韋超毅， 吳雨輪， 林長波， 許恩永， 余 寨

(1.廣西大學(xué) 機械工程學(xué)院， 廣西 南寧 530004； 2.東風(fēng)柳州汽車有限公司， 廣西 柳州 545005)

0 引言

對于具有多動力源的混合動力汽車而言，能量管理策略是開發(fā)其節(jié)油潛力的關(guān)鍵.因此，能量管理策略的制定對混合動力汽車的設(shè)計具有重要意義.

混合動力汽車的能量管理策略通常分為4類，即基于規(guī)則的能量管理策略、瞬時優(yōu)化策略、全局優(yōu)化策略和基于工況自適應(yīng)的能量管理策略[1].目前在工業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用最為廣泛的基于規(guī)則的能量管理策略是根據(jù)研發(fā)人員制定的規(guī)則來分配發(fā)動機與電機的扭矩，該策略易于實現(xiàn)但其節(jié)能效果有限；作為最具有代表性的瞬時優(yōu)化策略——等效燃油消耗最小策略(Equivalent consumption mini-mization strategy，ECMS)能通過選取合適的等效系數(shù)來獲取較為理想的節(jié)油效果[2-5]，然而ECMS通常只針對特定的工況進行優(yōu)化，Gong等[1]驗證了ECMS對復(fù)雜行駛工況的優(yōu)化效果欠佳的缺點，并將駕駛風(fēng)格識別方法與ECMS結(jié)合，根據(jù)不同駕駛風(fēng)格調(diào)整等效燃油系數(shù)，實現(xiàn)了需求功率的合理分配.

對于全局優(yōu)化策略以及基于工況自適應(yīng)的能量管理策略，前者一般可以采用動態(tài)規(guī)劃算法或龐特里亞金極小值原理獲得理論最優(yōu)解[6-9]，但動態(tài)規(guī)劃算法計算負(fù)荷較大，且兩種方法均須要預(yù)知行駛工況，難以應(yīng)用于實車控制；后者通常利用設(shè)備采集一段歷史時間內(nèi)的車速、加速度等工況信息，通過對得到的工況信息進行分析來預(yù)測未來行駛工況，根據(jù)預(yù)測結(jié)果實時調(diào)整控制策略中的相關(guān)參數(shù)，從而實現(xiàn)工況自適應(yīng)控制[10].此外，越來越多的研究人員將機器學(xué)習(xí)應(yīng)用于能量管理策略的制定中，Liu等[11]用馬爾可夫方法對行駛工況進行識別后，利用強化學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)了需求功率的分配.宋大鳳等[12]采用誤差反向傳播(Back propagation，BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)動態(tài)規(guī)劃的優(yōu)化結(jié)果并制定相應(yīng)的策略，在達(dá)到近似最優(yōu)效果的同時，大幅提高了運算速度.

基于以上研究，本文將行駛工況類別作為瞬態(tài)變量并建立工況識別模型，以燃油消耗量最小為目標(biāo)，采用動態(tài)規(guī)劃算法對載貨汽車在四種典型工況下功率的分配進行全局優(yōu)化，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對動態(tài)規(guī)劃優(yōu)化的結(jié)果進行學(xué)習(xí)，得到各典型工況對應(yīng)的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制策略，當(dāng)車輛行駛時，通過工況識別模型對行駛工況進行識別，根據(jù)工況所屬的類別采用相應(yīng)的控制策略對需求功率進行分配，從而達(dá)到工況自適應(yīng)控制的目的，仿真結(jié)果驗證了所提策略的有效性.

