楊 松， 王新亮, 賈 蒙

(新鄉(xiāng)學(xué)院 機(jī)電工程學(xué)院，新鄉(xiāng) 453003)

基于駕駛特性的純電動(dòng)公交車控制策略優(yōu)化

楊 松， 王新亮, 賈 蒙

(新鄉(xiāng)學(xué)院 機(jī)電工程學(xué)院，新鄉(xiāng) 453003)

節(jié)能與環(huán)保已成為汽車界關(guān)注的兩大重要問(wèn)題，為改善純電動(dòng)公交車的節(jié)能潛力，提出了一種基于優(yōu)化駕駛員響應(yīng)的純電動(dòng)公交車控制策略，以實(shí)現(xiàn)整車?yán)m(xù)駛里程的提高.利用Isight優(yōu)化平臺(tái)中的自適應(yīng)模擬退火算法,實(shí)現(xiàn)對(duì)整車控制策略中的駕駛員油門踏板映射曲線、制動(dòng)踏板映射曲線及整車動(dòng)力電池充電系數(shù)的優(yōu)化.結(jié)果表明:在中國(guó)典型城市公交工況下，車輛較優(yōu)化前的百公里電耗降低了6.38 %；0-50 km/h的加速時(shí)間和15 km/h的爬坡能力分別提高了4 %和3.03 %；同時(shí)引入快速控制原型測(cè)試，驗(yàn)證了該控制策略優(yōu)化的有效性.

純電動(dòng)公交車；Isight優(yōu)化平臺(tái)；控制策略；RCP測(cè)試

低碳、節(jié)能、減排和環(huán)保的純電動(dòng)汽車對(duì)資源的節(jié)約和生態(tài)環(huán)境的保護(hù)具有重要的影響.隨著電池和電機(jī)驅(qū)動(dòng)技術(shù)的發(fā)展，純電動(dòng)公交車受到了越來(lái)越多的關(guān)注.純電動(dòng)公交車有唯一的動(dòng)力源，不存在功率需求的合理分配.而起步加速能力和再生制動(dòng)能量回收是純電動(dòng)公交車區(qū)別于傳統(tǒng)公交車的兩個(gè)方面.駕駛員對(duì)功率需求的合理程度直接決定著車輛的電耗程度.因此，純電動(dòng)公交車的控制策略可優(yōu)化的變量十分有限.何洪文[1]結(jié)合純電動(dòng)公交車在市區(qū)行駛時(shí)的能耗分析，嚴(yán)英[2]則是通過(guò)研究司機(jī)在典型工況中的駕駛行為特征及其對(duì)能耗的影響，有助于后續(xù)研究人員分析電動(dòng)公交車的能耗特性，同時(shí)明確了控制策略的優(yōu)化方向；黃萬(wàn)友[3]以濟(jì)南市實(shí)際運(yùn)行的純電動(dòng)物流車為研究對(duì)象，分析了不同駕駛品質(zhì)及車輛加速度、車速、能量回饋、電機(jī)過(guò)載等因素對(duì)純電動(dòng)汽車能耗的影響，但未考慮動(dòng)力電池的充電效率；胡堅(jiān)耀[4]利用模糊邏輯算法設(shè)計(jì)了驅(qū)動(dòng)控制策略，以實(shí)現(xiàn)驅(qū)動(dòng)工況下純電動(dòng)客車的起步加速能力優(yōu)化，但未對(duì)整車控制策略優(yōu)化；動(dòng)態(tài)局部?jī)?yōu)化能量管理算法，是目前實(shí)車應(yīng)用最為普遍的一種能量?jī)?yōu)化控制算法，但它只能得到局部的最優(yōu)解，而全局優(yōu)化控制算法可以獲得整車的最佳性能，但它需預(yù)知未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的全部道路信息，因此，目前僅處于計(jì)算機(jī)仿真階段[5-6].

基于上述相關(guān)研究，針對(duì)目前很少考慮駕駛特性對(duì)車輛能耗的影響，利用Isight優(yōu)化平臺(tái)優(yōu)化不同踏板開(kāi)度下的非線性響應(yīng)以實(shí)現(xiàn)車輛的能耗達(dá)到最佳，并引入快速控制原型測(cè)試，驗(yàn)證整車控制策略優(yōu)化的有效性和可行性.

