并联混合动力汽车模糊控制能量管理策略研究

张丹红，龚永刚

(武汉理工大学自动化学院，湖北武汉 430070)

混合动力汽车是当前清洁汽车中最具有产业化和市场化前景的车型［1-2］。其中，并联式混合动力汽车能够有效降低汽车的自重和制造成本，其结构形式应用前景广阔［3］。在这种动力总成结构下，发动机和电机根据路况不同，其转矩需求不同，可以同时或单独驱动车辆，但是工作模式在汽车运行过程中会随时发生改变，容易出现能量的双向流动。因此，需要一套严密的控制策略来解决汽车行驶过程中如何由车辆不同动力源来提供所需能量的问题，保证各动力元件在最佳工作区工作，提高整车的燃油经济性和排放性。

目前提出的并联混合动力汽车能量管理策略中，实际商品化应用的只有依据工程经验设计的逻辑门限能量管理策略，该策略虽然能够保证发动机的效率，却不能兼顾整车的燃油经济性和排放性［4］。在人们不断深入研究中，诸如全局最优能量管理策略、瞬时优化能量管理策略等方法也有运用。全局最优能量管理策略，可求得控制变量的全局最优解，但是需要已知行驶工况，因此难以应用于实车控制。瞬时优化能量管理策略，在工况未知的情况下可实现每个时刻的燃油消耗最小，但需要大量的浮点运算，实现较为困难［5］。基于模糊逻辑的能量管理策略，具有鲁棒性强、实时性好的优点，增加了模糊决策因素，符合人的思维逻辑，应用在混合动力汽车中比较合适［6］。

1 并联式混合动力汽车动力总成结构

笔者研究的某型并联混合汽车采用双轴驱动转矩结合式系统结构，动力总成结构示意图如图1所示。发动机通过传动系统直接驱动混合动力汽车，并带动电动机/发电机转动向电池充电，电池也可以向电动机/发电机提供电能，此时电动机/发电机转换成电动机，可用来驱动汽车。

图1 并联混合动力汽车动力总成结构示意图

通过对发动机和电机输出转矩的控制，该并联式混合动力汽车动力总成可工作在纯电动、发动机单独驱动、发动机和电机混合驱动、能量回收4种工作模式下［7］。当车辆处于起步轻载和低速行驶时，为避免发动机处于高油耗区工作，离合器分离，发动机关闭，车辆由电机单独驱动;在大负荷、高速和加速超车的情况下，车辆行驶所需的转矩超过发动机的优化范围，由发动机和电机共同驱动车辆;当车辆匀速运行时，由发动机单独驱动汽车，发动机尽量工作在最佳工作区域，并根据电池组荷电状态SOC确定是否对电池充电;当减速或制动时，发动机不工作，电机尽可能多地回收再生制动能量，剩余部分由机械制动器消耗。

2 模糊控制策略设计

2.1 模糊控制目标

混合动力汽车的能量管理策略不仅需要对发动机的运行进行优化，而且需要考虑电机与电池组的优化。首先，在满足整车动力性能的前提下，实现能量在发动机与电机之间合理有效的分配，提高整车系统效率，降低整车燃油消耗和排放。其次，为提高电池的充放电效率并延长其使用寿命，在每次循环工况中，需使电池组SOC在较小的范围内波动。

由于研究的并联混合动力电动汽车以发动机驱动为主，电机主要是辅助发动机为驱动系统提供能量，且电机本身效率比较高，高效率区分布比较广，其效率对整车效率的影响较小，因此能量管理策略的重点是优化发动机的性能。通过电机平衡发动机所承受的负载，尽量调整发动机工作点使其工作在最优工作区域附近，并保证在一个运行周期内保持电池组SOC的平衡。

调整发动机至工作区域有两种模式可以选择:最佳效率模式和最低燃油消耗模式。最佳效率模式是指在发动机工作的每一个时刻，调整发动机实际的工作点尽量靠近最优效率点。而笔者研究的混合动力汽车发动机功率较大且最优效率点接近全负荷，适合于使用最低燃油消耗模式，控制发动机工作点尽量在最低燃油消耗点周围。

2.2 模糊转矩控制器设计

模糊转矩控制器原理结构图如图2所示。它包括4个模块:第1个模块是转矩识别模块，将驾驶员意图和车速解释成传动系的整车需求转矩;第2个模块是发动机最优转矩选取模块，依据发动机当前转速和发动机相关参数，确定发动机最优转矩;第3个模块是模糊转矩控制器，根据车辆所需转矩和发动机最优转矩的差值、电池组当前荷电状态SOC决定混合动力系统中的转矩分配，输出为发动机输出转矩;第4个模块是转矩计算模块，该模块根据模糊转矩控制器的输出和整车需求转矩确定电机输出转矩。

