， ,2， ，

(1.北京信息科技大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院， 北京　100192； 2.北京電動車輛協(xié)同創(chuàng)新中心， 北京　100192)

引言

針對以往車輛存在的高油耗和尾氣污染嚴(yán)重等問題，國內(nèi)外部分企業(yè)正在加緊開展混合動力技術(shù)的研究。其中液壓混合動力技術(shù)具有功率密度大、存儲能力強(qiáng)和能量釋放時間短等特點(diǎn)[1]，使車輛更具有競爭力[2]。工程車輛行駛或作業(yè)過程中的車輛經(jīng)常減速、制動，通過蓄能器回收制動能量，用于車輛及工作裝置或者其他系統(tǒng)的再驅(qū)動，不僅有利于工程車輛的節(jié)能與環(huán)保，還為車輛控制系統(tǒng)的技術(shù)發(fā)展提供了新思路[3]。

在不同工況制動過程中，合理分配再生制動力矩與液壓制動力矩，可以使車輛制動性能和能量回收率均得到提高。對于聯(lián)合制動系統(tǒng)， 就要協(xié)調(diào)轉(zhuǎn)向泵與再生能量的利用策略，重新管理電液制動系統(tǒng)的能量來源，不僅要使得車輛獲得最佳的能量利用率與燃油經(jīng)濟(jì)性，更要確保車輛的制動效能穩(wěn)定[4]。因此，節(jié)能型液壓混合動力制動系統(tǒng)的能量控制策略是整個混合動力車輛制動能量的回收和再利用的核心，也是盡可能提高液壓混合動力汽車燃油經(jīng)濟(jì)性的關(guān)鍵技術(shù)。近年來模糊邏輯方法被成功引入到車輛能量管理中，它與多種函數(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)的非線性輸入輸出關(guān)系，對被控對象的參數(shù)變化有較強(qiáng)的魯棒性，對外界的干擾有較強(qiáng)的排除能力，具有良好的控制品質(zhì)[5]。在除工程車輛之外的其他車輛中，模糊控制技術(shù)較為成熟，有些車輛已經(jīng)運(yùn)用模糊控制已經(jīng)成功的改善了車輛能量控制的各種指標(biāo)[6]。

為解決液壓混合動力工程車輛的能量控制問題，本研究就液壓混合動力工程車輛，基于模糊控制的邏輯方法，設(shè)計相應(yīng)的控制策略。通過仿真去分析該控制策略在再生制動轉(zhuǎn)矩和電液制動轉(zhuǎn)矩分配的實(shí)時變化情況，并計算能量回收效率，使能在確保制動強(qiáng)度的前提下高效地回收制動能量，為以后整車的控制器的設(shè)計提供參考價值。

1　聯(lián)合制動的工作原理與模糊控制策略

本研究以某廠生產(chǎn)的ZL50裝載機(jī)為研究對象，利用模糊控制理論展開能量控制策略的研究。駕駛員踏下制動踏板，控制器根據(jù)踏板位置計算出車輛所需總制動力矩，得到制動強(qiáng)度，然后將再生蓄能器的儲液量(SOC),工程車輛的速度和駕駛員所需的制動力矩作為輸入信息，根據(jù)模糊控制輸出，可得到電液制動與再生制動的轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)，進(jìn)而可得到電液制動力矩的大小和再生制動力矩的大小[7]。最后將兩部分制動力作用于整車，制動過程中整車的速度及再生制動蓄能器的儲能情況是實(shí)時變化的，將再生制動蓄能器反饋信號及車速反饋信號輸入控制器進(jìn)行再生制動及電液制動力矩的實(shí)時調(diào)整，從而達(dá)到更好的節(jié)能效果，如圖1所示。

圖1　電液混合工程車輛制動力分配控制系統(tǒng)

本研究用“高”、“中”、“低”等模糊參數(shù)代替精確參數(shù)，形成模糊控制策略，聯(lián)合制動模糊控制器中輸入量規(guī)定的模糊子集為：V(Speed)={High，Middle，Low)，A(SOC)={High，Middle，Low}，輸出量規(guī)定的模糊子集為k={High，Middle，Low}。根據(jù)大量仿真數(shù)據(jù)和理論分析，設(shè)計的車速和再生蓄能器初始SOC的隸屬度函數(shù)如圖2和圖3所示, 轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)的輸出隸屬度函數(shù)如圖4所示。

