代國(guó)強(qiáng)，李捷輝，趙國(guó)良，張維真，孫天碩

(1.江蘇大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013；2.南京清研海易新能源動(dòng)力有限責(zé)任公司，江蘇 南京 211806)

純電動(dòng)汽車市場(chǎng)前景廣闊，但是還存在可靠性、電池成本、續(xù)航里程等諸多挑戰(zhàn)[1-2]。而混合動(dòng)力汽車(Hybrid Electric Vehicle，HEV)既有效地規(guī)避了純電動(dòng)汽車現(xiàn)階段存在的各種問(wèn)題，同時(shí)相比燃油汽車具有更低的燃油消耗和污染物排放，因此其具有重要研究意義[3]。

能量管理策略既是混合動(dòng)力汽車動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性的保障，也是當(dāng)前汽車行業(yè)的重要研究方向。近年來(lái)已提出的能量管理策略主要可分為：通過(guò)實(shí)驗(yàn)、標(biāo)定和工作經(jīng)驗(yàn)制定的基于規(guī)則的能量管理策略；利用智能算法改進(jìn)被控對(duì)象制定的基于優(yōu)化的能量管理策略；根據(jù)過(guò)程的歷史信息預(yù)測(cè)過(guò)程輸出的未來(lái)值制定的基于預(yù)測(cè)的能量管理策略[4-5]。模糊控制算法由于其較佳的魯棒性、實(shí)時(shí)性、適應(yīng)性等優(yōu)點(diǎn)，適用于解決時(shí)變、滯后、非線性系統(tǒng)的控制問(wèn)題[6-7]。但是模糊算法的控制效果主要取決于隸屬度函數(shù)、規(guī)則庫(kù)和模糊推理，這就導(dǎo)致模糊控制存在偶然性、缺乏理論支撐、主觀性過(guò)強(qiáng)等問(wèn)題。因此為了達(dá)到最佳控制效果，有必要對(duì)模糊控制器進(jìn)行優(yōu)化[8-9]。目前許多研究已將優(yōu)化模糊控制算法應(yīng)用到汽車能量管理策略中：文獻(xiàn)[10]利用遺傳算法優(yōu)化混動(dòng)汽車模糊控制策略的模糊規(guī)則以減少主觀性，優(yōu)化后整車油耗和污染物排放都有明顯降低。但遺傳算法種群多樣性差、收斂速度慢影響優(yōu)化結(jié)果。文獻(xiàn)[11]提出了以降低動(dòng)力系統(tǒng)能量消耗為優(yōu)化目標(biāo)，以粒子群算法優(yōu)化能量管理策略的模糊控制器參數(shù)。粒子群算法原理簡(jiǎn)單、調(diào)整參數(shù)少，然而慣性權(quán)重和學(xué)習(xí)因子的選擇比較麻煩。文獻(xiàn)[12]設(shè)計(jì)了通過(guò)蟻群算法對(duì)模糊隸屬度函數(shù)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化以提高發(fā)動(dòng)機(jī)工作效率的控制策略，這種方法也并未解決模糊規(guī)則的制定依賴于主觀判斷經(jīng)驗(yàn)的問(wèn)題，且蟻群算法存在過(guò)早收斂的現(xiàn)象。文獻(xiàn)[13]提出了一種模糊比例積分永磁同步電機(jī)伺服系統(tǒng)控制策略，利用麻雀搜索算法實(shí)時(shí)在線調(diào)整模糊控制的論域，但目前還未在混動(dòng)汽車能量管理中嘗試運(yùn)用。麻雀搜索優(yōu)化算法(SSA)具有種群多樣性高、收斂速度快、不依賴梯度信息等優(yōu)點(diǎn)，已在路徑規(guī)劃、故障診斷、圖像處理等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，成為智能算法領(lǐng)域新的研究熱點(diǎn)[14-16]。

本研究通過(guò)對(duì)并聯(lián)式混動(dòng)重型商用車動(dòng)力分配特性進(jìn)行分析，制定模糊控制的能量管理策略。所制定的模糊控制能量管理策略具有良好的實(shí)時(shí)性和魯棒性，但不能實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的燃油經(jīng)濟(jì)性。針對(duì)這一問(wèn)題建立電機(jī)等效油耗的模型，以總油耗為優(yōu)化目標(biāo)，利用SSA算法對(duì)模糊控制器模糊控制隸屬度函數(shù)參數(shù)的制定進(jìn)行優(yōu)化。聯(lián)合仿真結(jié)果表明基于優(yōu)化模糊控制的策略提高了混動(dòng)汽車的經(jīng)濟(jì)性，研究?jī)?nèi)容可以為混動(dòng)汽車相關(guān)控制策略制定提供參考。

