混合動(dòng)力汽車(chē)能量管理系統的模糊控制與仿真研究

前言

環(huán)境和能源問(wèn)題的日益突出，使低排放甚至零排放汽車(chē)的開(kāi)發(fā)受到了廣泛的關(guān)注。電動(dòng)汽車(chē)以無(wú)(低)污染、高燃油經(jīng)濟性、高性能和低排放的優(yōu)點(diǎn)成為當代汽車(chē)發(fā)展的主要方向。但是，電動(dòng)汽車(chē)的發(fā)展需要解決兩大關(guān)鍵問(wèn)題：即能量存儲和動(dòng)力驅動(dòng)問(wèn)題，由于短期內動(dòng)力電池貯能不足的問(wèn)題很難解決，于是能量管理技術(shù)就成為電動(dòng)汽車(chē)發(fā)展的重要部分。本文主要是對基于模糊邏輯控制的混合動(dòng)力汽車(chē)能量管理系統控制來(lái)進(jìn)行具體分析。

并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車(chē)動(dòng)力系統模型

并聯(lián)式混合動(dòng)力電動(dòng)汽車(chē)動(dòng)力系統模型，主要包括駕駛員決策、發(fā)動(dòng)機、電機、蓄電池以及整車(chē)動(dòng)力性計算模型等。一種前向復合并聯(lián)混合動(dòng)力汽車(chē)動(dòng)力系統模型如圖1所示。

汽車(chē)在行駛過(guò)程中，動(dòng)力系統提供的驅動(dòng)力用來(lái)克服汽車(chē)的滾動(dòng)阻力、坡度阻力、空氣阻力以及加速阻力，從而實(shí)現汽車(chē)的勻速行駛、加速或爬坡等。汽車(chē)行駛過(guò)程中，驅動(dòng)力Ft、滾動(dòng)阻力Ff、坡度阻力Fi、空氣阻力Fw以及加速阻力Fj，可以按照式(1)計算。

式中Ttq為發(fā)動(dòng)機轉矩(Nm)，ig為變速器的傳動(dòng)比，io為主減速器的傳動(dòng)比，r為車(chē)輪半徑(m)，G為作用于汽車(chē)上的重力（N），f為滾動(dòng)阻力系數，CD為空氣阻力系數，A為迎風(fēng)面積(m2)，μa為行駛速(km/h)，δ為汽車(chē)旋轉質(zhì)量換算系數，m為汽車(chē)質(zhì)量(kg)，(du/dt)為行駛加速度(m/s2)，ηr為傳動(dòng)系的機械效率。

在一定的發(fā)動(dòng)機與電機復合轉速n(r/min)下，經(jīng)過(guò)變速器與主減速器的減速，作用到車(chē)輪上，驅動(dòng)車(chē)輪轉動(dòng)，汽車(chē)以速度ua(km/h)(ua=0.377rn/igi0)行駛。在汽車(chē)行駛過(guò)程中，不僅驅動(dòng)力與行駛阻力相互平衡，動(dòng)力系統提供的功率與阻力功率也相互平衡。將行駛方程兩邊乘以行駛車(chē)速u(mài)a，并經(jīng)單位變換，得到汽車(chē)功率平衡方程(功率單位為kW)：

式中：Pe為汽車(chē)的功率，i為道路坡度。

模糊邏輯控制策略

控制策略思想

本文的控制策略就是在保證發(fā)動(dòng)機最高燃油效率的前提下，提高車(chē)輛的驅動(dòng)性能、滿(mǎn)足排放法規要求，以及保持電池的充電平衡。由于道路工況和驅動(dòng)條件的非線(xiàn)性，對于電動(dòng)機何時(shí)產(chǎn)生輔助轉矩或對電池充電的控制變得非常復雜。另外由于不同駕駛員的操作方法不盡相同，所以很難實(shí)現電池充放電平衡。模糊邏輯控制策略能解決非線(xiàn)性復雜問(wèn)題，對于并聯(lián)混合動(dòng)力電動(dòng)汽車(chē)的控制策略建模比較適用。

在并聯(lián)混合動(dòng)力汽車(chē)傳動(dòng)系統控制中，一般根據電池的SOC、駕駛員的踏板位置、車(chē)速及車(chē)輪所需的平均功率等參數，按照一定的規則使發(fā)動(dòng)機和電動(dòng)機輸出相應的扭矩(或功率)，以滿(mǎn)足驅動(dòng)輪驅動(dòng)扭矩的要求。本文中模糊控制器的輸入參數是道路總的請求轉矩與發(fā)動(dòng)機優(yōu)化轉矩的差值ΔT和電池荷電狀態(tài)SOC，輸出參數為控制系數K，如圖2所示。

模糊邏輯控制器設計

模糊控制器采用Matlab提供的模糊邏輯工具箱設計，該工具箱基于Matlab的數學(xué)計算平臺構造模糊函數，并能在此環(huán)境下建立和編輯模糊控制器，而且將設計的控制器與Simulink集成進(jìn)行仿真分析。

模糊化模塊

本文輸入變量描述為{‘負大’,‘負小’,‘零’,‘正小’,‘正大’}，輸入變量SOC描述為{‘過(guò)低’,‘偏低’,‘適中’,‘高’},輸入變量的隸屬函數分別如圖3、圖4所示。輸出變量K值為{0，0.75，0.8，0.85，0.9，1，1.05，1.1，1.2，1.25}，由于輸出采用單值函數表示，因此推理方法采用Takagi-Sugeno類(lèi)型，這種類(lèi)型較為特殊，它將去模糊化結合到模糊推理中去，最后輸出為精確量。