圖2　車速輸入隸屬度函數(shù)

圖3　再生蓄能器SOC輸入隸屬度函數(shù)

圖4　轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)的隸屬度函數(shù)

1.1　車速輸入隸屬度函數(shù)

如圖5所示，因?yàn)楣こ誊囕v如裝載機(jī)的最高車速是37 km/h，所以所設(shè)計的車速范圍為0～37 km/h。圖2為車速隸屬度函數(shù)，模糊子集low表示車速較低的情況；模糊子集middle表示當(dāng)前車速中等的情況，即工程車輛在作業(yè)時的車速；而模糊子集high則表示車速較高的情況，如工程車輛在道路行駛的車速。

圖5　模糊控制下的制動力分配模型

1.2　再生蓄能器SOC輸入隸屬度函數(shù)

再生蓄能器SOC的取值范圍為[0,1], 圖表示再生蓄能器SOC的隸屬度函數(shù)，模糊子集middle表示當(dāng)前再生蓄能器儲液量一般：而模糊子集high則表示再生蓄能器儲液量較高，模糊子集low則表示再生蓄能器儲液量較低。

1.3　轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)的輸出隸屬度函數(shù)

轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)指的是再生制動力矩占所需總制動力矩的比例。取值范圍為[0，1]。模糊子集low則表示轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)較低，此時主要靠電液制動系統(tǒng)進(jìn)行制動；模糊子集middle表示轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)中等，此時靠電液制動系統(tǒng)和再生制動系統(tǒng)進(jìn)行聯(lián)合制動：而模糊子集high則表示轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)較高，此時主要靠再生系統(tǒng)制動回收動能。

1.4　模糊控制規(guī)則

制定聯(lián)合制動模糊規(guī)則時，要兼顧整車制動性能和制動能量回收率，根據(jù)大量的仿真比較，共制定九條模糊規(guī)則[8]：

① IF (Speed==low) and (SOC==low) THEN k=low

② IF (Speed==low) and (SOC==middle) THEN k=low

③ IF (Speed==low) and (SOC==high) THEN k=low

④ IF (Speed==middle) and (SOC==low) THEN k=middle

⑤ IF (Speed==middle) and (SOC==middle) THEN k=middle

⑥ IF (Speed==middle) and (SOC==high) THEN k=low

⑦ IF (Speed==high) and (SOC==low) THEN k=high

⑧ IF (Speed==high) and (SOC==middle) THEN k=high

⑨ IF (Speed==high) and (SOC==high) THEN k=low

2　系統(tǒng)建模與仿真分析

2.1　建立數(shù)學(xué)模型并進(jìn)行仿真

根據(jù)上述分析，及模糊控制規(guī)則，運(yùn)用MATLAB /Simulink軟件建立模糊控制器制動力分配模型[9](見圖5)。

2.2　仿真分析

為了更好地說明能量回收效果，引入能量回收率評價指標(biāo)[10]。

車輛的動能：

式中，m為汽車的質(zhì)量，kg；v為汽車的末速度，m/s；v0為汽車的初速度，m/s。

液壓蓄能器的能量：

式中，p1為蓄能器壓力，Pa；V1為蓄能器初始體積，m3；V2為蓄能器末體積，m3，β為氣體多變指數(shù)，無量綱，取1.4。

能量回收率ε：

1) 對以下九種工況進(jìn)行仿真分析

(1) 不同初速度時的仿真比較

制動踏板角度為100°，路面摩擦阻力系數(shù)為0.1，再生蓄能器初始壓力為15 MPa,初始SOC為0，車輛總質(zhì)量為17000 kg。初速度為30 km/h、 20 km/h、 10 km/h時的仿真如圖6所示。

