混合动力电动汽车发动机转速智能控制系统设计

李志坚

(贵阳市交通技工学校，贵阳 550025)

混合动力电动汽车发动机转速智能控制系统设计

李志坚

(贵阳市交通技工学校，贵阳 550025)

发动机是混合动力电动汽车动力设备的心脏，为了保证混合动力电动汽车可以快速稳定地运行，需要对其转速智能控制系统进行设计;使用当前控制系统智能控制混合动力电动汽车发动机转速时，无法快速检测到发动机转速，难以达到最佳的智能控制结果;为此，基于软切换提出Bang Bang-神经网络PID的混合动力电动汽车发动机转速智能控制系统设计方法;混合动力电动汽车发动机转速智能控制系统以Mcs-51系列8751单片机为核心系统，检测混合动力电动汽车发动机转速的数字信号，同时控制D/A模拟信号的输出，并在LED显示器上显示发动机转速数字信号，以PWM调制器放大混合动力电动汽车启动时发动机产生的PWM波，将放大后的PWM波供给电力发动机，再以分频填充脉冲装置测量混合动力电动汽车发动机转速，通过Bang Bang-神经网络PID算法计算出混合动力电动汽车发动机转速误差，达到实时控制混合动力电动汽车发动机转速的效果；实验仿真证明，所提设计方法保证了发动机转速的快速性和平稳性。

混合动力；电动汽车；发动机转速；智能控制

0 引言

近年来，随着自动控制理论和计算机水平的发展，智能算法越来越多地应用到发动机转速控制中，混合动力电动汽车发动机转速控制系统向智能化的方向发展[1]。通过对混合动力电动汽车发动机转速进行智能控制，不仅可以提高混合动力电动汽车的换挡品质，而且还能改善对离合器的控制[2]。然而当前使用的混合动力电动汽车发动机转速智能控制系统，不具有快速响应、鲁棒性好的控制性能，不能满足混合动力电动汽车稳定运行[3]。在这种情况下，如何使混合动力电动汽车可以快速稳定的运行成为当前系统设计的主要问题[4]。该系统中以Mcs-51系列8751单片机为核心系统，控制D/A模拟信号的输出以及在LED显示器上显示的混合动力电动汽车发动机转速数字信号，通过Bang Bang-神经网络PID算法技术出发动机转速误差，达到实时控制混合动力电动汽车发动机转速效果。由于发动机是混合动力电动汽车动力设备的心脏，因此，如何优化当前系统，使混合动力电动汽车可以更快速稳定的行驶，已成为当前研究的重点，现阶段已取得了一定的研究结果[5]。

现有的混合动力电动汽车发动机转速智能控制系统有：文献[6]提出一种基于转速切换/功率跟随增程器的混合动力电动汽车发动机转速智能控制系统设计方法。首先根据混合动力电动汽车发动机的最佳制动电力消耗率曲线设计混合动力电动汽车发动机的功率转速切换表，为了使混合动力电动汽车发动机沿着最佳制动电力消耗率曲线运行，将对其转速和PWM整流器输出功率进行闭环控制。该方法具有较好的控制效果，但该系统只是在一定的范围内对发动机转速的控制效果较好。文献[7]提出一种基于PID神经元的混合动力电动汽车发动机转速智能控制系统设计方法。该系统以P453发动机—检测功能机系统作为混合动力电动汽车发动机转速智能控制系统的硬件平台，在此基础上对混合动力电动汽车发动机转速智能控制方式进行分析，同时分析发动机转速PID控制器的硬件设计并加以完善，因为该系统中混合动力电动汽车发动转速机和P453发动机—检测功能机扭矩之间存在双输入双输出的耦合问题，因此，利用PID神经元的神经网络PID控制器来对双变量进行解耦。该系统其解耦效果令人满意，但同时也发现该智能控制系统的控制性能还不够理想。文献[8]提出一种基于智能图像分析的P混合动力电动汽车发动机转速智能控制系统设计方法。混合动力电动汽车发动机转速检测方法，计算其发动机转速瞬间变速图像中速度特征直线的倾斜角，将倾斜角度代入速度特征直线函数，计算出倾斜误差，并对其进行调整，从而获取其发动机转速的运动曲线，同时反映出混合动力电动汽车发动机转速特征，并加以控制。该系统混合动力电动汽车发动机转速检测方面较为突出，在其智能控制方面还有待优化[9-10]。

针对上述问题，提出一种基于软切换的Bang Bang-神经网络PID的混合动力电动汽车发动机转速智能控制系统设计方法。实验仿真证明，所提设计方法保证了发动机转速的快速性和平稳性。

