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        基于模糊控制的并聯(lián)式混合動力汽車能量管理策略

        2022-10-20 02:28:04張丹劉助春楊小峰黃登登
        時代汽車 2022年20期
        關(guān)鍵詞:電池組模糊控制扭矩

        張丹 劉助春 楊小峰 黃登登

        1.湖南汽車工程職業(yè)學(xué)院 湖南省株洲市 412000 2.陜西重型汽車有限公司 陜西省西安市 710200

        1 引言

        隨著汽車保有量的不斷增加,空氣質(zhì)量惡化、石油資源匱乏等問題已引起人們的廣泛關(guān)注。在能源短缺和環(huán)境污染的雙重背景下,作為具有發(fā)動機和電動機兩種動力源的并聯(lián)式混合動力汽車(PHEV)已引起世界各大汽車制造商的高度重視。

        由于PHEV 擁有復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和運行模式,在整車建模仿真過程中,采用傳統(tǒng)的控制策略往往不能適應(yīng)工況和負(fù)載的動態(tài)變化。在不建立精確的整車能耗模型前提下,模糊邏輯控制策略只需要確定隸屬度函數(shù)參數(shù)和模糊規(guī)則即可達到精確的控制效果。因此,對PHEV 的模糊控制策略進行研究并付諸實踐具有重要意義。

        2 并聯(lián)式混合動力系統(tǒng)

        如圖1 所示,相較于傳統(tǒng)的內(nèi)燃機車輛,發(fā)動機和電機既可以單獨驅(qū)動車輛,也可以通過耦合裝置共同驅(qū)動車輛。在不同的運行模式下,發(fā)動機和電機的運行狀態(tài)如表1 所示。

        圖1 并聯(lián)式混合動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖

        表1 PHEV 工作模式

        其中,√表示動力部件在此模式下處于工作狀態(tài),× 表示動力部件在此模式處于不工作狀態(tài)。

        3 并聯(lián)式混合動力系統(tǒng)建模

        3.1 發(fā)動機模型

        整個發(fā)動機系統(tǒng)非常復(fù)雜,難以用數(shù)學(xué)模型準(zhǔn)確表示。在考慮發(fā)動機慣性負(fù)載和損耗的前提下,首先依據(jù)MAP 圖確定發(fā)動機的轉(zhuǎn)矩與轉(zhuǎn)速,然后計算其油耗和排放,如圖2 所示。其中,模塊1 控制發(fā)動機的啟停;模塊2 計算發(fā)動機的可用扭矩和轉(zhuǎn)速;模塊3 計算發(fā)動機的油耗和排放。

        圖2 發(fā)動機模型

        3.2 電機模型

        在發(fā)電機模式下,電機將機械能轉(zhuǎn)化為電能給電池充電;在電機模式下,電機將電池提供的電能轉(zhuǎn)化為機械能用以驅(qū)動汽車行駛。電機模型同時包括正向和反向仿真,這也就意味著輸出不僅包括電機的可用功率,而且也囊括電機的需求功率,如圖3 所示。其中,模塊1 和模塊2 分別為電機的后向和前向仿真路徑模塊;模塊3依據(jù)電機所需扭矩和轉(zhuǎn)速計算電機能耗;模塊4 判斷所選電機工作點是否在可行范圍之內(nèi);模塊5 根據(jù)電機的當(dāng)前運行條件計算電機溫度。

        圖3 電機模型

        3.3 電池模型

        電池模型是一個由電動勢和等效內(nèi)阻組成的等效電路,以電機模塊的功率需求作為輸入,計算電池充放電過程中的電壓、電流以及SOC,最后將電池組輸出的功率返回至電機模塊。如圖4 所示,模塊1 計算蓄電池的開路電壓和內(nèi)阻;模塊2 計算等效電路的電流和電池的工作電壓;模塊3限制電池的放電程度,避免電池出現(xiàn)過度放電;模塊4 計算電池SOC 及其變化值;模塊5 計算電池組溫度。

        圖4 電池模型

        4 模糊控制器設(shè)計

        在確定了各部件的結(jié)構(gòu)和參數(shù)后,如何協(xié)調(diào)發(fā)動機和電機之間的功率流分配以達到節(jié)能減排的目的,這就需要對模糊控制器進行設(shè)計。

        4.1 輸入輸出變量

        在設(shè)計模糊控制器時,不僅要確保發(fā)動機盡可能在高效率區(qū)域運行,同時也要維持電池的SOC 平衡。本研究以整車所需扭矩T和電池組SOC 作為模糊控制器的輸入變量,發(fā)動機扭矩T作為輸出變量。

        4.2 隸屬度函數(shù)

        根據(jù)PHEV 的實際運行狀態(tài),對輸入輸出的隸屬函數(shù)進行劃分,將需求轉(zhuǎn)矩T和電池組SOC 分別劃分為7 個模糊子集{VS,S,RS,M,RB,B,VB},論域量化為[1,11];將發(fā)動機轉(zhuǎn)矩T劃分為9個模糊子集{VS,S,RS,RM,M,VM,RB,B,VB},論域量化為[1,11]。模型選用Mamdani 算法,并采用三角形和梯形相結(jié)合的隸屬度函數(shù),如圖5 所示。

        圖5 輸入輸出隸屬度函數(shù)

        4.3 模糊控制規(guī)則

        對于模糊控制規(guī)則的設(shè)計,在考慮工程經(jīng)驗的同時也要顧及到被控對象的輸入輸出特性。一是當(dāng)電池的SOC 至較大時,使用電機單獨驅(qū)動車輛,以免發(fā)動機在低效率區(qū)域運行;如果電機的最大扭矩小于所需扭矩,則發(fā)動機和電機一起驅(qū)動車輛。二是當(dāng)電池的SOC 值較小時,發(fā)動機為主要動力源,在保證汽車正常行駛的前提下向電池組充電;三是在低速行駛時,車輛運行于電動模式,此時發(fā)動機不工作,以避免其工作于低效率區(qū)域;四是在扭矩需求特別大的情況下,如爬坡行駛時,發(fā)動機和電機共同驅(qū)動車輛。針對上述情況,本研究擬定了49 條模糊規(guī)則,如表2 所示。

        表2 模糊規(guī)則控制表

        5 仿真結(jié)果與分析

        為了對仿真結(jié)果進行分析,將設(shè)計的模糊控制與ADVISOR 軟件默認(rèn)的電機輔助控制策略分別嵌入ADVISOR 中的整車仿真模型中,并在CYC_UDDS 城市循環(huán)工況下進行仿真。

        如圖6 所示,與電機輔助控制策略相比,采用模糊控制后發(fā)動機的工作點更集中于高效區(qū)域(紅線區(qū)域),這表明模糊控制策略效果更好。

        圖6 優(yōu)化前后發(fā)動機工作點

        從圖7 可以看出,無論采用哪種控制策略,動力電池SOC 初始值均0.7,但循環(huán)工況結(jié)束時的SOC 值差異較大。采用模糊控制時,動力電池SOC 終值為0.7,在運行過程中SOC 略有波動;采用電機輔助控制時,動力電池SOC 終值為0.63,SOC 下滑0.07,這說明模糊控制可以提高電池組的充放電效率,延長電池組的使用壽命。

        圖7 優(yōu)化前后電池組SOC

        6 結(jié)論

        仿真實驗表明,與電機輔助控制策略相比,模糊控制可以使發(fā)動機的工作點集中于高效區(qū)域,在實現(xiàn)扭矩合理分配的同時減少電池組SOC 的波動幅度,延長電池組的使用壽命。

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