王 鍵，鄭松林，郝景賢，饒洪宇

(1.上海理工大學(xué) 汽車研究所， 上海 200093； 2.上汽集團商用車技術(shù)中心， 上海 200438)

近些年來，我國能源危機和環(huán)境問題日益嚴重，新能源汽車成為解決這個問題的有效途徑之一[1-3]。燃料電池汽車(fuel cell vehicle)具有零排放、高效率和高功率密度等優(yōu)點，被公認為最有發(fā)展前景的新能源汽車[4-5]。在燃料電池的研究領(lǐng)域中，能量管理策略一直是研究的重點和熱點，但目前已經(jīng)商業(yè)化的控制策略只有根據(jù)工程經(jīng)驗而設(shè)計的開關(guān)式控制策略和功率跟隨式控制策略[6-7]。模糊邏輯指模仿人腦的不確定性概念判斷、推理思維方式，對于模型未知或不確定的描述，系統(tǒng)不需要建立被控對象的精確數(shù)學(xué)模型，使其設(shè)計簡單、便于應(yīng)用、比較容易建立語言規(guī)則[8],其優(yōu)點是控制系統(tǒng)魯棒性強，干擾和參數(shù)變化對控制效果的影響被大大減弱，尤其適合非線性、時變及純滯后系統(tǒng)的控制。本文以某后驅(qū)燃料電池客車為例，進行了燃料電池汽車動力系統(tǒng)的選型和參數(shù)匹配，并在此基礎(chǔ)上研究模糊控制策略，最后對模糊控制策略和傳統(tǒng)功率跟隨式控制策略進行對比仿真。

1 燃料電池汽車動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與參數(shù)匹配

1.1 燃料電池汽車動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

目前的燃料電池汽車動力系統(tǒng)如圖1所示，包括了燃料電池、動力電池、DC/DC變換器、電機控制器和電機等部分，其優(yōu)點如下：① 動力電池可以提供燃料電池啟動時空壓機所需供電和為電堆加熱等；② 動力電池可以提供行駛過程中的峰值電流，降低了對燃料電池功率和動態(tài)特性的需求，降低了燃料電池的研發(fā)成本；③ 動力電池可以吸收制動能量，提高能量利用效率；④ 單向DC/DC變換器控制更為簡單，成本也更低。

1.2 整車參數(shù)和設(shè)計目標

本文研究的燃料電池汽車是在某商用客車的基礎(chǔ)上開發(fā)的一款后驅(qū)車型，其整車基本參數(shù)如表1所示。

通過對目前主流電動客車進行試驗分析，制定了如表2的動力性和經(jīng)濟性設(shè)計目標。

FC為燃料電池，B為動力電池，DC/DC為單向DCDC轉(zhuǎn)換器，MC為電機控制模塊和電機

車輛參數(shù)參數(shù)值整備質(zhì)量/kg2 600滿載質(zhì)量/kg3 000長×寬×高/mm5 150×1 990×1 940軸距/mm3 200空氣阻力系數(shù)0.38迎風面積/m23.3車輪滾動半徑/m0.34主減速比 4.9

表2 整車動力性和經(jīng)濟性目標

駕駛品質(zhì)相關(guān)參數(shù)參數(shù)值最高車速/(km·h-1)150最大爬坡度/%≥35 0～100 km/h加速時間/s≤1680～120 km/h加速時間/s≤13純氫續(xù)駛里程/km≥400每百公里氫耗/kg≤1.5純電續(xù)駛里程/km≥60

1.3 電機參數(shù)的確定

電機的最高轉(zhuǎn)速發(fā)生在電機的恒功率區(qū)，由汽車的最高速度可以求得。根據(jù)車速和轉(zhuǎn)速對應(yīng)的關(guān)系式可知[9]：

(1)

根據(jù)計算值選取電機最高轉(zhuǎn)速為6 000 r/min，其中額定轉(zhuǎn)速ne為4 800 r/min。

電機的峰值扭矩由最大爬坡度確定，汽車爬坡的過程中車速很低，因此可以忽略空氣阻力，則有

(2)

其中:滾動阻力系數(shù)f取0.01;機械效率η為0.92;35%的坡的坡度角約為20°。代入計算可得所需電機峰值扭矩≥779 N·m，因此選取電機峰值扭矩為800 N·m。

根據(jù)最高車速可求得最大功率Pmax1為：

(3)

計算得到Pmax1≥73.45 kW。

電機的峰值功率不僅取決于最高車速，還需要考慮加速時間。在水平路面上，汽車由起始車速加速到目標車速的加速時間為

(4)

車輛行駛驅(qū)動力與電機峰值功率、峰值轉(zhuǎn)矩之間的關(guān)系為

(5)

(6)

