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        基于模型預(yù)測控制的邏輯動態(tài)管理策略*

        2021-10-26 12:01:52范藝凡楊惺幸董守鴻潘天澤
        山西電子技術(shù) 2021年5期
        關(guān)鍵詞:經(jīng)濟(jì)性消耗燃油

        范藝凡,楊惺幸,董守鴻,潘天澤

        (河南科技大學(xué)信息工程學(xué)院,河南 洛陽 471009)

        0 引言

        混合動力汽車最關(guān)鍵的技術(shù)就是整車控制策略,不同的方式對整車動力性能和節(jié)能性有不同影響。為了提高設(shè)計質(zhì)量,縮短研制周期,在設(shè)計階段就需要根據(jù)有關(guān)設(shè)計參數(shù),對汽車動力性和燃料經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行預(yù)測[1]。

        本文針對一種并聯(lián)混合動力新能源汽車,基于貝葉斯推論對未來可能加載與車輪的功率需求進(jìn)行了預(yù)測,進(jìn)而基于模型預(yù)測控制設(shè)計了控制策略,優(yōu)化計算出使得燃油消耗最小情況下驅(qū)動車輛的電機(jī)轉(zhuǎn)矩控制變量。

        1 并聯(lián)混動汽車工作模式分析

        并聯(lián)新能源傳動系統(tǒng)主要包括:發(fā)動機(jī),發(fā)電機(jī),動力耦合機(jī)構(gòu)和變速機(jī)構(gòu)。

        該并聯(lián)新能源汽車具有六種驅(qū)動方式。離合器的狀態(tài)與驅(qū)動模式狀況如表1所示。

        表1 驅(qū)動模式與離合器狀態(tài)

        2 功率需求預(yù)測

        為了預(yù)先獲取驅(qū)動車輛的目標(biāo)需求功率,采用離線實(shí)驗(yàn)對油門開度、某一負(fù)載下發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速等輸入變量進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計,構(gòu)建輸入范圍內(nèi)需求功率的概率數(shù)據(jù)查找表對未來的目標(biāo)需求功率進(jìn)行預(yù)測。

        選取轉(zhuǎn)速ω,未來需求功率Preq和油門開度α構(gòu)成控制變量ui,把ui中的變量在最大值和最小值之間進(jìn)行離散化得Ψhj,通過實(shí)驗(yàn)測得ui的取值集合Φ(k),就可以通過貝葉斯概率推論計算需求功率集合Ψ1j下的后驗(yàn)概率[2-4]。

        功率預(yù)測的方法如圖1所示。

        圖1 需求功率預(yù)測方法

        訓(xùn)練數(shù)據(jù)記錄5個小時內(nèi)的車輪加載,輸入變量選取為:λi=[α ω Preq],為保證精度,這里α的離散為5個級別:30%,40%,50%,60%,70%,ω離散為5個級別(300rpm-2 300rpm),Preq離散的數(shù)值nc=25。測得的需求功率轉(zhuǎn)矩和預(yù)測的功率轉(zhuǎn)矩記錄如圖2所示。由圖2可見,基本貝葉斯后驗(yàn)概率的功率預(yù)測方法具有較高預(yù)測精度。

        圖2 功率需求預(yù)測結(jié)果

        3 模型預(yù)測控制策略

        目標(biāo)需求轉(zhuǎn)矩通過功率需求預(yù)測獲得,模型預(yù)測控制取電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩u(k)作為控制變量,取SOC作為狀態(tài)變量。優(yōu)化控制變量序列u(k)通過預(yù)測模型控制策略求解最小燃油消耗獲得,序列中的第一個值用來進(jìn)行當(dāng)前時刻混動汽車的控制。

        4 模型的優(yōu)化方式

        4.1 MPC優(yōu)化模型

        通過對并聯(lián)新能源車輛的驅(qū)動模式分析,設(shè)計基于驅(qū)動模式切換的MPC模型預(yù)測控制策略。狀態(tài)變量的轉(zhuǎn)換和燃油消耗如公式(1)所描述:

        (1)

        式中,x(k)是時刻k時的SOC值;y(k)是時刻k時的總?cè)加拖?;?k)是時刻k時驅(qū)動模式矩陣;u(k)代表電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩Tm(k)的控制變量。根據(jù)實(shí)際的驅(qū)動模式,A為一個1×6的矩陣:

        A=[μi(k)ηbat(k)/Qc0μi(k)ηbat(k)/Qcμi(k)ηbat(k)/Qcμi(k)ηbat(k)/Qc0].

