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        并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車模糊控制策略優(yōu)化

        2020-12-25 12:31:32黃稟通朱建軍周忠偉陳登攀
        機(jī)械設(shè)計(jì)與制造 2020年12期
        關(guān)鍵詞:電池組模糊控制整車

        黃稟通,朱建軍,周忠偉,陳登攀

        (太原理工大學(xué)機(jī)械與運(yùn)載工程學(xué)院,山西 太原 030024)

        1 引言

        并聯(lián)式混合動(dòng)力電動(dòng)汽車可應(yīng)對不同運(yùn)行工況的需求,調(diào)配整車各動(dòng)力源之間的能量流分布[1]。如何實(shí)現(xiàn)綜合優(yōu)化的經(jīng)濟(jì)和排放性能的能量管理策略是針對并聯(lián)式驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的研究熱點(diǎn)。

        在實(shí)際問題中,并聯(lián)式驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及控制形式較為復(fù)雜,存在大量的復(fù)雜因素,難以用數(shù)學(xué)模型精確描述。模糊控制具有較強(qiáng)的魯棒性及實(shí)時(shí)性[2],將模糊控制與并聯(lián)式驅(qū)動(dòng)策略相結(jié)合,可以有效提升整車性能[3]。

        模糊控制器隸屬度及模糊規(guī)則的制定主要依賴于操作者的經(jīng)驗(yàn),具有一定局限性,因此需要對模糊控制進(jìn)行優(yōu)化以保證控制效果。作為高效的全局性搜索算法,遺傳算法被廣泛應(yīng)用于復(fù)雜非線性系統(tǒng)。文獻(xiàn)[4-6]分別以裝備超級電容的分離軸式、雙軸并聯(lián)式、單軸并聯(lián)式混動(dòng)汽車為原型,將遺傳算法應(yīng)用于模糊隸屬度的優(yōu)化之中并在ECE 及NEDC 工況下進(jìn)行驗(yàn)證,得出優(yōu)化后的模糊控制可以進(jìn)一步提升驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)性能,改善整車燃油經(jīng)濟(jì)性及動(dòng)力性。文獻(xiàn)[7-8]分別以并聯(lián)式PHEV 和差速耦合混動(dòng)汽車為模型優(yōu)化模糊規(guī)則,并于UDDS 工況下驗(yàn)證了優(yōu)化后模糊控制器的有效性。上述文獻(xiàn)均采用遺傳算法對并聯(lián)式混動(dòng)汽車隸屬度函數(shù)或模糊規(guī)則進(jìn)行優(yōu)化,未曾考慮動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)對并聯(lián)式整車性能的影響。

        為進(jìn)一步提升模糊控制能量管理策略性能,以某并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車為原型,在MATLAB/Simulink 平臺(tái)建立了一種三輸入單輸出的模糊驅(qū)動(dòng)控制器,并利用遺傳算法實(shí)現(xiàn)模糊規(guī)則及整車動(dòng)力性參數(shù)的優(yōu)化,最后在HIL(Hardware-in-the-loop)測試平臺(tái)下驗(yàn)證了優(yōu)化策略的有效性。

        2 模糊邏輯轉(zhuǎn)矩控制策略設(shè)計(jì)

        2.1 并聯(lián)式混動(dòng)汽車結(jié)構(gòu)

        單軸并聯(lián)式系統(tǒng)動(dòng)力總成,如圖1 所示。主要包括:發(fā)動(dòng)機(jī)、ISG 電機(jī)、動(dòng)力電池組、動(dòng)力傳動(dòng)裝置及控制系統(tǒng)。HCU(整車控制器)通過控制EMS(發(fā)動(dòng)機(jī)管理系統(tǒng))、MCU(電機(jī)控制系統(tǒng))、BMS(電機(jī)管理系統(tǒng))、TCU(變速器管理系統(tǒng))決定各部件工作模式及工作狀態(tài)。離合器分離時(shí),電機(jī)通過變速箱傳遞動(dòng)力獨(dú)立驅(qū)動(dòng),離合器接合時(shí),電機(jī)與發(fā)動(dòng)機(jī)共同驅(qū)動(dòng)車輛行駛,制動(dòng)時(shí)電機(jī)作為發(fā)電機(jī)為動(dòng)力電池組充電。其動(dòng)力系統(tǒng)的基本參數(shù),如表1 所示。

        圖1 并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車結(jié)構(gòu)Fig.1 Configuration of the Hybrid Vehicle

        表1 整車主要部件參數(shù)Tab.1 Main Component Parameters of the Vehicle

        2.2 模糊控制器的設(shè)計(jì)

