申永鵬 袁小芳 趙素娜 孟步敏 王耀南

發(fā)展以純電動(dòng)汽車為主的新能源汽車是我國(guó)從汽車大國(guó)邁向汽車強(qiáng)國(guó)的必由之路,是應(yīng)對(duì)氣候變化、推動(dòng)綠色發(fā)展的戰(zhàn)略舉措[1].歷經(jīng)多年發(fā)展,我國(guó)在電池、電機(jī)、電控等新能源汽車核心關(guān)鍵技術(shù)方面持續(xù)提升,純電動(dòng)汽車產(chǎn)銷量不斷攀升,但是續(xù)駛里程問題始終是制約純電動(dòng)汽車發(fā)展的重要因素[2].

延長(zhǎng)純電動(dòng)汽車?yán)m(xù)駛里程的兩條技術(shù)路徑分別是: 1)提升單車帶電量;2)提升整車能效,降低百公里耗電量.盡管前者可直接增加續(xù)駛里程,但是不可避免地導(dǎo)致了整車質(zhì)量和成本的增加,以及電池安全風(fēng)險(xiǎn)的上升[3].圍繞純電動(dòng)汽車能效的提升,中國(guó)汽車工程學(xué)會(huì)發(fā)布的“節(jié)能與新能源汽車技術(shù)路線圖2.0”制定了2025 年、2030 年和2035 年的發(fā)展目標(biāo),如圖1 所示[4].國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)“GB/T 36980-2018 電動(dòng)汽車能量消耗率限值”和“GB/T 18386-2017 電動(dòng)汽車能量消耗率和續(xù)駛里程試驗(yàn)方法”分兩個(gè)階段給出了不同整車質(zhì)量車型對(duì)應(yīng)的百公里耗電量限值,如圖2 所示[4-5].由此可見,提升純電動(dòng)汽車整車能效、降低百公里耗電量,是我國(guó)新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重大需求.

圖2 純電動(dòng)汽車百公里耗電量限值Fig.2 100 km power consumption limit for pure electric vehicles

當(dāng)前,新一輪科技革命驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)加速變革,能源、互聯(lián)、智能革命為新能源汽車發(fā)展注入了強(qiáng)勁新動(dòng)能.立足新階段,2020 年10 月,國(guó)務(wù)院印發(fā)的“新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2021～ 2035 年)” 指出,電動(dòng)化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化是汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展潮流和趨勢(shì),并確立了以純電動(dòng)汽車、插電式混合動(dòng)力(含增程式)汽車、燃料電池汽車為“三縱”的整車技術(shù)創(chuàng)新鏈布局,以動(dòng)力電池與管理系統(tǒng)、驅(qū)動(dòng)電機(jī)與電力電子、網(wǎng)聯(lián)化與智能化技術(shù)為“三橫”的關(guān)鍵零部件技術(shù)供給體系[1].面對(duì)“2030 年前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、2060 年前實(shí)現(xiàn)碳中和”的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展綠色轉(zhuǎn)型目標(biāo),汽車與能源、交通、信息通信等領(lǐng)域有關(guān)技術(shù)加速融合,“綠色低碳、智能網(wǎng)聯(lián)”已成為當(dāng)前新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新特征.

智能網(wǎng)聯(lián)背景下,電動(dòng)汽車不再是單純的交通工具,網(wǎng)聯(lián)信息以及激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、攝像頭、定位及導(dǎo)航裝置等各類車載傳感器,將為車輛提供全方位的信息交互、共享和狀態(tài)感知能力,賦予了智能網(wǎng)聯(lián)電動(dòng)汽車(Connected automated electric vehicle,CAEV)巨大的節(jié)能優(yōu)化潛力.復(fù)雜道路狀況及車輛運(yùn)行狀態(tài)下,如何根據(jù)交通狀況、信號(hào)燈狀態(tài)、道路狀況等網(wǎng)聯(lián)信息,并結(jié)合車輛傳感信息、電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)和動(dòng)力電池運(yùn)行狀態(tài),對(duì)車輛行駛速度以及電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化決策與優(yōu)化控制,是實(shí)現(xiàn)整車能效提升的重要技術(shù)路徑,也是當(dāng)前亟待解決的技術(shù)難題.針對(duì)該問題,本文首先分析了電動(dòng)汽車能量轉(zhuǎn)換與傳遞各環(huán)節(jié)的節(jié)能潛力;然后,從決策層的車速優(yōu)化、控制層驅(qū)動(dòng)/制動(dòng)轉(zhuǎn)矩優(yōu)化控制和執(zhí)行層電流矢量?jī)?yōu)化控制三個(gè)方面,在對(duì)各層面的節(jié)能優(yōu)化問題進(jìn)行闡述的基礎(chǔ)上對(duì)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述分析;最后,總結(jié)了決策層、控制層和執(zhí)行層CAEV 節(jié)能優(yōu)化控制的難點(diǎn)以及現(xiàn)有研究工作的特征,并對(duì)下一步發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了展望.

1 CAEV 節(jié)能潛力分析

1.1 電動(dòng)汽車典型損耗

圖3 所示為電動(dòng)汽車行駛過程中的典型損耗情況[6-10].存儲(chǔ)于鋰離子電池內(nèi)的電能在輸出過程中,由于歐姆內(nèi)阻和極化內(nèi)阻的存在,將造成少量?jī)?nèi)阻損耗[6,8];動(dòng)力電池輸出的直流電能經(jīng)電機(jī)控制器轉(zhuǎn)換為幅值和頻率可調(diào)的交流電能,在此過程中,由于電力電子開關(guān)器件的非理想開關(guān)特性,將引入一定的開關(guān)損耗和導(dǎo)通損耗[8];交流電機(jī)運(yùn)行過程中,由于磁滯損耗和渦流損耗,會(huì)引入鐵損;同時(shí),由于定子線圈電阻的存在,會(huì)產(chǎn)生銅損[7-8];驅(qū)動(dòng)電機(jī)產(chǎn)生的機(jī)械能,進(jìn)一步經(jīng)減速器、差速器等傳動(dòng)機(jī)構(gòu)傳遞至輪胎,該過程中,傳動(dòng)機(jī)構(gòu)將產(chǎn)生嚙合齒面摩擦損耗、軸承摩擦損耗和潤(rùn)滑油的阻力損耗等機(jī)械損耗[8];進(jìn)一步地,輪胎將傳動(dòng)機(jī)構(gòu)傳遞的驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)換為牽引力,該過程中最大牽引力受輪胎滑移率-路面峰值附著系數(shù)特性的限制,當(dāng)轉(zhuǎn)矩大于最大牽引力時(shí),將導(dǎo)致車輪打滑,進(jìn)而引入一定量的過驅(qū)動(dòng)損耗[9];車輛牽引力克服滾動(dòng)阻力、空氣阻力和爬坡阻力,進(jìn)而驅(qū)動(dòng)車輛行駛,但如果不能根據(jù)道路狀況、交通狀況和信號(hào)燈狀態(tài),對(duì)車速進(jìn)行合理的規(guī)劃,將引入較大比例的非最優(yōu)車速損耗;同時(shí),車輛制動(dòng)時(shí),如不能對(duì)再生制動(dòng)強(qiáng)度進(jìn)行優(yōu)化,將導(dǎo)致機(jī)械制動(dòng)的介入,進(jìn)而引入一定比例的制動(dòng)損耗.通常,只有56%～ 70%的電能被轉(zhuǎn)換為有效的行駛能量[10].

圖3 電動(dòng)汽車典型損耗Fig.3 Typical energy loss of electric vehicles

然而,并非所有損耗都可通過車輛控制進(jìn)行優(yōu)化.動(dòng)力電池的歐姆內(nèi)阻主要由電極材料、電解液、隔膜電阻及集流體、極耳等各部分零件的接觸電阻組成,由電池的材料、尺寸、結(jié)構(gòu)、連接方式等決定;極化內(nèi)阻由活性物質(zhì)特性、電極結(jié)構(gòu)、電池的制造工藝、電池荷電狀態(tài)(State of charge,SOC)、溫度及充放電電流等因素決定;電力電子器件開關(guān)損耗和導(dǎo)通損耗由器件材料、器件參數(shù)特性、驅(qū)動(dòng)電路參數(shù)、工作溫度等因素決定;傳動(dòng)機(jī)構(gòu)的機(jī)械損耗由齒輪的嚙合齒面摩擦因數(shù)、軸承摩擦因數(shù)、潤(rùn)滑油的黏度等因素決定.上述因素,在相關(guān)部件的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)階段就已經(jīng)決定了損耗特性,無(wú)法在控制環(huán)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化,即不可控?fù)p耗.

