基于动态规划的混联式混合动力客车能量管理控制策略研究

2019-04-16范晶晶魏鹏程褚文博

重庆理工大学学报(自然科学) 2019年3期

唐智，范晶晶，魏鹏程，王力，褚文博

(1.中国北方发动机研究所，天津 300400；2.北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京重点实验室，北京 100144；3.国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司，北京 100176)

能量管理策略是混合动力车辆的核心技术之一，其优劣直接影响到燃油经济性[1-3]。当前的能量管理控制策略主要分为两大类：基于规则的控制策略、基于优化的控制策略[4-5]。其中，基于规则的能量管理策略又可分为确定性逻辑门限值的能量管理策略和模糊逻辑的能量管理策略。该类方法具有简单可靠等优点，应用最广泛。然而，基于规则的能量管理策略依赖于工程师的经验且往往得不到最优的结果[6-8]。因此，近年来基于优化的能量管理策略被广泛研究，该策略可进一步细分为全局优化能量管理策略、瞬时优化能量管理策略、基于模型预测的能量管理策略及基于机器学习的能量管理策略[9-14]。其中全局优化的方法可以获得理论的最优解，对于能量管理控制策略设计具有广泛的指导意义。动态规划是最常用的全局优化方法之一，然而动态规划算法的后向性及维数灾难使其不能直接应用于实际控制器中。国内外学者主要研究根据动态规划算法求解的最优结果提取控制规律，比如根据优化结果提出功率分配比(PSR)曲线、扭矩分配比(TSR)曲线、最优换挡曲线等控制规律，进而设计改进的能量管理控制策略。对于混联客车来说，何时进行串联和并联模式切换，何时结合离合器至关重要。本文将采用动态规划算法寻找串并联切换的最优控制曲线及最优扭矩分配关系，帮助设计最优控制策略。此外，基于动态规划算法求解的最优燃油经济性可以作为同类型混合动力客车节油率的一个参考技术指标。

1 混合动力客车驱动结构及建模

1.1 混合动力客车驱动结构

本文研究的混合动力客车驱动结构如图1所示，采用单轴混联结构形式。运用基于CAN总线网络的分布式分层控制方法，整车控制器为上层系统控制层，发动机ECM、电机控制器、高压配电盒控制器等作为中间子部件控制层，下层为部件执行层。如图1所示，该系统能实现纯电动、串联、并联3种主要工作模式。通过控制电控离合器的分合，实现串联和并联模式的切换。客车主要参数见表1。

图1 混联混合动力客车结构简图

参数数值整车装备质量/kg16 000整车长度/m10发动机额定功率转速/(r·min-1)2 500发动机最大功率/kW200驱动电机最大功率/kW120驱动电机最大扭矩/(N·m) 2 000驱动电机最大转速/(r·min-1)2 500ISG电机最大功率/kW130ISG电机最大扭矩/(N·m)800ISG电机最大转速/(r·min-1)3 000主减速器传动比6车轮半径/m0.5

1.2 混合动力客车前向仿真模型

如图2所示，基于Matlab/Simulink搭建了整车前向仿真模型，主要包括驾驶员模型、能量管理控制策略模型、发动机模型、主驱动电机模型、ISG电机模型、电池模型。模型需要满足一定的精度并能反映部件的工作效率。因此，部件模型是采用动态方程以及基于试验数据查表等方法搭建，一定程度上满足了仿真速度及模型精度要求。

图2 混合动力客车前向仿真模型

1) 发动机模型

忽略发动机的高频动态特性，建立发动机的准静态模型。发动机燃油消耗只与2个参数相关：发动机当前转速、发动机实际扭矩。根据这2个参数查表，可得出当前的燃油消耗率。

图3 发动机燃油消耗

2) 电池组模型

基于试验数据，建立电池组的等效电路模型。方程式表达如下：

(1)

其中:Ubat为电池组输出电压；V(soc)为电池组开路电压；Ibat为电池组输出电流；Rint为电池内阻；CAh为电池组容量；soc为电池组荷电状态。电池组开路电压与soc关系及内阻通过实验获得。

2 基于动态规划的最优控制问题建模及求解

基于规则的能量管理策略控制算法简单，但是需经过大量实验才能得到合理的力矩分配曲线，且往往得不到最优结果。因此，采用动态规划算法将能量管理问题建模成一个离散的最优控制问题。首先建立如式(2)所示的混合动力客车最优控制的状态方程。

x(k+1)=f(x(k),u(k),Tdem(k))

(2)

δ·[socN-soc0]

(3)

在优化计算过程中还要对系统添加必要的约束条件，避免发动机、发电机、动力电池组工作在不合理的区域，约束不等式如下：

(4)

