杜常清，隋巖峰，張 佩，任衛(wèi)群，曹錫良

(1.武漢理工大學(xué) 現(xiàn)代汽車零部件技術(shù)湖北省重點實驗室，湖北 武漢 430070；2.東風(fēng)商用車技術(shù)中心，湖北 武漢 430070)

插電式混合動力汽車(plug-in hybrid electric vehicle, PHEV)綜合了純?nèi)加推嚺c純電動汽車的優(yōu)點，滿足了短途純電動和長途混合動力低油耗的需求[1-2]。能量管理策略是PHEV實現(xiàn)低油耗的核心技術(shù)[3]。PHEV控制難點在于制定提高系統(tǒng)能量效率并同時保持電量平衡的能量管理策略。針對這一關(guān)鍵問題，王鋒等[4]對一款I(lǐng)SG(Integrated Starter and Generator)混合動力轎車通過簡單查表過程以總成等效燃油消耗率最小化為原則設(shè)計了轉(zhuǎn)矩分配策略，由于構(gòu)型差異，所用策略不能移植到本文的橋間動力耦合構(gòu)型中。Delprat[5]設(shè)計的策略針對瞬時狀態(tài)進(jìn)行優(yōu)化，但未考慮動力系統(tǒng)整體狀態(tài)的協(xié)調(diào)。周奇勛等[6]從控制發(fā)動機輸出負(fù)荷角度出發(fā)，對發(fā)動機和ISG電機進(jìn)行轉(zhuǎn)矩分配，但未考慮傳動系統(tǒng)效率的影響。常見的能量管理策略中所應(yīng)用優(yōu)化算法包括全局優(yōu)化算法和瞬時優(yōu)化算法[7]，全局優(yōu)化算法如動態(tài)規(guī)劃算法雖能計算出經(jīng)濟性最優(yōu)的電池SOC變化路徑，從而得出能量管理策略，但計算量過于龐大，且需要全局條件，并不具備實時性，普遍只用于離線仿真對標(biāo)[8-9]，Johnson[10]在計算扭矩分配結(jié)果時以蓄電池SOC變化量補償作為基準(zhǔn)變量，得到了優(yōu)化分配結(jié)果，但算法消耗大量計算時間無法滿足實時控制要求。對于前軸由發(fā)動機和變速器驅(qū)動，后軸由電機和減速器驅(qū)動的混合動力耦合形式，由于電機與發(fā)動機輸出轉(zhuǎn)矩在車輪處產(chǎn)生的驅(qū)動效果不同，使用以上基于轉(zhuǎn)矩分配能量管理策略并不方便。

為解決上述問題，筆者采用基于功率分配的方法來確定混合動力汽車的工作模式和實時能量分配，并將發(fā)動機和變速器效率綜合考慮，確定系統(tǒng)模式切換和換擋策略。

1 PHEV動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

PHEV的結(jié)構(gòu)如圖1所示，前驅(qū)發(fā)動機經(jīng)離合器、DCT變速箱、前軸主減速器驅(qū)動前軸，BSG(belt starter generator)電機位于發(fā)動機的前端，通過帶傳動與發(fā)動機連接，用于起動發(fā)動機和為動力電池充電，不參與車輪驅(qū)動。后驅(qū)電機經(jīng)后軸主減速器驅(qū)動后軸。表1為車輛的主要參數(shù)。

2 橋間動力源功率分配策略

2.1 混合動力系統(tǒng)模式劃分

將功率需求映射到發(fā)動機萬有特性圖上，根據(jù)需求功率在圖上的位置，結(jié)合SOC狀態(tài)，以及電機調(diào)節(jié)發(fā)動機的輸出功率，通過變速器調(diào)節(jié)發(fā)動機的工況點位置，制定相應(yīng)的功率分配策略，提高發(fā)動機的工作效率。發(fā)動機工作區(qū)間劃分如圖2所示，表2介紹了各工作區(qū)域的工作模式。

