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    混合動(dòng)力汽車能量控制策略研究現(xiàn)狀

    2018-12-05 20:27:16李連梁思成
    汽車實(shí)用技術(shù) 2018年19期
    關(guān)鍵詞:燃油控制策略動(dòng)力

    李連,梁思成

    (重慶車輛檢測(cè)研究院國(guó)家客車質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)中心,重慶 401122)

    引言

    混合動(dòng)力汽車(Hybrid Electric Vehicle,HEV)是由兩種或兩種以上的能量源提供動(dòng)力的汽車,是新老技術(shù)結(jié)合的產(chǎn)物,它同時(shí)具有純電動(dòng)汽車和傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)汽車的優(yōu)點(diǎn),既有純電動(dòng)汽車高效率和低排放的優(yōu)點(diǎn),又具有燃油汽車高比能量(單位質(zhì)量的燃料所具有的能量)和比功率(單位質(zhì)量的燃料所具有的功率)的長(zhǎng)處,顯著改善了傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)汽車的排放和燃油經(jīng)濟(jì)性,增加了電動(dòng)汽車的行駛里程。作為傳統(tǒng)燃油汽車與純電動(dòng)汽車的過渡產(chǎn)品和折中方案,混合動(dòng)力汽車已經(jīng)成為國(guó)際范圍內(nèi)新型環(huán)保車輛開發(fā)的熱點(diǎn),具有很好的發(fā)展前景和市場(chǎng)潛力。

    混合動(dòng)力汽車按動(dòng)力復(fù)合方式可劃分為3種類型:串聯(lián)式混合動(dòng)力電動(dòng)汽車(Series Hybrid Electric Vehicle,SHEV)、并聯(lián)式混合動(dòng)力電動(dòng)汽車(Parallel Hybrid Electric Vehicle,PHEV)、混聯(lián)式混合動(dòng)力電動(dòng)汽車(Series Parallel Hybrid Electric Vehicle,SPHEV)。按照電功率在總驅(qū)動(dòng)功率中所占的比例,則又可分為深度混合/全混(Full Hybrid)、中度混合(Mild Hybrid)和輕微混合(Micro Hybrid)。不管是何種型式的混合動(dòng)力系統(tǒng),都要對(duì)多個(gè)能量源與其他部件相互配合進(jìn)行優(yōu)化組合,形成不同的動(dòng)力系統(tǒng)工作模式,以適應(yīng)不同的行駛工況需求,獲得傳統(tǒng)汽車所不能得到的優(yōu)化控制目標(biāo)(最佳燃油經(jīng)濟(jì)性,最低排放等)。

    混合動(dòng)力汽車的能量控制策略可根據(jù)當(dāng)前車輛的運(yùn)行狀態(tài),合理分配發(fā)動(dòng)機(jī)和電池的功率輸出,以實(shí)現(xiàn)最小的燃油消耗或者最低排放。其本質(zhì)是對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)和電池的能量負(fù)荷進(jìn)行協(xié)同控制。不同的能量協(xié)同控制策略,其建模和計(jì)算的復(fù)雜程度,在線控制的可實(shí)施性以及智能化程度的差異很大。如何尋找一個(gè)運(yùn)算量較小,可在線運(yùn)行又能實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)的智能化能量協(xié)同控制策略成為近年來混合動(dòng)力汽車研究領(lǐng)域的一個(gè)熱門話題。

    1 能量控制策略分類

    混合動(dòng)力汽車的能量控制策略共有三種分類方式:

    Guzzella L, Sciarretta A在文獻(xiàn)中將能量控制策略分為無因果關(guān)系控制策略和因果關(guān)系控制策略。這種分類方式是依據(jù)能量控制策略是否依賴于未來駕駛工況。無因果關(guān)系控制策略需要詳細(xì)的車輛未來駕駛信息,這些駕駛信息的獲取有兩種方式:第一種方式是車輛運(yùn)行在固定工況,如美國(guó)城市循環(huán)工況(UDDS)及公路循環(huán)工況(HWFET)。第二種方式是針對(duì)公共交通車輛,其具有相對(duì)固定的駕駛路線并可獲取一定的未來駕駛信息。除此之外,駕駛信息都是不可提前獲取的,至少在某種意義上不能提前獲取車輛的車速及海拔高度的詳細(xì)信息,在這種情況下,就只能使用因果關(guān)系能量控制策略。

