并联混合动力汽车控制策略的分析与研究

张勇斌

（郑州铁路技师学院河南郑州450041）

并联混合动力汽车控制策略的分析与研究

张勇斌

（郑州铁路技师学院河南郑州450041）

对基于能源短缺和环境恶化而开发的并联混合动力汽车现状进行了分析，研究了并联混合动力汽车的系统结构和工作模式，同时研究了并联混合动力汽车控制策略的设计原则及控制策略的现状，对各控制策略的原理和优缺点进行了比较。

并联混合动力汽车控制策略

引言

随着社会经济的发展，汽车已成为人们必不可少的交通工具，汽车给人类进步做出了巨大贡献，但也给全球环境带来了危害。面对日趋严峻的能源短缺和环境恶化问题，世界各国的汽车公司都在积极研究、开发和推广电动汽车。电动汽车一般分为纯电动汽车（EV）、燃料电池汽车（FCEV）和混合动力汽车（HEV）。从上世纪90年代开始，全球各大汽车公司首先把目光投放到纯电动汽车上，但由于车用蓄电池能量密度低、质量较重，使纯电动汽车续驶里程短且成本较高，很难大面积推广。燃料电池汽车以通过电池反应生成的氢气做为能源，目前控制存在困难且在使用中存在一定危险性，仍处于研究之中。混合动力汽车虽然没有实现零排放，但其动力性、经济性和排放性等综合指标能满足当前的苛刻要求，可以缓解汽车需求和环境污染及石油短缺的矛盾，所以混合动力汽车从90年代以来发展很快[1]。

1 并联混合动力汽车的系统结构和工作模式[2]

混合动力汽车（HEV）将内燃机、电动机与一定容量的蓄电池通过控制系统组合形成一个系统，电动机可补充提供车辆起步、加速时所需扭矩，并可以存储吸收内燃机富余功率和车辆制动能量，使发动机工作在最佳状态，从而大幅度降低油耗，减少污染物排放。混合动力汽车按照驱动系统布置结构可分为串联、并联和混联三类。串联驱动模式目前几乎没人研究，混联驱动十分复杂，目前各个国家主要研究并投入使用的是并联混合动力汽车。并联混合动力汽车的主要特点是发动机和电机根据路况扭矩的需求不同，同时或单独驱动，发动机和电机通过不同的离合器与汽车传动系统相连接，其系统结构如图1所示。由于并联混合动力汽车有两套驱动系统，并且不同的驱动系统有不同的工作效率区间，这就决定了汽车在不同的行驶工况下，具有不同的工作模式。就汽车的正常行驶情况来看，主要有5种工作模式，如表1所示。

图1 并联混合动力汽车系统结构图

表1 并联混合动力汽车工作模式及能量流动

2 并联混合动力汽车控制策略的设计原则[3]

控制策略是混合动力汽车的核心。并联混合动力汽车的5种工作模式如何进行转换，在何种工况下实现两种动力装置的对接是并联混合汽车的控制策略问题。它是根据驾驶员的意图和行驶工况，协调各部件间的能量流动，合理进行动力分配，优化车载能源，提高整车的燃油经济性，降低排放，在不牺牲整车性能的情况下，实现发动机和电机两种动力之间的折中，是一个集机械、电器、化学和热力学系统于一体的复杂而高度非线性动态系统。

并联混合动力汽车控制策略总的设计原则是：

1）尽量使发动机在高效区工作，最好始终运行在经济油耗区域。如图2所示。

无论哪种发动机，在每一个转速下，都有一个最省油工作点。把这些点连接起来，可得到一条最低油耗线，发动机运行在这条线附近最省油。在这个区域内，HEV只用发动机来驱动；在此区域之外，则视情况来确定控制策略。发动机的经济油耗区域越小，发动机在两种驱动之间的切换就越频繁；若增大该区域，油耗会上升。因此，经济油耗区的标定，需要综合考虑并联混合动力汽车的油耗和各零部件的使用寿命。

2）根据汽车的使用场合和常用工况设定最低车速，尽可能减少发动机的开关次数。从图2可以看出，发动机在低转速（1 500 r/min以下）和高转速（4 000 r/min以上）时燃油消耗率都比较高。当转速高时，电机本身的效率和输出扭矩也不高，若使用电机进行扭矩补偿，有些得不偿失。在低转速时，恰好发挥了电机低转速、高扭矩的特点。所以，应标定一个最低车速，当车辆速度低于这个最低车速时，仅用电机驱动。对于这个最低车速应考虑两点，一是电机的效率，二是能满足车辆的扭矩需要和加速要求。

图2 某发动机经济油耗区域（常用区域）

3）选择合适的电池SOC（荷电状态，也叫电池剩余容量），并维持在一定范围内。在一般情况下，SOC应尽可能高一些。用于公交车上的混合动力汽车经常在复杂的工况下频繁加速，导致蓄电池快速放电，使SOC下降很快，对电池的寿命影响很大。但对电池SOC的选择需考虑电池的容量、匹配以及发动机的功率等因素。