圖1 混合動力汽車結(jié)構(gòu)示意圖

表1 研究車輛主要參數(shù)

圖2 發(fā)動機工作區(qū)間劃分

2.2 工作模式切換閾值確定

根據(jù)發(fā)動機的萬有特性圖，定義發(fā)動機的最優(yōu)工作邊界由發(fā)動機最優(yōu)工作功率線Popt、發(fā)動機最優(yōu)工作區(qū)間下限功率Plow、發(fā)動機最優(yōu)工作區(qū)間上限功率Phigh3條曲線確定。

發(fā)動機最優(yōu)工作功率線Popt為發(fā)動機最優(yōu)燃油消耗率曲線。發(fā)動機工作時，應(yīng)盡可能控制發(fā)動機工作于此線附近。

表2 各工作區(qū)域工作方式

Plow線定義為使用發(fā)動機單獨驅(qū)動的系統(tǒng)效率等于使用電機驅(qū)動的系統(tǒng)綜合效率對應(yīng)的工況線，稱為效率重合線。發(fā)動機輸出效率為：

η1=ηice1×ηt

(1)

式中：η1為發(fā)動機驅(qū)動綜合效率；ηice1為發(fā)動機有效效率；ηt為傳動系統(tǒng)傳動效率。

取5個NEDC(new European driving cycle)循環(huán)中傳動系統(tǒng)效率的平均值ηt=0.803 2。在電量維持階段，驅(qū)動電機電能來源為發(fā)動機通過BSG電機發(fā)電或者再生制動，以達(dá)到電量平衡效果。由于再生制動回收能量的多少無法確定，在此假定驅(qū)動電機所消耗電能來源為發(fā)動機通過BSG電機發(fā)電產(chǎn)生。則使用驅(qū)動電機驅(qū)動的綜合效率為：

η2=ηice2×ηBSG×ηchg×ηdis×ηEM×ηret

(2)

式中：η2為電機驅(qū)動綜合驅(qū)動效率；ηice2為發(fā)動機發(fā)電時有效效率，取0.3；ηBSG為BSG電機發(fā)電時的效率，取0.3；ηchg為動力電池充電效率，取0.95；ηdis為動力電池放電效率，取0.95；ηEM為驅(qū)動電機輸出效率，取0.87；ηret為后軸主減速器傳動效率，取0.94。

令η1=η2，得ηice1=0.234 3，即當(dāng)發(fā)動機輸出效率為0.234 3時對應(yīng)的發(fā)動機工況線定義為效率重合線，如圖3中點劃線。

圖3 發(fā)動機-驅(qū)動電機效率重合線

2.3 功率分配與擋位分配的解耦

由于系統(tǒng)效率由發(fā)動機的輸出功率和變速器傳動比同時決定，在進(jìn)行能量管理過程中，需要對兩個影響因素進(jìn)行解耦。首先根據(jù)擋位對應(yīng)的傳動比和車速確定發(fā)動機轉(zhuǎn)速，在該轉(zhuǎn)速下將駕駛員需求功率映射到圖2上，根據(jù)功率點所處的位置確定系統(tǒng)的工作模式，在對應(yīng)模式下進(jìn)行功率的分配。例如進(jìn)入混合動力電機助力模式后，按圖4流程執(zhí)行功率分配策略。

圖4 混合動力電機助力模式中功率分配流程

完成功率分配后判斷當(dāng)前擋位是否為最優(yōu)目標(biāo)擋位，如果不是則根據(jù)換擋規(guī)律決定目標(biāo)擋位進(jìn)行換擋，控制流程如圖5所示。以上流程實現(xiàn)了功率分配與擋位分配過程的解耦。