非最優(yōu)車速損耗和制動(dòng)損耗、過驅(qū)動(dòng)損耗和電機(jī)的鐵損及銅損為可優(yōu)化損耗,CAEV 在這三個(gè)環(huán)節(jié)蘊(yùn)含著巨大的節(jié)能潛力.相關(guān)研究表明,利用車載傳感信息和網(wǎng)聯(lián)信息對(duì)車輛速度、動(dòng)力及傳動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行合理的優(yōu)化,可使能耗下降30 %[1].2017 年,美國(guó)能源部高級(jí)能源研究計(jì)劃署(Advanced Research Projects Agency-Energy,ARPA-E)斥資3 200萬(wàn)美元,開展為期三年的“NEXTCAR”研發(fā)項(xiàng)目,從不同角度開展下一代智能網(wǎng)聯(lián)汽車的節(jié)能研究[11-12].文獻(xiàn)[13]在分析智能網(wǎng)聯(lián)汽車能耗優(yōu)化基本數(shù)學(xué)原理的基礎(chǔ)上,從考慮坡度預(yù)測(cè)巡航控制、跟車工況預(yù)測(cè)巡航控制、智能輔助駕駛和車道變換等應(yīng)用場(chǎng)景下的單車智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下的能耗優(yōu)化問題進(jìn)行了綜述分析,從經(jīng)濟(jì)駕駛、多車協(xié)同節(jié)能、道路交叉口車路協(xié)同節(jié)能和車云協(xié)同節(jié)能等方面對(duì)車輛協(xié)同節(jié)能問題進(jìn)行了綜述分析.文獻(xiàn)[14]從路況預(yù)測(cè)、交通信號(hào)燈預(yù)測(cè)、車輛跟隨預(yù)測(cè)、車道選擇與并線預(yù)測(cè)四個(gè)方面分析了智能網(wǎng)聯(lián)車輛的節(jié)能潛力,并從協(xié)同車輛跟隨、協(xié)同道路選擇與并線、協(xié)同交叉路口通行等方面對(duì)相關(guān)車輛能耗優(yōu)化控制方法進(jìn)行了綜述分析.文獻(xiàn)[15]從忽略道路和交通信息的單車行駛優(yōu)化、考慮道路和交通信息的單車行駛優(yōu)化、基于車-車、車-路通信的多車行駛優(yōu)化三個(gè)方面對(duì)車輛的能效優(yōu)化方法進(jìn)行了綜述分析,并對(duì)未來智能交通系統(tǒng)下車輛行駛優(yōu)化進(jìn)行了展望.上述文獻(xiàn)關(guān)注的是車輛在決策層的節(jié)能優(yōu)化原理及方法,側(cè)重點(diǎn)在于不同行駛工況、運(yùn)行場(chǎng)景下對(duì)車輛行駛速度的優(yōu)化,沒有對(duì)執(zhí)行層和控制層的節(jié)能優(yōu)化方法展開討論.

1.2 CAEV 能量轉(zhuǎn)換過程及耦合關(guān)系

如圖4 所示,CAEV 自頂向下的能量轉(zhuǎn)換過程可以描述為決策層的車速優(yōu)化決策、控制層的驅(qū)動(dòng)/制動(dòng)轉(zhuǎn)矩優(yōu)化控制,以及執(zhí)行層的電流矢量?jī)?yōu)化控制過程.

圖4 CAEV 能量轉(zhuǎn)換過程及耦合關(guān)系分析Fig.4 Analysis of energy conversion and coupling relationship of CAEV

1 )在決策層,CAEV 根據(jù)車載傳感設(shè)備實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)行場(chǎng)景的局部感知;根據(jù)網(wǎng)聯(lián)信息實(shí)現(xiàn)對(duì)工況和路況的全局感知,在滿足時(shí)間-空間雙重約束的前提下,可通過對(duì)車速的優(yōu)化,避免無(wú)效的加減速,實(shí)現(xiàn)能效優(yōu)化.

2 )在控制層,CAEV 可通過車身姿態(tài)傳感器、GNSS+INS (Global navigation satellite systems and inertial navigation systems)組合導(dǎo)航、輪速傳感器、電機(jī)控制器等車載傳感和控制設(shè)備獲取車輛縱向加速度、車速、驅(qū)動(dòng)輪速、驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩等多維傳感信息,根據(jù)車輛縱向動(dòng)力學(xué)特性和輪胎-路面動(dòng)力學(xué)特性,對(duì)道路和車輛參數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)辨識(shí),進(jìn)而通過對(duì)驅(qū)動(dòng)/制動(dòng)轉(zhuǎn)矩的優(yōu)化控制,實(shí)現(xiàn)驅(qū)動(dòng)和制動(dòng)過程中最佳滑移率的動(dòng)態(tài)控制,以及路面附著力的最大化,提升驅(qū)動(dòng)效率和制動(dòng)能量回饋效率.

3 )在執(zhí)行層,CAEV 可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)動(dòng)力電池電壓、電機(jī)定子電阻、溫度等參數(shù),分析系統(tǒng)電流極限圓和電壓極限橢圓動(dòng)態(tài)限制,對(duì)電機(jī)損耗特性和電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)損耗特性進(jìn)行在線估計(jì),進(jìn)而通過對(duì)電流矢量的實(shí)時(shí)優(yōu)化,提升電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)運(yùn)行效率.同時(shí),CAEV 控制層與決策層存在驅(qū)動(dòng)/制動(dòng)效率耦合及最大牽引力限制;執(zhí)行層與控制層之間存在電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)效率耦合及最大轉(zhuǎn)矩限制,如圖4 所示.

1.3 網(wǎng)聯(lián)信息對(duì)CAEV 的節(jié)能影響

車-車(Vehicle to vehicle,V2V)、車-云(Vehicle to cloud,V2C)、車-基礎(chǔ)設(shè)施 (Vehicle to infrastructure,V2I)等V2X (Vehicle to everything)網(wǎng)聯(lián)信息,為CAEV 提供了對(duì)道路、交通狀態(tài)、交通信號(hào)的全局感知能力,以及對(duì)周邊車輛運(yùn)行狀態(tài)和駕駛意圖的局部感知能力,進(jìn)而通過對(duì)車輛的優(yōu)化決策與控制,實(shí)現(xiàn)節(jié)能運(yùn)行.

在決策層,根據(jù)從V2I 獲取的三維地圖信息,文獻(xiàn)[16]以能耗和距離為優(yōu)化目標(biāo),構(gòu)建了車輛能耗估算模型和距離綜合估計(jì)模型,提出了基于混沌多目標(biāo)優(yōu)化的三維路徑優(yōu)化方法,實(shí)現(xiàn)了路徑和能耗的同時(shí)優(yōu)化.根據(jù)從V2C 獲取的交通和道路信息,文獻(xiàn)[17]根據(jù)車輛經(jīng)濟(jì)性模型,采用空間域動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法確定行駛路線的最佳速度軌跡,降低了5%～15%的能耗.文獻(xiàn)[18]分別通過V2V 和V2I 獲取車輛駕駛信息和路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施信息,構(gòu)建了基于深度受限玻爾茲曼機(jī)(Deep restricted Boltzmann machines,DBM)和雙向長(zhǎng)短期記憶(Bidirectional long short-term emory,BLSTM)的序列預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)了不同范圍內(nèi)的車速預(yù)測(cè),并采用模型預(yù)測(cè)控制(Model predictive control,MPC)進(jìn)行能量管理優(yōu)化,最終實(shí)現(xiàn)了6%的能耗優(yōu)化.文獻(xiàn)[19]依據(jù)V2V 瞬時(shí)安全速度信息和V2I 交通信號(hào)信息,提出了融合粒子群優(yōu)化(Particle swarm optimization,PSO)和極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme learning machine,ELM)的車速預(yù)測(cè)方法,以及改進(jìn)的MPC能量管理方法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比基于規(guī)則的策略,能耗降低了13.55%.文獻(xiàn)[20]提出了實(shí)時(shí)能量?jī)?yōu)化減速規(guī)劃系統(tǒng),該系統(tǒng)根據(jù)V2I 獲取的地圖和導(dǎo)航數(shù)據(jù)、交通燈相位和時(shí)序信息,生成遠(yuǎn)景速度曲線;根據(jù)V2V 獲取的前方車輛信息對(duì)車速進(jìn)行再次規(guī)劃,以確保安全距離,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提方法將減速過程中的能量回收率提升了40%以上.

在控制層,根據(jù)V2I 獲取的路面附著系數(shù)、路面平整度等信息,文獻(xiàn)[21]分析了不同路面的最優(yōu)速度和轉(zhuǎn)矩,提出了路面自適應(yīng)雙電機(jī)扭矩優(yōu)化分配控制方法,硬件在環(huán)測(cè)試結(jié)果表明,所提方法在三種駕駛模式下能效分別提升了3.4%,5.1% 和6.1%.文獻(xiàn)[22]基于V2I 和V2V 獲取的網(wǎng)聯(lián)信息,設(shè)計(jì)了高斯過程未來工況預(yù)測(cè)器和最小二乘法車輛參數(shù)辨識(shí)器,通過優(yōu)化動(dòng)力分配提升了車輛能效.文獻(xiàn)[23]通過V2X 獲取行駛環(huán)境信息,推導(dǎo)出車輛的制動(dòng)距離和最終速度,提出了基于偽譜法且具有終端約束的多目標(biāo)制動(dòng)控制策略,實(shí)現(xiàn)了制動(dòng)能量回饋率與電池壽命的多目標(biāo)優(yōu)化.文獻(xiàn)[24]綜述分析了智能交通系統(tǒng)(Intelligent traffic system,ITS)對(duì)車輛能效的影響,并從交通信息采集、駕駛狀態(tài)優(yōu)化、在線更新機(jī)制等方面展望了交通信息集成能效優(yōu)化控制的發(fā)展趨勢(shì).文獻(xiàn)[25]通過V2N(Vehicle to network)獲取未來路況信息和車輛的功率需求,提出了非線性模型預(yù)測(cè)控制器,實(shí)現(xiàn)了多動(dòng)力單元之間的最優(yōu)轉(zhuǎn)矩分配,多個(gè)駕駛循環(huán)下的測(cè)試結(jié)果表明,所提方法可節(jié)能1%～ 4%.

針對(duì)智能網(wǎng)聯(lián)背景下電動(dòng)汽車的節(jié)能優(yōu)化問題,下文從決策層車速優(yōu)化、控制層驅(qū)動(dòng)/制動(dòng)轉(zhuǎn)矩優(yōu)化控制和執(zhí)行層電流矢量?jī)?yōu)化控制三個(gè)層面,對(duì)CAEV 的節(jié)能問題及其國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行綜述分析.

2 車速優(yōu)化決策

CAEV 可利用V2X 網(wǎng)聯(lián)信息和車載感知設(shè)備,通過對(duì)交通環(huán)境和車輛狀態(tài)的預(yù)測(cè),綜合考慮未來交通狀態(tài)對(duì)車輛運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性的影響,有預(yù)見性地對(duì)車速進(jìn)行規(guī)劃,避免無(wú)效的加速或者制動(dòng),從而提升整車的能效[11].已有研究表明,決策層面的車速優(yōu)化是CAEV 能效優(yōu)化的關(guān)鍵環(huán)節(jié),也是目前的研究熱點(diǎn).

