基于优化模糊控制的混动汽车能量管理策略研究

代国强，李捷辉，赵国良，张维真，孙天硕

(1.江苏大学汽车与交通工程学院，江苏 镇江 212013；2.南京清研海易新能源动力有限责任公司，江苏 南京 211806)

纯电动汽车市场前景广阔，但是还存在可靠性、电池成本、续航里程等诸多挑战[1-2]。而混合动力汽车(Hybrid Electric Vehicle，HEV)既有效地规避了纯电动汽车现阶段存在的各种问题，同时相比燃油汽车具有更低的燃油消耗和污染物排放，因此其具有重要研究意义[3]。

能量管理策略既是混合动力汽车动力性和经济性的保障，也是当前汽车行业的重要研究方向。近年来已提出的能量管理策略主要可分为：通过实验、标定和工作经验制定的基于规则的能量管理策略；利用智能算法改进被控对象制定的基于优化的能量管理策略；根据过程的历史信息预测过程输出的未来值制定的基于预测的能量管理策略[4-5]。模糊控制算法由于其较佳的鲁棒性、实时性、适应性等优点，适用于解决时变、滞后、非线性系统的控制问题[6-7]。但是模糊算法的控制效果主要取决于隶属度函数、规则库和模糊推理，这就导致模糊控制存在偶然性、缺乏理论支撑、主观性过强等问题。因此为了达到最佳控制效果，有必要对模糊控制器进行优化[8-9]。目前许多研究已将优化模糊控制算法应用到汽车能量管理策略中：文献[10]利用遗传算法优化混动汽车模糊控制策略的模糊规则以减少主观性，优化后整车油耗和污染物排放都有明显降低。但遗传算法种群多样性差、收敛速度慢影响优化结果。文献[11]提出了以降低动力系统能量消耗为优化目标，以粒子群算法优化能量管理策略的模糊控制器参数。粒子群算法原理简单、调整参数少，然而惯性权重和学习因子的选择比较麻烦。文献[12]设计了通过蚁群算法对模糊隶属度函数参数进行优化以提高发动机工作效率的控制策略，这种方法也并未解决模糊规则的制定依赖于主观判断经验的问题，且蚁群算法存在过早收敛的现象。文献[13]提出了一种模糊比例积分永磁同步电机伺服系统控制策略，利用麻雀搜索算法实时在线调整模糊控制的论域，但目前还未在混动汽车能量管理中尝试运用。麻雀搜索优化算法(SSA)具有种群多样性高、收敛速度快、不依赖梯度信息等优点，已在路径规划、故障诊断、图像处理等领域得到广泛应用，成为智能算法领域新的研究热点[14-16]。

本研究通过对并联式混动重型商用车动力分配特性进行分析，制定模糊控制的能量管理策略。所制定的模糊控制能量管理策略具有良好的实时性和鲁棒性，但不能实现最优的燃油经济性。针对这一问题建立电机等效油耗的模型，以总油耗为优化目标，利用SSA算法对模糊控制器模糊控制隶属度函数参数的制定进行优化。联合仿真结果表明基于优化模糊控制的策略提高了混动汽车的经济性，研究内容可以为混动汽车相关控制策略制定提供参考。

1 模糊控制能量管理策略

1.1 控制策略模型

在Matlab/Simulink软件中搭建控制策略，包括循环工况、驾驶员模型、TCU模型和HCU模型等。策略的控制逻辑大致分为以下三部分： 1)驾驶员模型采集循环工况的目标车速信号和物理模型反馈的真实车速信号，通过 PID算法将当前时刻对应的油门和制动信号输出到 HCU模型；2)HCU模块根据驾驶员输入信号，物理模型反馈的车速、发动机的转速和转矩、电机的转速和转矩以及TCU模块反馈的当前挡位计算出需求转矩，再由模糊控制算法求出发动机输出扭矩，需求转矩减去发动机输出扭矩即为电机输出转矩；3)TCU模型则是通过当前实际挡位、加速踏板信号和变速箱输入轴转速算出变速箱的目标挡位，将目标挡位发送给物理模型并反馈至HCU模型。

1.2 模糊控制器设计

能量管理策略模糊控制器的输入变量为需求转矩Treq和电池荷电状态(state of charge，SOC)，输出变量是发动机输出转矩Teng，再由电机提供剩下的需求转矩Tmot。模糊控制流程见图1。

图1 模糊控制流程

首先将变量以适当的比例进行尺度变换，使其缩放到适当的论域范围。电池SOC的论域为[0.3，0.9]，需求转矩Treq和发动机输出转矩Teng变换后的论域均为[0，10]。需求转矩Treq和发动机输出转矩Teng分别被定义为{NB(小)，NS(偏小)，ZM(适中)，PS(偏大)，PB(大)}5个模糊子集，电池SOC被定义为{L(低)，NL(偏低)，M(适中)，PH(偏高)，H(高)}5个模糊子集。隶属度函数是精确量与模糊量转化的枢纽，决定控制的灵敏度，根据工程运输车辆特点和行驶工况选择合适的隶属度函数。在运输过程中需求转矩Treq主要分布在中高负荷区间，因此需求转矩Treq的ZM、PS、PB模糊子集选择梯形隶属度函数，其余模糊子集采用三角形隶属度函数；由于车辆为非插电式并联混动汽车，电池SOC不会出现大幅度的变化，为了提高控制的精准度，电池SOC模糊子集均采用三角形隶属度函数。发动机控制目标是其工作在中高负荷区间，因此发动机输出转矩Teng的ZM、PS、PB模糊子集选择梯形隶属度函数，其余模糊子集采用三角形隶属度函数。Treq,SOC和Teng的隶属度函数见图2。