圖5 功率分配與擋位分配解耦控制流程

2.4 綜合考慮發(fā)動機效率和變速器傳動效率的換擋規(guī)律制定

變速器在各擋位下效率與當(dāng)前車速、變速器輸入轉(zhuǎn)矩有關(guān)，如果變速器綜合效率取平均值ηchan=0.803 2，變速器的高效率工作區(qū)間無法得到充分利用。為了在實際運行過程中避免變速器出現(xiàn)低傳動效率工況，綜合考慮發(fā)動機效率和變速器各擋傳動效率，繪制各個擋位下的效率重合線作為各擋位下發(fā)動機啟停條件,如圖6所示。升擋分界線制定方法為：根據(jù)車速和需求功率計算出各擋位下發(fā)動機和變速器綜合效率區(qū)間，在圖6中用不同顏色表示，這些區(qū)間的相交線即為擋位切換的分界線，并利用車速回差的方法確定降擋分界曲線得到如圖7所示的DCT變速器換擋曲線。

圖6 各擋位下發(fā)動機-電機效率重合線

圖7 DCT變速器換擋曲線

2.5 降低發(fā)動機啟停頻率的發(fā)電策略

當(dāng)車速或需求功率很低，且電池SOC較低，不能進(jìn)行純電動驅(qū)動時，可以將發(fā)動機功率調(diào)節(jié)到最優(yōu)工作線，部分功率用于提供動力，部分功率用于驅(qū)動BSG發(fā)電，但此時因發(fā)動機輸出到變速器的轉(zhuǎn)矩較低，導(dǎo)致變速器傳遞效率低，且在城市工況下導(dǎo)致發(fā)動機起動頻繁，起動過程中有額外燃油消耗，燃油經(jīng)濟性受到影響，因此綜合考慮，提出串聯(lián)驅(qū)動發(fā)電模式。工作條件如圖8所示，即發(fā)動機帶動BSG電機發(fā)電，發(fā)出的電能供給驅(qū)動電機驅(qū)動車輛行駛，采用發(fā)動機與BSG匹配的高效工作點進(jìn)行發(fā)電。

圖8 串聯(lián)驅(qū)動發(fā)電模式工作條件19:33 2020-8-6

3 建模與仿真分析

基于LMS AMESim搭建被控車輛整車動力學(xué)模型，使用Simulink建立能量管理策略模型，將兩者集成后形成整車系統(tǒng)模型，如圖9和圖10所示。

圖9 整車動力學(xué)模型

圖10 整車系統(tǒng)模型

3.1 模型驗證

圖11為單個NEDC工況下的車速跟隨情況，實際車速與目標(biāo)車速之差基本控制在0～0.6 km/h之間，工況跟隨良好。最大速度差值達(dá)到1.07 km/h，出現(xiàn)在仿真過程第1 116 s，原因是車輛在較大加速度行駛時突然需求維持車速平穩(wěn)，產(chǎn)生短暫車速超調(diào)現(xiàn)象。

圖11 NEDC車速跟隨情況

3.2 變速器效率影響分析

圖12為基于平均變速器效率ηchan=0.803 2的油耗與SOC變化，SOC初值為21%，經(jīng)10個NEDC循環(huán)后為21.01%，SOC基本維持不變，百公里油耗值為6.12 L/100 km。

圖12 基于平均變速器效率的油耗與SOC變化圖

基于變速器平均效率設(shè)計策略較為簡潔，但是沒有考慮變速器效率變化的影響，系統(tǒng)效率無法達(dá)到最優(yōu)。按照2.4所述策略，綜合考慮發(fā)動機效率和變速器各擋傳動效率，制定換擋策略并進(jìn)行仿真，結(jié)果如圖13。圖中SOC初值21%，經(jīng)10個NEDC循環(huán)后為21.50%，百公里油耗5.83 L/100 km，較采用平均變速器效率策略，考慮發(fā)動機效率和變速器各擋傳動效率制定換擋策略使整車經(jīng)濟性提高4.74%。

