王琦　劉勝永　鄭致飛

摘? 要：由于在設(shè)計(jì)純電動(dòng)汽車(chē)邏輯門(mén)限能量管理策略時(shí)往往只考慮單一因素影響，未考慮整車(chē)可用功率，因此，提出基于模糊控制的能量管理策略，運(yùn)用此策略可以在動(dòng)力電池總能量不變的前提下提升純電動(dòng)汽車(chē)?yán)m(xù)航里程. 首先將純電動(dòng)汽車(chē)能量管理系統(tǒng)作為研究對(duì)象，在分析動(dòng)力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和能量管理系統(tǒng)功率流關(guān)系的基礎(chǔ)上，采取以加速踏板開(kāi)度的變化率、電機(jī)轉(zhuǎn)速、整車(chē)可用功率為模糊控制器輸入，以電機(jī)需求扭矩為輸出的mamdani型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)模糊控制能量管理策略，利用AVL Cruise軟件搭建整車(chē)仿真模型，通過(guò)Cruise與 MATLAB /Simulink聯(lián)合仿真驗(yàn)證該策略的有效性.研究表明：所設(shè)計(jì)的模糊控制能量管理策略具有較強(qiáng)的魯棒性，控制效果好，相比傳統(tǒng)的基于邏輯門(mén)限的能量管理策略，采用模糊控制算法后在NEDC工況下百公里電量消耗下降了15.2%，續(xù)航里程延長(zhǎng)了15.1%.

關(guān)鍵詞：純電動(dòng)汽車(chē);能量管理策略;模糊控制;Cruise仿真

中圖分類(lèi)號(hào)：TM912 ;U469.72? DOI：10.16375/j.cnki.cn45-1395/t.2021.02.014

0引言

隨著全球能源、資源的枯竭以及生態(tài)環(huán)境惡化等問(wèn)題的加劇，傳統(tǒng)燃油車(chē)的發(fā)展受到了多方的制約[1].為了解決能源緊缺和環(huán)境問(wèn)題，各國(guó)政府近些年開(kāi)始大力發(fā)展純電動(dòng)汽車(chē)[2-4].但是，純電動(dòng)汽車(chē)也面臨一個(gè)急需解決的難題，那就是鋰離子電池的能量密度正接近其理論上限[5]，很難使具有有限電池能量的純電動(dòng)汽車(chē)提升續(xù)航里程[6].

純電動(dòng)汽車(chē)能量管理系統(tǒng)能夠在滿足車(chē)輛基本動(dòng)力性、穩(wěn)定性等技術(shù)性能的條件下使能量在車(chē)輛的能量轉(zhuǎn)換裝置之間按照最優(yōu)的路徑流動(dòng)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)整車(chē)的能量利用率最高[7].因此，對(duì)純電動(dòng)汽車(chē)設(shè)計(jì)一個(gè)合理的能量管理策略能夠在有限容量的動(dòng)力電池下最大限度地提高系統(tǒng)的效率[8]，延長(zhǎng)車(chē)輛續(xù)航里程.

相關(guān)研究人員對(duì)純電動(dòng)汽車(chē)能量管理策略進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn)分析，并取得了一定的成果.王佳等[9-11]在基于邏輯門(mén)限能量管理系統(tǒng)控制策略的基礎(chǔ)上引入了模糊控制算法，降低了整車(chē)能量消耗量，但在制定能量管理策略時(shí)只考慮單一影響因素，未考慮到整車(chē)可用功率對(duì)能量管理策略的影響.

因此，在分析整車(chē)動(dòng)力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)以及能量管理系統(tǒng)功率流關(guān)系的基礎(chǔ)上，提出一種基于模糊控制的能量管理策略.采用以加速踏板開(kāi)度的變化率、電機(jī)轉(zhuǎn)速、整車(chē)可用功率為模糊控制器輸入，以電機(jī)需求扭矩為輸出的三輸入、單輸出的mamdani結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)模糊控制策略，通過(guò)AVL Cruise軟件建立整車(chē)模型，利用interface聯(lián)合仿真方式進(jìn)行仿真.通過(guò)與基于邏輯門(mén)限的能量管理策略相對(duì)比，證明了基于模糊控制的能量管理策略具有較理想的動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性.

