模糊逻辑的增程式燃料电池SUV能量管理策略研究

贾和坤，唐捷旭，陈金柯，孙 闫，解 玄，张 超

(1.江苏大学 汽车与交通工程学院， 江苏 镇江 212013；2.弗尔赛能源科技股份有限公司，江苏 苏州 215000)

污染物排放、石油资源匮乏、振动噪声问题是目前制约传统内燃机(ICE)汽车发展的主要障碍[1-3]。2019年7月起，国家第6阶段机动车污染物排放标准开始在各地实施，传统内燃机汽车的发展面临着巨大的挑战。近年来，国家大力支持新能源产业，越来越多的新能源汽车投入量产并实现市场化。其中纯电动汽车(BEV)有着无污染、低噪声的优势，具有良好的发展前景。但相较于传统内燃机汽车，纯电动汽车具有续驶里程短、充电难等问题，在一定程度上限制了其自身的发展[4-5]。增程式混合动力系统的提出较好地解决了纯电动汽车里程焦虑问题。通常，发动机作为增程器能够在功率需求较小时带动发电机工作，提供电能驱动电机，并给电池充电，保障SOC的动态平衡，而与此同时，发动机存在不可避免的污染物排放与噪音振动的问题[6-7]。为了同时兼具纯电动汽车零污染、低噪声与传统内燃汽机车长续航的优势，以燃料电池作为增程器的增程式燃料电池混合动力系统(FC-REEV)被认为是一种极具发展前景的解决方案[8]。

增程式燃料电池混合动力系统是一种串联式的高效动力系统。动力电池作为主要动力源承载大部分的功率，同时燃料电池作为辅助动力源提供额外的能量补充，增加整车续驶里程[9-11]。该混合模式下燃料电池功率较小，对整车的经济性有利。另外，在需求功率较低的情况下，动力电池可储存富余的能量，SOC可以长时间平衡在最优点，避免深度充放电，有利于改善电池的使用寿命。

能量管理策略的合理设计是混合动力系统高效运行的前提与保障。对于增程式混合动力系统亦是如此[12-14]。基于规则的开关控制策略即恒温器控制策略(TCS)是一种在增程混动系统中应用较为广泛的能量管理策略[15]。其本质为在驾驶循环初期采用纯电动模式，当SOC低于某一限值时(通常在20%左右)开启增程器为电池充电。但这种策略存在着较为明显的问题：由于电池无法同时充放电，因此当SOC较低、同时外界功率需求较大时，电池SOC难以及时补充，对电池耐久性不利。

为此，应天杏等[16]以预测整车功率需求为研究对象，提出了一种基于功率需求预测的自适应能量管理策略，结合最优控制规律以及工况SOC线性参考轨迹，优化了策略预测误差。Chen等[17]基于动态规划方法，以优化电池使用寿命及电量消耗为导向，提出了一种多模式切换的开关控制策略。结果表明：动态规划方法在电池寿命优化方面有着积极的作用。Hwang等[18]利用模糊算法(Fuzzy Logic)改善了系统SOC快速损耗问题，提升了车辆续驶里程。上述基于预测方法的自适应能量管理策略虽然一定程度上从全局角度优化了SOC轨迹，但对于燃料电池在各状态下实时效率最优化缺乏细致探讨。Chen与Hwang通过优化SOC状态改善了开关控制策略存在的问题，但缺乏对增程器工作效率的深入研究。

因此，本文针对增程式燃料电池混合动力SUV，以优化燃料电池工作效率、电池充放电状态以及续驶里程为目标，开展能量管理设计及优化研究，设计了一种基于模糊控制的开关控制策略(FTCS)。并基于Matlab/Simulink与Simcenter AMESim联合仿真平台进行整车动力性、经济性及部件性能仿真，验证了该策略的可行性及在FC效率与里程优化方面的效果。

1 动力系统及部件建模

1.1 动力系统模型

对于增程式燃料电池混合动力SUV，为了更好地实现燃料电池与动力电池之间的耦合与功率分配，需要对整车混合动力系统进行建模分析。系统结构如图1所示。

图1 系统结构示意图

燃料电池系统经过单向DC/DC变换器后与能量管理系统(EMS)连接并进行通讯。动力电池经过双向DC/DC变换器后与EMS相连并实现通讯。整车控制器VCU根据驾驶员踏板信息(驾驶员需求)以及当前车速计算出需求扭矩信号发送给驱动电机，驱动电机根据需求扭矩信号以及当前电压平台信息与当前转速计算出需求电流信号并发送给EMS，最终EMS对需求电流信号解耦并按策略进行分配，实现整车功率分配控制。表1列出了整车参数。

整车功率需求根据牵引力与当前车速计算：

(1)

Preq=F·V

(2)

