基于组合优化算法的混合动力客车控制策略优化

高建平，刘振楠，郭志军，位跃辉，邢义胜

（河南科技大学车辆与动力工程学院，河南 洛阳 471003）

控制策略作为混合动力客车（Hybrid Electric Bus，HEB）实现动力分配的核心，直接影响车辆的动力性和经济性[1-2]。Piccolo等人用加权求和法把能量管理策略的多目标问题转化为单目标问题，采用遗传算法得到Pareto最优解，但遗传算法易出现早熟现象，容易收敛于局部最优，且达不到全局最优解[3-5]；胡晓琳等人提出将遗传算法与序列二次规划算法（SQP）相结合，发挥遗传算法的全局搜索能力和梯度算法收敛快的优势，但车辆动态分析模型建立在逆向仿真软件ADVISOR中，采用逆向运算与实际工况有一定的偏差，模型相对而言不够精确，导致计算误差较大[6-7]；张松等人采用由两种全局优化算法相结合的混合优化算法，对混合动力汽车控制策略进行优化，但两种全局优化算法的结合将导致后期优化速度较慢[8-9]。为解决上述问题，本文引入Isight优化软件将模拟退火算法和非线性二次规划算法组合建立组合优化算法，实现了全局寻优，并有效克服了全局优化算法后期寻优速度较慢的缺点，提高了计算效率。引入正向仿真软件AVL-Cruise建立车辆动态分析模型，提高了仿真计算的精度。将该混合控制策略应用于HEB控制策略的优化，提高了燃油经济性。

1 HEB动态分析模型及控制策略

建模仿真是混合动力汽车控制策略研究的有力工具。AVL-Cruise作为一款正向仿真分析软件，不仅能够实现正向动态优化计算，与逆向仿真软件相比，其计算精度高，运算流程更加符合实际运行工况，因此，非常适合控制策略的开发[10]。

1.1 HEB动态分析模型

根据混合动力客车动力总成的结构特点，在AVL-Cruise中建立该车的动态分析模型，其结构如图1所示。混合动力客车为双离合单轴并联结构，包括发动机、驱动电机、动力电池等。驱动电机既是电驱动装置，又是起动、发电一体化系统。电池与电机相连接，通过控制策略实现电量的回收利用。整车部分关键部件参数如下：发动机为4缸柴油发动机，最大功率132 kW，最大转矩655 N·m，最大转速2500 r/min；动力电池是锂电池，容量70 Ah，额定电压358 V；电机采用异步交流感应，额定功率50 kW，额定转速1450 r/min，额定转矩 340 N·m[11]。

1.2 HEB功率解析控制策略

根据混合动力客车的使用特点，设计了以分析驾驶员需求功率或转矩来完成分配转矩的功率解析控制策略，驾驶员转矩需求如图2所示。通过控制电子油门和制动踏板开度输出转矩，并根据发动机最优区域限定发动机转矩，同时兼顾动力电池荷电状态（SOC）防止过冲过放，以此来分配发动机和驱动电机输出转矩。

根据本车的布置方式和动力性能的需求，当需求转矩为正值时，其能量管理分配模式如图3所示，其中发动机的最优转矩曲线为Temax·Qemax；发动机关闭转矩曲线为 Temin·Qemin；Te为发动机转矩；Tm为电机转矩；nlow为发动机起动速度。

横轴上的数字标号表示五种能量管理分配模式：1表示需求转矩大于Temax·Qemax，为混合动力模式；2表示当电池荷电状态（SOC）大于其下限，需求转矩在Temax·Qemax与Temin·Qemin之间，发动机单独驱动模式；3为当需求转矩小于Temax·Qemax且SOC低于其下限值，控制策略要求发动机在Temax·Qemax上工作，同时为电池充电；4表示当SOC低于其下限值且需求转矩小于Temin·Qemin，控制策略要求发动机在Temax·Qemax与Temin·Qemin之间工作，多余能量给电池充电；5为当需求转矩小于Temin·Qemin，且SOC大于电池下限时，电机单独驱动车辆行驶。

另外，阴影部分为当车速小于发动机开起转速nlow时，电机驱动车辆；当需求转矩为负值或者等于零时，即车辆制动或者滑行。制动时，需求转矩根据SOC的状态和制动需求转矩的大小实现能量的制动回收与对车辆的机械制动；滑行时，没有需求转矩，车辆根据车速和SOC实现电量的回收。