式中:neng为发动机转速;Teng为发动机转矩;Ibat为电池组电流;Tm为电机转矩。

2.1 动力电池组离散状态方程

(5)

2.2 离合器的离散方程

离合器分2种状态：脱开和接合。离合器控制命令有3种:脱开、结合、维持。据此建立离合器的状态方程：

clutch(k+1)=clutch(k)+switch(k)

(6)

2.3 发动机转速的离散方程

对于串联模式来说，发动机转速与车轮端没有线性关系，因此可以将它表示为与控制量相关的函数。

ne(k+1)=ne(k)+Espd_cmd(k)

(7)

2.4 动态规划算法及求解步骤

动态规划理论的核心是最优性原理。将一个多步决策问题转化为一系列单步决策问题，然后从最后一步开始往前求解直到初始步为止。这些过程要遵循一个原则，无论初始状态如何，后面的决策必须保证是一个最优的过程。

动态规划的计算步骤为：

第N-1步：

u(N-1))+δ·Δsoc]

(8)

第k步(0

(9)

2.5 动态规划求解结果

针对中国典型城市公交工况，应用动态规划理论求解该工况下的最优控制量及最优燃油经济性。图4为工况及扭矩需求、状态量曲线、最优控制量曲线、发动机及驱动电机功率曲线。根据soc曲线可以看出循环工况始末基本一致。百公里油耗为16.31 L，是该工况、驱动系统结构、驱动系统参数下理论最优值。

3 改进的基于规则能量管理控制策略

3.1 控制规律提取

分析图4中发动机工作点分布图可以得出两点：并联工作点主要位于图中红色虚线上方，因此可以认为这条曲线为串并联切换的曲线；串联工作点集中在1 200 r/min和1 600 r/min附近，因此这两点也可以作为串联模式发动机工作转速。

定义扭矩分配比参数TSR，表征扭矩分配关系。

TSR=T发动机/T总需求

(10)

图5为动态规划求解的最优分配点及拟合的TSR曲线。当TSR>1时，发动机既可以满足驱动需求，又能提供部分扭矩用于充电；当TSR=1时，发动机单独驱动；当TSR<1时，发动机和电机共同驱动。

3.2 改进的基于规则能量管理控制策略

设计改进的基于规则的能量管理控制策略。能量管理控制策略主要分为：驾驶员意图解析、驱动力分配及制动能量回收。

驾驶员意图解析根据当前的油门踏板开度和当前的车速确定当前的总的需求扭矩命令，如图6所示。

2) 驱动力分配及制动能量回收

图7为串联(包括纯电驱动)和并联的驱动力分布图。制定如下驱动力分配规则:

规则1 低速及低扭矩需求时，工作于纯电动或串联模式。

规则2 ISG启动发动机。

规则3 当需求扭矩位于串并联切换曲线之上时，离合器结合进入并联模式。同时当需求扭矩小于Tsplit-ΔT时，离合器分离退出并联模式。

规则4 进入并联模式后，当需求扭矩率小于发动机高效区扭矩时，工作于发动机边驱动边充电模式。

规则5 当需求扭矩位于发动机高效区时，工作于发动机单独驱动模式。

规则6 当需求扭矩超过发动机能输出的最大扭矩时，工作于并联驱动模式。

规则7 当需求扭矩小于0时，若soc≤90%，采用联合制动模式；若soc>90%，采用机械制动模式。

图4 基于动态规划的最优结果

图5 驱动力分配曲线(中国典型城市工况)

运行中国典型城市公交工况以验证模型及控制策略的正确性。仿真结果见图8。表2为中国典型城市工况特征。

图8 仿真模型的行驶工况跟随结果

参数数值参数数值循环时间/s1 314行驶距离/km5.8平均车速/(km·h-1)15.9最高车速/(km·h-1)60最大加速度/(m·s-2)0.914最大减速度/(m·s-2)1.534怠速时间/s381

4 实车测试及结果分析

基于动态规划算法求解车辆最优控制模型并提取控制规律，设计改进的基于规则控制策略，下载至实车控制器并进行转毂测试。国标GBT19754—2005规定了重型混合动力电动汽车在底盘测功方法或道路上进行能量消耗的试验方法[15]。其基本步骤如下：首先将油耗仪及电耗仪接到客车上，然后将客车开到转毂上，转毂的作用是根据车辆当前车速来模拟道路阻力，最后驾驶员控制车辆实时跟踪屏幕前的行驶工况。测试数据通过总线记录仪存储下来。基于中国典型城市工况的实车测试的结果如图9所示。需要特别指出的是由于本文研究的客车离合器是常闭形式的，所以实际控制命令1代表离合器分离，0代表离合器结合。此外，由于本车电池管理系统(BMS)发出的soc信号分辨率为0.4，因而图中soc曲线看起来是阶梯型。