2.1 車速優(yōu)化問題概述

如圖5 所示,車速優(yōu)化的基本思路是以車輛即將通過的某一路段 [S0,Sf] 為優(yōu)化范圍,以驅(qū)動(dòng)輪的輪胎和路面之間的牽引力Ft(t) 為控制變量,以車輛在固定時(shí)間 [t0,tf] 內(nèi)完成行駛?cè)蝿?wù)所消耗的能量為性能指標(biāo),構(gòu)建如下最優(yōu)控制(Optimal control,OPC)問題[13,15,26-27]:

圖5 車速優(yōu)化問題示意圖Fig.5 Schematic diagram of vehicle speed optimization problem

式中,V(t) 為車速;H[V(tf),tf] 為終點(diǎn)性能指標(biāo)函數(shù);G[V(t),Ft(t),t]=V(t)Ft(t) 為積分性能指標(biāo)函數(shù);C[V(t),Ft(t),t]≤0 為狀態(tài)變量V(t) 和控制變量Ft(t) 的約束條件;E[V(tf),tf]=0 為末端狀態(tài)約束;V˙(t)=f[V(t),Ft(t),t]為車輛的縱向動(dòng)力學(xué)方程,

式中,M為車輛總質(zhì)量;Fr為車輛滾動(dòng)阻力;Fg為車輛爬坡阻力;Fw為空氣阻力;g為重力系數(shù);fr為滾動(dòng)阻力系數(shù);θ為道路坡度;ρ為空氣密度;Af為車輛有效迎風(fēng)面面積;CD為車輛的空氣阻力系數(shù);Vw(t) 為車輛運(yùn)動(dòng)方向上的實(shí)時(shí)風(fēng)速.當(dāng)進(jìn)一步考慮路面坡度隨車輛水平行駛距離S變化時(shí),θ(S)為隨水平距離變化的路面坡度;=V(t)為水平行駛距離與車速的關(guān)系,且S(t0)=S0,S(tf)=Sf.

從上述分析可知,車速優(yōu)化由車輛的縱向控制實(shí)現(xiàn).Eco-driving 泛指通過優(yōu)化車輛的縱向控制,實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排的各類措施[26,28-29].文獻(xiàn)[26] 針對(duì)Eco-driving 最優(yōu)控制問題,提出了其連續(xù)時(shí)間模型及離散化方法,避免了非凸項(xiàng)的引入,并給出了該問題的順序二次規(guī)劃(Sequential quadratic programming,SQP)求解方法,實(shí)現(xiàn)了7.44%的能耗優(yōu)化.文獻(xiàn)[28]系統(tǒng)地分析了不同動(dòng)力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)下,Eco-driving 作為最優(yōu)控制問題的一般公式,具體包括OPC 問題的目標(biāo)函數(shù)、控制變量及約束條件、狀態(tài)方程、終端狀態(tài)約束,以及車輛運(yùn)行過程中來自交通信號(hào)或自身運(yùn)行狀態(tài)的各種內(nèi)部約束.文獻(xiàn)[29]從影響因素、控制策略、實(shí)施效果等方面對(duì)Eco-driving 的研究現(xiàn)狀及進(jìn)展進(jìn)行了分析.Ecodriving 適用于各類駕駛場(chǎng)景,包括信號(hào)交叉口[30-31],巡航[32-33]等.

根據(jù)所適用場(chǎng)景和所采用的數(shù)學(xué)方法,已有的車速優(yōu)化決策方法可分為兩類,如圖6 所示.

2.2 應(yīng)用于不同場(chǎng)景的車速優(yōu)化決策方法

根據(jù)所提出的CAEV 車速優(yōu)化決策方法的適用場(chǎng)景,已有方法可分為自適應(yīng)巡航(Adaptive cruise control,ACC)[27,34-37]、特殊路況[38-41]、信號(hào)交叉口[42-46]、無(wú)信號(hào)交叉口[47-51]、制動(dòng)減速過程[52-58]五大類.

自適應(yīng)巡航場(chǎng)景中,車輛通過高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)(Advanced driving assistance systems,ADAS)以及V2X 設(shè)備獲取關(guān)于前后車輛距離、道路地形、限速等信息,通過對(duì)車速的優(yōu)化控制,實(shí)現(xiàn)對(duì)前車距離以及能耗的優(yōu)化,其優(yōu)化目標(biāo)除能耗外,通常還包括前車距離、舒適性等[27,34-35].例如,文獻(xiàn)[27]基于交通信息物理系統(tǒng)獲取的動(dòng)態(tài)道路坡度和交通限速信息,構(gòu)建了基于道路限速分段的電動(dòng)汽車(Electric vehicle,EV)能量?jī)?yōu)化問題,在距離域上實(shí)現(xiàn)全程優(yōu)化問題分段滾動(dòng)優(yōu)化,并設(shè)計(jì)了迭代動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法(Iterative dynamic programming,IDP),實(shí)現(xiàn)能量最優(yōu)巡航車速的快速求解.相比恒定速度(Constant speed,CS) 策略能效提升23.29%,相比常規(guī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法能效提升2.72%.

特殊路況通常包括彎曲道路[38-39]、上下坡道路[40]、特殊幾何特征道路[41]等,此類研究結(jié)合道路的曲率、坡度等特征,通過針對(duì)性地構(gòu)建車速OPC 問題,從而實(shí)現(xiàn)車輛在特殊路況下的能耗優(yōu)化.例如,文獻(xiàn)[38]基于從高精度數(shù)字地圖中提取的車輛前方道路曲率信息,構(gòu)建了考慮道路水平曲率的車速OPC 系統(tǒng),并采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法實(shí)現(xiàn)了車速的優(yōu)化,相比傳統(tǒng)比例-積分(Proportional integral,PI)控制器,在加速和減速模式下的能耗分別降低5.46%和17.64%;文獻(xiàn)[40] 針對(duì)丘陵地帶常見的上下坡道路,通過數(shù)字地圖獲得的前方道路坡度信息,構(gòu)建了上下坡道路上的車速優(yōu)化模型,并采用模型預(yù)測(cè)控制算法實(shí)現(xiàn)了問題的求解,相比固定速度模式,不同工況下節(jié)能4.73%～ 7.04%;相比自動(dòng)速度模式,不同工況下節(jié)能4.03%～ 5.70%.文獻(xiàn)[41]結(jié)合坡度、曲率等道路幾何特征和平均交通速度信息,以車輛能耗和轉(zhuǎn)彎安全性為控制目標(biāo),提出了車速預(yù)瞄優(yōu)化控制方法,并針對(duì)所設(shè)計(jì)的特殊幾何特征道路進(jìn)行了仿真.結(jié)果表明,所提方法可同時(shí)提升能效和車輛安全性,但未定量給出具體數(shù)據(jù).

信號(hào)交叉口是城市道路中常見的交通場(chǎng)景.在信號(hào)交叉口,車輛行駛可能被交通信號(hào)中斷,當(dāng)同一路口車輛較多時(shí),則將在車流中產(chǎn)生沖擊波,導(dǎo)致車輛交通運(yùn)行于加速/減速操作,從而增加能耗.因此,結(jié)合交通信號(hào)的相位時(shí)間(Signal phase and timing,SPaT)信息、V2V 信息,通過對(duì)車輛隊(duì)列運(yùn)行、SPaT 的預(yù)測(cè),構(gòu)建車速的能耗優(yōu)化模型,可一定程度上優(yōu)化車輛能耗[42-46].文獻(xiàn)[42]首先提出了一種改進(jìn)的排隊(duì)車輛隊(duì)列消散預(yù)測(cè)方法(Improved queue discharge prediction,IQDP),然后構(gòu)建了分層控制策略,其中上層采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃獲取節(jié)能車速曲線的總體趨勢(shì),下層模型預(yù)測(cè)控制器用于確保安全車距,實(shí)現(xiàn)了CAEV 在信號(hào)交叉口的能耗優(yōu)化.相比CS 策略,該方法在兩種運(yùn)行場(chǎng)景下分別節(jié)能12.48%和8.51%.文獻(xiàn)[43]在構(gòu)建車速OPC模型時(shí),同時(shí)考慮了多個(gè)下游信號(hào)交叉口的SPaT信息和隊(duì)列信息,構(gòu)建了車輛能耗優(yōu)化的Eco-MSQ (Eco-driving algorithm for multiple intersections with the consideration of vehicle queues)算法,并在INTEGRATION 軟件中,對(duì)一條有四個(gè)信號(hào)交叉口的主干道和一個(gè)由16 個(gè)信號(hào)交叉口組成的路網(wǎng)進(jìn)行了仿真測(cè)試,最高可實(shí)現(xiàn)節(jié)能13.8%.

在無(wú)信號(hào)交叉口,由于沒有交通信號(hào)的中斷,車速優(yōu)化決策的關(guān)鍵是對(duì)多臺(tái)車輛的行駛軌跡進(jìn)行協(xié)同優(yōu)化控制,以提升通行效率和車輛能效[47].針對(duì)無(wú)信號(hào)交叉口CAEV 的速度規(guī)劃問題,文獻(xiàn)[48]以最小化車輛能量消耗和通行時(shí)間為目標(biāo),通過優(yōu)化車輛的交叉順序和速度曲線,提出了分層集中式協(xié)調(diào)方法.仿真結(jié)果表明,相較對(duì)比方法,所提方法在同等通行時(shí)間下,實(shí)現(xiàn)了節(jié)能21.8%.文獻(xiàn)[49]針對(duì)無(wú)信號(hào)交叉口通行效率問題,構(gòu)建了包含瞬時(shí)效率、行車延誤等四個(gè)指標(biāo)的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù),提出了基于Q 學(xué)習(xí)模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)車隊(duì)軌跡離散控制方法.仿真結(jié)果表明,所提方法可針對(duì)不同工況靈活地分配組隊(duì)指令,將交叉口的通行能力提升36.1%.文獻(xiàn)[50]提出了用于自主交叉口管理的車輛隊(duì)列雙層優(yōu)化算法,上層交通調(diào)度模型根據(jù)交通實(shí)況,優(yōu)化車輛通行順序和時(shí)隙;下層軌跡規(guī)劃模型根據(jù)給定調(diào)度信息和耦合約束,生成節(jié)能行駛軌跡.仿真結(jié)果表明,所提方法具有高運(yùn)行效率以及良好的工況適應(yīng)性.文獻(xiàn)[51]將連續(xù)的交通流離散化為一系列小規(guī)模車輛組,提出了基于協(xié)同分組的無(wú)信號(hào)交叉口控制方法,將車輛運(yùn)動(dòng)分解為分支調(diào)整和路口協(xié)調(diào)兩個(gè)過程.同時(shí),提出了具有分叉的協(xié)作自適應(yīng)巡航控制模型,用于車輛跟蹤控制.仿真結(jié)果表明,所提方法可使車輛運(yùn)行更平穩(wěn),同時(shí)節(jié)能高達(dá)29%.

