李熙，謝勇波，宋超，文健峰（湖南中車時代電動汽車股份有限公司，湖南株洲412007）

基于T-S模糊控制的燃料電池客車能量管理策略及仿真分析

李熙，謝勇波，宋超，文健峰
（湖南中車時代電動汽車股份有限公司，湖南株洲412007）

以燃料電池和動力電池組成動力源的混合動力客車為研究對象，提出能量分配和SOC反饋的模糊化方法，設(shè)計一種基于T-S模糊控制的燃料電池客車能量分配模型，并基于Advisor平臺進行仿真對比分析。結(jié)果表明，所提出的控制策略能滿足整車動力性要求，并具有較好的經(jīng)濟性。

燃料電池客車；能量管理策略；T-S模糊控制；仿真分析

燃料電池汽車（Fuel Cell Vehicle）被公認為是最有發(fā)展前景的未來汽車動力源[1-3]。全球很多企業(yè)和機構(gòu)都投入了大量的人力物力從事燃料電池汽車方面的研究，有的已經(jīng)開發(fā)出燃料電池車型并已經(jīng)在公路上運行，大多狀況良好[4-5]。目前，燃料電池客車的能量來源主要采用電-電混合（燃料電池和儲能電池混合）動力系統(tǒng)方式，燃料電池和儲能電池之間的協(xié)同分配控制策略的研究，就成了燃料電池混合動力汽車的核心[6-7]。本文以中車時代電動與奇瑞萬達、同濟大學(xué)聯(lián)合開發(fā)的燃料電池客車為研究對象，以電池使用壽命最大化和能耗最小化為優(yōu)化目標，同時兼顧動力性，結(jié)合Takag i-Sugeno（簡稱T-S）模糊推理模型，提出一種新的燃料電池能量分配控制策略。在Advisor仿真軟件平臺上對該策略進行仿真分析，并與傳統(tǒng)算法進行對比，驗證其優(yōu)越性。

1 基于T-S模糊推理模型的能量分配策略

1.1 動力系統(tǒng)簡介

目前，由于純?nèi)剂想姵乜蛙嚨膭討B(tài)性能響應(yīng)較差，且存在冷啟動時效率較低和無法實現(xiàn)制動能量回收等缺點，本文燃料電池客車采用燃料電池+動力電池（FC+B）的混合驅(qū)動模式，如圖1所示。燃料電池系統(tǒng)將氫氣轉(zhuǎn)化為電能，輸出的電能通過DC/DC升壓后，與動力電池并聯(lián)后輸入到電驅(qū)動系統(tǒng)，電機輸出扭矩來驅(qū)動車輛行駛。

圖1 燃料電池-動力電池混合驅(qū)動結(jié)構(gòu)

設(shè)計整車的最大總質(zhì)量為16 000 kg，迎風面積為8.49 m2，風阻系數(shù)0.65，設(shè)計最高車速為70 km/h。采用質(zhì)子交換膜燃料電池和磷酸鐵鋰動力電池，其中燃料電池的輸出功率為30 kW，在額定工況下效率≥40%；動力電池的容量為168 Ah，額定電壓為358.4 V。

由于采用雙能源動力系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，增加了系統(tǒng)控制的復(fù)雜性，如果使用傳統(tǒng)能量控制策略，如bang-bang控制模式或功率跟隨控制模式，都存在其弊端。因此，本文基于T-S模糊推理模型，提出一種新的能量控制策略。

1.2 T-S模糊推理模型

T-S模型是一類較為特殊的模糊推理系統(tǒng)，它是一種表達光滑非線性系統(tǒng)的有力工具，其模糊規(guī)則不同于一般的模糊規(guī)則形式。在T-S模糊模型中，采用如下形式的模糊規(guī)則：

式中：Mij（j=1，2，...，n）是模糊集合；x（t）∈Rn是控制輸入向量；m為模糊推理規(guī)則條數(shù)；y1（t），y2（t），…，yn（t）分別作為模糊邏輯的前件變量。

通過模糊化處理后，可得模糊邏輯系統(tǒng)模型如下：

1.3 基于T-S模型的能量分配策略建模

基于T-S模型的燃料電池客車能量分配策略建模如下：

1）輸入輸出變量設(shè)計。根據(jù)車輛結(jié)構(gòu)，燃料電池客車的輸出能量主要由動力電池和燃料電池提供，而動力電池的能量主要是由SOC決定。因此，本文結(jié)合傳統(tǒng)能量分配策略，選取驅(qū)動電機需求功率pmr和動力電池SOC作為輸入變量，選取燃料電池輸出功率pfe與電機需求功率pr的比例系數(shù)K作為輸出變量，建立一個兩輸入、一輸出的T-S模型。其中，由于燃料電池的最大輸出為30 kW，而動力電池非主動原件，是被動放電器件，因此將輸入變量驅(qū)動電機需求功率pmr的論域定為pmr∈[0，30]，輸入變量電池SOC的論域定為SOC∈[0，100]。根據(jù)車輛的實際運行狀況，結(jié)合對輸入輸出數(shù)據(jù)的分析，并參考相關(guān)文獻[8-9]，將輸出變量燃料電池輸出功率pfe與電機需求功率pmr的比例系數(shù)K的論域定為K∈[0，3]。