1 整車模型及控制策略開(kāi)發(fā)

1.1 整車數(shù)學(xué)模型

選取電動(dòng)直驅(qū)的8米純電動(dòng)公交車為研究對(duì)象，其動(dòng)力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖如圖1所示.

圖1 整車結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖

在純電動(dòng)公交車整車動(dòng)力性不變的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)整車的能耗最佳，并不考慮車輛在運(yùn)行過(guò)程中的振動(dòng)及舒適性問(wèn)題，因此建立整車的縱向動(dòng)力學(xué)模型[7]，其數(shù)學(xué)模型如式(1)所示.

，(1)

式中：Tw為傳遞到驅(qū)動(dòng)輪上的驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩，N·m；r為車輪的滾動(dòng)半徑，m；m為整車質(zhì)量，kg；g為重力加速度，取9.8 m/s2；f為滾動(dòng)阻力系數(shù)；α為道路坡度；CD為車輛空氣阻力系數(shù)；A為車輛迎風(fēng)面積，m2；v為車輛行駛速度，km/h；dv/dt為車輛加速度，m/s2；δ為旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù).

依據(jù)車輛在中國(guó)典型城市工況下的運(yùn)行特點(diǎn)并結(jié)合純電動(dòng)公交車的相關(guān)性能設(shè)計(jì)要求，基于中國(guó)典型城市公交工況匹配確定的整車參數(shù)見(jiàn)表1.

表1 整車參數(shù)

1.2 整車控制策略開(kāi)發(fā)

車輛的需求轉(zhuǎn)矩主要與電動(dòng)機(jī)的工作區(qū)間、動(dòng)力電池SOC和電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速等有關(guān).

Tr=f(T,n)=a·Trmax，

(2)

式中：Tr為踏板開(kāi)度得到的需求轉(zhuǎn)矩；f(T，n)為依靠踏板開(kāi)度的轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)矩函數(shù)；a為踏板開(kāi)度；Trmax為當(dāng)前轉(zhuǎn)速下動(dòng)力系統(tǒng)能提供的最大轉(zhuǎn)矩.

控制系統(tǒng)未采用駕駛特性優(yōu)化控制策略時(shí)，系統(tǒng)的輸入量為踏板開(kāi)度，經(jīng)預(yù)先設(shè)置的踏板轉(zhuǎn)矩映射關(guān)系得到駕駛員轉(zhuǎn)矩需求，即駕駛員踏板輸入為車輛動(dòng)力系統(tǒng)的響應(yīng)目標(biāo).駕駛特性優(yōu)化控制策略則是對(duì)駕駛員輸入進(jìn)行解析，經(jīng)過(guò)駕駛員優(yōu)化控制策略處理，得到一個(gè)踏板映射系數(shù)，此踏板系數(shù)經(jīng)過(guò)踏板轉(zhuǎn)矩映射關(guān)系得到駕駛員的轉(zhuǎn)矩需求，進(jìn)而控制驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)車輛.由于踏板系數(shù)與踏板開(kāi)度存在不規(guī)律的映射關(guān)系，驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的響應(yīng)轉(zhuǎn)矩與駕駛員踏板的需求轉(zhuǎn)矩也不一致.駕駛特性優(yōu)化控制策略在改變了驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的轉(zhuǎn)矩響應(yīng)后，根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)改變驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)指令從而得到整車的最佳能耗.

2 整車控制策略優(yōu)化

(1)優(yōu)化目標(biāo)

為降低純電動(dòng)公交車在運(yùn)行過(guò)程中的電耗，需對(duì)整車控制策略進(jìn)行優(yōu)化標(biāo)定.在滿足設(shè)計(jì)要求的前提下優(yōu)化整車控制策略，使車輛的電耗達(dá)到最低.其數(shù)學(xué)模型如下所示.