制動(dòng)減速過程中的速度規(guī)劃是電動(dòng)汽車能耗優(yōu)化的關(guān)鍵環(huán)節(jié).傳統(tǒng)的電動(dòng)汽車制動(dòng)控制研究通常聚焦于制動(dòng)轉(zhuǎn)矩分配和部件控制[52-53].智能網(wǎng)聯(lián)背景下,電動(dòng)汽車可通過共享制動(dòng)意圖、前車運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測(cè)等方式,進(jìn)一步通過制動(dòng)速度規(guī)劃提升能量回饋比例[54].文獻(xiàn)[54]通過共享車輛制動(dòng)意圖,構(gòu)建了用于網(wǎng)聯(lián)電動(dòng)汽車軌跡規(guī)劃和跟蹤的雙層能量?jī)?yōu)化制動(dòng)控制方案.其中,上層采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法,求解具有接近制動(dòng)意圖的能量最優(yōu)制動(dòng)問題,以獲取能量最優(yōu)制動(dòng)軌跡;下層將非線性時(shí)變車輛縱向動(dòng)力學(xué)轉(zhuǎn)化為線性時(shí)變系統(tǒng),然后設(shè)計(jì)了模型預(yù)測(cè)控制器并采用二次規(guī)劃算法求解,在保證制動(dòng)舒適性和安全性的同時(shí)實(shí)現(xiàn)了能量最優(yōu)制動(dòng)軌跡的跟蹤控制.相比CDBS (Constant deceleration braking strategy)策略,兩種工況下,該方法可分別提升制動(dòng)能量回饋11.42%和3.19%.針對(duì)轉(zhuǎn)彎或停車時(shí)的減速需求,文獻(xiàn)[55]通過對(duì)真實(shí)車輛測(cè)試數(shù)據(jù)的回歸分析,以最大化減速過程中的能量回饋為目標(biāo),提出了參數(shù)化多項(xiàng)式減速模型,并根據(jù)實(shí)時(shí)剩余時(shí)間、距離以及目標(biāo)速度確定多項(xiàng)式參數(shù),獲得了平滑的最優(yōu)減速曲線.仿真結(jié)果表明,該方法可提升能量回饋16%以上.

2.3 采用不同數(shù)學(xué)方法的車速優(yōu)化決策方法

在數(shù)學(xué)方法層面,應(yīng)用于CAEV 車速優(yōu)化求解的方法主要有變分法/極小值原理[59-60]、二次規(guī)劃[26,55-56]、動(dòng)態(tài)規(guī)劃[27-28,36,38,42,45,54,61]、MPC[34,37,40,58,62-63]、自適應(yīng)神經(jīng)模糊控制[35,64-67]以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)[68-72]等.

作為求解最優(yōu)化問題最經(jīng)典的方法之一,變分法和Pontryagin 極小值原理在車速優(yōu)化領(lǐng)域已得到了研究[59-60].但是變分法只能應(yīng)用于控制變量連續(xù)且不受限制,而且狀態(tài)變量連續(xù)可微的場(chǎng)景;Pontryagin 極小值原理僅提供了最優(yōu)性的必要條件,限制了它們?cè)趯?shí)際車速優(yōu)化場(chǎng)景中的應(yīng)用[26].二次規(guī)劃求解車速優(yōu)化問題存在的主要不足是限定了目標(biāo)函數(shù)是二次型函數(shù)且約束條件是變量的線性不等式[26,55-56].

動(dòng)態(tài)規(guī)劃的基本思想是基于Richard Bellman提出的“最優(yōu)性原理”.首先將系統(tǒng)的運(yùn)行過程劃分為若干個(gè)相繼的階段,各階段都是一個(gè)最優(yōu)化子問題,進(jìn)而逐段進(jìn)行決策.多級(jí)決策過程的最優(yōu)策略具有如下性質(zhì): 無(wú)論初始狀態(tài)和初始決策如何,其余的決策對(duì)于由初始決策所形成的狀態(tài)來說,必定也是一個(gè)最優(yōu)策略[73-74].采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃求解車速優(yōu)化問題時(shí),通常采用前向歐拉法對(duì)式(1)進(jìn)行離散化處理,得到離散時(shí)間OPC 問題,即

定義值函數(shù)

車速優(yōu)化離散時(shí)間OPC 問題的最優(yōu)策略滿足Bellman 方程,即

根據(jù)式(5),首先可得J[V(N),N];然后令k=N -1,代入式(6),求解關(guān)于Ft(N -1) 的函數(shù)極值問題,可得Ft(N -1) 及J[V(N -1),N -1];繼續(xù)求解,直至k=0,便可得到完整的OPC 序列Ft(k)和狀態(tài)序列V(k),k=0,···,N -1.上述過程可描述為圖7 所示,圖7 中實(shí)線為狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程,虛線為求解過程.

動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法可求解不連續(xù)及有約束OPC 問題,適用性廣泛.文獻(xiàn)[36]圍繞混合動(dòng)力汽車的跟車控制與能量管理,提出了基于安全距離的滾動(dòng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法,同時(shí)考慮單位步長(zhǎng)內(nèi)電池SOC 的變化約束,進(jìn)一步縮小對(duì)SOC 狀態(tài)搜索空間,解決了存儲(chǔ)空間有限和在線計(jì)算量大的問題,更有利于車輛的安全控制和實(shí)時(shí)的能量?jī)?yōu)化管理.與Advisor中的能量管理策略相比,實(shí)現(xiàn)了節(jié)能12%.文獻(xiàn)[61]基于車輛動(dòng)力學(xué)方程,建立了離散形式的速度規(guī)劃模型,并基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法,詳細(xì)分析了計(jì)算復(fù)雜度.進(jìn)一步,針對(duì)動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法計(jì)算效率低的問題,提出基于迭代動(dòng)態(tài)規(guī)劃的新算法來減小搜索域的大小.在減少計(jì)算規(guī)模、提高速度規(guī)劃效率的同時(shí),實(shí)現(xiàn)了車輛實(shí)時(shí)速度的優(yōu)化.

動(dòng)態(tài)規(guī)劃求解車速優(yōu)化決策問題的主要不足在于無(wú)法對(duì)連續(xù)空間進(jìn)行精確表示和求解,并且當(dāng)離散化過程非常精細(xì)時(shí),將帶來巨大的計(jì)算和存儲(chǔ)代價(jià),即“維數(shù)災(zāi)難”[73-74].針對(duì)該問題,Werbos 提出了自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃(Adaptive dynamic programming,ADP)算法,通過利用值函數(shù)的近似(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多項(xiàng)式、模糊模型等),避免了值函數(shù)的大量存儲(chǔ)需求,實(shí)現(xiàn)了最優(yōu)控制問題的正向求解[75].目前,ADP 是最優(yōu)控制領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一,其值迭代和策略迭代的收斂性均已得到證明[76-77],并且已經(jīng)在車輛控制領(lǐng)域得到了應(yīng)用[78-82].典型地,針對(duì)跟車過程中的能耗優(yōu)化和舒適性問題,文獻(xiàn)[81]構(gòu)建了非線性混合整數(shù)優(yōu)化模型,并采用ADP 實(shí)現(xiàn)了在線換檔和車速優(yōu)化控制.仿真結(jié)果表明,與線性二次控制器相比,所提方法在兩種情況下能耗分別降低1.59% 和2.32%.

模型預(yù)測(cè)控制的基本思想是利用已有模型、系統(tǒng)當(dāng)前狀態(tài)和未來的控制量去預(yù)測(cè)系統(tǒng)未來輸出,通過滾動(dòng)求解帶約束優(yōu)化問題來實(shí)現(xiàn)控制目的.模型預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)一般包括預(yù)測(cè)模型、滾動(dòng)優(yōu)化和反饋矯正三個(gè)環(huán)節(jié)[74,83].具體地,模型預(yù)測(cè)控制求解車速優(yōu)化問題如圖8 所示.

圖8 模型預(yù)測(cè)控制求解車速優(yōu)化問題示意圖Fig.8 Schematic diagram of MPC for solving vehicle speed optimization problem

文獻(xiàn)[37]利用V2V 通信,采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)前車運(yùn)動(dòng),結(jié)合車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型和電機(jī)模型的非線性特征,構(gòu)建了車輛的能耗優(yōu)化顯式模型預(yù)測(cè)系統(tǒng),并在8 個(gè)典型的循環(huán)工況下進(jìn)行了仿真驗(yàn)證.針對(duì)CAEV 的安全和節(jié)能駕駛,文獻(xiàn)[62]將最小車距和最大限速定義為約束條件,定義了一個(gè)最小化車輛能耗的MPC 問題,并建立了可行的終端狀態(tài)范圍以確保解析解存在.