1 模糊控制能量管理策略

1.1 控制策略模型

在Matlab/Simulink軟件中搭建控制策略，包括循環(huán)工況、駕駛員模型、TCU模型和HCU模型等。策略的控制邏輯大致分為以下三部分： 1)駕駛員模型采集循環(huán)工況的目標(biāo)車速信號(hào)和物理模型反饋的真實(shí)車速信號(hào)，通過(guò) PID算法將當(dāng)前時(shí)刻對(duì)應(yīng)的油門和制動(dòng)信號(hào)輸出到 HCU模型；2)HCU模塊根據(jù)駕駛員輸入信號(hào)，物理模型反饋的車速、發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩、電機(jī)的轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩以及TCU模塊反饋的當(dāng)前擋位計(jì)算出需求轉(zhuǎn)矩，再由模糊控制算法求出發(fā)動(dòng)機(jī)輸出扭矩，需求轉(zhuǎn)矩減去發(fā)動(dòng)機(jī)輸出扭矩即為電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩；3)TCU模型則是通過(guò)當(dāng)前實(shí)際擋位、加速踏板信號(hào)和變速箱輸入軸轉(zhuǎn)速算出變速箱的目標(biāo)擋位，將目標(biāo)擋位發(fā)送給物理模型并反饋至HCU模型。

1.2 模糊控制器設(shè)計(jì)

能量管理策略模糊控制器的輸入變量為需求轉(zhuǎn)矩Treq和電池荷電狀態(tài)(state of charge，SOC)，輸出變量是發(fā)動(dòng)機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩Teng，再由電機(jī)提供剩下的需求轉(zhuǎn)矩Tmot。模糊控制流程見(jiàn)圖1。

圖1 模糊控制流程

首先將變量以適當(dāng)?shù)谋壤M(jìn)行尺度變換，使其縮放到適當(dāng)?shù)恼撚蚍秶?。電池SOC的論域?yàn)閇0.3，0.9]，需求轉(zhuǎn)矩Treq和發(fā)動(dòng)機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩Teng變換后的論域均為[0，10]。需求轉(zhuǎn)矩Treq和發(fā)動(dòng)機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩Teng分別被定義為{NB(小)，NS(偏小)，ZM(適中)，PS(偏大)，PB(大)}5個(gè)模糊子集，電池SOC被定義為{L(低)，NL(偏低)，M(適中)，PH(偏高)，H(高)}5個(gè)模糊子集。隸屬度函數(shù)是精確量與模糊量轉(zhuǎn)化的樞紐，決定控制的靈敏度，根據(jù)工程運(yùn)輸車輛特點(diǎn)和行駛工況選擇合適的隸屬度函數(shù)。在運(yùn)輸過(guò)程中需求轉(zhuǎn)矩Treq主要分布在中高負(fù)荷區(qū)間，因此需求轉(zhuǎn)矩Treq的ZM、PS、PB模糊子集選擇梯形隸屬度函數(shù)，其余模糊子集采用三角形隸屬度函數(shù)；由于車輛為非插電式并聯(lián)混動(dòng)汽車，電池SOC不會(huì)出現(xiàn)大幅度的變化，為了提高控制的精準(zhǔn)度，電池SOC模糊子集均采用三角形隸屬度函數(shù)。發(fā)動(dòng)機(jī)控制目標(biāo)是其工作在中高負(fù)荷區(qū)間，因此發(fā)動(dòng)機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩Teng的ZM、PS、PB模糊子集選擇梯形隸屬度函數(shù)，其余模糊子集采用三角形隸屬度函數(shù)。Treq,SOC和Teng的隸屬度函數(shù)見(jiàn)圖2。

圖2 隸屬度函數(shù)

1.3 模糊規(guī)則的制定

控制策略應(yīng)使發(fā)動(dòng)機(jī)在適宜的負(fù)載下運(yùn)行以提高其熱效率，避免發(fā)動(dòng)機(jī)在低負(fù)荷低效率下工作；電機(jī)的高效率工作區(qū)間大，盡量使電機(jī)參與車輛的驅(qū)動(dòng)；另外電池SOC需要維持在合理區(qū)間內(nèi)。按照?qǐng)D3所示控制策略框圖制定具體的模糊規(guī)則：電池的SOC很高，且需求轉(zhuǎn)矩不大或車輛起步時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)不工作，汽車進(jìn)入純電行駛模式；電池的SOC值在適中狀態(tài)，需求轉(zhuǎn)矩較大，汽車進(jìn)入并聯(lián)驅(qū)動(dòng)模式；電池SOC小于設(shè)定閾值，為保證充放電性能和壽命，汽車進(jìn)入純油模式。