2）輸入輸出變量的模糊分布。針對上文中選定的模糊控制器的輸入輸出變量，同時結(jié)合車輛在實際運行中的情況，對于輸入變量1動力電池SOC，其模糊分布可以描述為{“正很小”，“正小”，“正中”，“正較大”，“正大”}，對應(yīng)于T-S模糊邏輯控制中的英文描述為{“SS”，“PS”，“PM”，“B”，“PB”}；對于輸入變量2驅(qū)動電機需求功率pmr，其模糊分布可以描述為{“正很小”，“正小”，“正較大”，“正大”}，對應(yīng)于T-S模糊邏輯控制中的英文描述為{“SS”，“PS”，“B”，“PB”}，輸出變量系數(shù)K值為{0，0.1，0.5，1.5，2，3}。同時，為了將模糊控制的靈敏程度提高，本文均采用非均勻分布隸屬度函數(shù)，通過Matlab中的模糊工具箱構(gòu)造的輸入變量模糊分布如圖2和圖3所示。

圖2 SOC模糊分布圖

圖3 需求功率模糊分布圖

3）模糊邏輯控制規(guī)則。結(jié)合以往調(diào)試經(jīng)驗和車輛在實際運行過程中的具體情況，在保證車輛動力性的同時，以減少動力電池SOC的波動、延長動力電池壽命為目標，本文建立的T-S模型按照如下目標進行設(shè)計：

①動力電池和燃料電池的輸出功率應(yīng)該滿足汽車在行駛過程中各個階段的功率需求，包括勻速行駛，急加速以及最高車速等。

②通過對燃料電池輸出功率和動力電池輸出功率之間比例的調(diào)節(jié)，使得動力電池的SOC值在整個行駛過程盡量維持在最優(yōu)值附近，減少波動，延長動力電池壽命。

③優(yōu)化燃料電池的工作區(qū)間，提高燃料電池的效率，提高整車的燃料經(jīng)濟性。

根據(jù)以上設(shè)計思路，制定20條模型推理規(guī)則及相應(yīng)的模糊規(guī)則庫。模糊規(guī)則庫如表1所示。

表1 模糊規(guī)則庫

4）基于T-S模型的能量分配策略建模。結(jié)合上文設(shè)計的基于T-S模型的模糊邏輯控制規(guī)則，同時考慮到燃料電池存在一定的響應(yīng)時間，因此，在動力電池輸出功率能滿足驅(qū)動電機需求功率的情況下，優(yōu)先使用動力電池作為能量輸出，燃料電池作為動力電池的能量補充，起到一個預(yù)測提前補充能量的作用。在Matlab/Simulink的環(huán)境下，建立能量分配控制策略模型，同時，為了保證電池盡量穩(wěn)定高效區(qū)間工作，建立一個基于T-S模型的功率修正系數(shù)，當SOC＞75%時，在滿足功率需求的前提下降低燃料電池輸出功率；當SOC＜65%時，在滿足功率需求的前提下增大燃料電池功率，具體模型如圖4所示。

圖4 模糊策略能量分配模型

2 仿真分析

通過建立的T-S模糊能量分配策略模型，結(jié)合實車參數(shù)，在Advisor仿真軟件平臺上建立整車仿真模型。

同時，本文分別采用基于bang-bang策略和功率跟隨策略對整車能量分配模塊建模進行對比。其中，基于bang-bang策略的整車能量分配模型在SOC≤45%時，燃料電池在最優(yōu)效率區(qū)間以最大功率運行；SOC≥75%時停機?；诠β矢S策略的整車能量分配模型設(shè)定SOC的充電上限為70%和充電下限為50%，當電池SOC處于這個區(qū)間時，以滿足車輛驅(qū)動需求功率和保證SOC處于最優(yōu)區(qū)間為優(yōu)化目標，將燃料電池的輸出維持在最優(yōu)值范圍內(nèi)。建立的模型如圖5和圖6所示。

圖5 bang-bang策略能量分配模型

結(jié)合中國城市客車運行的實際路況，既包含城郊混合工況也包含城市擁堵工況，如圖7所示。

循環(huán)工況具體參數(shù)為：循環(huán)工況總時間為32 363 s，怠速時間為4 156 s，最大車速為70.75 km/h，平均車速為19.64 km/h，最大加速度為17.88 m/s2，最大減速度為-2.1 m/s2，平均加速度為0.37 m/s2，平均減速度為-0.42 m/s2，停站點共646個。

同時，起始點SOC設(shè)為90%，不考慮輔件能耗損失，不考慮機械損失，同時無制動能量回收，通過Advisor仿真后，T-S模糊策略結(jié)果如圖8所示，功率跟隨策略結(jié)果如圖9所示，bang-bang策略結(jié)果如圖10所示。具體參數(shù)對比如表2所示。

