基于模糊控制的純電動汽車能量管理策略研究

王琦　劉勝永　鄭致飛

摘? 要：由于在設(shè)計純電動汽車邏輯門限能量管理策略時往往只考慮單一因素影響，未考慮整車可用功率，因此，提出基于模糊控制的能量管理策略，運用此策略可以在動力電池總能量不變的前提下提升純電動汽車?yán)m(xù)航里程. 首先將純電動汽車能量管理系統(tǒng)作為研究對象，在分析動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和能量管理系統(tǒng)功率流關(guān)系的基礎(chǔ)上，采取以加速踏板開度的變化率、電機轉(zhuǎn)速、整車可用功率為模糊控制器輸入，以電機需求扭矩為輸出的mamdani型結(jié)構(gòu)設(shè)計模糊控制能量管理策略，利用AVL Cruise軟件搭建整車仿真模型，通過Cruise與 MATLAB /Simulink聯(lián)合仿真驗證該策略的有效性.研究表明：所設(shè)計的模糊控制能量管理策略具有較強的魯棒性，控制效果好，相比傳統(tǒng)的基于邏輯門限的能量管理策略，采用模糊控制算法后在NEDC工況下百公里電量消耗下降了15.2%，續(xù)航里程延長了15.1%.

關(guān)鍵詞：純電動汽車;能量管理策略;模糊控制;Cruise仿真

中圖分類號：TM912 ;U469.72? DOI：10.16375/j.cnki.cn45-1395/t.2021.02.014

0引言

隨著全球能源、資源的枯竭以及生態(tài)環(huán)境惡化等問題的加劇，傳統(tǒng)燃油車的發(fā)展受到了多方的制約[1].為了解決能源緊缺和環(huán)境問題，各國政府近些年開始大力發(fā)展純電動汽車[2-4].但是，純電動汽車也面臨一個急需解決的難題，那就是鋰離子電池的能量密度正接近其理論上限[5]，很難使具有有限電池能量的純電動汽車提升續(xù)航里程[6].

純電動汽車能量管理系統(tǒng)能夠在滿足車輛基本動力性、穩(wěn)定性等技術(shù)性能的條件下使能量在車輛的能量轉(zhuǎn)換裝置之間按照最優(yōu)的路徑流動，進而實現(xiàn)整車的能量利用率最高[7].因此，對純電動汽車設(shè)計一個合理的能量管理策略能夠在有限容量的動力電池下最大限度地提高系統(tǒng)的效率[8]，延長車輛續(xù)航里程.

相關(guān)研究人員對純電動汽車能量管理策略進行了大量實驗分析，并取得了一定的成果.王佳等[9-11]在基于邏輯門限能量管理系統(tǒng)控制策略的基礎(chǔ)上引入了模糊控制算法，降低了整車能量消耗量，但在制定能量管理策略時只考慮單一影響因素，未考慮到整車可用功率對能量管理策略的影響.

因此，在分析整車動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)以及能量管理系統(tǒng)功率流關(guān)系的基礎(chǔ)上，提出一種基于模糊控制的能量管理策略.采用以加速踏板開度的變化率、電機轉(zhuǎn)速、整車可用功率為模糊控制器輸入，以電機需求扭矩為輸出的三輸入、單輸出的mamdani結(jié)構(gòu)設(shè)計模糊控制策略，通過AVL Cruise軟件建立整車模型，利用interface聯(lián)合仿真方式進行仿真.通過與基于邏輯門限的能量管理策略相對比，證明了基于模糊控制的能量管理策略具有較理想的動力性和經(jīng)濟性.

1純電動汽車的動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及功率

流分析

以單一能量源純電動汽車作為研究對象，其動力系統(tǒng)主要由驅(qū)動電機、動力電池、主減速器、差速器等組成[12]，其結(jié)構(gòu)如圖1所示.其中，驅(qū)動電機主要用來驅(qū)動車輪轉(zhuǎn)動使整車行駛，也可在駕駛員踩下制動踏板或松開油門踏板時回收部分能量;動力電池主要用來為整車的各用電部件提供能量;DC/DC變換器用來將動力電池輸出的高壓電轉(zhuǎn)化為低壓電供給低壓用電系統(tǒng);車載充電機可以從外部給動力電池補償能量.

由上面的動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)可得到如圖2所示的用于描述動力系統(tǒng)之間輸入輸出關(guān)系的功率流圖.圖中：[Pbat]表示動力電池所能輸出的最大輸出功率;[PL]表示低壓用電系統(tǒng)的需求功率;[PC]表示充電系統(tǒng)最大可充電功率.

在車輛行駛過程中，[PCt]為0，[PLt]為定值，數(shù)值上等于DC/DC變換器額定功率，是必須分配的量.令整車可用功率為[Pet]，則：

[Pet=Pbatt-PCt-PLt]（1）

顯然，整車能量管理系統(tǒng)的目的是通過解析駕駛員需求功率，結(jié)合整車可用功率，使驅(qū)動電機能夠很好地運行在最佳扭矩曲線上，從而使整車能耗最低.