4）合理分配汽车所需功率，优化车载能源，提高各子系统间的能量流动效率。

5）动态性能好，有良好的自适应性和自学习能力。

3 并联混合动力汽车控制策略的研究[4-5]

早期的控制策略大多是基于车速的控制，即设定一个车速作为发动机启动的标准，依据瞬时工况车速判定整车的工作模式。当车速低于设定值时，发动机关闭，由电机单独工作；当车速高于设定值时，发动机单独工作；当车轮的负荷较大，汽车急加速或爬坡时，由发动机和电机联合驱动车轮。这种基于车速的控制策略，比较简单，容易被控制工程师理解，技术门槛低，所以在混合动力汽车开发初期得到较为广泛的研究和应用。但它存在很多缺点，如控制参数单一，动态特性差，整车的燃油经济性不是最优，没有考虑排放，有时车速虽然高，但驱动力的要求很低，高速滑行或匀速行驶时，发动机工作负荷较低，效率不高。随着技术的进步，现在的控制策略除了考虑车速（最低车速）外，同时考虑扭矩和功率的控制。目前已经提出的控制策略大致可以分为四类：基于规则的逻辑门限控制策略、瞬时优化控制策略、全局最优控制策略、智能控制策略等。

3.1 基于规则的逻辑门限控制策略

这类控制策略的主体思想是根据发动机的静态效率曲线图，通过控制整车功率需求、电池的SOC和加速信号等几个变量，根据预先设定的规则，判断并选择混合动力系统的工作模式，使车辆运行在高效区，提高汽车的燃油经济性。主要有电力辅助控制策略、发动机开关控制策略和最大电池SOC控制策略等。

3.1.1 电力辅助控制策略

电力辅助控制策略来源于数学中的平均值和方差概念，将整车的功率需求分为平均功率需求和动态功率需求两部分。平均功率需求由发动机提供，动态功率需求由电机提供。由于传统汽车在一般工况下所需要的平均功率为发动机峰值功率的20%左右，所以汽车行驶中发动机处于低效区工作，如果平均功率需求由运行在高效区的发动机单独提供，而爬坡或加速时所需要的额外动态功率由电机提供，便可以大大提高整车的燃油经济性。但由于电池SOC在不同的车辆工作模式下，需要其他的控制策略进行辅助才能达到预期的效果。

3.1.2 发动机开关控制策略

发动机开关控制策略也称恒温器控制策略，最早用于串联式混合动力汽车上。当汽车在公路上高速行驶时，不需要频繁地加减速，大大减少了使用电机驱动系统的概率，此时车辆功率需求常常低于发动机满载时，即发动机具有一部分富余功率，使电池的SOC容易达到上限。为了避免发动机在低效区工作，此时应该关闭发动机，由电机单独驱动汽车；当电池SOC达到设定的下限时，发动机启动，由发动机单独驱动，富余的功率用于给电池充电。

3.1.3 最大电池SOC控制策略

最大电池SOC控制策略的目标是使电池SOC尽可能维持在最高允许值附近，发动机尽可能运行，尽可能少地使用电机驱动。这种控制策略考虑了延长电池寿命，但额外增加了发动机的工作负担，对减少燃油消耗的作用不大。

基于规则的逻辑门限控制策略算法简单，容易控制，也具有很好的鲁棒性。但没有考虑工况的动态变化，不是最优的控制，也没有考虑排放，当SOC低时需要进行充电，没考虑电池充放电的能量损失。

3.2 瞬时优化控制策略

瞬时优化控制策略也叫实时控制策略[6]。目前有等效燃油消耗最少和功率损失最小两种。

等效燃油消耗最少是在某一瞬时工况，将电机消耗的电量折算成发动机提供相同能量所消耗的燃油和产生的排放，加上制动回收的能量与发动机实际燃油消耗和排放，组成总的整车燃油消耗与排放模型，计算此模型的最小值，并选在此工况下最小值所对应的点作为当前发动机的工作点。

瞬时优化控制策略综合考虑了油耗和排放，通过一组权值来描述各自的重要性，用户可根据自己的要求来设定这组权值，实现燃油消耗和排放之间的折中。但需要大量的浮点运算，实现起来比较困难，成本高。对于制动产生的回收能量的预测需要建立精确的模型，既要对典型工况进行统计分析，又要实时判断车况，实现也比较困难。

3.3 全局最优控制策略

全局最优控制策略是应用最优控制理论和最优化方法开发出来的混合驱动动力分配控制策略。其主要思想是基于某种优化理论，建立以整车燃油经济性与排放为目标，系统状态变量为约束的全局优化数学模型，运用相关的优化算法，求得最优的混合驱动动力分配控制策略。目前有基于多目标数学规划、最小值原理和Bellman动态规划理论等全局最优控制策略，发展还不成熟，主要用在标准行驶循环下，参考全局最优控制策略，对实时控制策略进行分析和评估，从中派生出适用的实时控制策略。