式中：F为车辆动力系统作用驱动轮上的驱动力(牵引力)(N)；m为整车总质量(kg)，包括整备质量以及驾驶员与乘客质量；g=9.81 m/s2为重力常数；Cr为滚动阻力系数；θ为坡道倾斜角(°)；CD为空气阻力系数；A为迎风面积(m2)；δm为旋转质量系数；ρ为空气密度(kg/m3)；V为车速(m/s)；a为车辆加速度(m/s2)；Preq为整车功率需求(W)。

表1 整车参数

电机通过需求扭矩与当前电机转速以及电压平台信息计算出需求电流：

(3)

式中：Ireq为需求电流(A)；Ncom为VCU扭矩命令(N)；Vmot为电机转速(r/min)；Plost为电机功率损失(W)；U为电机电压(V)。

基于Simcenter AMESim多功能综合仿真平台建立增程式燃料电池SUV整车模型，如图2所示。

图2 AMESim整车仿真模型示意图

1.2 燃料电池模型

如前文所述，燃料电池在运行过程中变载适应性差，启停延时长。同时，电堆工作效率随功率变化较为明显，特别是在低负荷工况下，燃料电池效率突变更加明显[19]。因此，燃料电池系统的建模分析是能量管理策略中性能与效率优化的前提。通过实验数据与对以往研究的分析，建立如下燃料电池数学模型：

Pfc=P-Pohmic-Pact-pconc-Pacc

(4)

式中：Pfc为燃料电池系统输出功率(W)；P为电堆理论功率；Pohmic为欧姆损失功率；Pact为活化损失功率；Pconc为浓度损失功率；Pacc为系统附件消耗的功率。

(5)

式中：mfc为系统瞬时氢气消耗速率(g/s)；N为电堆单电池数量；Ifc为系统输出电流(A)；MH2为氢气摩尔质量(g/mol)；F为法拉第常数。

(6)

式中：ηfc表示燃料电池工作效率; LHVH2表示氢气低热值(kJ/kg)。

燃料电池系统伏安特性曲线、氢气消耗曲线以及工作效率曲线如图3，燃料电池系统各参数数值如表2所示。

图3 燃料电池工作特性曲线

表2 燃料电池参数

2 能量管理策略

2.1 策略规则

增程式燃料电池混合动力SUV需要满足城市工况、城郊工况以及长途工况等常见的汽车运行工况，续驶里程、电池耐久性及稳定性是策略需要重点考虑的问题。同时，考虑到燃料电池自身的运行局限性如变载响应慢、启停延时长等，能量管理策略在设计时需要充分考虑燃料电池的工作状态。另外，由于动力电池耐久性受其充放电速率影响明显，因此，控制策略需针对整车在运行过程中电池充放电状态进行优化。

基于以上分析，根据整车运行过程中的功率需求以及SOC，将策略划分为4种工作状态，分别为纯电动、混合驱动、增程驱动以及制动能量回收。各状态下的能量流情况如图4所示。

图5为控制策略框图，其中，SOChigh与SOClow分别表示动力电池最佳状态SOC区间上下限，SOCint表示模式再切换回纯电动时的SOC状态条件；Ifc表示燃料电池输出电流，其大小由模糊控制器决定；Ibat表示电池输出电流；Ipow表示燃料电池最大功率电流；Ireq表示电机需求电流；H2表示系统氢气消耗量；H2_con表示系统氢气总量。

2.2 模糊逻辑

对于一些复杂被控对象，系统中某些控制变量往往是不容易量化的，运用常规的控制方法不易对其进行精准控制。因此，将系统精确量模糊化，利用专家经验知识进行非线性控制的模糊逻辑，为复杂多变的控制环境提供一种较好的解决思路。利用模糊控制对燃料电池系统输出电流Ifc进行控制，结合动力电池SOC与驱动电机电流需求Ireq，对燃料电池工作效率进行优化。模糊控制原理如图6所示。

图6 模糊控制原理示意图

利用Matlab中的Fuzzy Logic工具箱，对模糊控制器进行定义，采用适应性较好的三角形隶属度函数。输入为电机电流需求，论域为[-60，140]，包括有4个模糊子集，分别为{NB，NS，PS，PB}；输入参数SOC论域为[0.1，1]，包括5个模糊子集，分别为{PVS，PS，PM，PB，PVB}；模糊控制输出量为燃料电池输出电流，其论域选取的是燃料电池系统高效区间，如图7所示。论域为[40，150]，包括5个模糊子集，分别为{NVS，NS，NM，NB，NVB}。

图7 高效区燃料电池系统效率曲线

模糊规则方面，遵循增程式燃料电池混合动力SUV的运行特点，在混合驱动模式下，动力电池将提供大部分的功率输出。当SOC较低、需求电流较大时，燃料电池系统以较大的功率输出为电池充电；当SOC较高、需求电流较低时，燃料电池系统输出功率应较小，防止过度充电。据此制定模糊控制规则(表3)。图8则展示了模糊控制规则。

