劉晉霞，梁志豪，王強，溫明星

（山東科技大學(xué)交通學(xué)院，青島 266590）

前言

具備更大續(xù)駛里程與更低排放的混合動力汽車（hybrid electric vehicle，HEV），被認為是傳統(tǒng)燃油汽車向電動汽車的過渡產(chǎn)品，成為了節(jié)能與新能源汽車領(lǐng)域的重要研究方向［1］。在傳統(tǒng)燃油汽車構(gòu)架基礎(chǔ)上，該領(lǐng)域已研制出各種發(fā)動機與驅(qū)動電機通過離合器實現(xiàn)動力輸入與斷開、行星齒輪機構(gòu)實現(xiàn)動力耦合及電池充電的串聯(lián)、并聯(lián)、混聯(lián)HEV 驅(qū)動形式［2］。近年來，一種前、后輪分別由發(fā)動機、驅(qū)動電機驅(qū)動，行駛過程中通過路面（through-the-road，TTR）實現(xiàn)動力耦合與電池充電的并聯(lián)HEV（本文稱之為TTR汽車），在傳統(tǒng)燃油前（或后）輪發(fā)動機驅(qū)動汽車的基礎(chǔ)上，后（或前）輪加裝電機驅(qū)動系統(tǒng)來構(gòu)成［3］，其研發(fā)及制造過程可充分利用傳統(tǒng)燃油汽車技術(shù)基礎(chǔ)及生產(chǎn)線進行，成為了HEV 領(lǐng)域一個新的研究熱點［4-8］。

為改善HEV 的節(jié)能與減排性能，大量學(xué)者針對不同驅(qū)動形式HEV 的能量管理策略（energy management strategy，EMS）進行了研究，極大地改善了HEV 的經(jīng)濟性，并已形成以基于實時、全局優(yōu)化方法為主，向人工智能控制算法方向發(fā)展的EMS［9］。對于基于全局優(yōu)化的EMS，需預(yù)知行駛工況與駕駛風(fēng)格等大量信息，且計算量大，實車的適用性不強；人工智能控制算法的EMS，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及多信息融合等理論還有待完善，目前處于初級階段；而基于等效油耗最小策略（equivalent consumption minimization strategy，ECMS）實時優(yōu)化的EMS，通過等效因子將電能消耗合理地等效為燃油消耗，以電能等效燃油消耗與發(fā)動機燃油消耗之和最小為目標進行實時優(yōu)化得到廣泛應(yīng)用。李躍娟［10］、胡建軍［11］、王文彬［12］、鄧濤［13］等人基于ECMS 思想，分別針對不同并聯(lián)、混聯(lián)驅(qū)動形式的HEV，采用動態(tài)規(guī)劃、PI、螢火蟲、模糊算法等自適應(yīng)等效因子的等效油耗最小策略（adaptive equivalent consumption minimization strategy，AECMS），保證電池荷電量（state of charge，SOC）穩(wěn)定性而獲得基于工況的最佳時變等效因子、使電池SOC實時逼近其理想、保持初始值，并在不同的工況下進行仿真和實驗研究，得到比全局優(yōu)化燃油消耗相差較少、比固定等效因子的等效燃油消耗最小策略（constant equivalent fuel consumption control，CECMS）的燃油消耗明顯降低的結(jié)果。以上針對HEV 提出的各種AECMS 對改善HEV 燃油經(jīng)濟性具有重要意義。然而，各種AECMS 致力于模擬全局優(yōu)化時發(fā)動機、電機轉(zhuǎn)矩分配，該模擬難以適應(yīng)復(fù)雜多變的駕駛環(huán)境。