1純電動(dòng)汽車(chē)的動(dòng)力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及功率

流分析

以單一能量源純電動(dòng)汽車(chē)作為研究對(duì)象，其動(dòng)力系統(tǒng)主要由驅(qū)動(dòng)電機(jī)、動(dòng)力電池、主減速器、差速器等組成[12]，其結(jié)構(gòu)如圖1所示.其中，驅(qū)動(dòng)電機(jī)主要用來(lái)驅(qū)動(dòng)車(chē)輪轉(zhuǎn)動(dòng)使整車(chē)行駛，也可在駕駛員踩下制動(dòng)踏板或松開(kāi)油門(mén)踏板時(shí)回收部分能量;動(dòng)力電池主要用來(lái)為整車(chē)的各用電部件提供能量;DC/DC變換器用來(lái)將動(dòng)力電池輸出的高壓電轉(zhuǎn)化為低壓電供給低壓用電系統(tǒng);車(chē)載充電機(jī)可以從外部給動(dòng)力電池補(bǔ)償能量.

由上面的動(dòng)力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)可得到如圖2所示的用于描述動(dòng)力系統(tǒng)之間輸入輸出關(guān)系的功率流圖.圖中：[Pbat]表示動(dòng)力電池所能輸出的最大輸出功率;[PL]表示低壓用電系統(tǒng)的需求功率;[PC]表示充電系統(tǒng)最大可充電功率.

在車(chē)輛行駛過(guò)程中，[PCt]為0，[PLt]為定值，數(shù)值上等于DC/DC變換器額定功率，是必須分配的量.令整車(chē)可用功率為[Pet]，則：

[Pet=Pbatt-PCt-PLt]（1）

顯然，整車(chē)能量管理系統(tǒng)的目的是通過(guò)解析駕駛員需求功率，結(jié)合整車(chē)可用功率，使驅(qū)動(dòng)電機(jī)能夠很好地運(yùn)行在最佳扭矩曲線上，從而使整車(chē)能耗最低.

2能量管理策略設(shè)計(jì)

2.1?? 邏輯門(mén)限的能量管理策略

純電動(dòng)汽車(chē)能量源為動(dòng)力電池，驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)為電機(jī).基于邏輯門(mén)限的能量管理策略：根據(jù)油門(mén)踏板開(kāi)度和電機(jī)轉(zhuǎn)速，通過(guò)二維表查表得到實(shí)際驅(qū)動(dòng)電機(jī)轉(zhuǎn)矩值[13]，此轉(zhuǎn)矩值并不是直接輸出給驅(qū)動(dòng)電機(jī)的扭矩需求值，而是通過(guò)以驅(qū)動(dòng)電機(jī)外特性為門(mén)限值，取兩者的最小值輸出給驅(qū)動(dòng)電機(jī)作為驅(qū)動(dòng)電機(jī)最終的需求扭矩.

2.2?? 模糊控制的能量管理策略

由于利用現(xiàn)有的基于邏輯門(mén)限的能量管理策略對(duì)驅(qū)動(dòng)電機(jī)進(jìn)行扭矩控制時(shí)，只考慮單一影響因素，未考慮整車(chē)可用功率，所以，本文提出基于模糊控制的能量管理策略，將整車(chē)可用功率作為模糊控制器的一個(gè)輸入，即采用以加速踏板開(kāi)度的變化率、電機(jī)轉(zhuǎn)速、整車(chē)可用功率為模糊控制器輸入，以電機(jī)需求扭矩為輸出的三輸入、單輸出的mamdani結(jié)構(gòu).

1）油門(mén)踏板開(kāi)度變化率

為了較好地反映駕駛員的駕駛需求，結(jié)合工程經(jīng)驗(yàn)將油門(mén)踏板開(kāi)度變化率[dθdt]定位于[-50～150] 之間.油門(mén)踏板開(kāi)度變化率[dθdt]包括5個(gè)模糊子集，分別為負(fù)?。∟S）、正零（ZE）、正?。≒S）、正中（PM）、正大（PB）.

2）電機(jī)轉(zhuǎn)速

本文采用的驅(qū)動(dòng)電機(jī)為永磁同步電機(jī)，轉(zhuǎn)速范圍為[0～14 000] [r/min].電機(jī)轉(zhuǎn)速[n]設(shè)有3個(gè)模糊子集，分別為正?。≒S）、正中（PM）、正大（PB）.

3）整車(chē)可用功率

整車(chē)可用功率[Pe]的范圍為[0～100] [kW]，其包括? 3個(gè)模糊子集，分別為正小（PS）、正中（PM）、正大（PB）.