2 控制策略的优化

混合动力客车控制策略的全局优化是在满足动力性的前题下，优化控制参数，使车辆在一定的循环工况下，实现最低的油耗与减少污染物排放等目的。

2.1 优化模型的建立

在不考虑排放的情况下，混合动力汽车的优化目标主要是实现燃油经济性最佳。本文针对车辆的燃油经济性，建立了混合动力客车的优化目标函数：

其中，f（x）为目标函数；Q是循环工况下车辆的百公里综合油耗。

混合动力客车控制系统作为复杂非线性多目标控制系统，其控制参数较多，要实现全部控制参数的优化是不现实的，因此，选择能够直接控制且对车辆性能影响较大的参数作为设计变量。本文选取优化的控制参数及优化区间如下：电池SOC值上限/下限1～0.5/0.5～0.05；发动机最优/关闭转矩曲线系数1～0.5/0.5～0.05。

混合动力客车控制策略优化的前提是保证整车的动力性能，而整车动力性参数较多，不同的实验目标选取不同的约束条件，本文以对标车部分动力性参数作为约束条件。为保证车辆在满足动力性的前提，完成路况的跟踪，把对工况的跟踪误差也加入到约束条件，约束条件如下：最高车速≥80 km/h；最大爬坡≥12%；0～50 km/h加速时间≤20 s；中国城市公交循环工况跟踪绝对误差≤3 km/h。同时为保护电池防止过冲过放对电池寿命的损害，令电池SOC上限为0.8，下限为0.2。

2.2 组合优化算法及优化过程

全局优化算法具有全局寻优能力，但其后期优化效率较低，而数值型优化算法则优化效率较高，但易陷入局部最优解。因此，将全局优化算法与数值型优化算法结合，建立组合优化算法，能够发挥全局优化算法的全局寻优的能力，同时具有数值型算法的高效性。

模拟退火算法作为优秀的全局优化算法，在寻优过程中，除了可以接受优化解外，还基于随机接收准则，有限度地接受恶化解，并使接受恶化解的概率慢慢趋近于零。这使得模拟退火算法可以从局部最优中跳出，尽可能地得到全局最优解。具有描述简单、使用灵活、运用广泛、运行效率高和较少受到初始条件约束等优点，非常适合混合动力汽车控制策略的优化。但重复循环的退火计算使得优化过程较慢，计算效率低[12]。非线性序列二次规划法作为局部优化的数值型优化算法，能够解决有约束的非线性优化问题，同时容易和一个非常健壮的算法一起使用，并且能够很快地收敛到最优解。因此，将模拟退火算法与非线性序列二次规划法建立组合优化算法不仅能够发挥模拟退火算法的全局优化能力，又能借助非线性序列二次规划法快速收敛到最优解的能力，发挥各自优点，提高寻优效率。

Isight优化软件作为一款智能自动化的优化算法集成平台，可以将不同的优化算法进行组合寻优[13]。利用Isight软件平台将模拟退火算法与非线性序列二次规划法（NLPQL）建立组合优化算法。车辆动态分析模型建立在AVL-Cruise中，并通过Interface接口与建立在Matlab/Simlink中的控制策略通信，车辆动态分析模型只作为后台软件运行，与Isight软件平台中的数据交换组件进行优化数据的更新。组合优化算法接入自带的Matlab组件即可驱动作为后台软件的AVL-Cruise对控制策略进行全局优化。Isight集成控制策略流程图如图4所示。

优化过程为先通过模拟退火算法对控制策略进行粗略全局动态寻优，在粗略全局寻优后，Isight软件自动定位全局最优区域，然后利用非线性序列二次规划法（NLPQL）对已定位的控制策略参数的全局最优区域进行局部梯度寻优，快速确定最优解。Isight寻优流程图如图5所示。

图5所示为组合算法在中国城市公交循环工况下，对百公里综合油耗的寻优过程。退火初期，该算法进行模拟温度下降的退火寻优，具有明显的方向性，执行模拟退火在进行到300次左右，收敛到较优区域，但收敛到较优区域后，仍然能够跳出较优区域，进行全局寻优，以避免陷入局部最优，实现全局优化。在进行1000次寻优后，模拟退火算法完成寻优，NLPQL自动定位最优区域进行局部梯度寻优，实现快速定位最优解。