1 混合動力系統(tǒng)建模

1.1 動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與參數(shù)

本文以某款研發(fā)中的混聯(lián)式混合動力載貨汽車作為研究對象，其動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示，動力系統(tǒng)主要由柴油發(fā)動機、驅(qū)動電機MG1、發(fā)電機MG2、電池組及前行星排PG1、后行星排PG2等部件構(gòu)成，控制器局域網(wǎng)絡(luò)(Controller area network,CAN)總線用于實現(xiàn)電池管理系統(tǒng)(Battery management system,BMS)與發(fā)動機控制單元(Engine control unit,ECU)、電機控制器間的通信連接，ECU通過對發(fā)動機與電機的轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)矩進行控制達(dá)到整車驅(qū)動控制的目的，系統(tǒng)主要部件參數(shù)如表1所示.

圖1 行星混聯(lián)系統(tǒng)構(gòu)型

表1 整車參數(shù)

1.2 發(fā)動機模型

柴油發(fā)動機是該混合動力系統(tǒng)的關(guān)鍵部件，利用臺架試驗數(shù)據(jù)建立其油耗數(shù)值模型，油耗mfuel是關(guān)于發(fā)動機轉(zhuǎn)速ωe和轉(zhuǎn)矩Te的函數(shù)：

mfuel=f(ωe,Te)

(1)

該發(fā)動機的萬有特性曲線如圖2所示，圖中藍(lán)色虛線為發(fā)動機的最優(yōu)工作曲線.最優(yōu)曲線中，發(fā)動機轉(zhuǎn)速與輸出功率的數(shù)值關(guān)系如圖3所示.

圖2 發(fā)動機萬有特性曲線

圖3 發(fā)動機最優(yōu)工作曲線

1.3 電機模型

該混合動力系統(tǒng)配備有兩個電機，分別是主驅(qū)動電機MG1，發(fā)電機MG2,電機與控制器配合達(dá)到驅(qū)動或發(fā)電的目的，電機電功率的表達(dá)式為：

Pm=ηmTmωmPg=ηgTgωg

(2)

式(2)中：Pm、Tm、ωm和ηm分別是驅(qū)動電機的電功率、轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速和工作效率；Pg、Tg、ωg和ηg分別是發(fā)電機的電功率、轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速和工作效率.

1.4 電池模型

動力電池是混合動力系統(tǒng)中重要的儲能部件，采用歐姆內(nèi)阻等效電路模型對其工作狀態(tài)進行描述.電池內(nèi)阻Rbat、電池內(nèi)電流Ibat以及開路電壓Ubat存在以下關(guān)系：

(3)

式(3)中：Pbat為電池輸出功率；ηg、ηm為驅(qū)動電機和發(fā)電機的工作效率；μg、μm的取值取決于電池的充放電狀態(tài)，當(dāng)μg、μm取值為1時為發(fā)電狀態(tài)，當(dāng)μg、μm取值為-1時為放電狀態(tài).

當(dāng)電池的初始荷電狀態(tài)SOC0與電池總?cè)萘縌bat已知時，任意時刻的電池荷電狀態(tài)SOCt便可由式(4)計算得到：

(4)

2 工況識別方法

實際行駛工況具有不確定性，駕駛員在不同工況下對油門踏板和制動踏板的操作差異會間接影響車輛的節(jié)油表現(xiàn).因此，將車輛所處的工況類別作為一種瞬態(tài)變量，對行駛工況作出準(zhǔn)確地識別后采取與之匹配的控制策略，以此進一步開發(fā)混合動力載貨汽車的節(jié)油潛力.

2.1 選取特征參數(shù)

典型的行駛工況可以根據(jù)駕駛員所處的道路條件和交通密度分成四種：擁堵工況、城市工況、郊區(qū)工況，高速工況[13].常見的工況特征有平均車速、最高車速、最高加速度以及怠速時間比等62種[14-15].參照文獻(xiàn)[16],本文選取平均車速vmean和怠速時間比ri作為行駛工況識別的特征參數(shù).

2.2 工況識別方法

本文采用反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立行駛工況識別模型，選取四種典型行駛工況作為工況識別模型的訓(xùn)練樣本，典型行駛工況的車速信息如圖4所示.

