混合动力汽车动力系统和策略研究发展现状

唐建鹏 秦高林 段俊法

（华北水利水电大学，河南 郑州 450011）

混合动力汽车动力系统和策略研究发展现状

唐建鹏 秦高林 段俊法

（华北水利水电大学，河南 郑州 450011）

动力系统的组成和能量流控制策略是混合动力系统研究的重要内容，决定了能量传输的效率、可靠性及整车成本。通过调研文献，本文讨论动力系统组成型式的特点及发展，并对混合动力系统能量流控制的策略进行分析和比较，指出当前混合动力动力系统组成方式及控制策略发展面临的主要问题，以及动力系统组成和控制策略的优化及发展方向。

混合动力汽车；动力系统；结构型式

能源紧缺和环境污染已经成为当今世界面临的两大问题，世界各国政府和学者已经提出众多的方法以解决由汽车行业造成的能源危机和环境污染问题。汽车应用产生的燃油消耗和排放污染加剧了能源和环境问题，发展新能源汽车对于应对能源和环境问题具有重要意义［1］。

新能源汽车主要包括纯电动汽车、燃料电池电动汽车和混合动力汽车等。其中纯电动汽车和燃料电池电动汽车最为清洁，无污染，但电池和燃料电池技术复杂、使用寿命短、制造成本高、能量密度低，很难在短时间内得到普遍应用［2，3］。

混合动力汽车兼具传统汽车和纯电动汽车的优点，具有较强动力性和低污染的特点，并且整车成本远低于纯电动汽车，被认为是实现当前节能减排目标最具发展前景的技术。动力系统的匹配形式及能量管理控制策略决定了混合动力汽车的节能、环保性能的优劣，因而得到了研究者的广泛关注。

1 动力系统的发展现状

在混合动力汽车的发展历程中出现过多种不同的动力系统耦合方式，按照能量流的传输路径，通常可分为串联式、并联式、混联式和复合式4种类型［4］。

串联式混合动力系统通常由发动机驱动发电机产生电能，电能经功率转换器后通过电动机驱动车轮，多余的电能可以存储到电池组中。这种系统的能量转换次数较多，效率较低，是一种较为低级的混合动力方式。代表车型有雪佛兰沃蓝达、宝马i3增程版、传祺GA5增程版。

并联式混合动力系统包括两套独立的驱动系统，电机和发动机可以单独驱动，也可以同时驱动车轮。通常动力输出以发动机为主，所以相对于串联式混合动力汽车，并联式对于电机的要求比较低。该系统的能量转换次数较少，需要通过复杂的控制策略保证能量流动和高效率，控制策略相对比较复杂，代表车型有本田飞度hybrid、本田CR-Z、本田insight。

混联式混合动力系统比串联式增加了发动机到传动装置的机械动力传递路线；比并联式增加了将动能直接转化为电能的传输路线，兼具串联式和并联式的优点，可以使发动机、发电机和电动机等部件进行更优化的配合，如此也造成其成本高、控制策略复杂，代表车型有丰田PRIUS、凯美瑞·尊瑞等。

复合式混合动力系统的电机既可以作为电动机又可以作为发电机，实现了功率流的双向流动，且前轴和后轴可以单独驱动，前后轮之间不需要机械传动环节，因而效率更高。这种双向流动的功率流可以对4个车轮均进行制动回收，大大提高了车辆的燃油利用率和燃油经济性，当然也就有成本高、控制策略复杂的缺点。

串联式系统技术难度较低，但能量效率很低，主流的混合动力在汽车上很少采用。并联式系统的能量效率较高，但电池的充电不足，纯电池驱动的行驶里程较短，往往需要外界电源充电，逐渐发展为插电式混合动力系统，当前应用较多。混联式和复合式系统能够采用灵活的策略，在绝大多数工况能获得最优的能量效率，并保证行驶里程，因而是最有前途的混合动力系统。丰田的PRIUS采用这种系统油耗可低至3.1L/100km，但这种系统控制策略非常复杂，国内厂商还处于较低的研究和应用水平。这两种系统的策略研究也是当前及今后一段时间主要的研究方向。