目前，關(guān)于TTR 汽車EMS 亦有少量研究，文獻［5］中將電池SOC 與剩余行程綜合計算得出的全局放電率與車速作為確定TTR 汽車功率判斷依據(jù)，并設(shè)置高、中、低3 個閾值確定純電驅(qū)動或混合驅(qū)動模式以盡可能減少油耗，相比控制發(fā)動機開關(guān)的策略燃油經(jīng)濟性提高62%；文獻［6］中針對TTR 掛車，采用基于全局優(yōu)化的模型預(yù)測方法，取上一段時間速度均值預(yù)測下一段時間速度，并根據(jù)GPS 預(yù)知道路坡度預(yù)測汽車所需轉(zhuǎn)矩，再根據(jù)電池SOC 和發(fā)動機門限值對發(fā)動機、電機轉(zhuǎn)矩進行分配，相比無預(yù)測道路坡度的模型預(yù)測策略燃油消耗降低16.5%。對于TTR汽車的EMS研究仍有待進行深入探討。

因此，本文嘗試基于TTR汽車的結(jié)構(gòu)特點、工作模式，采用ECMS 算法，在計算CECMS 的基礎(chǔ)上，考慮行駛所需發(fā)動機等價總轉(zhuǎn)矩及電池SOC對等效因子的影響，使發(fā)動機與電機工作狀態(tài)能夠保持電池SOC 穩(wěn)定性及實時燃油消耗最小，提出模糊AECMS（fuzzy adaptive equivalent consumption minimization strategy，F(xiàn)AECMS），并選取FTP75、CLTC、WLTP 3種標準工況，在MATLAB/Simulink 中建立TTR 汽車動力學(xué)及CECMS 與FAECMS 的仿真模型，展開對TTR汽車EMS 的研究，以期改善其節(jié)能減排性能的基礎(chǔ)上，為其普及提供理論指導(dǎo)作用。

1 TTR汽車結(jié)構(gòu)、參數(shù)和工作模式

1.1 結(jié)構(gòu)及整車參數(shù)

TTR 汽車根據(jù)驅(qū)動電機安裝位置可分為集中電機與輪轂電機驅(qū)動兩種結(jié)構(gòu)形式。其中，集中電機驅(qū)動結(jié)構(gòu)將驅(qū)動電機安裝在汽車中后部，采用機械差速系統(tǒng)傳遞動力至車輪，占據(jù)了后部底盤大量空間。而輪轂電機驅(qū)動結(jié)構(gòu)則將輪轂電機直接安裝在車輪輪輞內(nèi)部形成電動輪，靠控制輪轂電機的轉(zhuǎn)矩實現(xiàn)差速，提高了空間利用率，其結(jié)構(gòu)如圖1 所示。輪轂電機驅(qū)動的TTR 汽車中，普通車輪由發(fā)動機驅(qū)動，電動輪由輪轂電機驅(qū)動，兩驅(qū)動系統(tǒng)無任何機械連接。本文即針對該類TTR 汽車的EMS 進行研究，其整車相關(guān)參數(shù)見表1［14-15］。

表1 TTR汽車整車參數(shù)

圖1 輪轂電機驅(qū)動的TTR汽車結(jié)構(gòu)

1.2 發(fā)動機的map圖

包含有燃油消耗率、轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩等信息的發(fā)動機map 圖如圖2 所示。由圖2 可知，該發(fā)動機較小燃油消耗區(qū)處于轉(zhuǎn)速為800～3 500 r/min 范圍內(nèi)，此時其輸出轉(zhuǎn)矩為70～130 N·m。

圖2 發(fā)動機燃油消耗率map圖

1.3 驅(qū)動電機的map圖

在TTR 汽車行駛過程中，驅(qū)動電機應(yīng)能夠?qū)崿F(xiàn)驅(qū)動、行車發(fā)電及制動能量回收功能。TTR 汽車驅(qū)動電機采用的輪轂電機應(yīng)與輪輞空間相匹配，本文選用永磁同步輪轂電機作為驅(qū)動電機，其包含效率、轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩等信息的map圖如圖3所示。