        同樣B1和B2也分別是1×6的矩陣,用來計算總的等效燃油消耗:

        B1=[0a1(k)(Treq(k))+a0(k)a1(k)(Treq(k))+a0(k)a1(k)(Treq(k))+a0(k) 0 0]

        a0和a1是發(fā)動機(jī)燃油消耗擬合系數(shù)?;靹悠嚸恳粫r刻只能以六種驅(qū)動模式中的一種運(yùn)行,為了在模型預(yù)測控制中體現(xiàn)驅(qū)動模式,定義δ(k)為:δ(k)=[δ1δ2δ3δ4δ5δ6]T,矩陣中的每一項(xiàng)在時刻k只可能有一項(xiàng)是1,而其它值都是0。如果δ1是1,其余都為0,意味著車輛工作在發(fā)動機(jī)單獨(dú)驅(qū)動模式。對公式(1)進(jìn)行滾動優(yōu)化,優(yōu)化模型描述為:

        (2)

        公式中,N為預(yù)測時域區(qū)間;xmin(k)和xmax(k)是SOC的上下限值;C1,C2,C3和C4是從公式中得到的優(yōu)化參數(shù)。

        4.2 MPC模型求解

        模型預(yù)測控制采用Matlab中的Gurobi優(yōu)化工具處理。在時刻k,控制變量序列u(k)在預(yù)測區(qū)間(k-k+N)進(jìn)行計算,每次只有控制序列的第一個值被模型預(yù)測控制策略用來分配電機(jī)轉(zhuǎn)矩,利用前述優(yōu)化方法重復(fù)上述步驟,會得到k+1時刻的控制序列。為了降低模型預(yù)測控制策略的計算復(fù)雜度,提高模型預(yù)測控制的實(shí)時效率,驅(qū)動模式切換過程中需要進(jìn)行電機(jī)轉(zhuǎn)矩的判定規(guī)則。目標(biāo)需求轉(zhuǎn)矩Treq可以用來判定車輛是否是制動或是停止,當(dāng)Treq小于或等于0時,意味著車輛處于再生制動狀態(tài)或是靜止?fàn)顟B(tài),電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩可以直接確定,當(dāng)Treq大于發(fā)動機(jī)的最大輸出功率時,車輛工作在混動模式,除此之外,車輛應(yīng)在其它四種驅(qū)動模式之間切換,電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩可通過優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)得以確定。

        5 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

        驅(qū)動系統(tǒng)主要包含一臺57 kW的發(fā)動機(jī)和一臺50 kW,最大輸出扭矩為272 N·m的電機(jī),車輛最大需求目標(biāo)轉(zhuǎn)矩為650 N·m,車輛其它參數(shù)如表2所示。

        表2 混動汽車參數(shù)

        ADVISOR用來進(jìn)行仿真,SOC的初始值設(shè)為0.7,上限值設(shè)為0.8,下限值設(shè)為0.3,預(yù)測區(qū)間時長設(shè)為15 s,采樣間隔設(shè)為1 s。循環(huán)工況如圖3(a)所示,模型預(yù)測控制和CD-CS控制下的SOC結(jié)果對比如圖3(b)所示,燃油消耗的對比如圖3(c)所示。

        圖3 循環(huán)工況SOC和燃油消耗的比較

        由圖3(b)可以看出,CD-CS控制時,在8 000 s的時候,電池的SOC會降到0.3左右,而后電池的SOC就維持在0.3左右。在MPC控制時,電池能量是逐步消耗的,至工況結(jié)束時,電池的SOC值為0.347。由圖3(c)可以看到,CD-CS在開始的8 000 s,是基本上采用電池驅(qū)動,而后燃油的消耗迅速增加,整個過程中燃油的消耗量為14.75 L,而MPC的燃油消耗是逐步上升的,整個過程中的燃油消耗為13.04 L。由此可見,相比于CD-CS控制,MPC更有效合理的使用了電池的能量,燃油的消耗可以降低13%左右。

        并聯(lián)式混合動力汽車改善汽車經(jīng)濟(jì)性的核心就是改善發(fā)動機(jī)的工作點(diǎn)[5]。兩種控制策略下發(fā)動機(jī)的工作點(diǎn)如圖4、圖5所示??梢钥吹剑珻D-CS控制下,發(fā)動機(jī)的工作點(diǎn)分布分散,而MPC控制下發(fā)動機(jī)的工作點(diǎn)分布相對集中。意味著MPC控制下,發(fā)動機(jī)更有效的工作在高效區(qū)域,這也是有效提高燃油經(jīng)濟(jì)性的原因。

        圖4 CD-CS控制下的發(fā)動機(jī)的工作點(diǎn)

        圖5 MPC控制下發(fā)動機(jī)的工作點(diǎn)

        為了進(jìn)一步驗(yàn)證MPC在提高燃油經(jīng)濟(jì)性上的性能,選擇另外兩種工況循環(huán)(NEDC和NYCC)加以驗(yàn)證。CD-CS控制下和MPC控制下的燃油消耗進(jìn)行比較。NEDC工況下,MPC控制時的燃油經(jīng)濟(jì)性提高了10.07%,NYCC工況下MPC控制時的燃油經(jīng)濟(jì)性提高了13.07%。NYCC工況下的燃油經(jīng)濟(jì)性好于NEDC的原因是,NEDC工況下車輛速度相對于NYCC的變化較少。

        6 結(jié)論

        本文提出了一種基于模型動態(tài)預(yù)測控制的邏輯動態(tài)并聯(lián)混動汽車管理策略。基于貝葉斯推論,設(shè)計了系統(tǒng)燃油經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)的模型預(yù)測控制策略。仿真結(jié)果表明,該模型預(yù)測控制策略能夠?qū)崟r進(jìn)行燃油經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)控制并能通過查找表的方式實(shí)時運(yùn)算,避免電池的過度使用,有效的提高系統(tǒng)的燃油經(jīng)濟(jì)性。

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