圖3 控制策略框圖

2 基于優(yōu)化模糊控制的能量管理策略

2.1 麻雀搜索算法分析

SSA算法將麻雀群體中的成員分為探索者、跟隨者、預(yù)警者3種類型[17]。設(shè)定由n只麻雀組成的群體在D維空間中覓食，探索者對(duì)應(yīng)高適應(yīng)度的麻雀，最先尋找到食物所在位置，引導(dǎo)麻雀群體的覓食方向和搜索范圍。探索者位置更新公式為

(1)

式中：T為當(dāng)前迭代次數(shù)；j為維度；α為隨機(jī)數(shù)；Titer為最大迭代次數(shù)；Q為服從正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)；Lj為1×D的矩陣；R為預(yù)警值，ST為安全值。如果跟隨者找到了食物，就會(huì)變成探索者。跟隨者位置更新公式為

(2)

(3)

式中：β為步長(zhǎng)控制參數(shù)；ε為常數(shù)；K為隨機(jī)數(shù)；fi為當(dāng)前麻雀?jìng)€(gè)體的適應(yīng)度值；fg，fw分別為第T次迭代后麻雀群體的全局最佳適應(yīng)度值和最差適應(yīng)度值。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，探索者有較好的適應(yīng)度值，跟隨者是適應(yīng)度值較差的個(gè)體，而警示者是服務(wù)于探索者，決定探索者是否繼續(xù)搜索。探索者、跟隨者、預(yù)警者都是圍繞著適應(yīng)度函數(shù)去搜索最佳位置。

2.2 適應(yīng)度函數(shù)選取

利用油電等效系數(shù)把電機(jī)消耗的電池電量轉(zhuǎn)換為燃油消耗量[18]，本研究算法優(yōu)化目標(biāo)是減少循環(huán)工況下車輛等效燃油消耗量。故將電機(jī)等效燃油消耗量和發(fā)動(dòng)機(jī)油耗之和的倒數(shù)作為麻雀搜索算法的適應(yīng)度函數(shù)，適應(yīng)度函數(shù)設(shè)置如下：

(4)

式中：Jmin為最低等效油耗；meng為發(fā)動(dòng)機(jī)油耗；s(t)為油電等效系數(shù)；mbat為電機(jī)單位時(shí)間內(nèi)消耗的等效燃油。

利用麻雀算法的種群多樣性以及高收斂速度，計(jì)算出各工況下最佳的能量分配方式。采用SSA算法對(duì)模糊控制器隸屬度函數(shù)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。在滿足轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩、電池SOC等約束條件下，達(dá)到經(jīng)濟(jì)性最佳的效果(見(jiàn)圖4)。

圖4 SSA優(yōu)化模糊控制器示意

2.3 算法編碼以及運(yùn)行參數(shù)設(shè)定

將SSA算法運(yùn)用到隸屬度函數(shù)優(yōu)化中的前提是對(duì)其進(jìn)行編碼，每個(gè)隸屬度函數(shù)關(guān)于其中心位置均對(duì)稱。變量Treq用參數(shù)X1,…X5表示，變量SOC用參數(shù)X6,…X10表示，變量Teng用參數(shù)X11,…X15表示。故需要優(yōu)化確定的隸屬度函數(shù)參數(shù)為15個(gè)，即SSA算法的維數(shù)為15維。麻雀算法種群規(guī)模n=30，迭代次數(shù)T=100，變量維度D=15。發(fā)現(xiàn)者數(shù)量占整個(gè)麻雀群體20%，意識(shí)到危險(xiǎn)的麻雀數(shù)量占10%，ST=0.8。

3 混合動(dòng)力汽車建模

3.1 車輛物理模型

并聯(lián)式HEV結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖5，發(fā)動(dòng)機(jī)與電機(jī)是獨(dú)立的驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)。電機(jī)位于離合器和變速箱之間，根據(jù)需求控制離合器實(shí)現(xiàn)動(dòng)力模式靈活切換。

圖5 并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車結(jié)構(gòu)