图2 模糊转矩控制器原理结构图

控制的实现过程如下:首先根据驾驶员命令和车速得到整车需求转矩，接着根据发动机转速得到对应的发动机最优转矩工作点，然后将整车需求转矩与发动机最优转矩相比较，根据两者的差值，同时考虑当前电池组SOC，在发动机最优工作点对应的输出转矩基础上加大或减小转矩值得到发动机输出转矩。由于整车所需转矩是在发动机和电机之间分配，电机的输出转矩等于整车需求转矩减去发动机输出转矩。

模糊转矩控制器输入、输出变量的模糊子集和隶属度函数如图3所示。输入变量为传动系整车需求转矩与当前转速发动机最优转矩差值ΔT和电池组荷电状态SOC，其中发动机最优转矩曲线根据一定转速条件下发动机最小比油耗点插值连接成的曲线确定。输出变量为发动机输出转矩Te。为了使模糊转矩控制器具有一定的通用性，设计过程中采用了论域变换。整车需求转矩与当前转速发动机最优转矩的差值ΔT论域为［-1，1］，5 个模糊子集分别为{NB，NS，ZERO，PS，PB}。电池组SOC的论域为［0，1］，该论域与电池组允许的最大最小值(由电池的工作效率区决定)对应，这里“0”代表电池组SOC值为0%，“1”代表电池组SOC值为100%，5个模糊子集分别为{VL，L，N，H，VH}。输出变量发动机输出转矩的论域为［0，1］，模糊子集为{VS，S，M，B，VB}。各变量的隶属度函数为交叠对称的三角形和梯形，以便于参数的调整。

图3 输入输出变量隶属度函数

模糊控制规则如表1所示［8］。所选取的模糊控制规则的形式为:

Ri:If x1isand x2is，Then u is Bi。i=1，2，…。其中:Ri为第i条规则，x1、x2为输入变量，u为输出变量。

表1 模糊控制规则表

在模糊推理运算中，与和蕴涵运算采用最小法，或运算采用最大法，结论合成采用累加法，输出解模糊采用面积重心法。

模糊控制规则制定的主要依据如下:

(1)当电池组SOC在正常范围内或偏高时，车辆行驶需求转矩由发动机提供，只有当需求转矩超出了发动机的最优转矩一定范围，电动机才开始助力。

(2)当电池组SOC偏低时，在保证车辆驱动需求的前提下，发动机尽可能提供比汽车驱动需求转矩更多的转矩为电池充电。

(3)当发动机提供需求的驱动转矩在给定的速度上运行效率较低时，发动机停止运行并由电机提供驱动转矩。

3 仿真结果分析

为了验证该模糊控制策略的有效性，基于美国再生能源实验室在Matlab/Simulink软件环境下开发的电动汽车仿真软件ADVISOR2002［9-10］，重新搭建并联混合动力汽车的动力系统模型，将设计的模糊逻辑策略嵌入到模型中进行仿真研究，并与软件自带的逻辑门限能量管理策略进行比较。主要部件的仿真参数如表2所示。行驶工况选择欧洲城市道路模型CYC_NEDC，NEDC是欧洲和我国法定的轻型车燃油经济性试验工况。

表2 主要部件的仿真参数

NEDC试验工况下逻辑门限和模糊控制能量管理策略燃油经济性以及车辆排放性结果如表3所示。仿真结果表明，笔者所制定的模糊控制策略在满足车辆动力性能指标的前提下，有效地提高了燃油经济性，减少了汽车尾气排放。

表3 两种能量管理策略燃油经济性和排放性对比

图4为NEDC工况下分别采用逻辑门限和模糊控制能量管理策略电池组SOC变化曲线对比图。从图4可以看出，电池组初始值都为0.70，在循环结束时分别变为0.67、0.66，说明两种能量管理策略都基本上实现了电池组SOC在一个运行周期的平衡，从而提高了电池组充放电效率，延长了电池组的使用寿命。

图4 两种能量管理策略SOC变化曲线对比图

图5为NEDC工况下两种能量管理策略发动机工作点分布对比图。从图5中可见，模糊控制策略中发动机工作点主要分布在效率较高的中高负荷区，而逻辑门限能量管理策略中发动机较多的时候工作在效率不高的低负荷区。说明模糊控制能量管理策略发动机的平均工作效率要比逻辑门限能量管理策略高。

4 结论

图5 两种能量管理策略发动机工作点分布对比图

设计了某型并联式混合动力汽车基于模糊控制的能量管理策略，建立了模糊转矩控制器，采用ADVISOR仿真软件对设计的样车能量管理进行了仿真实验。实验结果表明，相对于逻辑门限能量管理策略，模糊控制能量管理策略可更好地控制发动机在高效区工作，降低燃油消耗及废气排放。

模糊转矩控制器中模糊控制规则的制定建立在大量的实验和经验上，由于混合动力系统的复杂性，并不能保证已经达到了系统最优，在进一步研究中可以融入更多的经验或通过一些优化算法如遗传算法对模糊转矩控制器进行优化。

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