圖4 四種典型行駛工況

考慮到工況識別應(yīng)具有實時性，但車輛驅(qū)動模式不宜頻繁切換，因此將工況識別周期設(shè)定為150 s，識別結(jié)果更新周期為3 s[17].在車輛運行時的任意時刻t，通過采集設(shè)備獲取[t-150 s,t]時間內(nèi)的歷史車速信息，根據(jù)采集得到的車速信息計算特征參數(shù)，將特征參數(shù)輸入至訓(xùn)練好的行駛工況識別模型中，即時輸出當(dāng)前工況所屬的工況類別.

3 全局優(yōu)化控制與離線策略庫

3.1 基于動態(tài)規(guī)劃算法的全局優(yōu)化控制

混合動力系統(tǒng)的最優(yōu)化能量管理實質(zhì)上是具有多個約束條件的多階段控制問題，相較于其它優(yōu)化算法，基于Bellman最優(yōu)原理的動態(tài)規(guī)劃算法更適用于求解多階段決策最優(yōu)化問題.因此本文以燃油消耗最小為優(yōu)化目標(biāo)，采用動態(tài)規(guī)劃算法對典型工況下混合動力載貨汽車功率分配問題進行優(yōu)化，從而實現(xiàn)車輛驅(qū)動需求功率在發(fā)動機功率與電池功率間的最優(yōu)分配，車輛驅(qū)動需求功率Preq的表達(dá)式為：

Preq=Peηe+Pbatηbat

(5)

式(5)中：Pe發(fā)動機輸出功率，ηe為發(fā)動機到車輪的傳動效率，ηbat為動力電池的工作效率.

將循環(huán)工況離散成N個階段，根據(jù)循環(huán)工況的目標(biāo)車速計算得出每一階段車輛驅(qū)動需求功率后，通過控制電池輸出功率的大小調(diào)節(jié)發(fā)動機的工作區(qū)間，使其工作于最優(yōu)工作曲線上，從而提高燃油經(jīng)濟性，因此選取電池功率Pbat作為全局優(yōu)化控制的決策變量uk，選取電池SOC作為控制系統(tǒng)的狀態(tài)變量xk.在離散時域中，系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)可通過式(6)描述：

xk+1=f(xk,uk)

(6)

本文選取燃油消耗量為控制系統(tǒng)的優(yōu)化目標(biāo)，因此，全局優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)為：

(7)

式(7)中：J為全局優(yōu)化過程中燃油消耗總成本；costbe(xk,uk)為優(yōu)化過程中某一階段發(fā)動機的燃油消耗成本.

基于動態(tài)規(guī)劃算法的優(yōu)化原理，逆向求解得到各階段、各狀態(tài)的最小狀態(tài)轉(zhuǎn)移成本和對應(yīng)的最優(yōu)控制量，從而將一個多階段優(yōu)化問題分解成一系列單步優(yōu)化問題.其中，第N階段與第k(0≤k

(8)

(9)

為提升動態(tài)規(guī)劃算法的求解效率，并確保優(yōu)化過程中混合動力系統(tǒng)是平穩(wěn)運行的，需要對系統(tǒng)中各部件的工作狀態(tài)進行約束.此外，為實現(xiàn)電池電量平衡，以及防止電池放電深度過大，需要對電池SOC進行限制[19].控制系統(tǒng)相應(yīng)的物理約束條件如下：

(10)

式(10)中：SOCmax、SOCmin為電池荷電狀態(tài)的最大值與最小值；Pbat_max、Pbat_min分別是電池功率的最大值、最小值；Pe_maxPe_min、 分別是發(fā)動機最優(yōu)工作曲線上功率的最大值與最小值.

在約束條件下逆向計算得到各階段、各狀態(tài)的最小狀態(tài)轉(zhuǎn)移成本函數(shù)和相應(yīng)的最優(yōu)控制量后，系統(tǒng)狀態(tài)的最優(yōu)控制序列和相應(yīng)的最優(yōu)轉(zhuǎn)移路徑就可以通過正向?qū)?yōu)的方法獲得.