根據(jù)設(shè)計目標的加速時間，代入公式可得Pmax2≥123 kW。正常情況下，當峰值功率Pmax滿足加速性能指標的要求后，其峰值功率也滿足爬坡的性能指標要求。根據(jù)計算結(jié)果取其中最大值，再算上整車效率和安全系數(shù)，最終確定電機的峰值功率Pmax為130 kW。確定好電機峰值功率、最高轉(zhuǎn)速和峰值扭矩后即可選擇電機的具體類型，永磁同步電機因為具有高效、高控制精度、高轉(zhuǎn)矩密度、良好的轉(zhuǎn)矩平穩(wěn)性及低震動噪聲的優(yōu)點成為首選[10]。其輸出特性如圖2所示。

1.4 燃料電池參數(shù)的確定

目前較為成熟的燃料電池為質(zhì)子交換膜燃料電池(PEMFC),它的優(yōu)點是用空氣作為氧化劑降低了使用成本、室溫環(huán)境即能正常工作、比功率較大、啟動迅速、輸出功率可自由調(diào)整等。本文燃料電池汽車是以燃料電池為主要能源的新能源汽車，因此使用的是目前輸出功率和效率都較高的車用燃料電池。其最大功率為60 kW，功率上升率為2.13 kW/s，功率下降率為4.15 kW/s，最高效率接近70%，其效率曲線如圖3所示。根據(jù)車身空間，可以放置的儲氫瓶的壓力為70 MPa，儲氫6 kg。JP

圖2 電機的輸出特性

圖3 燃料電池效率曲線

1.5 動力電池參數(shù)的確定

動力電池采用的是磷酸鐵鋰電池，根據(jù)車輛設(shè)計指標需要確定動力電池的功率需求和能量需求。PEMFC和動力電池共同提供汽車的最大需求功率，即：

Pbmax≥Pmmax-Pfc

(7)

其中Pbmax為動力電池的最大功率。通過計算可知Pbmax最小功率為70 kW,但汽車在冷啟動工況時，燃料電池并不能輸出能量，而且汽車急加速工況時燃料電池的功率上升率(4.15 kW/s)較低，所以在某些工況下主要由動力電池為電機供電，則將動力電池的峰值輸出功率定在100 kW。為了保證燃料電池汽車60 km的純電續(xù)駛里程，根據(jù)純電動客車的設(shè)計經(jīng)驗，將動力電池的電量定在18 kW·h。

2 ADVISOR后軸驅(qū)動形式的二次開發(fā)

ADVISOR所有默認車型都是前軸驅(qū)動形式，但是本文研究的對象為后驅(qū)車型，因此需要對ADVISOR進行二次開發(fā)。

首先對后驅(qū)汽車進行受力分析建立后驅(qū)汽車動力學(xué)模型。假設(shè)后軸驅(qū)動汽車處于坡度為α的路面上，初速度為V0，在極限附著力為Fmax驅(qū)動力(或制動力)作用下所能產(chǎn)生的最大末速度為Vrtmax(或最小末速度Vrtmin)，其受力分析如圖4所示。圖中：m為整車質(zhì)量(kg);g為重力加速度(m/s2)；a為加速度(m/s2)；FN為后輪垂直載荷(N)；Fw為空氣阻力(N);Fi為坡道阻力(N)；Tf1為前輪滾動阻力偶矩；Tf2為后輪滾動阻力偶矩；α為坡度角(rad)。

圖4 后軸驅(qū)動汽車動力學(xué)模型

根據(jù)汽車行駛方程式得到：

Fmax-Fw-Ff-Fi=ma

(8)

式中:

Fmax=Fq=FN·μmax

Fi=mgsinα

Tf=Ffr=Wfr

Ff=mgcosα(f1+f2·Vaver)

其中：Fmax為最大驅(qū)動力或最大制動力(N)；μmax為最大附著系數(shù)；L、L1為車軸距和前軸距(m);hg為車輛質(zhì)心高度(m)；Ff為汽車總的滾動阻力(N)；r為車輪的滾動半徑(m);W為車輪所受的垂直于路面的壓力(N);f1、f2分別為前后輪滾動阻力系數(shù)；A為迎風面積(m2)；Cd為空氣阻力系數(shù)；ρ為空氣密度(kg/m3);Vaver為平均速度(m/s)。

假設(shè)仿真過程中一個迭代間隔時間為dt,那么在此仿真過程中的加速度a和平均速度Vaver如下式所示：

(9)

同理，可以得到制動工況對應(yīng)的最小速度Vrtmin

(10)

在整車控制模塊庫中，復(fù)制fuel cell，并命名為fuel cell REAR。解鎖模塊庫之后，按照上面計算結(jié)果修改牽引力控制模塊中的車速限制模塊和牽引力計算模塊，實現(xiàn)對汽車加減速而產(chǎn)生的前后軸載荷變化進行限制，如圖5所示[11]。然后在仿真模型中，用fuel cell REAR模塊替換原來fuel cell模塊及完成了后軸驅(qū)動的二次開發(fā)。

