張勇斌

（鄭州鐵路技師學(xué)院河南鄭州450041）

并聯(lián)混合動力汽車控制策略的分析與研究

張勇斌

（鄭州鐵路技師學(xué)院河南鄭州450041）

對基于能源短缺和環(huán)境惡化而開發(fā)的并聯(lián)混合動力汽車現(xiàn)狀進行了分析，研究了并聯(lián)混合動力汽車的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和工作模式，同時研究了并聯(lián)混合動力汽車控制策略的設(shè)計原則及控制策略的現(xiàn)狀，對各控制策略的原理和優(yōu)缺點進行了比較。

并聯(lián)混合動力汽車控制策略

引言

隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，汽車已成為人們必不可少的交通工具，汽車給人類進步做出了巨大貢獻，但也給全球環(huán)境帶來了危害。面對日趨嚴峻的能源短缺和環(huán)境惡化問題，世界各國的汽車公司都在積極研究、開發(fā)和推廣電動汽車。電動汽車一般分為純電動汽車（EV）、燃料電池汽車（FCEV）和混合動力汽車（HEV）。從上世紀90年代開始，全球各大汽車公司首先把目光投放到純電動汽車上，但由于車用蓄電池能量密度低、質(zhì)量較重，使純電動汽車續(xù)駛里程短且成本較高，很難大面積推廣。燃料電池汽車以通過電池反應(yīng)生成的氫氣做為能源，目前控制存在困難且在使用中存在一定危險性，仍處于研究之中?；旌蟿恿ζ囯m然沒有實現(xiàn)零排放，但其動力性、經(jīng)濟性和排放性等綜合指標能滿足當前的苛刻要求，可以緩解汽車需求和環(huán)境污染及石油短缺的矛盾，所以混合動力汽車從90年代以來發(fā)展很快[1]。

1 并聯(lián)混合動力汽車的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和工作模式[2]

混合動力汽車（HEV）將內(nèi)燃機、電動機與一定容量的蓄電池通過控制系統(tǒng)組合形成一個系統(tǒng)，電動機可補充提供車輛起步、加速時所需扭矩，并可以存儲吸收內(nèi)燃機富余功率和車輛制動能量，使發(fā)動機工作在最佳狀態(tài)，從而大幅度降低油耗，減少污染物排放。混合動力汽車按照驅(qū)動系統(tǒng)布置結(jié)構(gòu)可分為串聯(lián)、并聯(lián)和混聯(lián)三類。串聯(lián)驅(qū)動模式目前幾乎沒人研究，混聯(lián)驅(qū)動十分復(fù)雜，目前各個國家主要研究并投入使用的是并聯(lián)混合動力汽車。并聯(lián)混合動力汽車的主要特點是發(fā)動機和電機根據(jù)路況扭矩的需求不同，同時或單獨驅(qū)動，發(fā)動機和電機通過不同的離合器與汽車傳動系統(tǒng)相連接，其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。由于并聯(lián)混合動力汽車有兩套驅(qū)動系統(tǒng)，并且不同的驅(qū)動系統(tǒng)有不同的工作效率區(qū)間，這就決定了汽車在不同的行駛工況下，具有不同的工作模式。就汽車的正常行駛情況來看，主要有5種工作模式，如表1所示。

圖1 并聯(lián)混合動力汽車系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

表1 并聯(lián)混合動力汽車工作模式及能量流動

2 并聯(lián)混合動力汽車控制策略的設(shè)計原則[3]

控制策略是混合動力汽車的核心。并聯(lián)混合動力汽車的5種工作模式如何進行轉(zhuǎn)換，在何種工況下實現(xiàn)兩種動力裝置的對接是并聯(lián)混合汽車的控制策略問題。它是根據(jù)駕駛員的意圖和行駛工況，協(xié)調(diào)各部件間的能量流動，合理進行動力分配，優(yōu)化車載能源，提高整車的燃油經(jīng)濟性，降低排放，在不犧牲整車性能的情況下，實現(xiàn)發(fā)動機和電機兩種動力之間的折中，是一個集機械、電器、化學(xué)和熱力學(xué)系統(tǒng)于一體的復(fù)雜而高度非線性動態(tài)系統(tǒng)。