3.2 全局優(yōu)化結(jié)果

為保持電量平衡，將電池SOC的初始值與終值均設(shè)定為0.8，采用動態(tài)規(guī)劃算法分別對該貨車在四種典型工況下功率的分配方式進行優(yōu)化求解.其中，動態(tài)規(guī)劃求解高速工況時，電池SOC、驅(qū)動需求功率、發(fā)動機輸出功率以及電池輸出功率的優(yōu)化結(jié)果如圖5所示.從需求功率、發(fā)動機功率和電池功率的優(yōu)化結(jié)果可以看出，基于動態(tài)規(guī)劃算法的全局優(yōu)化控制能夠?qū)π枨蠊β蔬M行合理的分配，使混合動力系統(tǒng)在純電動、聯(lián)合驅(qū)動、制動能量回收等多個工作模式之間靈活切換，以此達(dá)到降低燃油消耗的目的.

圖5 高速工況動態(tài)規(guī)劃結(jié)果

3.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制策略

由于動態(tài)規(guī)劃算法須預(yù)知整個行駛工況的車速信息，并且其求解過程存在維數(shù)災(zāi)難，因此該方法難以應(yīng)用于實車控制器中[20].為將動態(tài)規(guī)劃的優(yōu)化結(jié)果進行應(yīng)用，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對動態(tài)規(guī)劃得到最優(yōu)功率分配數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，將四種典型工況優(yōu)化數(shù)據(jù)作為樣本訓(xùn)練相應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，分別得到適應(yīng)于四種典型工況的控制策略，該控制策略的框架如圖6所示，將電池SOC、需求車速以及需求功率作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，輸出為電池功率.

圖6 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制策略框架

分別選取70%、15%和15%的比例隨機分配樣本數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練、測試和驗證樣本，設(shè)定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱藏神經(jīng)元個數(shù)為10個，采用Levenberg-Marquardt算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練.為驗證基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制策略的有效性，將含有多種工況片段的中國重型汽車能耗工況C-WTVC的動態(tài)規(guī)劃結(jié)果作為樣本訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，制定適應(yīng)于C-WTVC工況的控制策略.動態(tài)規(guī)劃優(yōu)化與基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制策略的仿真結(jié)果如表2所示，與動態(tài)規(guī)劃優(yōu)化結(jié)果相比，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制策略顯著提高了求解速度，且油耗僅增加2.7%.動態(tài)規(guī)劃優(yōu)化與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的電池SOC、電池功率對比如圖7和圖8所示，從圖7和圖8可以看出，采用兩種控制策略時電池的輸出功率基本一致，兩者電池SOC變化軌跡及其趨勢也基本一致，兩種控制策略均能保持SOC的平穩(wěn)和電量的平衡，由此證明采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的控制策略是有效可行的.因此，采用上述方法分別建立適應(yīng)于擁堵、城市、郊區(qū)和高速工況的控制策略，并存儲到離線策略庫中.

表2 動態(tài)規(guī)劃優(yōu)化和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的優(yōu)化結(jié)果

圖7 兩種策略的電池SOC對比

圖8 兩種策略的電池功率對比

4 仿真分析

4.1 能量管理策略流程

本文所制定的能量管理策略是將工況識別方法、動態(tài)規(guī)劃算法和基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離線策略庫相結(jié)合，該能量管理策略流程如圖9所示，具體流程如下：

(1)對四種典型工況選取適當(dāng)?shù)奶卣鲄?shù)，訓(xùn)練用于工況識別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.

(2)采用動態(tài)規(guī)劃算法對四種典型工況進行優(yōu)化，獲取不同工況下相應(yīng)的需求功率最優(yōu)分配數(shù)據(jù)；利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對全局最優(yōu)的優(yōu)化結(jié)果進行學(xué)習(xí)，制定擁堵工況、城市工況、郊區(qū)工況、高速工況相應(yīng)的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制策略，并納入離線策略庫.