(3)

(2)約束條件

純電動(dòng)公交車的整車控制策略優(yōu)化是保證整車動(dòng)力性的前提下的能耗最優(yōu)，汽車的動(dòng)力性約束主要包括車輛0-50 km/h加速時(shí)間≤20 s及車輛以15 km/h的最大爬坡度≥12%；同時(shí)，為了保證仿真測(cè)試時(shí)車輛能較好的跟隨工況，采用了實(shí)際車速與期望車速的差的絕對(duì)值≤3 km/h作為約束條件.

(3)優(yōu)化變量的確定

純電動(dòng)公交車的控制策略要實(shí)現(xiàn)對(duì)所有控制參數(shù)的優(yōu)化是不太現(xiàn)實(shí)的.因此，本文以直接影響控制效果及整車性能的關(guān)鍵參數(shù)作為設(shè)計(jì)變量.踏板開(kāi)度是駕駛員根據(jù)車輛所需轉(zhuǎn)矩的大小進(jìn)行踩踏，但為了能使電機(jī)總能工作在高效率區(qū)間，為踏板相應(yīng)的乘上一個(gè)系數(shù)k，隨著踏板踩下的深度不同，k也會(huì)發(fā)生變化.因此，在踏板開(kāi)度從0到1的過(guò)程中，在保證動(dòng)力性滿足設(shè)計(jì)要求的前提下，應(yīng)出現(xiàn)一條以k的變化擬合出的一條曲線；動(dòng)力電池的充電系數(shù)決定動(dòng)力電池回充能量的多少，如果系數(shù)大會(huì)增加內(nèi)阻消耗及對(duì)動(dòng)力電池造成損傷，降低續(xù)駛里程；系數(shù)小則易造成能量損失.因此，本文選取電池充電系數(shù)和踏板的映射曲線作為待優(yōu)化變量.

(4)優(yōu)化算法設(shè)計(jì)

粒子群優(yōu)化(PSO)又稱微粒群算法，是由Kennedy和Eberhart等人于1995年開(kāi)發(fā)的一種煙花計(jì)算技術(shù)，最初為了研究鳥群捕食的行為.PSO算法采用了演化計(jì)算的原則[8]：①?gòu)囊唤M隨機(jī)種群開(kāi)始初始化；②通過(guò)更新種群代搜索最優(yōu)解；③進(jìn)化依賴于前面的種群.

PSO具有漸近收斂的特性，對(duì)解空間實(shí)現(xiàn)全局動(dòng)態(tài)尋優(yōu).尋優(yōu)迭代過(guò)程如圖2所示，優(yōu)化算法設(shè)置1 000次迭代，在850代左右收斂到較優(yōu)區(qū)域，在第930代時(shí)出現(xiàn)最優(yōu)解，同時(shí)動(dòng)力電池的充電系數(shù)優(yōu)化前為0.5，優(yōu)化后為0.85；油門踏板和制動(dòng)踏板的開(kāi)度及響應(yīng)變化優(yōu)化前后見(jiàn)圖3.

圖2 尋優(yōu)迭代過(guò)程

圖3 踏板開(kāi)度的響應(yīng)優(yōu)化

3 離線與RCP測(cè)試仿真結(jié)果分析

3.1 離線仿真分析

整車控制策略優(yōu)化前后電機(jī)工作狀態(tài)見(jiàn)圖4，其中,圖(a)和(c)為電機(jī)在加載的工況下的轉(zhuǎn)矩圖.而從圖(d)中可以明顯看出優(yōu)化控制策略后的電機(jī)工作點(diǎn)效率得到了明顯提高，車輛的百公里電耗降低了6.38%且電池的荷電狀態(tài)下降的更加緩慢.

圖4 優(yōu)化前后的電機(jī)工作狀態(tài)

整車加載優(yōu)化前后的控制策略在加速和爬坡任務(wù)中的仿真結(jié)果如圖5所示.其中,優(yōu)化后的0-50 km/h的加速時(shí)間相對(duì)優(yōu)化前提高了4%，以15 km/h的爬坡能力相對(duì)優(yōu)化前提高了3.03%.