由圖6a、6b可知，隨著車速的下降，制動的能量不斷回收，油液充滿再生蓄能器，再生制動力矩逐漸下降，電液制動逐漸上升，以滿足制動強(qiáng)度。由圖6c、6d、6e可知，隨著車速的下降，油液不斷充滿再生蓄能器，由動能轉(zhuǎn)化成油液的液壓能，存儲在再生蓄能器里，使再生蓄能器SOC不斷增大。車輛初速度越大，制動前后的再生蓄能器SOC變化就越大。由圖6f可知，初速度為30 km/h時，制動時間為3 s，初速度為20 km/h時，制動時間為2.1 s，初速度為10 km/h時，制動時間為1.05 s。

圖6　不同初速度工況下的仿真結(jié)果

根據(jù)仿真結(jié)果計算能量初速度不同時的能量回收效率如表1所示。

表1　初速度不同時車輛能量回收情況

由表1可知，制動強(qiáng)度、再生蓄能器初始SOC相同時，車輛初速度越大，回收效率就越高，蓄能器回收的能量就越多。

(2) 不同制動強(qiáng)度時的仿真結(jié)果

車輛初速度為18 km/h，路面摩擦阻力系數(shù)為0.1，再生蓄能器初始壓力為15 MPa,初始SOC為0，車輛總質(zhì)量為17000 kg。制動踏板角度為100°、50°、30°時的仿真如圖7所示。

圖7　不同制動強(qiáng)度下的仿真結(jié)果

由圖7a、7b可知，制動強(qiáng)度越大再生制動力矩與電液制動力矩都相應(yīng)的增大。但是，制動強(qiáng)度越小，再生制動力矩與電液制動力矩變化的幅度越小。由圖7c、7d、7e可知，制動強(qiáng)度越大，再生蓄能器的壓力在增大，再生蓄能器里的氮?dú)怏w積在減小，再生蓄能器的SOC在增加。由圖7f可知，制動強(qiáng)度越大，制動時間越小。三種工況對應(yīng)的制動時間分別為1.9 s，3.3 s，4.8 s。

根據(jù)仿真結(jié)果計算出制動強(qiáng)度不同時的能量回收效率如表2所示。

表2　制動強(qiáng)度不同時車輛能量回收情況

由表2可知，制動初速度相同，再生蓄能器初始SOC時相同時，制動強(qiáng)度越大，能量回收率越大。

(3) 再生蓄能器初始SOC不同仿真

車輛初速度為18 km/h，路面摩擦阻力系數(shù)為0.1，再生蓄能器初始壓力為15 MPa, 制動踏板角度為100°，車輛總質(zhì)量為17000 kg。再生蓄能器初始SOC為0、0.5、0.8時的仿真如圖8所示。

圖8　不同再生蓄能器初始SOC時的仿真結(jié)果

由圖8a、8b可知，再生蓄能器初始SOC越小，再生制動力就越大，相應(yīng)的電液制動力矩就越小。由圖8c、8d、8e可知，再生蓄能器初始SOC為0和0.5的時候，制動前后再生蓄能器SOC、蓄能器的壓力的增加量相差不大。再生蓄能器SOC初始值為0.8，制動時SOC增加到0.95的時候，為了保護(hù)再生蓄能器，此時，不再向再生蓄能器里充液。由8f可知，制動時間與蓄能器初始SOC無關(guān)，都為1.9 s。

根據(jù)仿真結(jié)果計算出再生蓄能器初始SOC不同時的能量回收效率如表3所示。

表3　蓄能器初始SOC不同時車輛能量回收情況

由表3可知，車輛初速度、制動強(qiáng)度相同時，再生蓄能器初始SOC越小，能量回收效率就越大。

從表1～表3可以看出，初始車速、再生蓄能器初始SOC、制動強(qiáng)度都是能量回收效率的影響因素，該模糊控制策略能夠根據(jù)輸入量的變化，有效合理的實(shí)時分配再生制動轉(zhuǎn)矩和電液制動轉(zhuǎn)矩之間的比例，從而提高能能量回收效率。

2) 與固定的轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)策略對比分析

為了證明本研究的能量控制策略的有效性與正確性，此處不考慮控制策略，轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)取一定值進(jìn)行仿真，并計算能量回收效率，與上述的九種工況進(jìn)行對比分析。故用MATLAB /Simulink軟件建立如圖9所示模型[9]