并聯(lián)混合動力汽車控制策略總的設(shè)計原則是：

1）盡量使發(fā)動機在高效區(qū)工作，最好始終運行在經(jīng)濟油耗區(qū)域。如圖2所示。

無論哪種發(fā)動機，在每一個轉(zhuǎn)速下，都有一個最省油工作點。把這些點連接起來，可得到一條最低油耗線，發(fā)動機運行在這條線附近最省油。在這個區(qū)域內(nèi)，HEV只用發(fā)動機來驅(qū)動；在此區(qū)域之外，則視情況來確定控制策略。發(fā)動機的經(jīng)濟油耗區(qū)域越小，發(fā)動機在兩種驅(qū)動之間的切換就越頻繁；若增大該區(qū)域，油耗會上升。因此，經(jīng)濟油耗區(qū)的標定，需要綜合考慮并聯(lián)混合動力汽車的油耗和各零部件的使用壽命。

2）根據(jù)汽車的使用場合和常用工況設(shè)定最低車速，盡可能減少發(fā)動機的開關(guān)次數(shù)。從圖2可以看出，發(fā)動機在低轉(zhuǎn)速（1 500 r/min以下）和高轉(zhuǎn)速（4 000 r/min以上）時燃油消耗率都比較高。當轉(zhuǎn)速高時，電機本身的效率和輸出扭矩也不高，若使用電機進行扭矩補償，有些得不償失。在低轉(zhuǎn)速時，恰好發(fā)揮了電機低轉(zhuǎn)速、高扭矩的特點。所以，應(yīng)標定一個最低車速，當車輛速度低于這個最低車速時，僅用電機驅(qū)動。對于這個最低車速應(yīng)考慮兩點，一是電機的效率，二是能滿足車輛的扭矩需要和加速要求。

圖2 某發(fā)動機經(jīng)濟油耗區(qū)域（常用區(qū)域）

3）選擇合適的電池SOC（荷電狀態(tài)，也叫電池剩余容量），并維持在一定范圍內(nèi)。在一般情況下，SOC應(yīng)盡可能高一些。用于公交車上的混合動力汽車經(jīng)常在復(fù)雜的工況下頻繁加速，導(dǎo)致蓄電池快速放電，使SOC下降很快，對電池的壽命影響很大。但對電池SOC的選擇需考慮電池的容量、匹配以及發(fā)動機的功率等因素。

4）合理分配汽車所需功率，優(yōu)化車載能源，提高各子系統(tǒng)間的能量流動效率。

5）動態(tài)性能好，有良好的自適應(yīng)性和自學(xué)習(xí)能力。

3 并聯(lián)混合動力汽車控制策略的研究[4-5]

早期的控制策略大多是基于車速的控制，即設(shè)定一個車速作為發(fā)動機啟動的標準，依據(jù)瞬時工況車速判定整車的工作模式。當車速低于設(shè)定值時，發(fā)動機關(guān)閉，由電機單獨工作；當車速高于設(shè)定值時，發(fā)動機單獨工作；當車輪的負荷較大，汽車急加速或爬坡時，由發(fā)動機和電機聯(lián)合驅(qū)動車輪。這種基于車速的控制策略，比較簡單，容易被控制工程師理解，技術(shù)門檻低，所以在混合動力汽車開發(fā)初期得到較為廣泛的研究和應(yīng)用。但它存在很多缺點，如控制參數(shù)單一，動態(tài)特性差，整車的燃油經(jīng)濟性不是最優(yōu)，沒有考慮排放，有時車速雖然高，但驅(qū)動力的要求很低，高速滑行或勻速行駛時，發(fā)動機工作負荷較低，效率不高。隨著技術(shù)的進步，現(xiàn)在的控制策略除了考慮車速（最低車速）外，同時考慮扭矩和功率的控制。目前已經(jīng)提出的控制策略大致可以分為四類：基于規(guī)則的邏輯門限控制策略、瞬時優(yōu)化控制策略、全局最優(yōu)控制策略、智能控制策略等。

3.1 基于規(guī)則的邏輯門限控制策略

這類控制策略的主體思想是根據(jù)發(fā)動機的靜態(tài)效率曲線圖，通過控制整車功率需求、電池的SOC和加速信號等幾個變量，根據(jù)預(yù)先設(shè)定的規(guī)則，判斷并選擇混合動力系統(tǒng)的工作模式，使車輛運行在高效區(qū)，提高汽車的燃油經(jīng)濟性。主要有電力輔助控制策略、發(fā)動機開關(guān)控制策略和最大電池SOC控制策略等。

3.1.1 電力輔助控制策略

電力輔助控制策略來源于數(shù)學(xué)中的平均值和方差概念，將整車的功率需求分為平均功率需求和動態(tài)功率需求兩部分。平均功率需求由發(fā)動機提供，動態(tài)功率需求由電機提供。由于傳統(tǒng)汽車在一般工況下所需要的平均功率為發(fā)動機峰值功率的20%左右，所以汽車行駛中發(fā)動機處于低效區(qū)工作，如果平均功率需求由運行在高效區(qū)的發(fā)動機單獨提供，而爬坡或加速時所需要的額外動態(tài)功率由電機提供，便可以大大提高整車的燃油經(jīng)濟性。但由于電池SOC在不同的車輛工作模式下，需要其他的控制策略進行輔助才能達到預(yù)期的效果。