模型預(yù)測(cè)控制求解車速優(yōu)化問題的主要不足在于其求解精度取決于預(yù)測(cè)模型精度,并且過于復(fù)雜的模型會(huì)降低運(yùn)算速度[74,84].針對(duì)該問題,提出了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的迭代學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)控制(Iterative learning MPC,ILMPC),其采用離線數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)建模,其中迭代學(xué)習(xí)控制根據(jù)歷史數(shù)據(jù)更新全區(qū)間控制率,MPC 通過預(yù)測(cè)未來系統(tǒng)狀態(tài)和輸出進(jìn)行滾動(dòng)時(shí)域優(yōu)化并獲得當(dāng)前時(shí)刻控制信號(hào).數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的ILMPC 既具有迭代學(xué)習(xí)控制的學(xué)習(xí)能力,同時(shí)提高了閉環(huán)時(shí)域跟蹤性能[85-86].得益于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)ILMPC 的上述優(yōu)點(diǎn),該方法已在車輛控制領(lǐng)域得到初步應(yīng)用[86].此外,平行控制以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng),采用人工系統(tǒng)為建模工具,利用計(jì)算實(shí)驗(yàn)對(duì)系統(tǒng)行為進(jìn)行分析和評(píng)估,構(gòu)造實(shí)際系統(tǒng)與人工系統(tǒng)的并行互動(dòng),實(shí)現(xiàn)了虛實(shí)系統(tǒng)互動(dòng)[74,87].文獻(xiàn)[87]介紹了基于CPSS(Cyberphysical-social systems)和ACP (Artificial societies,computational experiments,parallel execution)的智能機(jī)器系統(tǒng),然后在網(wǎng)絡(luò)-物理-社會(huì)空間中,基于云CPSS 框架提出了平行駕駛概念,為復(fù)雜環(huán)境中的車輛控制提供了新思路.

自適應(yīng)神經(jīng)模糊控制是一種將模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機(jī)結(jié)合的新型模糊推理系統(tǒng),最早由Jang提出[88].通過將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊推理有機(jī)結(jié)合,既發(fā)揮了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力,同時(shí)還具備了模糊邏輯的邏輯推理能力.

文獻(xiàn)[35]提出了基于自適應(yīng)神經(jīng)模糊控制的車輛自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng),包括前車狀態(tài)估計(jì)和后車控制器兩大部分.首先,系統(tǒng)通過雷達(dá)傳感器獲取前車的位置、速度、加速度等信息,并通過V2V通信將前車的控制力傳遞給后車;然后,利用Takagi-Sugeno 模糊模型對(duì)前車模型進(jìn)行估計(jì),得到前車的預(yù)測(cè)狀態(tài)序列,后車基于該數(shù)據(jù)進(jìn)行行車距離和經(jīng)濟(jì)性的自適應(yīng)神經(jīng)模糊控制,在保證駕駛舒適性和安全性的同時(shí),與線性二次型調(diào)節(jié)器(Linear quadratic regulator,LQR) 和約束LQR (Constrained LQR,CLQR)相比,分別可節(jié)能7.21%和7.29%.

自適應(yīng)神經(jīng)模糊控制的主要不足在于車輛運(yùn)行場(chǎng)景多變,需要大量的數(shù)據(jù)樣本對(duì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行離線訓(xùn)練.當(dāng)樣本數(shù)量不足時(shí),將影響控制器性能.

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種基于馬爾科夫決策過程的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,其原理是智能體在完成某項(xiàng)任務(wù)時(shí),通過動(dòng)作與環(huán)境進(jìn)行交互,產(chǎn)生新的狀態(tài),同時(shí)從環(huán)境得到回報(bào).如此循環(huán),在環(huán)境給予的獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰的刺激下,強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在不斷探索環(huán)境的過程中,利用產(chǎn)生的數(shù)據(jù)迭代優(yōu)化其行為策略,進(jìn)而產(chǎn)生能獲得最大利益的習(xí)慣性行為[89-90].

強(qiáng)化學(xué)習(xí)的工作原理如圖9 所示.智能體為完成某項(xiàng)控制任務(wù),根據(jù)環(huán)境的當(dāng)前狀態(tài)st和當(dāng)前獎(jiǎng)勵(lì)rt輸出當(dāng)前動(dòng)作at與環(huán)境進(jìn)行交互.當(dāng)動(dòng)作作用于環(huán)境后,環(huán)境產(chǎn)生新的狀態(tài)st+1和獎(jiǎng)勵(lì)rt+1.在智能體和環(huán)境不斷的循環(huán)交互過程中,強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法利用交互過程中的數(shù)據(jù)來調(diào)整策略π,以確保系統(tǒng)獲得的累計(jì)回報(bào)最大化.策略π是指智能體根據(jù)環(huán)境狀態(tài)st到輸出動(dòng)作at的映射過程.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)就是得到一個(gè)策略函數(shù),在每個(gè)時(shí)刻根據(jù)觀測(cè)到的狀態(tài)做出決策[90].

圖9 強(qiáng)化學(xué)習(xí)原理Fig.9 Principle of reinforcement learning

強(qiáng)化學(xué)習(xí)與人類的學(xué)習(xí)過程類似,可根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制實(shí)現(xiàn)不確定場(chǎng)景下的自主行為優(yōu)化決策.文獻(xiàn)[69]針對(duì)跟車控制,以領(lǐng)航車速度、領(lǐng)航車加速度、兩車間距、跟隨車速度為狀態(tài)變量,以跟隨車加速度為動(dòng)作變量,構(gòu)建了基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能跟車控制系統(tǒng),領(lǐng)航車與跟隨車的經(jīng)濟(jì)性相比動(dòng)態(tài)規(guī)劃的方法分別改善了12.08%和13.05%.文獻(xiàn)[70]基于云控系統(tǒng)的資源平臺(tái)獲取目標(biāo)路段的經(jīng)緯度、海拔、氣象等信息,提出了基于高精度地圖驅(qū)動(dòng)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)型混合動(dòng)力汽車集成控制方法,利用深度確定性策略梯度(Deep deterministic policy gradient,DDPG)算法控制整車層的加速度與轉(zhuǎn)向角,利用深度值Q 網(wǎng)絡(luò)(Deep Q-network,DQN)算法控制動(dòng)力系統(tǒng)層的CVT (Continuously variable transmission)傳動(dòng)比與功率,實(shí)現(xiàn)了14 個(gè)狀態(tài)變量和4個(gè)控制變量條件下的高效運(yùn)行及經(jīng)濟(jì)性提升.

在車速優(yōu)化決策領(lǐng)域,強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法的主要不足在于實(shí)際道路、交通場(chǎng)景復(fù)雜,并且獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)置需考慮能耗、安全性、交通法規(guī)、舒適性、人類駕駛習(xí)慣等多重因素,價(jià)值網(wǎng)絡(luò)和策略網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程需要多場(chǎng)景下的海量樣本支撐.

表1 對(duì)不同車速優(yōu)化決策方法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了總結(jié).

表1 車速優(yōu)化決策方法優(yōu)缺點(diǎn)總結(jié)Table 1 Summary of advantages and disadvantages of vehicle speed optimal decision-making methods

3 驅(qū)動(dòng)/制動(dòng)轉(zhuǎn)矩優(yōu)化控制

3.1 驅(qū)動(dòng)/制動(dòng)轉(zhuǎn)矩優(yōu)化控制問題概述

車速優(yōu)化決策環(huán)節(jié)解決了車輪牽引力Ft(t) 至車速V(t) 環(huán)節(jié)的能量?jī)?yōu)化.電機(jī)驅(qū)動(dòng)/制動(dòng)轉(zhuǎn)矩優(yōu)化控制環(huán)節(jié)所解決的核心問題是從電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速 (Tm,Rm) 至車輪牽引力Ft(t) 過程中的能耗優(yōu)化.由于電機(jī)制動(dòng)是驅(qū)動(dòng)的逆過程,因此以驅(qū)動(dòng)過程為例進(jìn)行分析.

針對(duì)目前廣泛使用的單擋傳動(dòng)前輪驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車,驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩控制環(huán)節(jié)的能量轉(zhuǎn)換過程如圖10 所示.電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速 (Tm,Rm) 經(jīng)由傳動(dòng)裝置(變速箱)和末端傳動(dòng)齒輪(差速器)構(gòu)成的傳動(dòng)機(jī)構(gòu)后,車輪獲得的轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速為 (Tt,Rt),其中,Tt=Tmigi0ηgη0,Rt=Rm/(igi0);受與路面附著力的影響,Tt轉(zhuǎn)換成牽引力Ft的過程將受最大牽引力限制,車輪可獲得的最大牽引力為Ftmax=Pμ(s),P為驅(qū)動(dòng)輪鉛垂方向載荷,μ(s) 為路面附著系數(shù),它是滑移率s的函數(shù)[91].Tt大于Ftmax時(shí),將導(dǎo)致驅(qū)動(dòng)輪打滑,進(jìn)而影響車輛能耗.車輪獲得的實(shí)際牽引力為此時(shí)車速為

圖10 電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩至車輪牽引力環(huán)節(jié)的能量轉(zhuǎn)換過程示意圖Fig.10 Schematic diagram of the energy conversion process from motor output torque to the wheel traction

可見,通過實(shí)時(shí)識(shí)別路面條件以及整車質(zhì)量估計(jì),確定當(dāng)前最優(yōu)滑移率s,進(jìn)一步根據(jù)路面附著系數(shù)μ(s) 和車輛驅(qū)動(dòng)輪鉛垂方向的載荷P獲取車輛的實(shí)時(shí)最大牽引力Ftmax,通過優(yōu)化電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩Tm避免車輪打滑,是實(shí)現(xiàn)電動(dòng)汽車能耗優(yōu)化的可行途徑.