圖3 電機效率map圖

2 TTR汽車ECMS設(shè)計

2.1 工作模式分析

根據(jù)TTR 汽車結(jié)構(gòu)及工作原理，可將其工作模式分為：純發(fā)動機驅(qū)動、純電機驅(qū)動、發(fā)動機與電機混合驅(qū)動（混合驅(qū)動）、發(fā)動機驅(qū)動電機發(fā)電（驅(qū)動充電）、制動能量回收5 種工作模式，各工作模式的動力部件工作狀態(tài)見表2。

表2 TTR汽車各工作模式動力部件工作狀態(tài)

由于當電池SOC 小于15%、20%時，電池電壓與內(nèi)阻分別出現(xiàn)驟然下降與不規(guī)律變化［16］，因此，為確保電池使用過程中電壓及內(nèi)阻處于穩(wěn)定狀態(tài)，本文在研究TTR 汽車EMS時，將電池SOC 控制在20%～100%之間，即：當電池SOC 等于100%、20%時，電機分別處于驅(qū)動、發(fā)電狀態(tài)；而當SOC 大于20%且小于100%時，TTR 汽車工作模式切換則根據(jù)ECMS 算法來確定。

2.2 TTR汽車ECMS計算流程

設(shè)計TTR 汽車ECMS 的計算流程如圖4 所示。根據(jù)實際車速與目標車速之差、汽車動力驅(qū)動、發(fā)動機驅(qū)動的變速及主減速比、輪轂電機驅(qū)動無變速與主減速比，計算驅(qū)動TTR 汽車發(fā)動機等價所需總轉(zhuǎn)矩Ta。當Ta＜0時，汽車進入制動能量回收模式，不足制動力矩由機械制動補足；當Ta＞0時，則根據(jù)ECMS算法、等效因子、發(fā)動機及電機轉(zhuǎn)速，分配發(fā)動機與電機轉(zhuǎn)矩，并確定工作模式、更新實際車速和電池SOC。

圖4 TTR汽車ECMS計算流程

2.3 ECMS算法設(shè)計

發(fā)動機轉(zhuǎn)矩Te1與Te2為x、y由黃金分割法計算的預(yù)選值。根據(jù)所需總轉(zhuǎn)矩Ta、發(fā)動機與電機轉(zhuǎn)速Ne、Nm及其map圖、等效因子i計算發(fā)動機轉(zhuǎn)矩為Te1、Te2時的燃油消耗Le1、Le2與電機等效燃油消耗Lm1、Lm2，得出兩個預(yù)選發(fā)動機轉(zhuǎn)矩時總油耗Ltot1、Ltot2。當y-x＞0.001時，若Ltot1＞Ltot2，則 令x=Te1，Te1=Te2，Te2=x+0.618（y-x）；反之，則令y=Te2，Te2=Te1，Te1=x+0.382（y-x）進行以上循環(huán)計算，直到y(tǒng)-x≤0.001，跳出循環(huán)。

此時，發(fā)動機、電機的輸出轉(zhuǎn)矩分別為Te=（Te1+Te2）/2、Tm=Ta-Te，且分別當Te=Ta，Tm=0，Te=0，Tm=Ta，0＜Te＜Ta，0＜Tm＜Ta、Te＞Ta，Tm＜0時，TTR 汽車處于純發(fā)動機、純電機、混合驅(qū)動與驅(qū)動充電模式行駛。

2.4 CECMS等效因子的確定

CECMS 是假設(shè)在一定行駛工況下，采用等效因子i（常數(shù)）將電量消耗合理地實時等效為燃油消耗iLm，以發(fā)動機油耗和等效油耗的總油耗Ltot最小為優(yōu)化目標，即