2能量管理策略設(shè)計

2.1?? 邏輯門限的能量管理策略

純電動汽車能量源為動力電池，驅(qū)動系統(tǒng)為電機.基于邏輯門限的能量管理策略：根據(jù)油門踏板開度和電機轉(zhuǎn)速，通過二維表查表得到實際驅(qū)動電機轉(zhuǎn)矩值[13]，此轉(zhuǎn)矩值并不是直接輸出給驅(qū)動電機的扭矩需求值，而是通過以驅(qū)動電機外特性為門限值，取兩者的最小值輸出給驅(qū)動電機作為驅(qū)動電機最終的需求扭矩.

2.2?? 模糊控制的能量管理策略

由于利用現(xiàn)有的基于邏輯門限的能量管理策略對驅(qū)動電機進行扭矩控制時，只考慮單一影響因素，未考慮整車可用功率，所以，本文提出基于模糊控制的能量管理策略，將整車可用功率作為模糊控制器的一個輸入，即采用以加速踏板開度的變化率、電機轉(zhuǎn)速、整車可用功率為模糊控制器輸入，以電機需求扭矩為輸出的三輸入、單輸出的mamdani結(jié)構(gòu).

1）油門踏板開度變化率

為了較好地反映駕駛員的駕駛需求，結(jié)合工程經(jīng)驗將油門踏板開度變化率[dθdt]定位于[-50～150] 之間.油門踏板開度變化率[dθdt]包括5個模糊子集，分別為負(fù)?。∟S）、正零（ZE）、正小（PS）、正中（PM）、正大（PB）.

2）電機轉(zhuǎn)速

本文采用的驅(qū)動電機為永磁同步電機，轉(zhuǎn)速范圍為[0～14 000] [r/min].電機轉(zhuǎn)速[n]設(shè)有3個模糊子集，分別為正?。≒S）、正中（PM）、正大（PB）.

3）整車可用功率

整車可用功率[Pe]的范圍為[0～100] [kW]，其包括? 3個模糊子集，分別為正?。≒S）、正中（PM）、正大（PB）.

4）電機需求扭矩

由于永磁同步電機四象限可再生制動，因此，電機需求扭矩[T]作為模糊控制器的輸出，取值范圍為[-20～190] [N·m].為了能夠?qū)铀偬ぐ彘_度變化率、電機轉(zhuǎn)速、整車可用功率的不同輸入組合作出更加詳細(xì)的輸出響應(yīng)規(guī)則，將電機需求扭矩[T]設(shè)置為5個模糊子集，分別為負(fù)小（NS）、正?。≒S）、正中（PM）、正大（PB）、正很大（PVB）.

目前，關(guān)于隸屬度函數(shù)的確定還沒有很理想的方法，往往要結(jié)合工程經(jīng)驗等影響因素.針對本文所設(shè)計的能量管理策略，結(jié)合工程經(jīng)驗及本領(lǐng)域前人所使用的方法，對設(shè)計的模糊控制器的輸入、輸出變量的隸屬度函數(shù)均采用高斯型.模糊控制器輸入和輸出的隸屬度函數(shù)如圖3所示.

5）模糊控制規(guī)則的設(shè)計

純電動汽車能量管理系統(tǒng)工作過程描述如下：

當(dāng)油門踏板開度變化率[dθdt]為負(fù)，且電機轉(zhuǎn)速較低時，表示駕駛員有減速需求，此時若整車可用功率[Pe]較小，則驅(qū)動電機需求扭矩定義為負(fù)扭矩進行制動能量回收.

當(dāng)油門踏板開度變化率[dθdt]較小，且電機轉(zhuǎn)速較低時，表示駕駛員沒有加速需求，此時若整車可用功率[Pe]較大，則驅(qū)動電機需求扭矩定義為較小.

當(dāng)油門踏板開度變化率[dθdt]較大，且電機轉(zhuǎn)速較低時，表示駕駛員有加速需求，此時若整車可用功率[Pe]較大，則驅(qū)動電機需求扭矩定義為較大.依據(jù)上述工作過程制定模糊控制規(guī)則，采用IFTHEN規(guī)則共建立了45條規(guī)則，規(guī)則如表1所示.

依據(jù)上述工作過程制定模糊控制規(guī)則，采用IF-THEN規(guī)則共建立了45條規(guī)則，規(guī)則如表1所示.

利用MATLAB/Simulink庫中相關(guān)模塊搭建2.2節(jié)描述的控制策略的模型.圖5為基于模糊控制的模型.