3.2 驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩優(yōu)化控制方法

通過優(yōu)化驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩實(shí)現(xiàn)電動(dòng)汽車的節(jié)能行駛已經(jīng)得到了研究人員的廣泛關(guān)注.針對(duì)驅(qū)動(dòng)輪的縱向控制,文獻(xiàn)[92]提出了基于路面附著系數(shù)估計(jì)器和附著系數(shù)梯度控制器的驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng),該方法同時(shí)采用了模糊控制器和滑模控制器兩種附著系數(shù)梯度控制器,并通過仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提方法對(duì)道路特性的良好適應(yīng)性.為實(shí)現(xiàn)將車輪滑移率保持在最優(yōu)點(diǎn)附近,以最大化利用路面附著率,文獻(xiàn)[93]構(gòu)建了閉環(huán)降階觀測(cè)器,根據(jù)車輪輪速和車輪驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩來估計(jì)路面附著力,實(shí)現(xiàn)了不確定輪胎-路面條件下,無(wú)需滑移率信息的最佳工作點(diǎn)在線搜索方法.文獻(xiàn)[94]以車速和前后輪速度為控制變量,構(gòu)造了由車輛行駛特性、車輪旋轉(zhuǎn)特性、路面附著特性在內(nèi)的車輛行駛動(dòng)力學(xué)線性模型,并設(shè)計(jì)了采用模型預(yù)測(cè)控制器的純電動(dòng)汽車轉(zhuǎn)矩需求控制方法.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法在城市工況和高速公路下能效分別提升了1.81 % 和1.67 %.文獻(xiàn)[95]根據(jù)車載聲學(xué)道路類型估計(jì)單元(Acoustic road-type estimation,ARTE)獲取道路類型參數(shù),通過查詢摩擦系數(shù)-滑移率表格確定電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩,降低了車輛打滑,提高了能效.

3.3 制動(dòng)轉(zhuǎn)矩優(yōu)化控制方法

相比驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩的優(yōu)化控制,制動(dòng)環(huán)節(jié)既需要考慮滑移率及路面附著系數(shù)的限制,同時(shí)還要考慮儲(chǔ)能裝置功率狀態(tài)(State of power,SOP)、前后軸上的制動(dòng)力分布、制動(dòng)穩(wěn)定性、制動(dòng)性能等約束條件[96].

在全電制動(dòng)方面,以提高效率和安全性為目標(biāo),文獻(xiàn)[96]提出了一種全電再生制動(dòng)方案.該方案通過知識(shí)庫(kù)在線捕獲滑移率的穩(wěn)定區(qū)-非穩(wěn)定區(qū)過渡點(diǎn),以確定未知輪胎-路面條件下的最大附著力,并綜合駕駛員制動(dòng)需求設(shè)計(jì)了制動(dòng)轉(zhuǎn)矩參考值,實(shí)現(xiàn)了制動(dòng)能量深度回收.針對(duì)沒有傳統(tǒng)防抱死(Antiskid brake system,ABS)系統(tǒng)的電動(dòng)汽車,文獻(xiàn)[97]設(shè)計(jì)了車輛動(dòng)力學(xué)模型、滑移率模型以及車速觀測(cè)器,通過迭代學(xué)習(xí)進(jìn)行電機(jī)制動(dòng)轉(zhuǎn)矩優(yōu)化,由電機(jī)制動(dòng)實(shí)現(xiàn)ABS,將輪胎滑移率控制在峰值路面附著系數(shù).圍繞制動(dòng)狀態(tài)下的最優(yōu)滑移率估計(jì),文獻(xiàn)[98]提出了由縱向制動(dòng)力滑模觀測(cè)器和滑移率辨識(shí)器構(gòu)成的多道路工況下的最優(yōu)滑移率估計(jì)方法,構(gòu)建了用以描述滑移率與路面附著系數(shù)之間關(guān)系的路面滑移圖,設(shè)計(jì)了基于模型預(yù)測(cè)控制的制動(dòng)轉(zhuǎn)矩控制器以跟蹤最優(yōu)滑移率,實(shí)現(xiàn)了高達(dá)81.26%的能量回饋率.

在機(jī)電復(fù)合制動(dòng)方面,針對(duì)由摩擦制動(dòng)器和電機(jī)制動(dòng)構(gòu)成的復(fù)合制動(dòng)系統(tǒng),文獻(xiàn)[99]提出了具有冗余制動(dòng)執(zhí)行器的電動(dòng)汽車預(yù)測(cè)制動(dòng)控制算法,能夠同時(shí)優(yōu)化能量回饋率和抑制車輪打滑,同時(shí)考慮了車輛的動(dòng)力學(xué)約束和電機(jī)約束.在ROMO 原型車上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法可將轉(zhuǎn)矩控制誤差降低60 %,同時(shí),在干燥的瀝青路面上和低附著系數(shù)路面,所提方法平均可增加減速度5%～ 10%.針對(duì)由液壓制動(dòng)和電機(jī)制動(dòng)構(gòu)成的復(fù)合制動(dòng)系統(tǒng),文獻(xiàn)[100]設(shè)計(jì)了ABS 滑模控制器,通過連續(xù)調(diào)節(jié)液壓制動(dòng)轉(zhuǎn)矩,將滑移率保持在最佳范圍,同時(shí)基于滑移率、SOC 和電機(jī)速度,應(yīng)用模糊邏輯控制策略動(dòng)態(tài)調(diào)整再生制動(dòng)轉(zhuǎn)矩,實(shí)現(xiàn)了再生制動(dòng)與ABS的協(xié)同控制.針對(duì)由氣動(dòng)制動(dòng)和電機(jī)制動(dòng)構(gòu)成的復(fù)合制動(dòng)系統(tǒng),文獻(xiàn)[101]提出了基于滑移率調(diào)整的積分滑模控制器(Integral sliding mode control,ISMC).硬件在環(huán)實(shí)驗(yàn)表明,所提方法將滑移率跟蹤均方根誤差降低了12.13%～ 72%.針對(duì)液壓/電機(jī)復(fù)合制動(dòng)系統(tǒng),以提高車輛在跟車過程中的安全性和能效為目標(biāo),文獻(xiàn)[102]構(gòu)建了由動(dòng)力電池、電機(jī)、單檔變速器和液壓制動(dòng)系統(tǒng)構(gòu)成的智能電動(dòng)汽車耦合非線性動(dòng)力學(xué)模型,設(shè)計(jì)了自適應(yīng)模糊滑?？刂破?以獲取車輛的縱向加速度.同時(shí),該方法設(shè)計(jì)了牽引力控制和制動(dòng)控制系統(tǒng),與固定比例制動(dòng)能量回饋策略相比,能量回饋率提升了23.33%.

通過制動(dòng)轉(zhuǎn)矩優(yōu)化控制以實(shí)現(xiàn)能耗優(yōu)化一直是電動(dòng)汽車領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),相關(guān)研究還包括再生制動(dòng)的快速響應(yīng)特性[101]、緊急制動(dòng)情況下的能量回饋優(yōu)化[103]、低速下的能量回饋優(yōu)化[104]等.

車輛驅(qū)動(dòng)/制動(dòng)轉(zhuǎn)矩優(yōu)化控制的難點(diǎn)在于: 1)輪胎-路面動(dòng)力學(xué)具有高度非線性和不確定性;2)難以精準(zhǔn)獲得車速、整車質(zhì)量、滑移率和路面附著系數(shù)等參數(shù);3)制動(dòng)轉(zhuǎn)矩優(yōu)化控制受限于電機(jī)的扭矩限制、動(dòng)力電池SOP、制動(dòng)穩(wěn)定性、制動(dòng)性能等復(fù)雜約束條件.

相比于傳統(tǒng)的電動(dòng)汽車,CAEV 配置有GNSS +INS 組合導(dǎo)航,以及車身姿態(tài)傳感器等復(fù)雜感知設(shè)備,可通過精確估計(jì)車速、整車質(zhì)量、滑移率和路面附著系數(shù)等參數(shù)[105],實(shí)現(xiàn)復(fù)雜約束條件下的制動(dòng)約束條件分析,進(jìn)而通過優(yōu)化電機(jī)驅(qū)動(dòng)/制動(dòng)轉(zhuǎn)矩,實(shí)現(xiàn)“電機(jī)轉(zhuǎn)矩-牽引力”環(huán)節(jié)的能耗優(yōu)化.

3.4 多擋傳動(dòng)/CVT 及四輪驅(qū)動(dòng)CAEV 的轉(zhuǎn)矩優(yōu)化

如圖10 所示,盡管在整個(gè)工作區(qū)間內(nèi),電機(jī)具有較高的工作效率,采用單擋傳動(dòng)裝置即可確保較高的整車效率.但采用多擋傳動(dòng)裝置或者CVT 可實(shí)現(xiàn)電機(jī)轉(zhuǎn)速與車速的解耦,使電機(jī)工作于高效率區(qū)域,進(jìn)而提升車輛運(yùn)行效率.同時(shí)還可改善車輛的動(dòng)力性能和高速NVH (Noise,vibration,and harshness)[106-107].

多擋傳動(dòng)/CVT EV 能耗優(yōu)化的研究主要集中在換擋策略優(yōu)化[106-110].針對(duì)純電動(dòng)汽車,文獻(xiàn)[108]設(shè)計(jì)了新型雙速行星手自一體變速器(Planetary automated manual transmission,PAMT),開發(fā)了由電機(jī)、雙速PAMT、同步器等構(gòu)成的電氣化動(dòng)力總成動(dòng)力學(xué)模型,提出了五階段換擋流程,并設(shè)計(jì)了三次多項(xiàng)式(Third-degree polynomia,TDP)、五次多項(xiàng)式 (Fifth-degree polynomial,FDP) 和七次多項(xiàng)式 (Seventh-degree polynomial,SDP)轉(zhuǎn)矩軌跡.文獻(xiàn)[109]針對(duì)雙電機(jī)和多傳動(dòng)比EV 動(dòng)力總成,提出了結(jié)合全局搜索方法和非支配排序遺傳算法-II (Non-dominated sorting genetic algorithm-II,NSGA-II)的雙環(huán)優(yōu)化算法對(duì)電機(jī)參數(shù)和傳動(dòng)比進(jìn)行了優(yōu)化,并設(shè)計(jì)了轉(zhuǎn)矩分配和換擋策略,將車輛電耗降低了4.82%～ 5.08%.文獻(xiàn)[110]針對(duì)電動(dòng)汽車雙速傳動(dòng)系統(tǒng),依據(jù)車速范圍、車輛加速度和道路坡度,以能耗優(yōu)化為目標(biāo),設(shè)計(jì)了兩種換擋策略,不同運(yùn)行場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)了4.0%～ 7.5%的能耗優(yōu)化.