圖5 ECMS算法流程

2.5 FAECMS等效因子的確定

以上CECMS 只考慮了電機效率、電機傳動效率及汽油熱效率相互轉(zhuǎn)化關(guān)系的油耗最小問題，沒有考慮電池SOC及所需總轉(zhuǎn)矩對等效因子的影響。而當電池SOC 值大時，等效因子應(yīng)當變小使TTR 汽車驅(qū)動電機較多地處于驅(qū)動狀態(tài)來消耗電量，反之等效因子應(yīng)變大來減少電量消耗。若電池SOC值中等時，所需總轉(zhuǎn)矩對于HEV 傾向耗電或耗油具有很大影響［13］，當TTR汽車運行所需轉(zhuǎn)矩大時，等效因子應(yīng)當變小來使驅(qū)動電機分擔更多轉(zhuǎn)矩，進而使發(fā)動機盡量處于低燃油區(qū)，此時TTR 汽車應(yīng)處于混合驅(qū)動模式；當所需總轉(zhuǎn)矩較小或較大時，等效因子應(yīng)當變小或變大使TTR汽車處于純電機驅(qū)動模式或純發(fā)動機驅(qū)動模式。因此，本文采用模糊控制來調(diào)整等效因子，使得TTR汽車電池SOC波動較小，且運行模式處于發(fā)動機最佳燃油消耗區(qū)。

對電池SOC、所需總轉(zhuǎn)矩Ta、等效因子i進行模糊處理，分別采用論域為［0，4］、［0，6］、［0，4］的隸屬度函數(shù)表示，如圖6和圖7所示?？紤]電池SOC對等效因子敏感度較大［10］，等效因子范圍設(shè)置為0.5～1.5。設(shè)置負大NB，負中NM，負小NS，零ZE，正小PS，正中PM，正大PB 7 個模糊子集，考慮盡量保持電池SOC穩(wěn)定，并使發(fā)動機工作于最小燃油消耗區(qū)，制定等效因子i的模糊控制規(guī)則（見表3），則得出電池SOC、所需總轉(zhuǎn)矩Ta和等效因子i的關(guān)系，如圖8所示。

圖6 SOC、i隸屬度函數(shù)

圖7 Ta隸屬度函數(shù)

表3 等效因子的模糊控制規(guī)則

圖8 i隨SOC、Ta的變化

3 TTR汽車ECMS仿真

根據(jù)整車參數(shù)、發(fā)動機與驅(qū)動電機map 圖、ECMS計算流程及算法等，在MATLAB/Simulink中分別建立包含有TTR 汽車動力學(xué)的CECMS 與FAECMS 模型，選取美國FTP75、中國CLTC、歐盟WLTP 3 種標準工況，取初始電池SOC 為60%時，對TTR汽車進行仿真研究。

3.1 TTR汽車動力性仿真

由于FTP75 標準工況要求汽車有較大、頻繁的加、減速度，故此處采用FTP75標準工況驗證模型的動力性，得出TTR 汽車在CECMS 與FAECMS 控制下跟車效果，如圖9 所示。由圖9 可知，TTR 汽車在CECMS 與FAECMS 控制下，目標車速與實際車速相差最大值為2.8%，表明兩種控制策略下TTR汽車動力性均能較好地滿足要求。

圖9 FTP75 工況下TTR 汽車CECMS 與FAECMS 的動力性比較

3.2 發(fā)動機與電機工作點分布

TTR 汽車CECMS 與FAECMS 在3種標準工況下的發(fā)動機、電機工作點分布如圖10 所示，圖中紅色、藍色點分別表示FAECMS、CECMS的工作點。

由圖10 可知：在各工況下，F(xiàn)AECMS 相對CECMS 發(fā)動機的工作點均較多集中于較低燃油消耗區(qū)，說明本文提出的FAECMS 能夠適應(yīng)不同工況并改善TTR 汽車的燃油經(jīng)濟性；FAECMS 相對CECMS驅(qū)動電機的工作點分布無明顯差異。

圖10 3種標準工況下發(fā)動機、電機工作點

3.3 模式切換過程

TTR 汽車CECMS 與FAECMS 在3 種標準工況下，工作模式切換過程對比分別如圖11～圖13所示，圖中1、2、3、4、5分別對應(yīng)表2中TTR工作模式序號，0 則表示TTR 汽車處于發(fā)動機與驅(qū)動電機均不輸出轉(zhuǎn)矩，且驅(qū)動電機不發(fā)電。統(tǒng)計圖11～圖13各工況、策略下，各工作模式運行時長、頻次見表4。