        并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車存在多動(dòng)力源能量流協(xié)調(diào)的問題,利用模糊邏輯理論制定驅(qū)動(dòng)策略,使發(fā)動(dòng)機(jī)盡可能在良好運(yùn)行工況下工作,以實(shí)現(xiàn)需求功率在多個(gè)動(dòng)力源之間的合理分配,模糊控制策略的工作原理,如圖2 所示。

        圖2 模糊控制策略工作原理Fig.2 The Principle of Fuzzy Control Strategy

        模糊控制規(guī)則的制定直接關(guān)乎模糊控制器性能的優(yōu)劣,搭建模糊控制器遵循的準(zhǔn)則為:(1)若整車需求轉(zhuǎn)矩較小且電池組SOC 處于中高水平時(shí),由電機(jī)單獨(dú)驅(qū)動(dòng)車輛行駛。若此時(shí)SOC 水平較低,則由發(fā)動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)汽車行駛,同時(shí)帶動(dòng)電機(jī)發(fā)電,為動(dòng)力電池組進(jìn)行充電以維持電量平衡。(2)若整車需求扭矩偏小且SOC水平較高時(shí),則僅由發(fā)動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)以避免電池過充,若SOC 水平較低,則發(fā)動(dòng)機(jī)利用驅(qū)動(dòng)車輛外的富余轉(zhuǎn)矩通過電機(jī)向動(dòng)力電池組充電。(3)若整車需求轉(zhuǎn)矩偏大,則由發(fā)動(dòng)機(jī)單獨(dú)驅(qū)動(dòng)以保證發(fā)動(dòng)機(jī)在高效區(qū)工作,若SOC 水平較低,則發(fā)動(dòng)機(jī)參與發(fā)電以保證電池荷電狀態(tài)平衡。(4)若整車需求轉(zhuǎn)矩較大,則由發(fā)動(dòng)機(jī)和電機(jī)聯(lián)合工作為整車提供驅(qū)動(dòng)力,若此時(shí)SOC 水平偏低,則電機(jī)適當(dāng)減小動(dòng)力輸出以避免動(dòng)力電池組的過放損害。

        模糊轉(zhuǎn)矩控制器的3 個(gè)輸入變量分別為整車需求轉(zhuǎn)矩與當(dāng)前轉(zhuǎn)速下發(fā)動(dòng)機(jī)最大轉(zhuǎn)矩的比值Tload,電機(jī)轉(zhuǎn)速M(fèi)otorspeed及電池的SOC 值,1 個(gè)輸出變量為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩系數(shù)k[9],如圖3 所示。輸入輸出量隸屬度函數(shù)形狀設(shè)定為梯形,Tload模糊子集定義為{HX,X,Z,D,HD};電池SOC 的模糊子集定義為{D,ZD,ZS,G};電機(jī)轉(zhuǎn)速M(fèi)otorspeed的模糊子集定義為{D,Z,G};輸出量k 的模糊子集定義為{HX,X,ZD,D}。在分別確定輸入及輸出量的模糊子集及隸屬度函數(shù)后,制定出模糊控制規(guī)則查詢表,模糊控制器曲面觀測圖,如圖4 所示。

        圖3 輸入輸出變量隸屬度函數(shù)Fig.3 Membership Functions of Input and Output Variables

        圖4 模糊控制器曲面觀測圖Fig.4 Surface Observation Map of Fuzzy Controller

        3 基于遺傳算法的控制策略優(yōu)化

        3.1 待優(yōu)參數(shù)的選取

        并聯(lián)式系統(tǒng)控制策略優(yōu)化時(shí)不僅應(yīng)考慮模糊規(guī)則的影響,還應(yīng)考慮動(dòng)力匹配參數(shù)的耦合效果,采用遺傳算法對兩者同時(shí)優(yōu)化。

        3.1.1 能量管理策略參數(shù)

        采用全局性優(yōu)化算法對驅(qū)動(dòng)模糊控制器的隸屬度及規(guī)則函數(shù)一同優(yōu)化,存在計(jì)算維度大、過早收斂等問題,因此僅對模糊規(guī)則進(jìn)行優(yōu)化。相對于二進(jìn)制編碼方式,十進(jìn)制代碼編碼長度大幅縮短,計(jì)算效率顯著提升,因此采用十進(jìn)制編碼[10-11]?;谀:?guī)則的完備性和一致性,將輸出變量k 的模糊子集{HX,X,ZD,D}分別編碼為1,2,3,4。以Motorspeed=D 為例進(jìn)行分析,規(guī)則對應(yīng)編碼為3211,3221,3332,4432,4432,如表2 所示。

        表2 模糊控制規(guī)則Tab.2 The Fuzzy Control Rules

        3.1.2 動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)的選擇

        整車性能受較多動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)的影響,全部參數(shù)優(yōu)化并不現(xiàn)實(shí),選取對整車性能影響較大的主減速器速比i0及純電動(dòng)工作模式行駛車速閾值Vl作為目標(biāo)優(yōu)化量[12]。