分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車通過采用多個(gè)輪轂/輪邊驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)代替?zhèn)鹘y(tǒng)電動(dòng)汽車的集中驅(qū)動(dòng)系統(tǒng),具有傳動(dòng)鏈短、結(jié)構(gòu)緊湊、底盤布置方便等優(yōu)點(diǎn).同時(shí),分布式電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)可獨(dú)立實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)矩快速、精確調(diào)節(jié),便于更精準(zhǔn)地估計(jì)路面和車輛狀態(tài),更精準(zhǔn)地進(jìn)行驅(qū)動(dòng)和制動(dòng)力矩的分配,可顯著提升車輛動(dòng)力性能、主動(dòng)安全性能和能效[111].

四輪驅(qū)動(dòng)(Four-wheels drive,4WD)電動(dòng)汽車是典型的分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車,其四個(gè)車輪的輸出轉(zhuǎn)矩均可獨(dú)立控制,可通過優(yōu)化各驅(qū)動(dòng)輪的轉(zhuǎn)矩分配,實(shí)現(xiàn)能耗優(yōu)化[112-116].文獻(xiàn)[113]提出了基于Pontryagin 極小值原理的前后電機(jī)功率分配方法,并通過仿真驗(yàn)證了所提方法在市區(qū)工況和高速公路工況下可分別實(shí)現(xiàn)能耗優(yōu)化1.81%和13.36%.文獻(xiàn)[114]針對(duì)4WD 方程式賽車,設(shè)計(jì)了最優(yōu)扭矩分配的約束多目標(biāo)模型,通過仿真驗(yàn)證了所提方法在效率、轉(zhuǎn)彎速度和穩(wěn)定性方面的有效性,實(shí)現(xiàn)了約5%的能耗優(yōu)化.文獻(xiàn)[115]針對(duì)4WD 電動(dòng)汽車的能耗優(yōu)化轉(zhuǎn)矩分配問題,提出了非線性模型預(yù)測(cè)控制器(Nonlinear model predictive control,NMPC),并通過模糊邏輯控制器對(duì)NMPC 成本函數(shù)的權(quán)重進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整,實(shí)現(xiàn)了穩(wěn)定的轉(zhuǎn)彎性能和更低的能耗.為提升4WD 電動(dòng)汽車制動(dòng)過程中的回饋率并減少輪胎損耗,文獻(xiàn)[116]提出了基于多項(xiàng)式擬合求解的制動(dòng)轉(zhuǎn)矩分配方案,在高速和低速駕駛循環(huán)中,分別提高能效4.3%和1.5%.

4 電流矢量?jī)?yōu)化控制

4.1 電流矢量?jī)?yōu)化控制問題概述

電流矢量?jī)?yōu)化控制環(huán)節(jié)所解決的核心問題是從動(dòng)力電池端輸出直流電能 (Udc,Idc) 至電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩(Tm,Rm),或者上述逆過程中的能耗優(yōu)化.

如圖11 所示,該過程中,直流電能 (Udc,Idc) 經(jīng)逆變器轉(zhuǎn)換為特定的電壓電流矢量 (U˙s,I˙s),驅(qū)動(dòng)電機(jī)運(yùn)行輸出轉(zhuǎn)矩 (Tm,Rm).該過程中的能量損耗主要由逆變器損耗和電機(jī)損耗兩部分構(gòu)成.其中,逆變器損耗主要由絕緣柵雙極晶體管(Insulated gate bipolar transistor,IGBT)開關(guān)損耗Psw、IGBT 導(dǎo)通損耗Pigbt和續(xù)流二極管導(dǎo)通損耗Pd三部分構(gòu)成;電機(jī)損耗主要由銅耗、鐵耗、機(jī)械損耗和雜散損耗四部分構(gòu)成[117].

圖11 直流電能至電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩環(huán)節(jié)的能量轉(zhuǎn)換過程示意圖Fig.11 Schematic diagram of the energy conversion process from direct current electric energy to motor output torque

在逆變器損耗環(huán)節(jié),IGBT 開關(guān)損耗Psw主要由系統(tǒng)開關(guān)頻率、直流母線電壓Udc、流經(jīng)IGBT的電流以及器件的開關(guān)特性決定;IGBT 導(dǎo)通損耗Pigbt和續(xù)流二極管導(dǎo)通損耗Pd主要由器件的集電極-發(fā)射極間飽和壓降Vceo、導(dǎo)通壓降Vdf、調(diào)制度、電流超前角γ等因素決定.對(duì)于逆變器環(huán)節(jié),主要的能耗優(yōu)化潛力在于設(shè)計(jì)環(huán)節(jié),例如選用開關(guān)特性良好、導(dǎo)通特性良好的碳化硅金屬半導(dǎo)體氧化物場(chǎng)效應(yīng)管(SiC metal oxide semiconductor field-effect transistor,SiC-MOSFET)器件等.

在電機(jī)損耗環(huán)節(jié),只有銅耗和鐵耗為可優(yōu)化損耗,可分別描述為

式中,Rs和Rf分別為定子電阻和等效鐵損電阻;id和iq分別為的直軸和交軸分量;ied和ieq分別為id和iq的轉(zhuǎn)矩分量;ifd和ifq分別為id和iq的鐵損支路分量;ψf為氣隙磁通;Lsd和Lsq分別為直軸和交軸電感;ωr為電機(jī)角速度,且ωr=πRm/30.根據(jù)永磁同步電機(jī)的轉(zhuǎn)矩方程,得到

式中,Te為電磁轉(zhuǎn)矩,且Te=Tm+Tml,Tml為機(jī)械損失轉(zhuǎn)矩.將ieq代入式(9)和式(10),分別可得

由式(12)和式(13)可知,當(dāng)電機(jī)運(yùn)行在特定運(yùn)行工況ωr和Te時(shí),Pcu和Pfe均為ied的函數(shù).欲實(shí)現(xiàn)損耗最小控制,需滿足

由式(14)可知,永磁同步電機(jī)損耗最小控制的核心問題是確定最優(yōu)ied,使Pcu+Pfe最小化.由于ied為id的轉(zhuǎn)矩分量,id又為電流矢量的直軸分量,且id=-Issinγ,因此由直流電能 (Udc,Idc) 至電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩 (Tm,Rm) 過程的能耗優(yōu)化問題可簡(jiǎn)化為電流矢量?jī)?yōu)化控制,如圖12 所示.

圖12 永磁同步電機(jī)電流矢量?jī)?yōu)化控制示意圖Fig.12 Schematic diagram of current vector optimization control of PMSM

4.2 電流矢量?jī)?yōu)化控制方法

典型的永磁同步電機(jī)(Permanent magnet synchronous motor,PMSM)電流矢量?jī)?yōu)化控制方法是最大轉(zhuǎn)矩/電流比控制(Maximum torque per ampere,MTPA)[118-128].該控制策略在輸出電磁轉(zhuǎn)矩一定的情況下,通過調(diào)整分配直軸電流id和交軸電流iq的大小,使得定子電流矢量的幅值最小,進(jìn)而使最小,由式(9)可知電機(jī)銅損會(huì)相應(yīng)減小,達(dá)到降低銅耗提高電機(jī)運(yùn)行效率的目的.

文獻(xiàn)[129]對(duì)已有的MTPA 電機(jī)效率優(yōu)化方法進(jìn)行了綜述分析,并將其分為在線方法和離線方法兩大類.在線方法通過采用不同的算法來跟蹤電機(jī)參數(shù)的變化,其核心在于電機(jī)參數(shù)的在線估計(jì)[120-121],以及最優(yōu)化問題的實(shí)時(shí)求解[130-131].離線方法通過在開發(fā)和調(diào)試階段,根據(jù)運(yùn)行特性以及已知參數(shù)進(jìn)行控制策略的優(yōu)化設(shè)計(jì),在運(yùn)行階段直接執(zhí)行預(yù)置策略,具體可分為解析法[132-133]、簡(jiǎn)化MTPA[134-135]、查表法[136-137]等.三類離線MTPA 方法的優(yōu)缺點(diǎn)如表2所示.

表2 三類離線MTPA 方法的優(yōu)缺點(diǎn)Table 2 Advantages and disadvantages of three types of off-line MTPA methods

MTPA 方法的主要不足在于其僅考慮了電機(jī)的銅損,沒有考慮鐵損.目前,同時(shí)優(yōu)化永磁同步電機(jī)銅損、鐵損的研究方法,一般稱之為最大效率(Maximum efficiency,ME)控制.已有的ME 控制方法總體上可分為基于模型的方法[138-141]、基于搜索的方法[142-144]以及混合方法[145]三大類.

基于模型的方法的總體思路是通過構(gòu)建包含銅損和鐵損在內(nèi)的PMSM 效率模型,然后根據(jù)損耗模型采用相應(yīng)的優(yōu)化控制方法,推導(dǎo)出不同運(yùn)行狀態(tài)下的最優(yōu)電流矢量.該方法理論上可實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu),在減小轉(zhuǎn)矩波動(dòng)、改善瞬態(tài)響應(yīng)等方面具有較大優(yōu)勢(shì),但是對(duì)電機(jī)參數(shù)較敏感[138].目前,部分基于模型的ME 控制考慮了逆變器損耗[138-139]、磁鏈飽和與交叉耦合[140]、機(jī)械參數(shù)的不確定性[141]等因素,進(jìn)一步提升了控制效果.例如,綜合考慮鐵損、磁鏈飽和與交叉耦合效應(yīng),文獻(xiàn)[140]建立了PMSM 的全階效率模型,提出了簡(jiǎn)化的鐵損分析方法,通過優(yōu)化電流矢量實(shí)現(xiàn)了銅損和鐵損的同時(shí)優(yōu)化.與id=0方法相比,在60%負(fù)載條件下,該方法將效率由91.6%提升至92.6%;在額定負(fù)載下,該方法將效率由91.5%提升至92.3%.文獻(xiàn)[141]將基于能效損失模型的控制器集成在非線性控制器中,并對(duì)電機(jī)參數(shù)進(jìn)行了在線估計(jì).相比傳統(tǒng)的PI 控制器或非線性控制器,所提方法將電機(jī)的綜合能效提升了3%.