2 混合动力汽车控制策略

混合动力系统的控制核心在于保证发动机和电池驱动两种系统的耦合，保证动力源和传动系统总体的最优能量效率。当前，最常见的控制策略主要有基于规则的控制策略和基于最优的控制策略。

2.1 基于规则的能量管理控制策略

2.1.1 基于确定规则的能量管理控制策略。基于确定规则的能量管理控制策略包括恒温器控制策略、功率跟踪策略、发动机最佳工作点策略等。其中恒温器控制策略、功率跟踪策略是应用较多的两种策略。

在恒温器控制策略中，发动机一旦运转，便一直处于其高效工作点上，而电池组通过控制发动机的开启和关闭以保持SOC处于其预设的上下界限之间。虽然恒温器控制策略能保证发动机—电机系统处于高效状态，但混合动力汽车的整体系统效率较低。此外，要求电动机和电池组具有较强的性能表现以满足不同运行工况对能量的需求。所以，恒温器控制策略主要用于串联式混合动力汽车［5］。功率跟踪策略以发动机为主要能量提供源，发动机尽可能工作在其最佳工作曲线上，而电机提供额外的能量并保持电池的SOC状态。相较于恒温器控制策略，功率跟踪策略提高了整体系统的效率，并提高电池组和其他电气设备的使用寿命。功率跟踪策略也主要用于串联式混合动力汽车，但也在少数并联式和混联式混合动力汽车中得到应用［6］。为了克服恒温器控制策略和功率跟踪策略的缺点，进一步提高串联式混合动力汽车的燃油经济性，提出结合恒温器控制策略和功率跟随控制策略的混合恒温器控制策略［7］。

对于基于确定规则的能量管理策略，由于其规则是确定的，其缺乏对不同工况的适应性且易受不确定性因素的影响。

2.1.2 基于模糊规则的能量管理控制策略。模糊规则控制策略是对确定规则控制策略的一种延伸。这种策略是把人们的常识和推断进行收集整合，并提供可控系统的定性描述。这就解除了确定规则控制策略对控制系统中精确数学模型的依赖。早在1998年，作为模糊规则控制策略的先驱，Baumann［8］、Sul［9］等提出了应用于并联式混合动力汽车的基于模糊规则的转矩控制策略。之后基于模糊规则的能量管理控制策略也被应用于串联和混联式混合动力汽车［10］。

由于模糊规则是根据人们的经验推断出来的，这就决定了它并不能保证良好的控制性能。为了更好地提高燃油经济性和排放性能，将比例因子法、遗传算法、粒子群优化法和蜂群算法用以优化模糊规则。然而，上述优化程序是建立在特定的行驶循环基础上的。为了进一步提高基于模糊规则的能量管理控制策略的鲁棒性和适应性，自适应神经模糊推理系统被应用于控制策略以提高其驾驶循环改变引起的鲁棒效应。

2.2 基于最优的能量管理控制策略

2.2.1 全局优化控制策略。基于全局最优的能量管理控制策略是以给定循环工况下的燃油经济性或者排放性能达到最优为目标。这种技术依赖于驾驶循环的先验知识；此外，其运算量要比基于规则的控制策略的运算量大。尽管其预见性差，计算复杂，但基于全局最优的控制策略仍然是研究最多的能量管理控制策略。解决上述问题常见的方法有两种：第一，把能量管理问题转化为动态非线性约束优化问题，又称最佳控制问题，可以通过动态优化方法进行解决；第二，优化基于规则的控制策略参数，则能量管理问题便成为参数优化问题，也被称为静态优化问题，可以通过静态优化方法得到解决。