图2 隶属度函数

1.3 模糊规则的制定

控制策略应使发动机在适宜的负载下运行以提高其热效率，避免发动机在低负荷低效率下工作；电机的高效率工作区间大，尽量使电机参与车辆的驱动；另外电池SOC需要维持在合理区间内。按照图3所示控制策略框图制定具体的模糊规则：电池的SOC很高，且需求转矩不大或车辆起步时发动机不工作，汽车进入纯电行驶模式；电池的SOC值在适中状态，需求转矩较大，汽车进入并联驱动模式；电池SOC小于设定阈值，为保证充放电性能和寿命，汽车进入纯油模式。

图3 控制策略框图

2 基于优化模糊控制的能量管理策略

2.1 麻雀搜索算法分析

SSA算法将麻雀群体中的成员分为探索者、跟随者、预警者3种类型[17]。设定由n只麻雀组成的群体在D维空间中觅食，探索者对应高适应度的麻雀，最先寻找到食物所在位置，引导麻雀群体的觅食方向和搜索范围。探索者位置更新公式为

(1)

式中：T为当前迭代次数；j为维度；α为随机数；Titer为最大迭代次数；Q为服从正态分布的随机数；Lj为1×D的矩阵；R为预警值，ST为安全值。如果跟随者找到了食物，就会变成探索者。跟随者位置更新公式为

(2)

(3)

式中：β为步长控制参数；ε为常数；K为随机数；fi为当前麻雀个体的适应度值；fg，fw分别为第T次迭代后麻雀群体的全局最佳适应度值和最差适应度值。简单来说，探索者有较好的适应度值，跟随者是适应度值较差的个体，而警示者是服务于探索者，决定探索者是否继续搜索。探索者、跟随者、预警者都是围绕着适应度函数去搜索最佳位置。

2.2 适应度函数选取

利用油电等效系数把电机消耗的电池电量转换为燃油消耗量[18]，本研究算法优化目标是减少循环工况下车辆等效燃油消耗量。故将电机等效燃油消耗量和发动机油耗之和的倒数作为麻雀搜索算法的适应度函数，适应度函数设置如下：

(4)

式中：Jmin为最低等效油耗；meng为发动机油耗；s(t)为油电等效系数；mbat为电机单位时间内消耗的等效燃油。

利用麻雀算法的种群多样性以及高收敛速度，计算出各工况下最佳的能量分配方式。采用SSA算法对模糊控制器隶属度函数参数进行优化。在满足转速、转矩、电池SOC等约束条件下，达到经济性最佳的效果(见图4)。

图4 SSA优化模糊控制器示意

2.3 算法编码以及运行参数设定

将SSA算法运用到隶属度函数优化中的前提是对其进行编码，每个隶属度函数关于其中心位置均对称。变量Treq用参数X1,…X5表示，变量SOC用参数X6,…X10表示，变量Teng用参数X11,…X15表示。故需要优化确定的隶属度函数参数为15个，即SSA算法的维数为15维。麻雀算法种群规模n=30，迭代次数T=100，变量维度D=15。发现者数量占整个麻雀群体20%，意识到危险的麻雀数量占10%，ST=0.8。

3 混合动力汽车建模

3.1 车辆物理模型

并联式HEV结构见图5，发动机与电机是独立的驱动系统。电机位于离合器和变速箱之间，根据需求控制离合器实现动力模式灵活切换。

图5 并联式混合动力汽车结构

基于Simcenter/AMESim软件平台建立联合仿真被控对象的物理模型(见图6)。其中，ECU模型为发动机控制单元，接收HCU模块发送的指令控制发动机的启停和运行。发动机模型是通过multi_engine_flag选取，其主要参数包括油耗MAP、外特性MAP和倒拖扭矩MAP。电机模型是根据电机的试验数据搭建，其主要参数包括电机最大扭矩和效率MAP。电池模型提供电机驱动时的电能，并存储在制动时电机回收的能量，其主要参数有额定电压、初始SOC和额定容量等。这些数据以data文件的形式存储在模型数据库中，在模型中需要将参数与对应的MAP文件进行关联。

图6 车辆物理模型

3.2 关键参数

某重型商用车主要参数见表1。仿真所需的参数通过台架试验采集得到，其中发动机的燃油消耗率MAP见图7，电机的效率MAP见图8。HEV所使用的发动机、电机和电池的基本参数见表2。