基于搜索的方法的總體思路是在確保電機(jī)輸出轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩不變的前提下,通過在線調(diào)整控制變量,尋找輸入功率最小的運(yùn)行點(diǎn),以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)效率的最優(yōu)化[142-144].該方法不受電機(jī)參數(shù)變化的影響,但收斂速度慢,并且容易引起轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速的脈動(dòng),甚至可能會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)振蕩[142].文獻(xiàn)[142]在分析“搜索控制”和“損失模型控制”兩類方法的基礎(chǔ)上,建立了考慮鐵損的新型動(dòng)態(tài)模型,并提出二分搜索算法在線查找最優(yōu)電流矢量,將電機(jī)的運(yùn)行效率提升了3.5%.文獻(xiàn)[143]構(gòu)建了考慮溫升、磁飽和、交叉耦合效應(yīng)和逆變器非線性的PMSM 效率模型,并基于該模型提出了具有離散搜索空間的梯度下降搜索算法,實(shí)現(xiàn)了最優(yōu)電流矢量的快速搜索.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與MTPA 方法相比,即使在低速下,該方法也可將驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)效率提高1.1%.文獻(xiàn)[144]針對(duì)逆變器引起的諧波鐵損,提出了基于搜索的電流矢量角優(yōu)化方法.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比傳統(tǒng)基波鐵損優(yōu)化方法,所提方法在25%負(fù)載轉(zhuǎn)矩、325 r/min 轉(zhuǎn)速下,可提升1.8%的驅(qū)動(dòng)效率.

混合方法本質(zhì)上是上述兩種方法的結(jié)合,它通過建立PMSM 系統(tǒng)的損耗模型,采用在線求解,或者在線搜索的方式確定最優(yōu)電流矢量[145].理論上,混合方法可實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu),并且可根據(jù)電機(jī)參數(shù)的變化進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整,但其主要不足在于計(jì)算復(fù)雜度高,通常難以在實(shí)車中運(yùn)行.

三類ME 方法的優(yōu)缺點(diǎn)如表3 所示.

表3 三類ME 方法的優(yōu)缺點(diǎn)Table 3 Advantages and disadvantages of the three types of ME methods

電流矢量?jī)?yōu)化控制的難點(diǎn)在于: 1) PMSM 的鐵損、銅損受磁鏈飽和、磁鏈交叉耦合和電機(jī)溫度等因素的影響,具有較強(qiáng)的時(shí)變和不確定性特征,同時(shí)受逆變器輸出電流諧波的影響,會(huì)產(chǎn)生額外的諧波損耗;2)車輛運(yùn)行工況多變,電機(jī)的轉(zhuǎn)速和負(fù)載通常需要在較寬的轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩范圍內(nèi)快速動(dòng)態(tài)調(diào)整,再加上車載儲(chǔ)能系統(tǒng)的電壓也存在一定的波動(dòng)范圍,導(dǎo)致電流矢量受系統(tǒng)電流極限圓、電壓極限橢圓等約束條件的限制;3)鐵損及最優(yōu)電流矢量的計(jì)算復(fù)雜,需要較大的計(jì)算量,電流矢量?jī)?yōu)化控制方法通常難以根據(jù)系統(tǒng)最新狀態(tài)以及實(shí)時(shí)參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)在線優(yōu)化求解.

相比于傳統(tǒng)的電動(dòng)汽車,CAEV 通?？梢劳袕?qiáng)大的計(jì)算能力和實(shí)時(shí)網(wǎng)聯(lián)能力,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等具有自適應(yīng)性和自學(xué)習(xí)能力的算法,構(gòu)建基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的PMSM 驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)最優(yōu)電流矢量角控制系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)多工況下電流矢量角的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)調(diào)節(jié),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)“直流電能-電機(jī)轉(zhuǎn)矩”環(huán)節(jié)的能耗優(yōu)化.

5 總結(jié)與展望

CAEV 的節(jié)能潛力已得到廣泛的關(guān)注,相關(guān)研究尚處于探索階段.目前,主要的研究具有如下特征:

1 ) 在決策層,已針對(duì)特定的路況、交通場(chǎng)景構(gòu)造了車速優(yōu)化方法,一定程度上實(shí)現(xiàn)了“牽引力-車速”環(huán)節(jié)的能耗優(yōu)化,并且部分研究已經(jīng)考慮到電機(jī)的穩(wěn)態(tài)效率的影響[27,42,60].今后仍需進(jìn)一步對(duì)來自交通信號(hào)燈、臨近車輛的時(shí)間域、空間域等外部約束,以及電機(jī)控制器電壓/電流極限約束、電機(jī)最大制動(dòng)/驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩約束、動(dòng)力電池SOC 和SOP 約束等內(nèi)部約束條件綜合考慮,實(shí)現(xiàn)不依賴于特定交通場(chǎng)景的車速節(jié)能優(yōu)化,以提升算法的實(shí)用性.

2 ) 在控制層,已通過最優(yōu)滑移率控制等方法,一定程度上通過電機(jī)轉(zhuǎn)矩的優(yōu)化實(shí)現(xiàn)了“轉(zhuǎn)矩-牽引力”環(huán)節(jié)的能耗優(yōu)化,并且部分研究已經(jīng)考慮到制動(dòng)力矩控制對(duì)制動(dòng)穩(wěn)定性的影響[99-100].今后仍需進(jìn)一步發(fā)揮CAEV 感知設(shè)備的高精度狀態(tài)估計(jì)能力,進(jìn)而結(jié)合輪胎-路面動(dòng)力學(xué)的非線性、時(shí)變性,實(shí)現(xiàn)不依賴于特定路況的最優(yōu)轉(zhuǎn)矩實(shí)時(shí)控制.

3 ) 在執(zhí)行層,已通過構(gòu)建PMSM 的效率模型,一定程度上通過電流矢量角的優(yōu)化實(shí)現(xiàn)了“電流矢量-轉(zhuǎn)矩”環(huán)節(jié)的優(yōu)化,并且部分研究已經(jīng)考慮到逆變器損耗[138-139]、銅損及鐵損[140].今后仍需進(jìn)一步綜合分析車輛在復(fù)雜運(yùn)行工況下,動(dòng)力電池輸出電壓、電流極限圓、電壓極限橢圓的實(shí)時(shí)約束,實(shí)現(xiàn)時(shí)變工況下的電流矢量角優(yōu)化,提升算法的實(shí)時(shí)性和優(yōu)化精度.

結(jié)合現(xiàn)有研究,對(duì)未來CAEV 節(jié)能優(yōu)化領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)作如下展望.

1 ) CAEV 整車綜合節(jié)能優(yōu)化.盡管電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)電能消耗占比最高,節(jié)能潛力最大,但動(dòng)力電池?zé)峁芾硐到y(tǒng)、空調(diào)系統(tǒng)的能耗對(duì)車輛續(xù)駛里程的影響非常大,尤其在寒冷地區(qū).CAEV 可通過V2C 從云端獲取氣象信息,綜合用戶駕駛習(xí)慣、出行規(guī)律,通過揭示動(dòng)力電池、電機(jī)、電力電子器件、乘員艙等子系統(tǒng)之間的熱力學(xué)耦合關(guān)系,構(gòu)建一體化協(xié)同熱管理系統(tǒng),結(jié)合高效制冷、蓄熱、熱傳導(dǎo)技術(shù),實(shí)現(xiàn)整車綜合節(jié)能優(yōu)化.

2 ) 多車協(xié)同節(jié)能優(yōu)化控制.交通運(yùn)輸領(lǐng)域碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)對(duì)交通運(yùn)輸系統(tǒng)的綜合運(yùn)行能效提出了新要求,探索多車協(xié)同節(jié)能優(yōu)化機(jī)理,通過V2V 實(shí)時(shí)通信的協(xié)調(diào)以及V2I 道路綜合運(yùn)行態(tài)勢(shì)的引導(dǎo),以綜合能效、通行效率、安全性、舒適性為目標(biāo)函數(shù),考慮道路幾何約束、安全性約束和交通法規(guī)約束,構(gòu)建多智能體協(xié)同多目標(biāo)優(yōu)化模型,通過對(duì)道路網(wǎng)多CAEV 時(shí)空運(yùn)動(dòng)軌跡的協(xié)同控制,使車輛的運(yùn)行更加快捷高效,進(jìn)而提升道路交通安全性、運(yùn)行效率和綜合能效.

3 ) V2G (Vehicle to grid)深度融合節(jié)能優(yōu)化.大規(guī)模電動(dòng)汽車的接入,既對(duì)電力系統(tǒng)的運(yùn)行和規(guī)劃帶來了嚴(yán)峻挑戰(zhàn),也給電網(wǎng)乃至能源互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展創(chuàng)造了機(jī)遇.一方面,大規(guī)模電動(dòng)汽車接入電網(wǎng)會(huì)帶來隨機(jī)負(fù)荷和諧波污染的增加,為電網(wǎng)運(yùn)行優(yōu)化調(diào)度控制、配電網(wǎng)規(guī)劃與運(yùn)行增加難度;另一方面,通過V2G 互動(dòng),電動(dòng)汽車可作為分布式儲(chǔ)能資源,為電網(wǎng)提供削峰填谷、調(diào)頻等服務(wù),可有效促進(jìn)新能源本地消納,增強(qiáng)電網(wǎng)能量管理的靈活性和穩(wěn)定性.依托大規(guī)模CAEV 與電網(wǎng)、能源網(wǎng)的雙向信息、電能交互,可通過優(yōu)化CAEV 接入電網(wǎng)的時(shí)空分布、參與V2G 互動(dòng)的瞬時(shí)功率,實(shí)現(xiàn)CAEV 的V2G深度融合優(yōu)化,提升全生命周期能效.