    同樣是Sciarretta A, Guzzella L在文獻(xiàn)中將能量控制策略分為啟發(fā)式控制策略、最優(yōu)控制策略及次優(yōu)控制策略。啟發(fā)式控制策略中采用了布爾或模糊規(guī)則,其中的多個(gè)控制參數(shù),如發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)轉(zhuǎn)速對(duì)混合動(dòng)力系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和工況具有很強(qiáng)的依賴性,因此,需要開展一系列昂貴的標(biāo)定實(shí)驗(yàn)。此外,在某種確定工況下控制效果很好,但在其它工況下,同樣的控制參數(shù)會(huì)導(dǎo)致很差的控制效果。為了解決上述啟發(fā)控制策略面臨的問題,可以采用系統(tǒng)的、基于模型目標(biāo)方程的最優(yōu)化能量控制策略。最優(yōu)化控制策略的實(shí)現(xiàn)方式包含靜態(tài)最優(yōu)化、數(shù)值動(dòng)態(tài)優(yōu)化以及封閉動(dòng)態(tài)優(yōu)化。所有這些最優(yōu)控制策略都需要未來的駕駛信息,在實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)比較困難,因而次優(yōu)能量控制策略得到了廣泛研究。

    Salmasi F R,Wirasingha S G, Emadi A分別將混合動(dòng)力汽車的能量控制策略分為兩種類型:基于規(guī)則的能量控制策略和最優(yōu)化的能量控制策略。如圖1所示?;谝?guī)則的能量控制策略又可以分為確定性規(guī)則控制和模糊規(guī)則控制。最優(yōu)化控制又可以分為全局最優(yōu)和實(shí)時(shí)最優(yōu)的控制策略。

    確定性規(guī)則中又有開關(guān)控制策略和功率跟隨控制策略,模糊規(guī)則中有傳統(tǒng)模糊控制策略和自適應(yīng)控制策略。全局優(yōu)化中可以采用線性規(guī)劃控制策略、動(dòng)態(tài)規(guī)劃及隨機(jī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃。實(shí)時(shí)最優(yōu)控制策略中包括等效燃油消耗、去耦控制及最優(yōu)預(yù)測(cè)控制策略。

    2 常見控制策略介紹

    2.1 確定性規(guī)則控制

    1)開關(guān)控制

    Ehsani M, Gao Y, Emadi A采用了開關(guān)控制策略,事先設(shè)定好電池的和,當(dāng)SOC低于時(shí),開啟發(fā)動(dòng)機(jī)且一直工作在效率最高點(diǎn),當(dāng)SOC高于時(shí),發(fā)動(dòng)機(jī)關(guān)閉。開關(guān)型控制策略控制邏輯較為簡(jiǎn)單,但并不能滿足車輛在所有工況條件下的功率需求,不過這種控制策略在行駛路徑已知的串聯(lián)式混合動(dòng)力城市公交車上得到廣泛的應(yīng)用。

    2)功率跟隨控制策略

    在研究公園綠地對(duì)住宅價(jià)格的影響時(shí),通常從建筑特征、鄰里特征和區(qū)位特征3個(gè)主要方面展開分析,從中提取公園綠地對(duì)住宅價(jià)格的影響因數(shù)[16,21,30].本文以住宅價(jià)格為因變量,選取了6個(gè)建筑特征、5個(gè)區(qū)位特征和4個(gè)鄰里特征為自變量(表1).在所選取的變量中,有實(shí)際數(shù)據(jù)和需要量化的數(shù)據(jù),其中建筑面積、建筑年齡、容積率、樓層、公共交通、至最近公園的距離、至最近商圈的距離、最近公園面積、至CBD距離、物業(yè)費(fèi)、綠化率為實(shí)際數(shù)據(jù),裝修程度、住宅朝向、教育配套和生活配套則需要量化.