模糊控制規則表的建立

本文中模糊控制器采用雙輸入單輸出結構(MISO)。根據條件，建立“IF-THEN”型的規則庫，該規則庫建立的原則就是在盡量保證電池充放電平衡的條件下，使發(fā)動(dòng)機轉矩工作在最小燃油消耗區域。因此可以建立模糊邏輯控制表，見(jiàn)表1。

從表1中可以看到第一條規則可以解釋為：當ΔT為“負大”，且SOC值為過(guò)低，則輸出K為1，表示發(fā)動(dòng)機工作在目標轉矩，多出來(lái)的能量用于給電池充電。如果用語(yǔ)言來(lái)表示則為：IF(ΔTis負大)and(SOCis過(guò)低)then K is 1。表中其它數值可以用類(lèi)似語(yǔ)言來(lái)描述。

反模糊

反模糊化模塊采用面積中心法作為反模糊策略。從多能源控制目標看，并聯(lián)混合動(dòng)力汽車(chē)的主要控制目標是發(fā)動(dòng)機和電動(dòng)機的轉矩(或功率)分配問(wèn)題，如何合理優(yōu)化分配轉矩是控制策略的重要內容。模糊邏輯是一種比較合適的控制策略，具有較好的魯棒性，能實(shí)現非線(xiàn)性、多目標和多參數的控制。模糊邏輯控制，能將控制邏輯的隸屬函數及參數權值進(jìn)行優(yōu)化，以得到更佳的結果。

建模、仿真結果與分析

基于strong>span onmouseover=_tipon(this) onmouseout=_tipoff()>a href=http://www.eefocus.com/search/forsearch.php?word=Matlab%7C0 class=eefocus-src-key target=_blank>Matlab/a>/span>/strong>/Simulink的混合動(dòng)力系統建模

ADVISOR模型代碼具有開(kāi)放性，可以很容易對其內部模型進(jìn)行研究。在研究與掌握ADVISOR車(chē)輛仿真系統結構組成的基礎上，對它進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)是可行的。在軟件原有的并聯(lián)式混合動(dòng)力整車(chē)各模塊基礎上，對相關(guān)模塊及對應參數加以修改，搭建新開(kāi)發(fā)的虛擬樣車(chē)系統結構，并修改它在MATLAB/SIMULINK下界面，使其更具可讀性。

混合動(dòng)力汽車(chē)前向仿真模型，包括駕駛員模型、車(chē)輛控制器模型、發(fā)動(dòng)機模型、電機模型、電池模型、離合器模型、變速器模型、主減速器和差速器模型、輪胎模型和車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型?？刂撇呗阅Ｐ腿鐖D5所示。

整車(chē)性能仿真結果與分析

本文采用歐洲城市道路循環(huán)ECE_EUDC。仿真參數主要有：整車(chē)質(zhì)量1800kg，風(fēng)阻系數0.335，迎風(fēng)面積2.1m2；發(fā)動(dòng)機采用電噴汽油機，排量1.0L，功率41kW；電動(dòng)機采用交流感應電機，峰值功率為25kW，額定電壓144V，效率0.9；蓄電池系統由25塊鉛酸電池組成，容量為18Ah，質(zhì)量為167kg，總行程10.93km，時(shí)間1225s，最大速度120km/h，行駛期間共計13次停車(chē)。

仿真結果如圖6、7、8所示。從圖6中可以看出發(fā)動(dòng)機的轉速是伴隨著(zhù)車(chē)輛在道路循環(huán)上的狀態(tài)而變化的，在道路循環(huán)的停車(chē)時(shí)間，發(fā)動(dòng)機處于關(guān)閉狀態(tài)，以降低油耗，在加速時(shí)由電動(dòng)機提供輔助功率，在減速時(shí)電動(dòng)機當作發(fā)電機應用回收能量。從圖7中可以看出在道路循環(huán)要求汽車(chē)加速時(shí)，電機提供輔助驅動(dòng)；減速、停車(chē)時(shí)，電機回收制動(dòng)。從圖8中可以看出SOC也是動(dòng)態(tài)變化的，最大值為0.716，最小值為0.674，上下波動(dòng)為0.042，可以看到波動(dòng)比較小，同時(shí)最終SOC值為0.684，基本上實(shí)現了在一個(gè)循環(huán)內的充放電平衡。從發(fā)動(dòng)機工作點(diǎn)和電池SOC的變化范圍看，模糊邏輯控制策略模型能將發(fā)動(dòng)機控制在最佳燃油線(xiàn)附近，并實(shí)現電池SOC變化在合理的范圍內。

結束語(yǔ)

混合動(dòng)力汽車(chē)是近年研究和開(kāi)發(fā)的熱點(diǎn)，如何實(shí)現能量的合理分配是解決問(wèn)題的關(guān)鍵。由于在混合動(dòng)力汽車(chē)控制中存在許多影響參數，這些參數的函數關(guān)系大多是非線(xiàn)性的，模糊策略具有較好的魯棒性，能解決復雜的非線(xiàn)性問(wèn)題，實(shí)現能量的合理分配。本文的仿真結果表明，在混合動(dòng)力車(chē)中利用模糊控制器控制能量的流向及其在內燃機、電動(dòng)機和電池組之間的分配關(guān)系，不僅滿(mǎn)足減少油耗、降低排放的要求，而且提高了整個(gè)驅動(dòng)系統的效率，為更先進(jìn)的控制策略和混合動(dòng)力系統的研究和開(kāi)發(fā)提供了一些參考。