对于动态优化方法，动态规划理论（DP）和庞特里亚金极小值原理（PMP）是研究最为广泛的两种数学方法。20世纪50年代，贝尔曼为解决非线性动态系统的优化控制问题提出了动态规划。动态规划通过依次将原始优化问题离散化而把动态优化问题分解为一系列子问题，优化控制可以通过逆序求解子问题而得以实现。所以，动态规则（又被称为确定性动态规划，DDP）要求完整驾驶循环的先验知识。由于HEV传动系统的非线性特性，DDP要求近似的数值解。最常用的近似法有量化和插值。所以，确定性动态规划的优化以及其计算量与网格密度有直接关系，而且其优化性能与计算量之间要有一定的权衡。尽管对驾驶循环的依赖性和众所周知的“维数灾难”限制了确定性动态规划在HEV瞬时控制系统中的应用，但从其衍生出的全局最优仍然得到很多研究者的关注。如张炳力等［11］采用离散动态规划法对并联式混合动力汽车进行仿真计算。欧阳易时、张平平、赵韩等［12］应用动态规划算法最优目标函数进行求解。庞特里亚金极小值原理是另一种基于优化控制理论的优化算法，是从古典变分法引申而来的。

2.2.2 瞬时优化控制策略。瞬时优化控制策略使发动机工作在最优工作曲线上，然后对混合动力汽车在某种特定工况下的整体优化目标进行优化。常见的整体优化目标有名义油耗和功率损失等。其中研究较多的瞬时优化策略方法有等效燃油消耗最少法（ECMS）、功率损失最小法等。等效燃油消耗最少法是Paganelli等［13］提出的以名义油耗最优为控制目标的控制方法，这种方法将电动机的电消耗量转化为等效的发动机燃油消耗量。在某一工况瞬时，以保证系统在该时刻名义燃油消耗最小为目标，确定电动机及发动机的工作点，进而实现对发动机和电动机转矩的合理控制。由电动机电量的消耗向发动机油耗转化的当量因子很大程度上决定了控制策略的优劣。当量因子的优化受到驾驶循环、电池组SOC以及电路中电流的流向等诸多因素的影响，因此当量因子的确定成为ECMS算法的关键，并得到学者们的广泛研究。

2.3 能量管理控制策略的发展前景

由于基于规则的控制策略较为容易实现，所以它是最早实现商业应用的能量管理控制策略，但是这种策略并不能给出最优的解决方案。虽然基于最优的能量管理控制策略通过优化控制理论克服了基于规则的控制策略的一些缺点，但是仍未能很好地解决实时控制系统的瞬时优化控制问题。

首先，现存的各种控制策略都受到驾驶循环的影响，工况识别和工况预测是提高HEV控制性能最有前景的解决方案。工况识别和预测算法将会增加控制策略的计算量，并且可能会增加一些不确定因素的干扰。因此，简单实用高效而又有较强鲁棒性的工况识别和预测算法是HEV能量管理控制策略的一个重要研究方向。

其次，目前多数控制策略可行方案中都是以实现燃油经济性为唯一目标，只有少数策略的研究兼顾了车辆的排放性能和操控性能，然而这些性能指数也只是以权重的方式加入到优化问题中。因此，综合优化问题也应得到进一步研究。

最后，计算的复杂性和控制策略的优化之间的折中也是受到广泛关注的问题之一。多数控制策略算法都是以牺牲优化性能为代价的简化算法。云计算或者不影响现存控制策略优化性能的新的简化算法也非常值得关注。

3 结论

①串联式混合动力系统在当前混合动力汽车中较少使用，插电式并联混合动力系统应用较多，但混联式和复合式混合动力系统更具发展前景。

②工况识别和预测算法对控制策略的优化更具深远意义，值得研究者们深入研究。在今后研究提高控制策略燃油经济性的同时，应兼顾车辆的排放性、操纵性和电池组寿命。

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The Development of Hybrid Electric Vehicle Powertrain and Energy Management Strategy Research

Tang JianpengQin GaolinDuan Junfa
（North China University of Water Resources and Electric Power，Zhengzhou Henan 450011）

The composition of powertrain and the energy management strategy are the important contents of hybrid power system,it determines the efficiency of energy transfer,reliability and cost.Through research literature,the characteristics and development of powertrain components were discussed,the control strategy of energy flow control of hybrid system was analyzed and compared,the main problems in the development of hybrid power system and its control strategy were pointed out,and optimization and development direction of powertrain components and control strategies were revealed.

hybrid electric vehicle；powertrain；powertrain

U469.7

A

1003-5168（2017）05-0066-03

2017-04-15

唐建鹏（1990-），男，硕士，研究方向：混合动力汽车。