表1 整车主要参数

图7 发动机万有特性MAP图

图8 电机效率MAP图

表2 部件基本参数

4 仿真试验与结果分析

4.1 联合仿真试验

为验证所提优化模糊控制能量管理策略的有效性，本研究采用GB/T 38146.2—2019《中国汽车行驶工况第2部分：重型商用车辆》中的重型商用车辆行驶工况(China heavy-duty commercial vehicle test cycle，CHTC)对其进行仿真验证。CHTC循环是一种更符合我国重型商用车实际的运行工况，且有利于重型商用车测试认证体系的整合。CHTC-D是CHTC循环工况下的中国自卸汽车行驶工况，总时长为1 300 s。通过AME2SL模块把AMESim整车模型嵌入到Simulink控制策略模型中并连接对应的信号通道。

4.2 车速跟随效果分析

图9示出两种能量管理策略的车速跟随比较。从图9可以看出：两种能量管理策略下的物理模型反馈车速整体跟随效果很好，仅在目标车速变化较快时会出现较小的迟滞现象。另外，优化模糊控制能量管理策略在CHTC-D循环下目标车速的跟随效果好于模糊控制策略：模糊控制能量管理策略中物理模型反馈车速与循环工况目标车速最大车速差为2.60 km/h，平均车速误差为0.30 km/h；而优化模糊控制能量管理策略中最大车速差为1.69 km/h，平均车速误差为0.22 km/h。相比之下，最大车速差波动下降了38%，平均车速误差波动下降了32%。通过麻雀搜索算法改进隶属度函数后优化模糊控制策略对车速变化的响应情况更好，这是由于在不同需求转矩下调整发动机和电机的输出转矩，从而改善动力性和控制精度。

图9 CHTC-D工况下车速跟随情况

4.3 发动机工况点对比分析

图10示出不同策略下的发动机工况点。通过比较模糊控制策略与优化模糊控制能量管理策略的发动机工作点发现，两者的发动机转速都在900～1 600 r/min之间，但发动机运行状况存在差异，优化模糊控制策略下发动机工作点更多地集中在高效率区域，从而提高了车辆的经济性。模糊控制策略下发动机的工作点很少运行在转速1 000～1 300 r/min、扭矩2 000～2 300 N·m的低油耗区域。而优化模糊控制能量管理策略发动机实际输出的最大输出转矩从2 000 N·m左右上升至2 300 N·m左右，提升了25%，发动机的工作点在低油耗区域明显增多。在模糊控制能量管理策略的仿真结果中，发动机工作点很大一部分集中在低速和低效率区域，这是因为模糊控制策略无法根据工况变化和实时最佳油耗调整模糊控制隶属度函数，只能按照既定的隶属度函数进行模式切换和转矩分配，因此无法改善动力分配，实现最优能量管理。而优化算法可以按照瞬时油耗的变化调整模糊控制隶属度函数，在确定的模糊规则下也可以灵活改变发动机扭矩，令发动机在整个行程处于更优的工作状态。因此相比于模糊控制能量管理策略，发动机工作点更多集中在了相对高效的区域，这也是优化模糊控制策略能够节省燃油消耗的主要原因。

图10 两种能量管理策略下发动机工况点分布

4.4 电池SOC变化轨迹对比分析

在SOC初始值为60%情况下，两种能量控制策略的SOC轨迹见图11。从图11可知，两种控制策略均能保证SOC在循环工况结束时的终值和初始值相近，实现了电池动态平衡，符合非插电式混合动力汽车对SOC的控制要求。但是对比分析发现，两者SOC曲线变化趋势有着显著差异，模糊控制能量管理策略下电池剩余电量最少为47.66%，而优化模糊控制策略下电池剩余电量最少为51.01%，SOC整体波动幅度下降了7.02%。两种控制策略在同一时刻下的最大电池SOC差值为5.67%，波动幅度为11.78%。模糊控制管理策略经过优化后SOC的变化速率、波动幅度明显减小。SOC曲线的变化比较缓慢，说明电池的瞬间充放电速度比较低，这有利于提高电池的耐久性。较低的波动幅度能有效地降低电池的放电深度，避免出现过充或过放，从而延长电池的使用寿命。

图11 循环工况下不同控制策略的SOC轨迹

4.5 整车燃油经济性分析

在CHTC-D循环工况下，模糊控制百公里燃油消耗量为52.59 L，采用优化模糊控制策略后百公里燃油消耗量为49.47 L，燃油消耗量减少了5.93%。发动机在高效率区域内工作点的增加也说明了麻雀搜索算法能够进一步改善隶属度函数。采用优化模糊控制能量管理策略提高了发动机的工作效率，同时有效地改善汽车的节能效果，验证了优化方法的有效性。

5 结束语

在模糊控制能量管理策略的基础上，通过对模糊控制隶属度函数进行改进制定了基于优化模糊控制的能量管理策略，并将控制策略嵌入Simcenter AMESim中进行仿真分析。仿真结果显示：在CHTC-D循环工况下优化模糊控制策略比模糊控制策略百公里燃油消耗量降低了3.12 L，在循环工况目标车速变化较快时的车速跟随迟滞现象也明显改善。采用优化模糊控制能量管理策略时，发动机的工作点向高效率区间集中，电池SOC波动幅度降低7.02%，有效延了长电池的寿命。