3.1.2 發(fā)動機開關(guān)控制策略

發(fā)動機開關(guān)控制策略也稱恒溫器控制策略，最早用于串聯(lián)式混合動力汽車上。當汽車在公路上高速行駛時，不需要頻繁地加減速，大大減少了使用電機驅(qū)動系統(tǒng)的概率，此時車輛功率需求常常低于發(fā)動機滿載時，即發(fā)動機具有一部分富余功率，使電池的SOC容易達到上限。為了避免發(fā)動機在低效區(qū)工作，此時應(yīng)該關(guān)閉發(fā)動機，由電機單獨驅(qū)動汽車；當電池SOC達到設(shè)定的下限時，發(fā)動機啟動，由發(fā)動機單獨驅(qū)動，富余的功率用于給電池充電。

3.1.3 最大電池SOC控制策略

最大電池SOC控制策略的目標是使電池SOC盡可能維持在最高允許值附近，發(fā)動機盡可能運行，盡可能少地使用電機驅(qū)動。這種控制策略考慮了延長電池壽命，但額外增加了發(fā)動機的工作負擔(dān)，對減少燃油消耗的作用不大。

基于規(guī)則的邏輯門限控制策略算法簡單，容易控制，也具有很好的魯棒性。但沒有考慮工況的動態(tài)變化，不是最優(yōu)的控制，也沒有考慮排放，當SOC低時需要進行充電，沒考慮電池充放電的能量損失。

3.2 瞬時優(yōu)化控制策略

瞬時優(yōu)化控制策略也叫實時控制策略[6]。目前有等效燃油消耗最少和功率損失最小兩種。

等效燃油消耗最少是在某一瞬時工況，將電機消耗的電量折算成發(fā)動機提供相同能量所消耗的燃油和產(chǎn)生的排放，加上制動回收的能量與發(fā)動機實際燃油消耗和排放，組成總的整車燃油消耗與排放模型，計算此模型的最小值，并選在此工況下最小值所對應(yīng)的點作為當前發(fā)動機的工作點。

瞬時優(yōu)化控制策略綜合考慮了油耗和排放，通過一組權(quán)值來描述各自的重要性，用戶可根據(jù)自己的要求來設(shè)定這組權(quán)值，實現(xiàn)燃油消耗和排放之間的折中。但需要大量的浮點運算，實現(xiàn)起來比較困難，成本高。對于制動產(chǎn)生的回收能量的預(yù)測需要建立精確的模型，既要對典型工況進行統(tǒng)計分析，又要實時判斷車況，實現(xiàn)也比較困難。

3.3 全局最優(yōu)控制策略

全局最優(yōu)控制策略是應(yīng)用最優(yōu)控制理論和最優(yōu)化方法開發(fā)出來的混合驅(qū)動動力分配控制策略。其主要思想是基于某種優(yōu)化理論，建立以整車燃油經(jīng)濟性與排放為目標，系統(tǒng)狀態(tài)變量為約束的全局優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，運用相關(guān)的優(yōu)化算法，求得最優(yōu)的混合驅(qū)動動力分配控制策略。目前有基于多目標數(shù)學(xué)規(guī)劃、最小值原理和Bellman動態(tài)規(guī)劃理論等全局最優(yōu)控制策略，發(fā)展還不成熟，主要用在標準行駛循環(huán)下，參考全局最優(yōu)控制策略，對實時控制策略進行分析和評估，從中派生出適用的實時控制策略。

3.4 智能控制策略

智能控制策略是模仿人的智能，根據(jù)復(fù)雜被控動態(tài)過程的定性信息和定量信息，進行定性定量綜合集成推理決策，以實現(xiàn)對難以建模的復(fù)雜非線性不確定系統(tǒng)的控制。目前提出的智能控制策略有:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略、模糊邏輯控制策略和遺傳算法控制策略等。

3.4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是從微觀結(jié)構(gòu)和功能上模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)，對信息進行分布式存儲和并行處理的算法數(shù)學(xué)模型。在許多方面更接近人對信息的處理方法，有很強的逼近非線性函數(shù)的能力，并具有自學(xué)習(xí)功能，但采用的是典型的黑箱式學(xué)習(xí)模式，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所獲得的輸入、輸出關(guān)系無法以容易被人接受的方式表達出來。

3.4.2 模糊邏輯控制策略[7-8]

