的同時，優(yōu)化了電池SOC的控制效果。

3) 以發(fā)動機為主的多動力源系統(tǒng)整體工作效率得到提升。

4) 控制母線電壓在合理范圍內(nèi)波動。

綜上所述，本文所提出的電傳動裝甲車輛混合動力系統(tǒng)功率流控制策略有效可行。下一步將優(yōu)化仿真模型，進一步提升仿真精度與可信度，并在實車試驗中對系統(tǒng)控制參數(shù)進行優(yōu)化調(diào)整。

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[1] 臧克茂. 陸戰(zhàn)平臺全電化技術(shù)研究綜述[J].裝甲兵工程學(xué)院學(xué)報,2011,25(1):1-6.

ZANG Ke-mao. Study on the all-electric technology of land warfare platform [J]. Journal of Academy of Armored Force Engineering, 2011,25(1):1-6.(in Chinese)

[2] 孫逢春，張承寧. 電傳動裝甲車輛混合動力電傳動技術(shù)[M]. 北京：國防工業(yè)出版社,2008：26-28.

SUN Feng-chun, ZHANG Cheng-ning. Technologies for the hybrid electric drive system of armored vehicle[M]. Beijing: National Defense Industry Press,2008:26-28. (in Chinese)

[3] Farzad R S. Control strategies for hybrid electric vehicles: evolution, classification, comparison, and future trends [J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2007, 56(5): 2393-2404.

[4] Zhang X, Mi C. 車輛能量管理: 建模、控制與優(yōu)化[M]. 張希, 米春亭, 譯. 北京：機械工業(yè)出版社, 2013：134-137.

Zhang X, Mi C. Vehicle power management: modeling, control and optimization [M]. ZHANG Xi, MI Chun-ting, translated. Beijing: China Machine Press, 2013：134-137. (in Chinese)

[5] 鄒淵，陳銳，侯仕杰，等. 基于隨機動態(tài)規(guī)劃的混合動力履帶車輛功率流控制策略[J].機械工程學(xué)報，2012,48(14):91-96.

ZOU Yuan，CHEN Rui，HOU Shi-jie，et al. Energy management strategy for hybrid electric tracked vehicle based on stochastic dynamic programming[J]. Journal of Mechanical Engineering,2012,48(14):91-96. (in Chinese)

[6] Lian J, Liu S, Li L H, et al. A mixed logical dynamical-model

predictive control (MLD-MPC) energy management control strategy for plug-in hybrid electric vehicles(PHEVs)[J]. Energies, 2017,10(1):1-18.

[7] Schori M, Boehme T J, Jeinsch T, et al. A robust predictive energy management for plug-in hybrid vehicles based on hybrid optimal control theory[C]∥2015 American Control Conference.Chicago, IL, US: American Automatic Control Council, 2015:2278-2283.

[8] 陳慧勇, 吳光強.混合動力汽車補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能量管理策略[J].同濟大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版,2009,37(4): 525-530.

CHEN Hui-yong, WU Guang-qiang. Compensation fuzzy neural network power management strategy for hybrid electric vehicle[J]. Journal of Tongji University: Natural Science, 2009, 37(4):525-530. (in Chinese)

[9] Li S G, Sharkh S M, Walsh F C, et al. Energy and battery management of a plug-in series hybrid electric vehicle using fuzzy logic [J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2011, 60(8):3571-3585.

[10] Hyeoun D L, Seung K S. Fuzzy-logic-based torque control strategy for parallel-type hybrid electric vehicle[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 1998, 45(4):625-632.

[11] 張炳力, 趙韓, 吳迪, 等.基于小波變換的燃料電池混合動力系統(tǒng)多能源管理策略研究[J].汽車工程, 2008,30(10):914-918.

ZHANG Bing-li, ZHAO Han, WU Di, et al. A study on the multi-energy management strategy for fuel cell hybrid powertrain based on wavelet-transform [J]. Automotive Engineering, 2008, 30(10): 914-918. (in Chinese)

[12] Falkoski B J. Forward and inverse transformations between Haar wavelet and arithmetic functions [J]. Electronics Letters, 1998,34(11): 1084-1085.