        3.2 遺傳算法流程

        以模糊控制規(guī)則及動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)為優(yōu)化對象,考慮整車經(jīng)濟(jì)性和排放性建立優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。優(yōu)化具體流程如下:

        (1)輸入混聯(lián)式混合動(dòng)力汽車發(fā)動(dòng)機(jī)、電機(jī)、電池組、傳動(dòng)系、駕駛員模塊等基本參數(shù)并搭建模糊驅(qū)動(dòng)控制策略;

        (2)設(shè)定系統(tǒng)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),確立目標(biāo)函數(shù)中的各項(xiàng)權(quán)重系數(shù)。

        (3)將遺傳算法嵌入到混動(dòng)汽車控制策略模型之中,創(chuàng)建種群,計(jì)算適應(yīng)度并排序選取其中適應(yīng)度高的100 個(gè)個(gè)體作為初始種群。

        (4)父代種群代入整車模型計(jì)算個(gè)體適應(yīng)度值,等級排序后經(jīng)過選擇、交叉變異運(yùn)算生成子代種群。

        (5)判斷新種群是否滿足終止條件,滿足即執(zhí)行終止程序,解碼得到目標(biāo)空間中的參數(shù)最優(yōu)解,并輸出優(yōu)化結(jié)果,否則返回第4 步。

        優(yōu)化流程,如圖5 所示。

        圖5 遺傳算法流程Fig.5 Process of Genetic Algorithm

        3.3 約束條件

        汽車動(dòng)力性指標(biāo)主要有:最高車速、最大爬坡度、加速時(shí)間。具體約束項(xiàng),如表3 所示。

        表3 動(dòng)力性約束指標(biāo)Tab.3 Dynamic Constraint Index

        采用“罰函數(shù)”法對約束條件進(jìn)行處理[13],“罰函數(shù)”通過對非可行解施加懲罰,以此來減少違反約束個(gè)體在下一代群體中的生存概率,加快其淘汰速率。

        3.4 目標(biāo)函數(shù)

        為使油耗和排放量綜合最小化,引入權(quán)值系數(shù)構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)[14],其目標(biāo)函數(shù)為:

        式中:ω1~ω4—優(yōu)化子目標(biāo)的權(quán)重因子;f(t)—油耗值;c(t)—CO 排放值;h(t)—HC 排放值;n(t)—NOx排放值;Fobj、Cobj、Hobj、Nobj—油耗及排放對應(yīng)的優(yōu)化目標(biāo)值;μm—懲罰因子,取μm=50,m—?jiǎng)恿π约s束條件個(gè)數(shù),g1(x)=110km/h-Vmax;g2(x)=20s-t;g3(x)=30%-i。

        3.5 運(yùn)行參數(shù)設(shè)定

        表4 遺傳算法運(yùn)行參數(shù)Tab.4 Operation Parameters of Genetic Algorithm

        在MATLAB 平臺(tái)上采用遺傳算法對模糊規(guī)則及整車動(dòng)力性參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,在通過多次算法測試后,發(fā)現(xiàn)種群大多在40 代后趨于平穩(wěn),因此選取遺傳算法的終止進(jìn)化代數(shù)為50。遺傳算法交叉概率通常取(0.4~0.99),變異概率通常取(0.001~0.1)[15],為提升全局搜索效果及收斂效率,選取較高的變異率并設(shè)定為0.1,為保留優(yōu)秀基因的結(jié)構(gòu),選取適中的交叉率為0.8。具體參數(shù)選定,如表4 所示。

        4 測試結(jié)果及分析

        通過硬件在環(huán)HIL 仿真測試系統(tǒng)對混動(dòng)汽車模糊控制策略的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。

        硬件在環(huán)仿真實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)各部分組成及功能如下:混動(dòng)系統(tǒng)模型包含整車控制模塊和底層控制模塊,整車控制包括整車需求轉(zhuǎn)矩計(jì)算、工作模式判定、各部件起動(dòng)需求判斷及模糊控制策略等,底層控制模塊包含EMS、MCU、BMS、TCU 四部分,用于直接控制目標(biāo)部件的工作模式及工作狀態(tài),如MCU 用于控制電機(jī)工作狀態(tài)、工作模式(驅(qū)動(dòng)或發(fā)電)及電機(jī)轉(zhuǎn)矩需求[16]。將控制策略模型通過ECUCoder 代碼生成工具編譯為C 語言并移植到控制器硬件中,整車控制器RapidECU-S1 主處理器采用MPC5674F,工作電壓為32V,工作環(huán)境為(-40~105)℃,具有4 路CAN 接口、1 路RS232 串行通信接口、1 路RS485 串行通信接口?;靹?dòng)臺(tái)架主要由發(fā)動(dòng)機(jī)、電動(dòng)機(jī)、電池、離合器、變速箱等部分組成,整車控制器與臺(tái)架之間通過CAN 總線進(jìn)行通信。臺(tái)架及控制器的上位機(jī)平臺(tái)用于數(shù)據(jù)交互、監(jiān)測信號變化及存儲(chǔ)記錄數(shù)據(jù)。測試系統(tǒng)架構(gòu),如圖6 所示。