基于Simcenter/AMESim軟件平臺(tái)建立聯(lián)合仿真被控對(duì)象的物理模型(見(jiàn)圖6)。其中，ECU模型為發(fā)動(dòng)機(jī)控制單元，接收HCU模塊發(fā)送的指令控制發(fā)動(dòng)機(jī)的啟停和運(yùn)行。發(fā)動(dòng)機(jī)模型是通過(guò)multi_engine_flag選取，其主要參數(shù)包括油耗MAP、外特性MAP和倒拖扭矩MAP。電機(jī)模型是根據(jù)電機(jī)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)搭建，其主要參數(shù)包括電機(jī)最大扭矩和效率MAP。電池模型提供電機(jī)驅(qū)動(dòng)時(shí)的電能，并存儲(chǔ)在制動(dòng)時(shí)電機(jī)回收的能量，其主要參數(shù)有額定電壓、初始SOC和額定容量等。這些數(shù)據(jù)以data文件的形式存儲(chǔ)在模型數(shù)據(jù)庫(kù)中，在模型中需要將參數(shù)與對(duì)應(yīng)的MAP文件進(jìn)行關(guān)聯(lián)。

圖6 車輛物理模型

3.2 關(guān)鍵參數(shù)

某重型商用車主要參數(shù)見(jiàn)表1。仿真所需的參數(shù)通過(guò)臺(tái)架試驗(yàn)采集得到，其中發(fā)動(dòng)機(jī)的燃油消耗率MAP見(jiàn)圖7，電機(jī)的效率MAP見(jiàn)圖8。HEV所使用的發(fā)動(dòng)機(jī)、電機(jī)和電池的基本參數(shù)見(jiàn)表2。

表1 整車主要參數(shù)

圖7 發(fā)動(dòng)機(jī)萬(wàn)有特性MAP圖

圖8 電機(jī)效率MAP圖

表2 部件基本參數(shù)

4 仿真試驗(yàn)與結(jié)果分析

4.1 聯(lián)合仿真試驗(yàn)

為驗(yàn)證所提優(yōu)化模糊控制能量管理策略的有效性，本研究采用GB/T 38146.2—2019《中國(guó)汽車行駛工況第2部分：重型商用車輛》中的重型商用車輛行駛工況(China heavy-duty commercial vehicle test cycle，CHTC)對(duì)其進(jìn)行仿真驗(yàn)證。CHTC循環(huán)是一種更符合我國(guó)重型商用車實(shí)際的運(yùn)行工況，且有利于重型商用車測(cè)試認(rèn)證體系的整合。CHTC-D是CHTC循環(huán)工況下的中國(guó)自卸汽車行駛工況，總時(shí)長(zhǎng)為1 300 s。通過(guò)AME2SL模塊把AMESim整車模型嵌入到Simulink控制策略模型中并連接對(duì)應(yīng)的信號(hào)通道。

4.2 車速跟隨效果分析

圖9示出兩種能量管理策略的車速跟隨比較。從圖9可以看出：兩種能量管理策略下的物理模型反饋車速整體跟隨效果很好，僅在目標(biāo)車速變化較快時(shí)會(huì)出現(xiàn)較小的遲滯現(xiàn)象。另外，優(yōu)化模糊控制能量管理策略在CHTC-D循環(huán)下目標(biāo)車速的跟隨效果好于模糊控制策略：模糊控制能量管理策略中物理模型反饋車速與循環(huán)工況目標(biāo)車速最大車速差為2.60 km/h，平均車速誤差為0.30 km/h；而優(yōu)化模糊控制能量管理策略中最大車速差為1.69 km/h，平均車速誤差為0.22 km/h。相比之下，最大車速差波動(dòng)下降了38%，平均車速誤差波動(dòng)下降了32%。通過(guò)麻雀搜索算法改進(jìn)隸屬度函數(shù)后優(yōu)化模糊控制策略對(duì)車速變化的響應(yīng)情況更好，這是由于在不同需求轉(zhuǎn)矩下調(diào)整發(fā)動(dòng)機(jī)和電機(jī)的輸出轉(zhuǎn)矩，從而改善動(dòng)力性和控制精度。