[13] Wang X. Moving window-based double Haar wavelet transform for image processing [J]. IEEE Transactions on Image Process,2006, 15(9) : 2771-2779.

[14] Gupta V. Energy management in parallel hybrid electric vehicles combining fuzzy logic and equivalent consumption minimization algorithms[J]. HCTL Open International Journal of Technology Innovations and Research, 2014, 10(2): 1-18.

[15] 陳建松, 陳南, 殷國棟, 等.基于dSPACE的4WS車輛硬件在環(huán)控制仿真研究[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報, 2010,22(7):1622-1626.

CHEN Jian-song, CHEN Nan, YIN Guo-dong, et al. Study on hardware in loop control simulation for four-wheel steering vehicle based on dSPACE[J]. Journal of System Simulation, 2010, 22(7):1622-1626. (in Chinese)

[16] 顏南明, 張豫南, 劉春光, 等. MATLAB環(huán)境下的分布式硬件在環(huán)仿真技術(shù)研究[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報, 2010,22(8):1866-1869.

YAN Nan-ming, ZHANG Yu-nan, LIU Chun-guang, et al. Research on distributed hardware-in-loop simulation technology in MATLAB [J]. Journal of System Simulation, 2010, 22(8):1866-1869. (in Chinese)

[17] 王紅軍, 陳佳鑫, 鄒湘軍, 等. SimulationX及硬件在環(huán)仿真在伺服壓力機設(shè)計和研究中的應(yīng)用[J].機械工程學(xué)報, 2012, 48(6):51-56.

WANG Hong-jun, CHEN Jia-xin, ZOU Xiang-jun, et al. Application of SimulationX and hardware-in-the-loop in design and research of servo precision press [J]. Journal of Mechanical Engineering, 2012,48(6):51-56. (in Chinese)

[18] 何舜, 張建文, 蔡旭.風電變流器的RT-LAB硬件在環(huán)仿真統(tǒng)仿設(shè)計與實現(xiàn)[J].電力系統(tǒng)保護與控制, 2013,41(23):43-48.

HE Shun, ZHANG Jian-wen, CAI Xu. Realization and design of wind power converter model based on RT-LAB HIL system [J]. Power System Protection and Control, 2013, 41(23):43-48. (in Chinese)

PowerFlowControlStrategyofHybridPowerSystemofElectricDriveArmoredVehicle

LIAO Zi-li1, XIANG Yu2, LIU Chun-guang1, LI Jia-qi1

(1.Department of Arms and Control Engineering，Academy of Army Armored Force，Beijing 100072, China； 2.Unit 61081of PLA，Beijing 100094, China)

A multi-algorithm-based power flow control strategy is established for a kind of power source of series hybrid drive system, in which the disparate control objectives are realized by using different algorithms. The wavelet transform is used to separate the high and low frequency components of the load demand power. The frequency values are distributed to the super capacitor and the power sources with low output cutoff frequency to realize the matching of load frequency characteristic and power source output characteristic. The fuzzy controller is used to realize the optimal control of battery state of charge. A secondary allocation strategy is designed to control optimally the instantaneous efficiency of system when the low frequency component of optimal load demand power is allocated between battery and engine-generator set. The simulation analysis and vehicle test results show that the proposed power flow control algorithm can be used for the multiobjective optimization control of multi-power source system, and it is suitable for power flow control of armored vehicle hybrid power system.

ordnance science and technology；electric drive armored vehicle; hybrid power train; power management; wavelet transform; fuzzy control; system efficiency optimal control

TM921.51； TJ810.3+23

A

1000-1093(2017)12-2289-12

10.3969/j.issn.1000-1093.2017.12.001

2017-03-08

國家自然科學(xué)基金項目(51507190)

廖自力(1974—)， 男， 副教授， 博士生導(dǎo)師。 E-mail： liaozili19740309@sohu.com

項宇(1987—)， 男， 工程師， 博士。 E-mail： xiangyu_work@foxmail.com