2.3 仿真结果及分析

仿真实验以中国城市公交循环工况为基准进行分析，如图6所示，分别单独运行模拟退火算法（SA）1000次和2000次，组合优化算法中模拟退火算法寻优次数设置为1000次，非线性序列二次规划算法运行次数为40次。优化前后各控制参数与目标函数的对比如表1所示。

从表1可以看出，经过组合算法的优化，与优化前相比较，综合油耗降低了12%。与单独进行1000次模拟退火算法优化相比，综合油耗下降了8.5%；与进行2000次模拟退火算法优化相比，综合油耗并无明显的下降，但是使用组合优化算法仅仅需要约14 h，即可完成全局寻优，而单纯使用模拟退火算法1000次寻优，则需要约29 h，寻优效率提高了近一倍。

表1 优化前后控制参数与目标函数对比

图6为在中国城市公交循环工况下优化前后的仿真对比结果。在保证提高燃油经济性的前提下，电池SOC基本维持稳定，波动也进一步减小。说明优化后的控制策略不仅提高了燃油经济性，对电池的保护也起到了一定的作用。

3 结论

针对一款混合动力客车，利用Isight优化软件建立模拟退火算法和NLPQL组成的组合优化算法对控制策略进行了全局优化研究，仿真结果表明：

1）引入了Isight优化软件，有效避免了混合动力汽车控制策略优化时大量的人工编程，大大减轻了研究者的工作量，使研究者专心于控制策略的研究。

2）组合优化算法的建立，不仅实现了全局寻优，而且避免了模拟退火算法后期局部优化能力弱的特点，大大提高了计算法效率与质量。

3）利用组合优化算法进行控制策略优化，优化后百公里综合油耗下降了12%。

[1]Gao J P，Zhu G MG，Strangas E G，etal.Equivalent FuelConsumption Optimal Controlofa Series Hybrid Electric Vehicle[J].JournalofAutomobile Engineering，2009，223（8）

[2]岳淑彪，高建平，杨鹭航，等.并联混合动力汽车怠速停机控制策略研究[J].河南科技大学学报：自然科学版，2011，（2）

[3]Piccolo A，Ippolito L，Galdi V，etal.Optimization of Energy Flow Managementin Hybrid Electric Vehicles via Genetic Algorithms[C]//Proceedings of IEEE/ASME International Conference on Advanced IntelligentMechatronic s，Edinburgh:ASME，2001.

[4]Morteza Montazeri Gh，Amir Poursamad，Babak Ghalichi.Application of Genetic Algorithm for Optimization of Control Strategy in Parallel Hybrid Electric Vehicles[J].Journal of the Franklin Institute，2006，（343）：420-435.

[5]Huang B，Wang Z，Xu Y.Multi-objective Genetic Algorithm for Hybrid Electric Vehicle Parameter Optimization[C]//Proceeding IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems，Washington:IEEE，2006：5177-5182.

[6]胡晓林.演化计算在混合驱动系统优化中的应用[D].武汉：武汉理工大学，2004.

[7]吴艳苹，刘旭东，段建民，等.混合动力汽车控制策略优化研究[J].现代电子技术，2008，31（17）：133-136，142.

[8]张松，吴光强，郑松林，等.插电式混合动力汽车能量管理策略多目标优化[J].同济大学学报：自然科学版，2011，（7）

[9]张昕，张欣，田毅，等.基于混合遗传算法的HEV控制策略优化[J].汽车工程，2012，36（4）：292-296，300.

[10]混合动力汽车控制策略优化研究综述 [J].公路与汽运，2010，（5）

[11]郭宽友，简晓春，游国平.混合动力客车动力系统参数匹配评价分析[J].重庆理工大学学报：自然科学版，2012，（12）：11-15.

[12]陈华根，吴健生，王家林，等.模拟退火算法机理研究[J].同济大学学报：自然科学版，2004，32（6）：802-805.

[13]林智荣，石坂浩一，袁新，等.燃气透平末级叶片及扩压器的联合优化[J].工程热物理学报，2005，26（1）：47-50.