(3)車輛運行時，通過工況識別模型識別當(dāng)前的工況類型，根據(jù)工況所屬類別從離線策略庫中選擇相應(yīng)的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制策略，從而對混合動力貨車的能量分配進行實時優(yōu)化.

圖9 能量管理策略控制流程

4.2 仿真及結(jié)果分析

為驗證本文所提策略的有效性，將一段隨機工況作為仿真工況，再分別采用未進行工況識別的C-WTVC工況神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略以及基于工況識別的能量管理策略對隨機工況進行仿真并對比二者結(jié)果.隨機工況的車速信息及工況識別結(jié)果如圖10、11所示.圖11中1、2、3、4分別代表擁堵、城市、郊區(qū)和高速工況.

圖10 隨機工況

未進行工況識別的控制策略和基于工況識別的能量管理策略仿真所用時長分別為266 s和274 s，二者用時十分接近.此外，采用工況識別前和采用工況識別后的發(fā)動機工作點分布對比如圖12所示，相比采取工況識別前，采用基于工況識別的能量管理策略后發(fā)動機工作于1 000～1 800 r/min的經(jīng)濟轉(zhuǎn)速區(qū)間的比例由81.1%提升至89.8%，發(fā)動機處于高負(fù)荷的工作時間的比例也有了一定降低，由此表明發(fā)動機能更多處于其更高效的工作區(qū)進行動力輸出.

圖11 工況識別結(jié)果

圖12 采用工況識別前和工況識別后的 發(fā)動機工作點分布對比

采用工況識別前和采用工況識別后的油耗電池SOC對比如圖13、14所示，未采用工況識別的能量管理策略總?cè)加拖牧繛?.87 L，百公里綜合油耗為18.23 L；基于工況識別的能量管理策略總?cè)加拖牧繛?.69 L，百公里油耗為17.09 L，總?cè)加拖牧拷档土?.25%.從圖14中可以得出，采用未進行工況識別的能量管理策略時，動力電池放電深度為0.16，SOC的初值與終值分別為0.80、0.84；采用基于工況識別的能量管理策略時動力電池放電深度為0.11，SOC的初值與終值分別為0.80、0.79.由此表明：基于工況識別的能量管理策略具有更好的放電深度和保持電量平衡的能力.

圖13 工況識別前和工況識別后的油耗對比

圖14 工況識別前和工況識別后的SOC對比

綜上所述，基于工況識別的能量管理策略能夠根據(jù)當(dāng)前行駛工況的類別與需求功率的變化，實時采取相應(yīng)的控制策略對驅(qū)動需求功率進行削峰填谷，合理地切換混合動力系統(tǒng)的工作模式，控制發(fā)動機的開關(guān)機狀態(tài)及工作區(qū)間，有效提高了混合動力貨車的燃油經(jīng)濟性能.

5 結(jié)論

本文以一款混聯(lián)式混合動力載貨汽車為研究對象，提出基于行駛工況識別的能量管理策略，主要結(jié)論如下：

(1)以燃油消耗最小為目標(biāo)，采用動態(tài)規(guī)劃算法對四種典型工況的功率分配進行全局優(yōu)化，獲得每種工況的全局最優(yōu)結(jié)果.

(2)為解決動態(tài)規(guī)劃算法存在的問題，分別制定了適應(yīng)于四種典型工況的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制策略，在此基礎(chǔ)上，結(jié)合工況識別方法，根據(jù)實時識別工況所屬類別，采用相應(yīng)的控制策略對整車驅(qū)動所需功的分配進行實時優(yōu)化，達(dá)到減少燃油消耗的目的.

(3)采用本文提出的能量管理策略對一段隨機工況進行仿真運算，結(jié)果表明：相對于工況識別前的控制策略，基于行駛工況識別的能量管理策略能更好地將驅(qū)動需求功率在動力源之間進行分配，在保持電池電量平衡與電池SOC穩(wěn)定的同時，整車燃油消耗降低了6.25%，驗證了所提策略的有效性.