圖13 基于各擋變速器效率的油耗與SOC變化圖

3.3 發(fā)電策略仿真分析

在車速較低或需求功率小的工況下，發(fā)動機按照高效率工況點工作，在驅(qū)動車輛的同時，剩余功率用于BSG發(fā)電，這樣會出現(xiàn)變速器輸入轉(zhuǎn)矩較低，變速器效率較低的情況。車輛按照串聯(lián)模式運行，仿真結(jié)果如圖14所示。圖14中SOC初值為21%，經(jīng)10個NEDC循環(huán)后為21.50%，百公里油耗值為5.77 L/100 km，較按照發(fā)動機最優(yōu)工作線驅(qū)動并發(fā)電的策略，串聯(lián)運行策略使整車經(jīng)濟性提高1.03%。

圖14 增加串聯(lián)驅(qū)動模式的油耗與SOC變化圖

3.4 發(fā)動機與電機工況點分布

為了直觀分析發(fā)動機的工況點是否分布在高效率區(qū)域，在發(fā)動機萬有特性和電機等效率MAP圖上分別對各自的工況點進(jìn)行描點，圖15、圖16分別為10個NEDC循環(huán)對應(yīng)的發(fā)動機與驅(qū)動電機工作點分布圖。由圖15可知，發(fā)動機在2 500 r/min以內(nèi)轉(zhuǎn)速下，絕大部分工況點分布在發(fā)動機高效區(qū)。從圖16可知，除起步與模式過渡階段等的平穩(wěn)工況下，電機在驅(qū)動和發(fā)電工況下，絕大部分工況點分布在高效率區(qū)間，進(jìn)一步證明能量分配策略的合理性。

圖15 發(fā)動機工作點分布圖

圖16 驅(qū)動電機工作點分布圖

3.5 能量管理策略對標(biāo)分析

對該混合動力車型的同款基礎(chǔ)燃油車進(jìn)行了仿真分析，其百公里油耗值為9 L/100 km，采用混合動力后，雖然由于電池、電機等零部件增加，車重有所增加，相同工況下本文所設(shè)計的能量管理策略仍然使整車經(jīng)濟性提高了35.9%。10個NEDC工況循環(huán)仿真時SOC值在19.88%～21.54%之間波動，說明車輛的保電能力良好。

為了探究理論上系統(tǒng)的最大節(jié)油潛力和評價本文策略的有效性，采用動態(tài)規(guī)劃算法基于NEDC工況下的全局最優(yōu)燃油經(jīng)濟性值進(jìn)行計算，將同平臺優(yōu)化結(jié)果作為驗證策略設(shè)計是否有優(yōu)化空間的對標(biāo)。取SOC初值為21%，電池容量31.5 Ah，計算的百公里油耗為4.786 L/100 km。本文所采用的策略在NEDC循環(huán)下油耗為5.77 L/100 km，理論上還有一定優(yōu)化空間，但是由于發(fā)動機頻繁啟停和擋位頻繁切換，可能會使整車的實際控制效果產(chǎn)生惡化，本文的策略具有較好的實際應(yīng)用價值。

4 結(jié)論

針對橋間耦合混合動力汽車，制定了功率分配策略，實現(xiàn)了功率分配與擋位分配的解耦。將發(fā)動機效率與變速器傳動效率綜合考慮優(yōu)化換擋策略，可以提高整車的燃油經(jīng)濟性；在策略設(shè)計中考慮各擋位傳動效率配合發(fā)動機高效工作，提高整車燃油經(jīng)濟性；在SOC不足，需求功率又較低的工況下采用串聯(lián)驅(qū)動發(fā)電模式，可以減少發(fā)動機啟動次數(shù)及起動帶來的額外油耗，使整車燃油經(jīng)濟性和行駛平順性更好。NEDC工況下，當(dāng)SOC平衡，百公里油耗為5.77 L/100 km，燃油經(jīng)濟性較同款基礎(chǔ)燃油車提高了35.9%。