    在這種控制策略下,發(fā)動(dòng)機(jī)是汽車動(dòng)力的主要來源,汽車需要的額外功率由電機(jī)提供,發(fā)動(dòng)機(jī)持續(xù)給電池充電。這種控制策略一般依據(jù)如下幾種規(guī)則:1.車速較低時(shí)只使用電機(jī);2.需求功率大于發(fā)動(dòng)機(jī)所能提供的功率時(shí)由電機(jī)提供額外的功率;3.制動(dòng)的能量再回收;4.功率需求低于某一極限值時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)關(guān)閉,以提高發(fā)動(dòng)機(jī)效率;5.電池的SOC低于某一極限值時(shí),發(fā)動(dòng)機(jī)要提供額外的功率給電池充電。這種控制策略很受歡迎,但其缺點(diǎn)是整個(gè)動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)的效率不是最優(yōu)的,且沒有充分考慮排放的改善。Toyota Prius以及Honda Insight均采用這功率跟隨型控制策略。

    3)開關(guān)+功率跟隨控制策略

    上述兩種方式各有所長(zhǎng),可將兩種控制策略結(jié)合起來,充分利用發(fā)動(dòng)機(jī)和電池的高效區(qū)。SOC較低或負(fù)載要求較高時(shí),開啟啟動(dòng)發(fā)動(dòng)機(jī),此時(shí)對(duì)SOC進(jìn)行狀態(tài)追蹤,確定電機(jī)輸出功率,蓄電池充放電時(shí)進(jìn)行差額補(bǔ)償。SOC較高或負(fù)載要求較低時(shí),關(guān)閉發(fā)動(dòng)機(jī),在這個(gè)過程中可以設(shè)置狀態(tài)保持,避免開關(guān)制策略中出現(xiàn)的頻繁起?,F(xiàn)象, 可以提高系統(tǒng)動(dòng)力性。

    2.2 模糊規(guī)則控制

    1)傳統(tǒng)模糊控制策略

    Lee H D, Sul S K提出了模糊控制邏輯來降低的排放的同時(shí)持續(xù)給電池充電并獲取駕駛員的需求轉(zhuǎn)矩。模糊控制器的輸入是加速踏板行程和電機(jī)轉(zhuǎn)速。按照“ IF…is…AND…is…THEN…is…” 形式制定規(guī)則庫(kù),輸出則為發(fā)動(dòng)機(jī)和電機(jī)的功率分配。結(jié)果顯示這種控制邏輯與傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)車輛相比的排放可以降低20%,這種控制策略的主要缺點(diǎn)是不能保證對(duì)電池的持續(xù)充電。

    2)自適應(yīng)模糊控制

    Langari R, Won J S中將自適應(yīng)模糊控制策略應(yīng)用到能量控制策略中??刂撇呗灾兄饕牟糠郑厚{駛信息提取,駕駛環(huán)境識(shí)別,模糊轉(zhuǎn)矩分配以及荷電狀態(tài)補(bǔ)償器。其中駕駛環(huán)境識(shí)別中又包含四部分內(nèi)容:路型識(shí)別,駕駛員類型識(shí)別,駕駛趨勢(shì)識(shí)別以及驅(qū)動(dòng)方式識(shí)別。這種控制策略在車輛需求大功率時(shí),會(huì)終止對(duì)電池的充電以滿足車輛性能要求,即使電池的SOC已經(jīng)很低。自適應(yīng)模糊控制策略在能量?jī)?yōu)化策略中使用廣泛,其主要缺點(diǎn)是不考慮動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)的效率。

    2.3 全局最優(yōu)控制策略

    1)線性規(guī)劃

    Tate E D, Boyd S P將凸規(guī)劃用于能量管理系統(tǒng)。他們將極小化燃油消耗表述為非線性的凸規(guī)劃問題并最終近似為一個(gè)大的線性規(guī)劃問題。其中瞬時(shí)的燃油消耗假設(shè)為發(fā)動(dòng)機(jī)輸出功率的凸函數(shù),,一系列類似的處理方式用于該問題。最終建立目標(biāo)方程為并包含許多限制條件。這種控制策略可以提供全局最優(yōu)解,然而轉(zhuǎn)換過程中用到了許多近似,事實(shí)上線性規(guī)劃對(duì)于復(fù)雜的動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)的能量?jī)?yōu)化控制是不合適的。