1 混合动力电动汽车发动机转速智能控制系统

1.1 发动机转速智能控制系统工作原理及硬件设计

发动机是混合动力电动汽车动力设备的心脏，为了混合动力电动汽车可以快速稳定的运行，我们对混合动力电动汽车发动机转速智能控制系统进行设计。发动机一共分为三大类：汽油发动机、柴油发动机和电力发动机。而混合动力电动汽车发动机是由电力发动机和汽油发动机组合成的，因此，混合动力电动汽车的燃油经济性能高，而且行驶性能优越，混合动力电动汽车的发动机要使用燃油，而且在起步、加速时，由于有电动马达的辅助，所以可以降低油耗。

混合动力电动汽车发动机转速智能控制系统的硬件包括：Mcs-51系列8751单片机、电动汽车发动机转换装置、分频填充脉冲、电动机驱动、PWM调制器、LED显示器和D/A等部分。实现计混合动力电动汽车发动机转速智能控制功能。混合动力电动汽车发动机转速智能控制系统总结构如图1所示。

图1 智能控制系统结构框图

系统中以Mcs-51系列8751单片机为该系统的核心系统，主要检测混合动力电动汽车发动机转速的数字信号，并控制D/A模拟信号的输出以及LED显示上显示的发动机转速数字信号。PWM调制器用来放大混合动力电动汽车启动时发动机产生的PWM波，将放大后的PWM波供给电动机，使得混合动力电动汽车发动机达到标准转速。而分频填充脉冲测量发动机转速。软件部分将采用Bang Bang-神经网络PID算法。

基于软切换的控制系统对高精度臭灵丹微量元素含量检测系统的硬件系统不做考量，主要研究软件。

1.2 发动机转速智能控制系统软件设计

1.2.1 发动机转速智能控制系统软件程序初始化处理

设计混合动力电动汽车发动机转速智能控制系统软件时，需要考虑混合动力电动汽车发动机在行驶中的错误操作带来的严重损害，如发生超速或超限行驶、传感器损坏等问题。

为了以防上述问题的发生，进行混合动力电动汽车发动机转速智能控制系统程序初始化处理。考虑到混合动力电动汽车发动机转速数据量和堆栈决定RAM的容量，因此，一般不在RAM区保存普通的发动机转速数据。在系统中为了实现两级中断嵌套，采用了定时器及计数器T0和外部中断INT0。

1.2.2 Bang Bang-神经网络PID算法

Bang Bang-神经网络PID算法是在传统PID算法上进行优化得到的发动机转速智能控制计算方法。传统的PID算法在正常情况下混合动力电动汽车发动机转速智能控制效果是较为稳定的，但在非正常情况下混合动力其效果并不理想。为了使混合动力电动汽车在非正常的情况下，也可以稳定的行驶，而且具有较高的控制能力与可靠性，因此，将结合Bang Bang-神经网络对当前的PID算法进行优化。Bang Bang-神经网络充分利用了神经元的自动学习功能，使得混合动力电动汽车系统自动控制发动机转速。Bang Bang-神经网络PID算法在系统中有一定的值域，该值域为r(k)，又为混合动力电动汽车的标准转速；y(k)为糊混合动力电动汽车输出的转速。当混合动力电动汽车发动机状态发生改变时状态量之间的关系式为：

x1(k)=r(k)-y(k)=e(k)

(1)

x2(k)=e(k)-e(k-1)

(2)

x3(k)=e(k)-2e(k-1)+e(k-2)

(3)

式中,x1(k)、x2(k)、x3(k)表示混合动力电动汽车发动机状态变换的时候需要的状态量。

Bang Bang-神经网络神经元输出混合动力电动汽车发动机转速数据为：

u(k-1)+k[ω1(k)x1(k)+ω2(k)x2(k)+ω3(k)x3(k)]

(4)

式中,u(k)为Bang Bang-神经网络神经元输出混合动力电动汽车发动机转速数据；k为混合动力电动汽车发动机转速智能控制系统中Bang Bang-神经网络神经元的比例系数，k>0；ω1(k)、ω2(k)、ω3(k)为混合动力电动汽车发动机转速智能控制系统中Bang Bang-神经网络中神经元对。

在Bang Bang-神经网络PID混合动力电动汽车发动机转速智能控制的算法中，为了控制Bang Bang-神经网络神经元输出的误差，将利用混合动力电动汽车发动机转速智能控制系统中Bang Bang-神经网络神经元的线性函数中二次型性能指标，因此得到混合动力电动汽车发动机转速智能控制输出误差的线性目标函数：