表3 模糊控制规则

图8 模糊控制规则示意图

3 仿真与分析

采用基于AME2SL方式的联合仿真方法，即在AMESim中建立整车模型及控制器接口，并将模型接入Simulink中进行控制器逻辑编辑设计，进而同步进行仿真运算。采用一种前向仿真方法验证动力性、经济性以及在混合驱动模式下燃料电池运行特性与电池充放电状态。联合仿真界面如图9所示。动力性验证一方面可以保障整车在大负荷工况下稳定工作，另一方面衡量车辆运行的可靠性。经济性主要针对整车在各标准循环工况下的续驶里程情况。

图9 联合仿真平台示意图

3.1 动力性仿真

在AMESim整车模型中设置将VCU接收的驾驶员踏板信息分别改为：制动踏板信号0，加速踏板信号1，挡位设置为前进挡，即加速踏板踩到底，松开制动踏板。图10(b)(c)为百公里加速与最高车速结果。结果显示：百公里加速时间为6.1 s，整车最高车速为212 km/h。

对于整车爬坡性能仿真，采用4%、12%爬坡车速衡量。在整车模型环境特征模块，分别赋予整车4%、12%的道路坡度。驾驶员加速踏板全开，车辆持续加速至车速稳定，该稳定车速对应了当前坡度下的爬坡车速。爬坡车速仿真结果如图11所示。4%、12%爬坡车速分别为194.6、161.2 km/h。

图10 百公里加速与最高车速仿真结果

图11 爬坡车速仿真结果

各项动力性仿真结果均能够满足整车预期设计目标。

3.2 储能部件性能仿真

本文中设计的基于模糊逻辑的开关控制策略(FTCS)能够优化燃料电池系统的工作效率与电池充放电状态。对于燃料电池，系统开启工作时，根据效率MAP图，尽可能工作在最佳效率点。对于动力电池，充放电状态的优化体现在SOC曲线上升及下降的斜率，对应了充放电的速率。FTCS有效地降低了电池瞬时放电深度，避免了过大的充放电电流，对提升动力电池的使用寿命有着积极的作用。具体地，将在NEDC、WLTC以及CLTC-P(中国工况轻型汽车乘用车部分)3种标准循环工况下，对比FTCS、TCS在混合动力模式下SOC变化情况以及燃料电池工作效率。

在3种标准循环工况条件下，对比FTCS、TCS在混合动力模式过程中SOC变化趋势。设置初始SOC为60%，仿真结果如图12所示。可以看出，FTCS在3种标准工况下的SOC曲线上升和下降趋势均较为平滑，这表明电池瞬时充放电速率较低，有利于电池耐久性的提升。

图12 各工况下电池SOC变化趋势

同步地，对比燃料电池在各个仿真工况中功率变化以及效率。其中，模糊控制器在增程器开启期间对其输出电流进行控制，如图13所示，在总氢气全部消耗的前提下，FTCS策略中燃料电池能够对外输出更多能量(面积部分表示)，同时拥有更高的效率。图中，FTCS在3种工况中能够实时调节燃料电池工作状态，使其工作效率在高效区(≥50%)动态波动。TCS中设置燃料电池输出电流为高效区间最大电流(254 A)，以保证在增程器开启后电池SOC能够得到及时补充。从图中也可以看出，TCS平均效率低于FTCS。

图13 各工况下燃料电池效率及功率情况

3.3 续驶里程仿真

续驶里程仿真主要考察整车能量消耗率。分析了续驶里程仿真在3种标准循环工况时FTCS、TCS的续驶里程。仿真设置动力电池电芯额定电压3.65 V，额定容量55 Ah，PUCK结构为100串2并。设置初始SOC值为100%，放电截止SOC为10%。氢气总量1.6 kg，续驶里程仿真结果如图14所示。

图14 续驶里程仿真结果

NEDC循环工况下，TCS续驶里程381.694 km，FTCS为400.776 km；WLTC循环工况下，TCS续驶里程334.756 km，FTCS为 351.745 km；CLTC-P循环工况下，TCS、FTCS续驶里程分别为 399.803、418.655 km。

4 结论

1) 以增程式燃料电池混合动力SUV为研究对象，结合模糊逻辑对TCS进行优化。以优化电池充放电状态、FC工作效率及整车续驶里程为目标，基于Simulink/AMESim联合仿真平台搭建了整车及EMS模型。采用一种前向能量流仿真方法，对比分析了TCS与FTCS在充放电状态、 FC工作效率及续驶里程方面的结果。

2) 在满足动力性指标的前提下，FTCS在NEDC、WLTC以及CLTC-P3种标准循环工况中均能够有效改善电池充放电状态，提升FC工作效率，增加续驶里程。其中，电池SOC在增程器开启期间上升下降更加平滑，有利于电池寿命改善；FC工作效率在工况下平均优化15.6%；整车续驶里程分别增加4.99%、5.08%、4.72%。