4）電機(jī)需求扭矩

由于永磁同步電機(jī)四象限可再生制動(dòng)，因此，電機(jī)需求扭矩[T]作為模糊控制器的輸出，取值范圍為[-20～190] [N·m].為了能夠?qū)铀偬ぐ彘_(kāi)度變化率、電機(jī)轉(zhuǎn)速、整車(chē)可用功率的不同輸入組合作出更加詳細(xì)的輸出響應(yīng)規(guī)則，將電機(jī)需求扭矩[T]設(shè)置為5個(gè)模糊子集，分別為負(fù)小（NS）、正小（PS）、正中（PM）、正大（PB）、正很大（PVB）.

目前，關(guān)于隸屬度函數(shù)的確定還沒(méi)有很理想的方法，往往要結(jié)合工程經(jīng)驗(yàn)等影響因素.針對(duì)本文所設(shè)計(jì)的能量管理策略，結(jié)合工程經(jīng)驗(yàn)及本領(lǐng)域前人所使用的方法，對(duì)設(shè)計(jì)的模糊控制器的輸入、輸出變量的隸屬度函數(shù)均采用高斯型.模糊控制器輸入和輸出的隸屬度函數(shù)如圖3所示.

5）模糊控制規(guī)則的設(shè)計(jì)

純電動(dòng)汽車(chē)能量管理系統(tǒng)工作過(guò)程描述如下：

當(dāng)油門(mén)踏板開(kāi)度變化率[dθdt]為負(fù)，且電機(jī)轉(zhuǎn)速較低時(shí)，表示駕駛員有減速需求，此時(shí)若整車(chē)可用功率[Pe]較小，則驅(qū)動(dòng)電機(jī)需求扭矩定義為負(fù)扭矩進(jìn)行制動(dòng)能量回收.

當(dāng)油門(mén)踏板開(kāi)度變化率[dθdt]較小，且電機(jī)轉(zhuǎn)速較低時(shí)，表示駕駛員沒(méi)有加速需求，此時(shí)若整車(chē)可用功率[Pe]較大，則驅(qū)動(dòng)電機(jī)需求扭矩定義為較小.

當(dāng)油門(mén)踏板開(kāi)度變化率[dθdt]較大，且電機(jī)轉(zhuǎn)速較低時(shí)，表示駕駛員有加速需求，此時(shí)若整車(chē)可用功率[Pe]較大，則驅(qū)動(dòng)電機(jī)需求扭矩定義為較大.依據(jù)上述工作過(guò)程制定模糊控制規(guī)則，采用IFTHEN規(guī)則共建立了45條規(guī)則，規(guī)則如表1所示.

依據(jù)上述工作過(guò)程制定模糊控制規(guī)則，采用IF-THEN規(guī)則共建立了45條規(guī)則，規(guī)則如表1所示.

利用MATLAB/Simulink庫(kù)中相關(guān)模塊搭建2.2節(jié)描述的控制策略的模型.圖5為基于模糊控制的模型.

3.1?? 動(dòng)力性能仿真分析

通過(guò)Cruise與MATLAB /Simulink聯(lián)合仿真可以精確計(jì)算出整車(chē)的動(dòng)力性仿真結(jié)果[14].圖6是基于邏輯門(mén)限和模糊控制2種不同控制算法下百公里加速時(shí)間的對(duì)比圖，從圖6中可以看出，相比邏輯門(mén)限控制方法，基于模糊控制方法下0～100 km/h內(nèi)各車(chē)速點(diǎn)對(duì)應(yīng)的加速時(shí)間更小，說(shuō)明基于模糊控制方法的整車(chē)加速性能更優(yōu).

將動(dòng)力性仿真結(jié)果整理成表3，對(duì)比邏輯門(mén)限控制方法仿真結(jié)果可以看出：在百公里加速時(shí)間性能上，基于模糊控制的控制方法比邏輯門(mén)限控制方法提高了1.2%;在最大爬坡度性能上，基于模糊控制的控制方法比邏輯門(mén)限控制方法提高了14.7%.

3.2?? 經(jīng)濟(jì)性能仿真分析

一般情況下，以某一工況下車(chē)輛行駛百公里的電量消耗量作為整車(chē)的經(jīng)濟(jì)性衡量標(biāo)準(zhǔn)[15]，即能量消耗率，單位為kW·h/（100 km）.