    2)動(dòng)態(tài)規(guī)劃

    Lin C C, Peng H, Grizzle J W, et al將DP算法用于混合動(dòng)力卡車的最優(yōu)功率分配。以汽車在已知工況下的油耗最小為最終目標(biāo),建立相應(yīng)的能量流模型,將車輛運(yùn)行工況按時(shí)間間隔,劃分為若干相繼的片段,然后求得各片段發(fā)動(dòng)機(jī)功率最優(yōu)輸出序列,使目標(biāo)函數(shù)達(dá)到極值。DP算法需要知道車輛的工況,且迭代過程計(jì)算量較大,DP算法的結(jié)果代表著能量?jī)?yōu)化結(jié)果的最好效果。

    3)隨機(jī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃

    Lin C C, Peng H, Grizzle J W使用隨機(jī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃對(duì)混合動(dòng)力汽車的能量分配策略進(jìn)行優(yōu)化。這種方法認(rèn)為駕駛員的功率需求基于 Markov過程,能量分配策略是在一系列隨機(jī)的駕駛工況中進(jìn)行最優(yōu)控制,而不是針對(duì)優(yōu)化某種給定的工況。隨機(jī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃策略可以求解有約束的非線性優(yōu)化問題,這種控制策略可以產(chǎn)生隨時(shí)間連續(xù)變化的能量分配策略,用以控制發(fā)動(dòng)機(jī)與電池的實(shí)際能量分配,但這種控制策略需要經(jīng)過確定的動(dòng)態(tài)規(guī)劃策略的訓(xùn)練。

    2.4 實(shí)時(shí)最優(yōu)控制策略

    1)等效燃油消耗

    Sciarretta A, Back M, Guzzella L采用等效燃油消耗控制策略來實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的最優(yōu)控制過程。這種控制策略不依賴于平均效率。等效燃油消耗控制策略的缺點(diǎn)是沒有明確的考慮電池的持續(xù)充電問題。

    2)去耦控制策略

    Pisu P, Koprubasi K, Rizzoni G提出了一種新穎的控制策略來確??山邮艿能囕v駕駛性能。除了駕駛功率需求和電池SOC,還有其它措施來保證車輛的駕駛性能,比如換擋平順及減少傳動(dòng)系統(tǒng)振動(dòng)。針對(duì)電機(jī)用于直接驅(qū)動(dòng)后輪且發(fā)動(dòng)機(jī)上集成啟動(dòng)電機(jī)的動(dòng)態(tài)車輛模型,采用去耦控制策略。控制器的輸出由三部分組成:1.第一部分駕駛功率需求的設(shè)計(jì)使用等效燃油消耗的控制策略;2.第二部分主要用于控制電池SOC;3.第三部分確保車輛的駕駛性能,這部分采用線性二次型調(diào)節(jié)器。但這種控制策略仍處于發(fā)展的初級(jí)階段。

    3)最優(yōu)預(yù)測(cè)控制

    Salman M, Chang M F, Chen J S引入了價(jià)值函數(shù)用于表示等效燃油消耗,這個(gè)價(jià)值函數(shù)可以有預(yù)見性的找到實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)控制法則。最優(yōu)控制理論用于解決上述問題,這種方法通過預(yù)先查看駕駛方式和地形信息,實(shí)現(xiàn)燃油經(jīng)濟(jì)性的瞬時(shí)最優(yōu)。

    3 總結(jié)

    混合動(dòng)力汽車能量?jī)?yōu)化控制策略研究對(duì)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展和改善生態(tài)問題都有較高的實(shí)際作用和應(yīng)用發(fā)展價(jià)值。文章中介紹了幾種混合動(dòng)力汽車能量?jī)?yōu)化的控制策略,但在實(shí)際工程中,控制策略的選取不僅要考慮到燃油經(jīng)濟(jì)性、排放性能和動(dòng)力性能,還要兼顧駕駛信息、運(yùn)行工況、電池性能等。通過多種策略的綜合比對(duì),選取合適的能量?jī)?yōu)化控制策略,以期實(shí)現(xiàn)以最小的代價(jià)獲取較優(yōu)控制結(jié)果的目的。

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