3.1?? 動力性能仿真分析

通過Cruise與MATLAB /Simulink聯(lián)合仿真可以精確計算出整車的動力性仿真結(jié)果[14].圖6是基于邏輯門限和模糊控制2種不同控制算法下百公里加速時間的對比圖，從圖6中可以看出，相比邏輯門限控制方法，基于模糊控制方法下0～100 km/h內(nèi)各車速點對應(yīng)的加速時間更小，說明基于模糊控制方法的整車加速性能更優(yōu).

將動力性仿真結(jié)果整理成表3，對比邏輯門限控制方法仿真結(jié)果可以看出：在百公里加速時間性能上，基于模糊控制的控制方法比邏輯門限控制方法提高了1.2%;在最大爬坡度性能上，基于模糊控制的控制方法比邏輯門限控制方法提高了14.7%.

3.2?? 經(jīng)濟性能仿真分析

一般情況下，以某一工況下車輛行駛百公里的電量消耗量作為整車的經(jīng)濟性衡量標(biāo)準(zhǔn)[15]，即能量消耗率，單位為kW·h/（100 km）.

按照國家標(biāo)準(zhǔn)，研究純電動汽車的續(xù)駛里程需在滿電狀態(tài)下進行測試.通過在AVL Cruise軟件的任務(wù)文件夾中添加循環(huán)工況（Cycle Run）并設(shè)置為NEDC循環(huán)工況來計算車輛的百公里電量消耗.

圖7是在NEDC工況下基于邏輯門限和模糊控制2種不同控制算法下的SOC變化圖，從圖7中可以看出基于模糊控制方法的SOC下降速度要比基于邏輯門限的慢，表示利用模糊控制方法可以使動力電池在放電時達到更好的效果.

通過聯(lián)合仿真得出經(jīng)濟性仿真結(jié)果，仿真結(jié)果見表4.對比邏輯門限控制方法仿真結(jié)果可以看出：基于模糊控制算法和邏輯門限算法下的百公里電量消耗分別為8.58 kW·h/（100km）和10.12 kW·h/（100km），相比邏輯門限控制方法，基于模糊控制算法的百公里電量消耗下降了15.2%;基于模糊控制算法和邏輯門限算法下的續(xù)航里程分別為426.02 km和370.03 km，相比邏輯門限控制方法，基于模糊控制算法的續(xù)航里程延長了15.1%.

4總結(jié)

針對純電動汽車?yán)m(xù)航里程問題，通過分析已有的能量管理策略和整車動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，將整車可用功率作為影響純電動汽車能量管理策略的一個因素，提出基于模糊控制的能量管理策略，利用AVL Cruise軟件建立整車模型，通過interface聯(lián)合仿真方式進行仿真驗證.研究結(jié)果表明：基于模糊控制的能量管理策略相比基于邏輯門限的能量管理策略，在動力性能指標(biāo)（百公里加速時間、最大爬坡度）上分別提高了1.2%、14.7%，在經(jīng)濟性能指標(biāo)（百公里電耗）上下降了15.2%，續(xù)航里程延長了15.1%.

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Research on energy management strategy of pure electric vehicle based on fuzzy control

WANG Qi1， LIU Shengyong*1， 2， ZHENG Zhifei1

（1. School of Electric and Information Engineering， Guangxi University of Science and Technology， Liuzhou 545006， China; 2. Guangxi Key Laboratory of Automobile Components and Vehicle Technology（Guangxi

University of Science and Technology ） ， Liuzhou 545006， China）

Abstract： Since only a single factor is considered when designing a logic threshold energy management strategy for pure electric vehicles， and the available power of the vehicle is not considered， an energy management strategy based on fuzzy control is proposed. This strategy can improve the range of pure electric vehicles with the total power battery energy remaining unchanged. First of all， the pure electric vehicle energy management system is taken as the research object. A fuzzy control energy management strategy is designed with mamdani structure， which takes the change rate of pedal opening， motor speed?and available power of the whole vehicle as the input of fuzzy controller and the required torque of the motor as the output. Then we build a vehicle simulation model using AVL Cruise software， and verify the effectiveness of this strategy through the combined simulation of Cruise and MATLAB/Simulink. The research shows that the designed fuzzy control energy management strategy has strong robustness and good control effect. Compared with the traditional energy management strategy based on logic threshold， the fuzzy control algorithm reduces the power consumption per 100 kilometers by 15.2% and the mileage increases by 15.1% under the NEDC conditions.

Key words： pure electric vehicle; energy management strategy; fuzzy control; Cruise simulation

（責(zé)任編輯：黎 ? 婭）

收稿日期：2020-11-25

基金項目：2020年廣西汽車零部件與整車技術(shù)重點實驗室自主研究課題（2020GKLACVTZZ04）資助.

作者簡介：王琦，碩士研究生.

通信作者：劉勝永，博士，教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向：電力電子裝置、新能源發(fā)電與控制技術(shù)，E-mail：liusypp@163.com.