圖9 CHTC-D工況下車速跟隨情況

4.3 發(fā)動(dòng)機(jī)工況點(diǎn)對(duì)比分析

圖10示出不同策略下的發(fā)動(dòng)機(jī)工況點(diǎn)。通過(guò)比較模糊控制策略與優(yōu)化模糊控制能量管理策略的發(fā)動(dòng)機(jī)工作點(diǎn)發(fā)現(xiàn)，兩者的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速都在900～1 600 r/min之間，但發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行狀況存在差異，優(yōu)化模糊控制策略下發(fā)動(dòng)機(jī)工作點(diǎn)更多地集中在高效率區(qū)域，從而提高了車輛的經(jīng)濟(jì)性。模糊控制策略下發(fā)動(dòng)機(jī)的工作點(diǎn)很少運(yùn)行在轉(zhuǎn)速1 000～1 300 r/min、扭矩2 000～2 300 N·m的低油耗區(qū)域。而優(yōu)化模糊控制能量管理策略發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)際輸出的最大輸出轉(zhuǎn)矩從2 000 N·m左右上升至2 300 N·m左右，提升了25%，發(fā)動(dòng)機(jī)的工作點(diǎn)在低油耗區(qū)域明顯增多。在模糊控制能量管理策略的仿真結(jié)果中，發(fā)動(dòng)機(jī)工作點(diǎn)很大一部分集中在低速和低效率區(qū)域，這是因?yàn)槟：刂撇呗詿o(wú)法根據(jù)工況變化和實(shí)時(shí)最佳油耗調(diào)整模糊控制隸屬度函數(shù)，只能按照既定的隸屬度函數(shù)進(jìn)行模式切換和轉(zhuǎn)矩分配，因此無(wú)法改善動(dòng)力分配，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)能量管理。而優(yōu)化算法可以按照瞬時(shí)油耗的變化調(diào)整模糊控制隸屬度函數(shù)，在確定的模糊規(guī)則下也可以靈活改變發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩，令發(fā)動(dòng)機(jī)在整個(gè)行程處于更優(yōu)的工作狀態(tài)。因此相比于模糊控制能量管理策略，發(fā)動(dòng)機(jī)工作點(diǎn)更多集中在了相對(duì)高效的區(qū)域，這也是優(yōu)化模糊控制策略能夠節(jié)省燃油消耗的主要原因。

圖10 兩種能量管理策略下發(fā)動(dòng)機(jī)工況點(diǎn)分布

4.4 電池SOC變化軌跡對(duì)比分析

在SOC初始值為60%情況下，兩種能量控制策略的SOC軌跡見(jiàn)圖11。從圖11可知，兩種控制策略均能保證SOC在循環(huán)工況結(jié)束時(shí)的終值和初始值相近，實(shí)現(xiàn)了電池動(dòng)態(tài)平衡，符合非插電式混合動(dòng)力汽車對(duì)SOC的控制要求。但是對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)，兩者SOC曲線變化趨勢(shì)有著顯著差異，模糊控制能量管理策略下電池剩余電量最少為47.66%，而優(yōu)化模糊控制策略下電池剩余電量最少為51.01%，SOC整體波動(dòng)幅度下降了7.02%。兩種控制策略在同一時(shí)刻下的最大電池SOC差值為5.67%，波動(dòng)幅度為11.78%。模糊控制管理策略經(jīng)過(guò)優(yōu)化后SOC的變化速率、波動(dòng)幅度明顯減小。SOC曲線的變化比較緩慢，說(shuō)明電池的瞬間充放電速度比較低，這有利于提高電池的耐久性。較低的波動(dòng)幅度能有效地降低電池的放電深度，避免出現(xiàn)過(guò)充或過(guò)放，從而延長(zhǎng)電池的使用壽命。

圖11 循環(huán)工況下不同控制策略的SOC軌跡

4.5 整車燃油經(jīng)濟(jì)性分析

在CHTC-D循環(huán)工況下，模糊控制百公里燃油消耗量為52.59 L，采用優(yōu)化模糊控制策略后百公里燃油消耗量為49.47 L，燃油消耗量減少了5.93%。發(fā)動(dòng)機(jī)在高效率區(qū)域內(nèi)工作點(diǎn)的增加也說(shuō)明了麻雀搜索算法能夠進(jìn)一步改善隸屬度函數(shù)。采用優(yōu)化模糊控制能量管理策略提高了發(fā)動(dòng)機(jī)的工作效率，同時(shí)有效地改善汽車的節(jié)能效果，驗(yàn)證了優(yōu)化方法的有效性。

5 結(jié)束語(yǔ)

在模糊控制能量管理策略的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)模糊控制隸屬度函數(shù)進(jìn)行改進(jìn)制定了基于優(yōu)化模糊控制的能量管理策略，并將控制策略嵌入Simcenter AMESim中進(jìn)行仿真分析。仿真結(jié)果顯示：在CHTC-D循環(huán)工況下優(yōu)化模糊控制策略比模糊控制策略百公里燃油消耗量降低了3.12 L，在循環(huán)工況目標(biāo)車速變化較快時(shí)的車速跟隨遲滯現(xiàn)象也明顯改善。采用優(yōu)化模糊控制能量管理策略時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)的工作點(diǎn)向高效率區(qū)間集中，電池SOC波動(dòng)幅度降低7.02%，有效延了長(zhǎng)電池的壽命。