模糊邏輯控制的核心是模糊控制器。模糊控制器將各個傳感器發(fā)來的精確信號轉(zhuǎn)換成模糊量，根據(jù)專家制定的推理機制，應(yīng)用基于控制知識與專家工程經(jīng)驗的規(guī)則庫中的相關(guān)規(guī)則，得出模糊結(jié)論，作為控制指令，協(xié)調(diào)車輛各部件的能量流動，使整車的燃油經(jīng)濟性和排放達到最佳。

模糊邏輯控制策略不需要精確的整車能量消耗數(shù)學(xué)模型，避免了常規(guī)控制方法中復(fù)雜的查表和插值計算，能夠提供相應(yīng)速度和控制精度，解決復(fù)雜的非線性問題?？梢詫Πl(fā)動機、電機和蓄電池同時進行優(yōu)化控制，盡可能使發(fā)動機在最優(yōu)曲線上運轉(zhuǎn)。當電池SOC不足或過高，電機不能滿足整車扭矩要求時，發(fā)動機會改變最優(yōu)工作曲線，保持電機工作高效和維持電池的SOC在其合理區(qū)間內(nèi)變化。但在模糊推理過程中會增加模糊性，一方面在整個過程中，各變量的論域等級是固定的，控制規(guī)律是固定的，系統(tǒng)的動態(tài)特性較差，無法滿足不同駕駛員的意圖和不同路面環(huán)境下汽車的自動控制。另一方面對于復(fù)雜系統(tǒng)的模糊規(guī)則的建立還沒有確定的方法可以遵循，隸屬度函數(shù)的確定需要反復(fù)進行。

3.4.3 遺傳算法控制策略

遺傳算法是建立在自然選擇和自然遺傳學(xué)機理基礎(chǔ)上的迭代自適應(yīng)概率性搜索算法。它能同時搜索空間的許多點，能夠快速全局收斂。遺傳算法的優(yōu)化是對優(yōu)化參數(shù)的集合進行編碼，不是對參數(shù)本身優(yōu)化，其遺傳操作均在字符串上進行。遺傳算法對問題的適應(yīng)能力強，只需要評價用的適應(yīng)函數(shù)，不需要其它形式信息。

4 結(jié)論

目前提出的并聯(lián)混合動力汽車控制策略還不成熟，有待完善，只有基于工程經(jīng)驗設(shè)計的邏輯門限控制策略在實際中得以應(yīng)用。已開發(fā)的控制策略各具優(yōu)點，互補性強，但都沒有達到最優(yōu)。從不同的控制策略比較中，模糊邏輯控制策略實用性好，魯棒性強，能克服其它控制策略的不足，如果能與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，具有很好的推廣價值。

1石舒婭.混合動力汽車市場發(fā)展階段研究[J].北京汽車，2010（3）：5-11

2過學(xué)迅，張杰山，胡朝峰，等.日美混合動力汽車發(fā)展的比較研究[J].上海汽車，2006（3）:7-10

3陸淵，許思傳，陸玉佩，等.并聯(lián)式混合動力汽車控制策略研究與仿真[J].上海汽車，2007（4）:8-11

4鄧亞東，高海鵬，王仲范，等.并聯(lián)式混合動力電動汽車控制策略研究[J].武漢大學(xué)學(xué)報（工學(xué)版），2004，37（3）：139-144

5劉金玲，宋健,于良耀，等.并聯(lián)混合動力客車控制策略比較[J].公路交通科技，2005，22（1）:144-146

6白鳳良，楊建國.混合動力電動汽車實時控制策略[J].現(xiàn)代汽車動力，2003（3）:7-10

7趙震，王鐵.并聯(lián)混合動力汽車模糊控制策略設(shè)計與仿真[J].北京汽車，2011（5）:18-21

8段巖波，張武高，黃霞，等.混合動力汽車模糊邏輯控制策略仿真[J].內(nèi)燃機工程，2003，24（2）：66-69

Parallel Hybrid Electric Vehicle Control Strategy Situation and Analysis

Zhang Yongbin
Technician College of Zhengzhou Railway(Zhengzhou,Henan,450041,China)

This paper introduces the current situation of parallel hybrid electric vehicle developed based on the energy shortage and environmental worsening.The system configuration and operating mode of parallel hybrid cars are explained,as well as its control strategy and design principles.The principles and the advantages and disadvantages of each control strategy have been described and compared with each other.

Parallel,Hybrid electric,Vehicle,Control strategy

U469.72

A

2095-8234（2016）05-0074-04

2016-08-26）

張勇斌（1983-），男，講師，主要研究方向為設(shè)備綜合工程學(xué)和汽車節(jié)能。