按照國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，研究純電動(dòng)汽車(chē)的續(xù)駛里程需在滿電狀態(tài)下進(jìn)行測(cè)試.通過(guò)在AVL Cruise軟件的任務(wù)文件夾中添加循環(huán)工況（Cycle Run）并設(shè)置為NEDC循環(huán)工況來(lái)計(jì)算車(chē)輛的百公里電量消耗.

圖7是在NEDC工況下基于邏輯門(mén)限和模糊控制2種不同控制算法下的SOC變化圖，從圖7中可以看出基于模糊控制方法的SOC下降速度要比基于邏輯門(mén)限的慢，表示利用模糊控制方法可以使動(dòng)力電池在放電時(shí)達(dá)到更好的效果.

通過(guò)聯(lián)合仿真得出經(jīng)濟(jì)性仿真結(jié)果，仿真結(jié)果見(jiàn)表4.對(duì)比邏輯門(mén)限控制方法仿真結(jié)果可以看出：基于模糊控制算法和邏輯門(mén)限算法下的百公里電量消耗分別為8.58 kW·h/（100km）和10.12 kW·h/（100km），相比邏輯門(mén)限控制方法，基于模糊控制算法的百公里電量消耗下降了15.2%;基于模糊控制算法和邏輯門(mén)限算法下的續(xù)航里程分別為426.02 km和370.03 km，相比邏輯門(mén)限控制方法，基于模糊控制算法的續(xù)航里程延長(zhǎng)了15.1%.

4總結(jié)

針對(duì)純電動(dòng)汽車(chē)?yán)m(xù)航里程問(wèn)題，通過(guò)分析已有的能量管理策略和整車(chē)動(dòng)力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，將整車(chē)可用功率作為影響純電動(dòng)汽車(chē)能量管理策略的一個(gè)因素，提出基于模糊控制的能量管理策略，利用AVL Cruise軟件建立整車(chē)模型，通過(guò)interface聯(lián)合仿真方式進(jìn)行仿真驗(yàn)證.研究結(jié)果表明：基于模糊控制的能量管理策略相比基于邏輯門(mén)限的能量管理策略，在動(dòng)力性能指標(biāo)（百公里加速時(shí)間、最大爬坡度）上分別提高了1.2%、14.7%，在經(jīng)濟(jì)性能指標(biāo)（百公里電耗）上下降了15.2%，續(xù)航里程延長(zhǎng)了15.1%.

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Research on energy management strategy of pure electric vehicle based on fuzzy control

WANG Qi1， LIU Shengyong*1， 2， ZHENG Zhifei1

（1. School of Electric and Information Engineering， Guangxi University of Science and Technology， Liuzhou 545006， China; 2. Guangxi Key Laboratory of Automobile Components and Vehicle Technology（Guangxi

University of Science and Technology ） ， Liuzhou 545006， China）

Abstract： Since only a single factor is considered when designing a logic threshold energy management strategy for pure electric vehicles， and the available power of the vehicle is not considered， an energy management strategy based on fuzzy control is proposed. This strategy can improve the range of pure electric vehicles with the total power battery energy remaining unchanged. First of all， the pure electric vehicle energy management system is taken as the research object. A fuzzy control energy management strategy is designed with mamdani structure， which takes the change rate of pedal opening， motor speed?and available power of the whole vehicle as the input of fuzzy controller and the required torque of the motor as the output. Then we build a vehicle simulation model using AVL Cruise software， and verify the effectiveness of this strategy through the combined simulation of Cruise and MATLAB/Simulink. The research shows that the designed fuzzy control energy management strategy has strong robustness and good control effect. Compared with the traditional energy management strategy based on logic threshold， the fuzzy control algorithm reduces the power consumption per 100 kilometers by 15.2% and the mileage increases by 15.1% under the NEDC conditions.

Key words： pure electric vehicle; energy management strategy; fuzzy control; Cruise simulation

（責(zé)任編輯：黎 ? 婭）

收稿日期：2020-11-25

基金項(xiàng)目：2020年廣西汽車(chē)零部件與整車(chē)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室自主研究課題（2020GKLACVTZZ04）資助.

作者簡(jiǎn)介：王琦，碩士研究生.

通信作者：劉勝永，博士，教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向：電力電子裝置、新能源發(fā)電與控制技術(shù)，E-mail：liusypp@163.com.