圖5 優(yōu)化前后的整車性能仿真對(duì)比

為驗(yàn)證控制策略優(yōu)化的有效性，引入RCP測(cè)試仿真平臺(tái)進(jìn)行驗(yàn)證.該平臺(tái)硬件系統(tǒng)主要由dSPACE實(shí)時(shí)仿真系統(tǒng)、CANoe組成，軟件系統(tǒng)主要包括MATLAB、AVL-CRUISE及dSPACE自帶的數(shù)據(jù)監(jiān)控軟件ControlDesk.試驗(yàn)采用控制器局域網(wǎng)(CAN)通道實(shí)現(xiàn)整車控制策略關(guān)鍵參數(shù)與整車模型的通信.CANoe作為CAN通信控制器，可真實(shí)模擬實(shí)車數(shù)據(jù)間的信號(hào)傳輸，使該仿真試驗(yàn)更接近于實(shí)車試驗(yàn).該測(cè)試平臺(tái)如圖6所示.

圖6 RCP測(cè)試仿真試驗(yàn)方案

通過(guò)RCP仿真測(cè)試知，整車在需求轉(zhuǎn)矩相同的情況下，優(yōu)化后的整車控制策略能改善電動(dòng)機(jī)的工作效率且RCP測(cè)試的仿真結(jié)果如表2所示.

表2 RCP仿真測(cè)試結(jié)果

4 結(jié) 論

1)根據(jù)踏板系數(shù)與踏板開(kāi)度存在不規(guī)律的映射關(guān)系，對(duì)踏板開(kāi)度與踏板響應(yīng)進(jìn)行了新的優(yōu)化標(biāo)定，實(shí)現(xiàn)整車的加速能力和爬坡能力，分別提高了4 %和3.03 %.

2)針對(duì)駕駛員的駕駛特性，提出了一種基于駕駛特性優(yōu)化的整車控制策略，優(yōu)化后離線仿真結(jié)果提高6.03 %，證明了該控制策略優(yōu)化的有效性；引入RCP測(cè)試的整車控制策略能耗節(jié)省6.09 %，驗(yàn)證了該控制策略的可行性.

3)基于駕駛特性優(yōu)化的整車控制策略，可為后續(xù)的實(shí)車測(cè)試中實(shí)現(xiàn)制動(dòng)能量回收控制策略的控制參數(shù)的二次標(biāo)定奠定基礎(chǔ).

[1] 何洪文, 孫逢春, 余曉江. 電動(dòng)公交車BJD6100-EV市區(qū)行駛能耗分析[J]. 北京理工大學(xué)學(xué)報(bào), 2004, 24(3):222-225.

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[3] 胡堅(jiān)耀, 吳正斌, 鄧先泉，等. 基于模糊邏輯算法的純電動(dòng)客車起步加速能力優(yōu)化與再生制動(dòng)控制[J]. 集成技術(shù), 2015,4(1):16-24.

[4] 嚴(yán) 英. 純電動(dòng)公交客車加速踏板駕駛特性輔助優(yōu)化策略研究[D]. 天津: 天津大學(xué)，2012.

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ControlStrategyOptimizationofPureElectricBusBasedonDrivingCharacteristics

YANG song, WANG Xin-liang, JIA meng

(School of Mechanical and Electrical Engineering,Xinxiang University, Xinxiang 453003, China)

Energy saving and environmental protection have become two important issues concerned by the automotive industry. In order to improve the energy saving potential and to increase its electric range, a control strategy for a pure electric bus is proposed based on optimizing the response of the driver. By means of the adaptive simulated annealing algorithm in Isight platform, the mapping curves of both the accelerator pedal and the brake pedal, and the charging coefficient of the power battery are optimized in the strategy. The simulation results show that, under the typical driving cycles of the urban bus in China, the electric-energy consumption per 100 km of the vehicle reduces by 6.38 %, its acceleration time of 0-50 km/h shortens by 4 % and its climbing ability increases by 3.03 %. The effectiveness of the control strategy is verified by introducing a test of the rapid control prototype (RCP).

pure electric bus；Isight optimization platform；control strategy； RCP test

1009-4687(2017)04-0023-05

2017-06-27

河南省骨干教師(2016GGJS-159)

楊 松(1986-)，男，碩士，研究方向?yàn)殡妱?dòng)汽車動(dòng)力學(xué)的匹配與仿真.

TP391

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