由圖11～圖13 及表4 可知：TTR 汽車分別在3 種工況時，CECMS 和FAECMS 控制下，除制動能量回收模式外，處于純電動驅(qū)動模式的時長及頻次明顯較多，其它模式時長及頻次由多到少依次為驅(qū)動充電、混合驅(qū)動及純發(fā)動機驅(qū)動模式；且FAECMS相對CECMS在驅(qū)動充電模式工作時間更多。

表4 各工況、策略各工作模式時長、頻次統(tǒng)計

圖11 FTP75工況下TTR汽車工作模式切換過程

圖12 CLTC工況下TTR汽車工作模式切換過程

圖13 WLTP工況下TTR汽車工作模式切換過程

3.4 電池SOC變化

TTR 汽車CECMS與FAECMS 在3種標準工況下電池SOC變化分別如圖14～圖16所示。

由圖14～圖16可知，TTR汽車在3種標準工況運行時，F(xiàn)AECMS 的電池SOC 相對初始電池SOC 變化不大，而CECMS 的電池SOC 則有較大變化。統(tǒng)計各工況、策略電池SOC 的終值見表5。由表5 可知，相對初始電池SOC60%，F(xiàn)AECMS、CECMS 控制下歷經(jīng)3 種工況后，電池SOC 分別變化為-1.5%、-0.9%、-2.5%、5%、-3%、-6%。

表5 各工況、策略電池SOC的終值統(tǒng)計

圖14 FTP75工況SOC變化

圖15 CLTC工況SOC變化

圖16 WLTP工況SOC變化

3.5 油耗

TTR 汽車CECMS 與FAECMS 在3種標準工況下油耗分別如圖17～圖19所示，各工況、策略的油耗統(tǒng)計見表6。

圖17 FTP75工況下各策略的燃油消耗

圖18 CLTC工況下各策略的燃油消耗

圖19 WLTP工況下各策略的燃油消耗

表6 各工況、策略油耗統(tǒng)計 L

TTR 汽車運行過程中電池SOC 由燃油提供，結(jié)合表5 和表6 得出各工況、策略總的等效油耗，見表7。由表7可知，F(xiàn)AECMS與CECMS相比，在FTP75、CLTC與WLTP工況下分別節(jié)油5.5%、2.6%、8.3%。

表7 各工況、策略等效油耗統(tǒng)計 L

4 結(jié)論

本文在分析TTR 汽車結(jié)構(gòu)、工作原理及工作模式的基礎(chǔ)上，采用ECMS 思想對其EMS進行了研究。分別設(shè)計了CECMS、FAECMS，利用MATLAB/Simulink 建立包含TTR 汽車動力學(xué)的CECMS、FAECMS 模型，選取FTP75、CLTC、WLTP 3 種標準工況，當電池SOC 初始值為60%時，進行了仿真研究，得出以下主要結(jié)論：

（1）在3 種標準工況下，F(xiàn)AECMS 相對CECMS發(fā)動機的工作點均較多集中于較低燃油消耗區(qū)，說明本文提出的FAECMS 能夠適應(yīng)不同工況并改善TTR汽車的燃油經(jīng)濟性。

（2）FAECMS 與CECMS 相比，TTR汽車歷經(jīng)FTP75、CLTC 與WLTP 工況后，F(xiàn)AECMS 與CECMS的電池SOC 相對初始電池SOC 變化最大值分別為-2.5%、-6%，即FAECMS 相對CECMS 能夠使電池SOC更加穩(wěn)定。

（3）FAECMS 與CECMS 相比，TTR汽車歷經(jīng)FTP75、CLTC 與WLTP 工況后，等效燃油消耗分別節(jié)約5.5%、2.6%、8.3%。