混合动力汽车动力系统和策略研究发展现状

孙哲浩 张彤

科力远混合动力技术有限公司 上海市 201501

环境污染和能源紧缺已逐渐成为世界性的两大难题之一，在此情况下，很多国家纷纷提出解决汽车行业污染的对策。这主要是因为该行业在不断发展的过程中，不仅会排放出大量的污染，同时还会还会消耗很多燃油原料，可见，发展新能源汽车势在必行，而混合动力汽车便是其中的重要组成部分，具有污染地、动力强等优势特征，新时期背景下，对其系统进行研究具有很重要的现实意义。

1 混合动力汽车动力系统发展现状分析

在混合动力汽车不断发展的过程中，产生了很多动力系统耦合方式，结合能量流的传输路径，一般可划分为以下类型：即复合式、混联式、并联式、串联式等等。

其中，串联式动力系统是借助发电机驱动产生电能，并通过功率转换器设备带动电动机车轮运转，在电池组中妥善的存储剩余的电能。该系统的能量转换效率相对较低，但次数较多。比较具有代表性的车如传祺GA5增程版[1]。

并联式混合动力系统，涵盖2套独立的驱动系统，发电机和电机均可单独的驱动，也可对车轮进行同时驱动。正常情况下，该系统在正常运行过程中，是通过发电机来带动，并输出电力，因此，与串联式混合动力系统相比，该系统在运行的过程中，并不会对电机提出较高要求。具体实践中，能量转换频率相对较少，一般需要选择合适的控制策略进行辅助，以此保证系统的安全平稳运行，控制流程相对较为繁琐，代表性车型包括本田insight、本田飞度等等[2]。

混联式混合动力系统，它与其他的系统相比，增加了传动设备到发动机之间的机械动力传输线路。相比于并联式混合动力系统，增加了能够将动能转化为电能的传输线路，由此也使得该系统具备了并联式和串联式的特征，可对电动机、发电机以及发动机等部件进行优化配合。该系统具有控制程序复杂、成本高昂等特征，具有代表性的车型如丰田PRIUS。

复合式混合动力系统，可将其作为发电机，对功率流进行双向流动，再具体运行过程中，前后轮可进行独立的驱动中，且彼此之间无需机械传动环节，可以最大限度的提升运行效率。与此同时，还可大幅度提升车辆的燃油经济性和燃油利用率，使其具备控制程序复杂、成本高的特点[3]。

串联式系统技术难度较大。并联式系统能量效率相对较高，但是经常会由于电池电量的问题，而导致驾驶里程数的大幅度缩减，车辆在行驶的过程中，常常要借助一些外部电源，目前应用较为广泛。复合式以及混联式系统在运行过程中，均可对灵活策略加以采用，在大多的情况之下，都能够获得较为显著的能量效率，并可对里程数进行保证，因此，也是现阶段比较具有发展前途的混合动力系统。具有代表性的车型如丰田PRIUS，实践表明，该系统的能耗约为3.1L/100km。但该系统的缺陷在于，控制程序较为复杂，因此，我国对于该系统的应用和研究正处于低水平的状态之下。

2 混合动力汽车控制策略

在具体实践的过程中，最为关键的问题便是保证电池驱动和发电机系统的耦合，从而大幅度提升系统的能量效率[4]。

2.1 基于规则能量控制策略

2.1.1 确定规则的能量控制策略

在控制策略具体实践的过程中，主要内容包括发动机的运行特征、功率跟踪、恒温器设备管理等等。其中，功率跟踪、恒温器设备管理在现阶段应用较为广泛。

在恒温控制策略中，发动机在日常运行时，将会长时间的集中在高效工作电上，电池组通过对发电机的关闭和开启进行控制，可确保SOC长时间的满足预设要求。通过恒温器控制策略，可为电机和发电机系统的高效平稳运行提供保障。另外，还对电池组和电动机的性能提出较高要求，其要能够满足各种工况下的能量需求。因此，恒温器控制策略一般在串联式混合动力汽车中较为常见。功率跟踪策略在实践中，主要是将发电机作为主要的能量提供源，电机可对额外的能量进行提供，并始终确保电池保持在SOC的状态下。相比于恒温器控制策略，功率跟踪控制策略可大幅度提升系统运行效率，并延长相关电气设备和电池组的应用寿命。功率跟踪策略一般在串联式混合动力车中较为常见。为对功率跟踪控制策略和恒温器控制策略的应用缺陷进行克服，并提升动力汽车燃油经济实惠性，混合恒温器控制策略应运而生[5]。

2.1.2 模糊规则的能量控制策略

该控制策略实则是确定规则控制策略的拓展和延伸，实践过程中，常将人们的推断和意识进行整合，并以此为基础提供出系统化描述。如此便可有效避免确定规则控制策略在应用过程中，对精准数学模型过于依赖的问题。目前，在混联式混合动力汽车合串联式混合动力汽车中，该混合管理策略应用十分广泛。

从某种程度上来看，模糊规则是由相关人员结合以往的实践经验制定出来，由此也决定了其无法具备良好的控制性能。为了更好的提升排放性能和燃油经济性。一般可将蜂群算法、粒子群优化法、遗传算法等等应用其中。但上述所有的程序都是建立在规定行驶循环基础上。为提升模糊规则能量控制策略的适应性和鲁棒性，一般可在控制策略中应用自适应神经模糊推理系统[6]。

2.2 最优能量控制策略

2.2.1 全局优化控制

该控制策略在具体应用过程中，对于驾驶循环的依赖程度较高。主要是将特定工况下的排放性能和燃油经济性最优化作为发展目标。另外，相比于规则控制策略，全局优化控制的运算量更大，尽管运算程序较为复杂，且预见性较查，但其依然是研究内容最多的控制策略。为对上述问题进行解决，一般可从以下几方面入手：第一，转化能量管理问题为非线性优化问题，同时也可称之为“最佳控制问题”，实践中可通过动态化的方式加以解决。第二，对规则控制策略的相关参数进行优化，可实现能量管理问题到参数优化问题的转变，同时也可将其称之为“静态优化问题”，实践中可通过静态化的方式加以解决[7]。

2.2.2 瞬时优化控制策略

该方式在具体实践中，可确保发动机一直处于最优化工作曲线上，之后再特定的工况之下，对混合动力汽车的整体目标进行优化。最为常见的优化目标包括功率损失、名义油耗等等。其中，最为常见的瞬时优化控制策略包括功率损失最小法、燃油消耗最少法等等，前者的主要目标是为了实现油耗控制的最优化。

2.3 能量控制策略发展前景

现存的控制策略在具体实践的过程中，经常会受到驾驶循环的限制和影响。工况预测和工况识别是提升控制性能的关键性手段。预测算法和工况识别会对控制策略计算量进行增加，同时也会产生一系列不确定的干扰因素。为此，高效、简单的预测算法和工况识别是今后的能量控制策略发展的重要方向。

此外，在目前的很多控制策略中，基本都是将燃油经济性的实现作为主要目标，很少有控制策略能够兼顾到车辆的操控性能和排放性能。而这也是能量控制策略今后发展的主要方向。

3 结语

综上所述，在目前的混合动力汽车中，串联式混合动力系统并不常见，应用最多的要属插电式混合动力系统。但相比之下，复合式混合动力系统和混联式动力系统的发展情景最为广阔。预测算法和工况识别在优化控制策略方面具有着十分重要的现实意义。在今后的研究工作中，在对控制策略进行优化的同时，还应提升对车辆电池组寿命、操纵性等因素的重视程度。