圖9　固定的轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)策略下的制動力分配模型

更改k值(轉(zhuǎn)矩分配系數(shù))為0.3、0.4、0.5，并進(jìn)行仿真，根據(jù)仿真結(jié)果計算出不同工況下的能量回收效率如表4所示。

由表格中的數(shù)據(jù)可知，初速度不同時、制動強(qiáng)度不同時， 運(yùn)用模糊控制策略時的能量回收效率與不用模糊控制策略時相比，回收效率高出很多，能量回收效果明顯。再生蓄能器初始SOC為0和0.5時， 用模糊控制時也比不用模糊控制時的能量回收效率要高很多，再生蓄能器SOC為0.8時，此時不用模糊控制策略，在制動的結(jié)束時，蓄能器SOC值會很高，對蓄能器的壽命有不良影響。

表4　模糊控制策略下與不用模糊控制策略下的回收情況對比

3　結(jié)論

(1) 本研究引進(jìn)了轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)，采用了模糊控制策略，并建立了MATLAB/Simulink仿真模型；

(2) 對車輛初速度不同、制動強(qiáng)度不同、再生蓄能器初始SOC不同的九種工況進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，模擬了制動模式下的再生制動轉(zhuǎn)矩和電液制動轉(zhuǎn)矩的實(shí)時分配情況，與實(shí)際工況和現(xiàn)象的基本趨勢保持一致，并計算了能量回收效率，并與同條件下不用模糊控制策略的情況進(jìn)行了對比分析；

(3) 通過仿真結(jié)果的對比分析,得出本研究的能量控制策略在保證制動安全性的前提下，有效地提高能量回收效率，同時保持蓄能器SOC在適當(dāng)?shù)姆秶鷥?nèi)，以保證蓄能器壽命，可以有效解決工程車輛的能量控制問題，為以后設(shè)計車輛控制器提供了參考依據(jù)。

參考文獻(xiàn)：

[1]劉濤,姜繼海.靜液傳動混合動力車輛再生制動研究[J].哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報,2010,1449-1453(9):1-4.

[2]Keyser D E，Hogan K.Hydraulic Brake Systems and Components for Off-Highway Vehicles and Equipment [J]. Fluid Power Association Technical Paper,1992,192-1(4):1-3.

[3]劉濤,劉清河,姜繼海.并聯(lián)式液壓混合動力車輛再生制動的影響因素[J].吉林大學(xué)學(xué)報(工版),2010,1473-1477(6):1-5.

[4]劉濤,伊永亮,姜繼海,孫輝.淺談靜液傳動混合動力車輛的原理及應(yīng)用[J].液壓與氣動,2009,56-58(2):1-3.

[5]胡堅(jiān)耀,吳正斌,鄧先泉,全頌華.基于模糊邏輯算法的純電動客車起步加速能力優(yōu)化與再生制動控制[J].集成技術(shù),2015,16-24(1):1-3

[6]董冰,田彥濤,周長久.基于模糊邏輯的純電動汽車能量管理優(yōu)化控制[J].吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版),2015,516-525(2):1-3.

[7]李歡,何鋒,蔣雪生.基于模糊控制的氣電混合動力客車控制策略研究[J].客車技術(shù)與研究,2015,7-9(1):1-3.

[8]張國忠.智能控制系統(tǒng)及其應(yīng)用[M].北京:中國電力出版社,2007.

[9]薛定宇,陳陽泉.基于MATLAB/Simulink的系統(tǒng)仿真技術(shù)與應(yīng)用[M].北京：清華大學(xué)出版社,2004.

[10]彭?xiàng)?殷承良,張建武.基于模糊控制的并聯(lián)式混合動力汽車制動控制系統(tǒng)[J].吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版),2007,756-761(4):1-3.

[11]Ran Bao and Richard Stobart. Study on Optimization of Regenerative Braking Control Strategy in Heavy-Duty Diesel Engine City Bus using Pneumatic Hybrid Tech-nology[J].Loughborough University,2014,1807(1):2-8.