(5)

式中,r为混合动力电动汽车智能控制系统中Bang Bang-神经网络神经元的线性目标函数中的目标值；y为实际中混合动力电动汽车智能控制系统中Bang Bang-神经网络神经元反馈值；J(k)为混合动力电动汽车智能控制系统中Bang Bang-神经网络神经元的输出误差函数。为保证混合动力电动汽车智能控制系统中Bang Bang-神经网络神经元的输出的误差变小，目标函数J(k)将沿着ωi(k)的负梯度方向进行运算，以此有：

(6)

式中,ηi为混合动力电动汽车智能控制系统中Bang Bang-神经网络神经元自动学习速率，ηi>0；联立公式(4)和公式(5)可以得到公式(7)：

(7)

式中,∂J(k)/∂e(k)=e(k)、∂u(k)/∂ωi(k)=kxi(k)为混合动力电动汽车智能控制Bang Bang-神经网络PID算法中已知条件，∂e(k)/∂u(k)为混合动力电动汽车智能控制Bang Bang-神经网络PID算法中未知条件，∂e(k)/∂u(k)可以用差分近似处理，得到公式；

(8)

若令：

(9)

则可以得到下列关系式：

(10)

公式(10)是实现混合动力电动汽车发动机转速智能控制系统中Bang Bang-神经网络神经元的自学习。在传统的PID控制器中e(k)为混合动力电动汽车发动机转速智能控制系统PID控制器的发动机转速输入数据，u(k)为发动机转速智能控制系统PID控制器的发动机转速输出数据，因此，可以得到公式(11):

Δu(k)=u(k)-u(k-1)=Kp{e(k)+

(11)

式中,Kp为混合动力电动汽车发动机转速智能PID控制系统的比例系数；TI、TD为混合动力电动汽车发动机转速智能PID控制系统的积分时间常数和微分时间常数；T为混合动力电动汽车发动机转速智能PID控制系统采样的时间。

对于混合动力电动汽车发动机转速智能控制系统中Bang Bang-神经网络PID算法中神经元可用公式(12)表示：

(12)

将公式(11)与公式(12)联立可得：

Kp=kω1(k)

(13)

(14)

(15)

2 实验与分析

对基于软切换设计的混合动力电动汽车发动机转速智能控制系统进行实验分析。本实验中将采用微型马达公司出产的RS380-ST-3545型发动机，该发动机的参数为：额定电压为7.2 V，电势常数为4.668×10-4V/(r·min-1)，电磁时间常数为0.005 S，机电常数为0.014 S。该系统控制混合动力电动汽车发动机转速的特性可以用二阶函数来表示：

(16)

将各个参数代入公式(16)可得：

(17)

在此基础上建立Matalb/Simulink模型，来验证混合动力电动汽车发动机转速控制系统的优越性。并将Bang Bang-神经网络PID控制器与传统的PID控制器进行比较。利用Matalb/Simulink仿真模型对混合动力电动汽车启动行驶过程中不同中油门开度进行实验。实验参数为：混合动力电动汽车发动机的减数比i0=4.8，混合动力电动汽车发动机一、二挡传动比i1=4.125，i2=2.546，混合动力电动汽车发动机的传动效率η=0.8，混合动力电动汽车发动机旋转质量换算系数δ=1.4，整个混合动力电动汽车的质量为m=1 600 kg，混合动力电动汽车的车轮半径为r=0.4 m，混合动力电动汽车在运行中受到的阻力为Cd=0.421，混合动力电动汽车受到空气阻力面积A=3 m2，道路与混合动力电动汽车之间的摩擦力，即道路的阻力系数ψ=0.02。

使用上述发动机以10%、35%、60%油门开度展开实验。当标准为1 000 r/min，混合动力电动汽车在运行中由一档变二档时混合动力电动汽车发动机的转速变快，从图2和图3可以看出在0.5秒左右，混合动力电动汽车动机的转速开始变快，在1.3秒时混合动力电动汽车发动机转速达到稳定值。假设0.5秒时混合动力电动汽车对应的速度为V1，1.3秒时混合动力电动汽车对应的速度为V2，则有V2>V1。在混合动力电动汽车发动机转速未达到标准转速时V1、V2均为负值，当混合动力电动汽车发动机转速接近标准转速时，V1、V2将保持在零附近，因为V出现负值，影响混合动力电动汽车的行驶，也是不符合常理的，故油门开度在10%时混合动力电动汽车处在待行驶的状态中，并限制V≥0。