        圖6 測試架構(gòu)圖Fig.6 The Framework of Test

        C-WTVC 重型商用車循環(huán)工況運(yùn)行時(shí)間持續(xù)1800s,總運(yùn)行里程為20.51km,平均車速為40.9km/h,最高車速為87.8km/h,選擇C-WTVC 為測試工況并將SOC 初始值設(shè)定為0.8,驗(yàn)證模糊控制策略的有效性。利用遺傳算法優(yōu)化后的模糊控制器規(guī)則表,如表5 所示。

        利用遺傳算法得到控制策略參數(shù)最優(yōu)解,在優(yōu)化結(jié)果中,車速閾值Vl=14.7,主減速器速比i0=5.8。與原方案相比,主減速器速比減小,相應(yīng)的主減速器總成減小,有利于整車輕量化的目標(biāo)。優(yōu)化前后控制策略仿真結(jié)果對比,如表6 所示。

        優(yōu)化后整車燃油消耗降低了2.7%,HC、CO、NOx分別降低了2.4%、5.6%、0.9%,通過遺傳算法優(yōu)化,整車燃油消耗量有所降低,且各排放值都有不同程度的降低。

        遺傳算法尋優(yōu)前后發(fā)動(dòng)機(jī)工作點(diǎn),如圖7 所示。通過對比可得,矩形框圖內(nèi)工作點(diǎn)顯著增多,證明優(yōu)化后部分工作點(diǎn)轉(zhuǎn)移至低油耗區(qū)域,有利于減少整車能量損耗。此外,優(yōu)化后發(fā)動(dòng)機(jī)在高效區(qū)域內(nèi)的工作點(diǎn)分布更為集中,最大限度的發(fā)揮了發(fā)動(dòng)機(jī)的工作特性,且多數(shù)工作點(diǎn)分布在中低油耗區(qū)域及最經(jīng)濟(jì)油耗線附近,有效的提升了整車燃油使用效率。

        表5 優(yōu)化后的模糊控制規(guī)則Tab.5 Optimized Fuzzy Control Rules

        表6 優(yōu)化前后結(jié)果對比Tab.6 Results Compared Before and After Optimization

        圖7 優(yōu)化前后發(fā)動(dòng)機(jī)工作點(diǎn)圖Fig.7 Engine Operating Point Profiles before and After Optimization

        模糊控制策略優(yōu)化前后電池組的變化曲線,如圖8 所示。CWTVC 循環(huán)后SOC 終值由0.32 增加到0.36,相較原策略,使用遺傳算法優(yōu)化后的模糊控制策略能將電池組SOC 約束在一個(gè)更小的變化范圍之內(nèi),有利于減少動(dòng)力電池組能量損耗,提升整車的續(xù)航里程并能夠延長動(dòng)力電池組循環(huán)使用壽命。

        圖8 優(yōu)化前后SOC 曲線Fig.8 SOC Profiles Before and After Optimization

        5 結(jié)論

        針對并聯(lián)式混合動(dòng)力系統(tǒng)能量管理的多變量、非線性、強(qiáng)耦合等特點(diǎn),建立并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車的模糊轉(zhuǎn)矩分配策略,采用遺傳算法對模糊規(guī)則及動(dòng)力性參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,并在HIL 平臺(tái)中驗(yàn)證了優(yōu)化后模糊控制策略的有效性。(1)在C-WTVC 工況下對優(yōu)化前后的策略進(jìn)行測試,對比原策略結(jié)果可得,優(yōu)化后的策略燃油經(jīng)濟(jì)性改善2.7%,CO 排放降低了5.6%,HC 和NOx排放性都有不同程度的改善,此外,優(yōu)化后主減速器的傳動(dòng)比下降,有助于減小動(dòng)力總成的體積及重量。(2)優(yōu)化后發(fā)動(dòng)機(jī)在高效區(qū)域內(nèi)的工作點(diǎn)增加,且集中分布于低油耗區(qū)及最佳油耗曲線周圍,最大限度的改善了發(fā)動(dòng)機(jī)的工作環(huán)境。同時(shí),優(yōu)化后的策略能夠減小循環(huán)過后動(dòng)力電池組SOC 值的變化量,有助于增加電池組的使用壽命。從而驗(yàn)證了基于遺傳算法優(yōu)化并聯(lián)式混合動(dòng)力電動(dòng)汽車模糊控制策略的可靠性。

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