3.4 智能控制策略

智能控制策略是模仿人的智能，根据复杂被控动态过程的定性信息和定量信息，进行定性定量综合集成推理决策，以实现对难以建模的复杂非线性不确定系统的控制。目前提出的智能控制策略有:神经网络控制策略、模糊逻辑控制策略和遗传算法控制策略等。

3.4.1 神经网络控制策略

神经网络是从微观结构和功能上模拟人脑神经系统，对信息进行分布式存储和并行处理的算法数学模型。在许多方面更接近人对信息的处理方法，有很强的逼近非线性函数的能力，并具有自学习功能，但采用的是典型的黑箱式学习模式，因此神经网络所获得的输入、输出关系无法以容易被人接受的方式表达出来。

3.4.2 模糊逻辑控制策略[7-8]

模糊逻辑控制的核心是模糊控制器。模糊控制器将各个传感器发来的精确信号转换成模糊量，根据专家制定的推理机制，应用基于控制知识与专家工程经验的规则库中的相关规则，得出模糊结论，作为控制指令，协调车辆各部件的能量流动，使整车的燃油经济性和排放达到最佳。

模糊逻辑控制策略不需要精确的整车能量消耗数学模型，避免了常规控制方法中复杂的查表和插值计算，能够提供相应速度和控制精度，解决复杂的非线性问题。可以对发动机、电机和蓄电池同时进行优化控制，尽可能使发动机在最优曲线上运转。当电池SOC不足或过高，电机不能满足整车扭矩要求时，发动机会改变最优工作曲线，保持电机工作高效和维持电池的SOC在其合理区间内变化。但在模糊推理过程中会增加模糊性，一方面在整个过程中，各变量的论域等级是固定的，控制规律是固定的，系统的动态特性较差，无法满足不同驾驶员的意图和不同路面环境下汽车的自动控制。另一方面对于复杂系统的模糊规则的建立还没有确定的方法可以遵循，隶属度函数的确定需要反复进行。

3.4.3 遗传算法控制策略

遗传算法是建立在自然选择和自然遗传学机理基础上的迭代自适应概率性搜索算法。它能同时搜索空间的许多点，能够快速全局收敛。遗传算法的优化是对优化参数的集合进行编码，不是对参数本身优化，其遗传操作均在字符串上进行。遗传算法对问题的适应能力强，只需要评价用的适应函数，不需要其它形式信息。

4 结论

目前提出的并联混合动力汽车控制策略还不成熟，有待完善，只有基于工程经验设计的逻辑门限控制策略在实际中得以应用。已开发的控制策略各具优点，互补性强，但都没有达到最优。从不同的控制策略比较中，模糊逻辑控制策略实用性好，鲁棒性强，能克服其它控制策略的不足，如果能与神经网络相结合，具有很好的推广价值。

1石舒娅.混合动力汽车市场发展阶段研究[J].北京汽车，2010（3）：5-11

2过学迅，张杰山，胡朝峰，等.日美混合动力汽车发展的比较研究[J].上海汽车，2006（3）:7-10

3陆渊，许思传，陆玉佩，等.并联式混合动力汽车控制策略研究与仿真[J].上海汽车，2007（4）:8-11

4邓亚东，高海鹏，王仲范，等.并联式混合动力电动汽车控制策略研究[J].武汉大学学报（工学版），2004，37（3）：139-144

5刘金玲，宋健,于良耀，等.并联混合动力客车控制策略比较[J].公路交通科技，2005，22（1）:144-146

6白凤良，杨建国.混合动力电动汽车实时控制策略[J].现代汽车动力，2003（3）:7-10

7赵震，王铁.并联混合动力汽车模糊控制策略设计与仿真[J].北京汽车，2011（5）:18-21

8段岩波，张武高，黄霞，等.混合动力汽车模糊逻辑控制策略仿真[J].内燃机工程，2003，24（2）：66-69

Parallel Hybrid Electric Vehicle Control Strategy Situation and Analysis

Zhang Yongbin
Technician College of Zhengzhou Railway(Zhengzhou,Henan,450041,China)

This paper introduces the current situation of parallel hybrid electric vehicle developed based on the energy shortage and environmental worsening.The system configuration and operating mode of parallel hybrid cars are explained,as well as its control strategy and design principles.The principles and the advantages and disadvantages of each control strategy have been described and compared with each other.

Parallel,Hybrid electric,Vehicle,Control strategy

U469.72

A

2095-8234（2016）05-0074-04

2016-08-26）

张勇斌（1983-），男，讲师，主要研究方向为设备综合工程学和汽车节能。