图2 油门开度为10%时一档二档发动机转速

图3 油门开度为10%时一档二档的滑转率

当混合动力电动汽车需要1.7秒才能使发动机转速达到标准转速，才能使混合动力电动汽车行驶，混合动力电动汽车发动机转速达到标准转速的速度大小为20 m/s，挂一档时混合动力电动汽车发动机中的滑动摩擦力为4.8 KJ，二挡混合动力电动汽车发动机滑动摩擦力为2.4 KJ。图4和图5显示出混合动力电动汽车油门开度为35%时汽车驾驶结果，从图上可以看出行驶时混合动力电动汽车发动机转速达到2 200 r/min左右，此时驾驶者选择更换到二挡驾驶混合动力电动汽车，当混合动力电动汽车脱离一档时，到二挡时混合动力电动汽车发动机的滑转率为0.38，混合动力电动汽车发动机中的滑摩功20 KJ，此时的行驶速度为40 m/s。

在1.5秒之前混合动力电动汽车发动机转速未达到标准转速，因此速度V为负值；当油门达到45%开度时，混合动力电动汽车将正常行驶。V1为5 m/s，由于混合动力电动汽车发动机的滑转率变大，混合动力电动汽车发动机的转速相应的减小，此时V2的值为3 m/s，想要混合动力电动汽车行驶速度V≥0，混合动力电动汽车发动机在1.5秒后达到标准转速时，V越接近于零，二挡的混合动力电动汽车发动机滑转率减小，速度V2增大，混合动力电动汽车发动机转速的增加，速度V的值变大，达到混合动力电动汽车稳定行驶要求。

图4 油门开度为35%时一档二档发动机转速

图5 油门开度为35%时一档二档的滑转率

而图6～7为混合动力电动汽车油门开度为60%时汽车驾驶结果。混合动力电动汽车发现发动机转速达到2 600 r/min，因为驾驶速度过快对动力的要求较高，因此，混合动力电动汽车，将自动调节到汽油发动机的模式上，汽油发动机的滑转率为0.24时，表示汽车由一档换到二挡。在t=1.2 s时达到标准转速，启动混合动力电动汽车，混合动力电动汽车发动机转速开始变快时汽车的速度V1为10 m/s。在混合动力电动汽车发动机达到标准转速时，二挡混合动力电动汽车发动机滑转率减小，速度V2增大，混合动力电动汽车发动机转速的增加，速度V的值变大，达到混合动力电动汽车稳定行驶要求。通过实际转速与目标转速之差对混合动力电动汽车的影响，检测该系统对混合动力电动汽车发动机转速的控制程度。

图6 油门开度为60%时一档二档发动机转速

图7 油门开度为60%时一档二档的滑转率

3 结论

针对当前控制系统智能控制混合动力电动汽车发动机转速时，无法快速检测到发动机转速，难以达到最佳的智能控制结果。提出一种基于软切换的Bang Bang-神经网络PID的混合动力电动汽车发动机转速智能控制系统设计方法。仿真实验结果表明，所提设计方法保证了发动机转速的快速性和平稳性。

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Design of Intelligent Control System for Hybrid Electric Vehicle Engine Speed

Li Zhijian

(Traffic Vocational School of Guiyang City, Guiyang 550002,China)

The engine is the heart of the hybrid electric vehicle power equipment. In order to ensure the fast and stable operation of hybrid electric vehicle, it is necessary to design the intelligent control system. When the current control system is used to control the engine speed of hybrid electric vehicle, the engine speed can not be detected quickly, so it is difficult to achieve the best results. Therefore, the design method of hybrid electric vehicle engine speed intelligent control system of soft switching Bang Bang is proposed based on PID neural network. Hybrid electric vehicle engine speed intelligent control system based on the Mcs 51 series 8751 microcontroller as the core digital signal detection system of hybrid electric vehicle engine speed, and control the output of D/A analog signal, digital signal and display the engine speed in the LED display, the PWM modulator amplifier to generate hybrid electric vehicle engine startup PWM wave, PWM wave power supply engine amplified by frequency pulse filling, measuring device of hybrid electric vehicle engine speed by Bang Bang neural network PID algorithm to calculate the hybrid electric vehicle engine speed error, to achieve the effect of real-time control of hybrid electric vehicle engine speed. The simulation results show that the proposed design method can ensure the engine speed and stability.

hybrid power;electric vehicle;engine speed;intelligent control

2017-04-10；

2017-04-26。

李志坚(1971-)，男，贵州贵阳人，高级讲师，主要从事汽车电子控制、汽车自动变速器故障研究、汽车维修专业职业教育人才培养模式方向的研究。

1671-4598(2017)08-0084-04

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.08.022

U464

A