圖5 牽引力控制模塊

3 燃料電池汽車模糊控制策略設(shè)計

汽車在運行的過程中，存在啟動、加速、巡航、滑行、制動等各種變化，燃料電池和鋰電池組的狀態(tài)也在動態(tài)變化，動力系統(tǒng)的工作模式也在動態(tài)切換[12]。為了實現(xiàn)對汽車能量的高效管理，本設(shè)計的是雙輸入單輸出的模糊控制器。輸入?yún)?shù)是汽車行駛過程中的需求功率Preq和動力電池的SOC，輸出參數(shù)為燃料電池前端DCDC變換器的輸出功率E-Pwr。 模糊控制器主要由輸入量化、模糊化、模糊推理、反模糊化、輸出量化等5部分組成，其中模糊推理為控制策略的核心，主要包括隸屬度函數(shù)和模糊規(guī)則兩部分[13]。

在Matlab的命令窗口輸入“fuzzy”創(chuàng)建模糊控制器，為了便于設(shè)計，將系統(tǒng)的輸入、輸出量通過量化因子調(diào)整使其模糊論域為[0 1]。輸入量Preq的模糊子集為{N1，N2，N3，N4，N5}，隸屬函數(shù)采用的是三角形和梯形相結(jié)合，如圖6所示。輸入量動力電池SOC的模糊子集為{L，M1，M2，M3，H},采用的是梯形隸屬函數(shù)，如圖7所示。輸出量E-Pwr的模糊子集為{O1，O2，O3，O4，O5，O6}，其隸屬函數(shù)也采用三角形和梯形相結(jié)合的方式，如圖8所示。

圖6 汽車需求功率隸屬度函數(shù)

圖7 動力電池SOC隸屬度函數(shù)

圖8 輸出功率隸屬度函數(shù)

在確定了輸入、輸出參數(shù)的隸屬度函數(shù)之后，編寫模糊控制規(guī)則如表3所示，由此可以得到直觀的模糊推理輸入/輸出曲面，如圖9所示。制定模糊控制規(guī)則主要依據(jù)以下幾點：

表3 模糊控制規(guī)則

圖9 模糊推理輸入/輸出關(guān)系曲面

1) 當動力電池SOC較高且汽車需求功率較低時，以動力電池為主要能源；

2) 當需求功率較高時，動力電池和燃料電池共同作為主要能源；

3) 當動力電池SOC較低時，燃料電池為主要能源并且為動力電池進行充電；

4) 汽車處于制動和減速工況時，通過電機倒拖進行能量回收為動力電池充電。

4 建模與仿真分析

4.1 仿真模型搭建

利用Matlab/Simulink搭建模糊控制系統(tǒng)模型,如圖10所示，將前面建立的模糊控制器加載到Fuzzy Logic Controller中，再將該控制系統(tǒng)封裝到ADVISOR的控制策略當中[14]。根據(jù)汽車整車參數(shù)和各零部件參數(shù)完成燃料電池汽車模型的搭建，得到如圖11所示的后驅(qū)燃料電池汽車仿真模型。

4.2 仿真分析

根據(jù)GB/T 18386新能源汽車續(xù)駛里程測試要求，采用NEDC工況進行能量消耗測試。為了保證結(jié)果正確，將動力電池電量初始值設(shè)為0.7，并進行3次NEDC循環(huán)測試。為了驗證模糊控制策略的高效性，將其與傳統(tǒng)功率跟隨式控制策略進行對比，得到如圖12所示的仿真結(jié)果和如圖13所示的能量使用和傳遞情況。

通過仿真結(jié)果分析可知：模糊控制策略的動力電池SOC的波動較小，僅為3%左右(功率跟隨式控制策略SOC波動為10%左右)；2種控制策略下，燃料電池汽車的動力性沒有明顯差別；最高車速為153.7 km/h；0～100 km/h加速時間為16 s; 80～120 km/h加速時間為11.1 s;最大爬坡度42%。因仿真結(jié)束時動力電池SOC不一樣，所以先進行能量平衡計算，將動力電池多消耗的電量疊加到氫氣的消耗。根據(jù)能量使用和傳遞情況，對仿真數(shù)據(jù)進行對比，分析結(jié)果如表4所示。

表4 仿真分析結(jié)果

項目每百公里氫耗/kgNEDC續(xù)駛里程(純氫)/km能量利用效率功率跟隨型1.349 2444.640.334模糊控制型1.262 0475.440.361模糊控制變化率下降6.46%上升6.93%上升8.1%

圖10 模糊控制系統(tǒng)模型

圖11 燃料電池汽車仿真模型

圖12 仿真結(jié)果

圖13 能量使用和傳遞情況

5 結(jié)束語

從本文分析可知，整車的動力性仿真結(jié)果滿足設(shè)計需求，說明本文的動力性的參數(shù)匹配和能量控制策略滿足實際情況，并且本文利用模糊控制搭建了能量管理策略，相較于傳統(tǒng)功率跟隨式控制策略在能量的利用效率上有明顯的提高。