圖8 T-S模糊策略仿真結(jié)果圖

圖9 功率跟隨策略仿真結(jié)果圖

圖10 bang-bang策略仿真結(jié)果圖

表2 結(jié)果對比

對比結(jié)果進行分析，3種能量分配策略均能滿足車輛對動力性的要求：

1）基于bang-bang策略的整車能量分配模型，在電池SOC≤45%時，燃料電池在最優(yōu)效率區(qū)間以最大功率運行；在電池SOC≥75%時停機?？傮w來說，在整個運行過程中，其優(yōu)點是策略簡單容易實現(xiàn)，燃料電池發(fā)動機熱機后能維持在一個較高效率區(qū)間運行；缺點是燃料電池發(fā)動機啟動時間較多，導(dǎo)致燃料消耗較高，系統(tǒng)整體效率低下。

2）基于功率跟隨策略的整車能量分配模型，設(shè)定SOC的充電上下限分別為70%和50%，當電池SOC處于這個區(qū)間時，以滿足車輛驅(qū)動需求功率和保證SOC處于最優(yōu)區(qū)間為優(yōu)化目標，將燃料電池的輸出維持在最優(yōu)值范圍內(nèi)。其優(yōu)點是燃料電池發(fā)動機停機次數(shù)少，可以減少因為冷起動帶來的能量損失；缺點是燃料電池系統(tǒng)中的氫氣流量相對于整車功率需求變化存在一定的滯后性，氫氣供應(yīng)無法完全跟上功率需求，在急加速時容易出現(xiàn)動力不足的情況[10-11]。

3）而T-S模糊策略優(yōu)先使用動力電池進行能量供給，同時燃料電池系統(tǒng)對電池進行補電，保證整車能耗需求，整個過程中燃料電池都運行在高效區(qū)間，同時，整車功率變化也不會對燃料電池發(fā)動機效率產(chǎn)生較大影響。因此，基于T-S模糊策略的能量分配方式在保證動力性的前提下，具有較好的經(jīng)濟性。

3 結(jié)束語

能量分配策略是燃料電池汽車整車控制的核心，分配策略的優(yōu)劣直接影響著整車性能。本文針對燃料電池客車燃料電池和動力電池能量分配的問題，提出了一種基于T-S模型的能量分配策略，在Advisor仿真平臺上，相對于bang-bang策略、功率跟隨策略等傳統(tǒng)能量分配方法，在保證整車性能的前提下，可以保證燃料電池工作在高效區(qū)間，提高了整車的燃料經(jīng)濟性。

[1]劉佳，李修亮，沈燁燁，等.燃料電池DC-DC變換器的設(shè)計與數(shù)字化控制[J].上海交通大學(xué)學(xué)報，2016，50（6）：910-916.

[2]ELLIS MW，VON SPAKPVSKY MR，NELSON D J.Fuelcell systems：efficient，flexible energy conversion for the 21stcentury[J].Proceedings ofthe IEEE，2001，89（12）：1808-1818.

[3]BOCKRIS J.The hydrogen economy：Its history[J].International JournalofHydrogen Energy，2013，38（6）：2579-2588.

[4]毛宗強，甘穎.氫燃料電池汽車新進展[J].太陽能，2012（8）：17-22.

[5]王菊.燃料電池公共汽車示范運行評價分析[J].北京汽車，2013（2）：1-5.

[6]陳全世.先進電動汽車技術(shù)[M].北京：化學(xué)工業(yè)出版社，2013.

[7]荊瑩.燃料電池汽車驅(qū)動系統(tǒng)構(gòu)型及參數(shù)選擇分析比較[J].汽車工業(yè)研究，2014（3）：54-56.

[8]汪秋婷，肖鐸，戚偉.燃料電池混合動力車整車能量管理研究[J].電源技術(shù)，2012，36（10）：1459-1462.

[9]劉樹德，贠海濤，王成振，等.基于ADVISOR的燃料電池汽車混合動力系統(tǒng)設(shè)計[J].青島理工大學(xué)學(xué)報，2016，36（3）：97-102.

[10]侯永平，劉亞楠，蔡強真，等.燃料電池發(fā)動機啟動過程效率特性分析[J].汽車工程學(xué)報，2013，3（2）：88-93.

[11]殷婷婷，黃晨東，程偉，等.燃料電池汽車動力系統(tǒng)運行效率研究[J].上海汽車，2012（8）：2-5.

修改稿日期：2017-04-15

Management Strategy and Simulation Analysis on FuelCellBus Energy Based on T-S Fuzzy Control

LiXi,Xie Yongbo,Song Chao,Wen Jianfeng
（Hunan CRRCTimes Electric Vehicle Co.,Ltd,Zhuzhou 412007,China）

Taking the hybrid bus which the power source consists ofthe fuelcelland power battery as the research object,the authors putforward the fuzzification method ofenergy distribution and SOC feedback,design a distribution modeloffuelcellbus energy based on T-S fuzzy control,and carry outthe comparative analysis based on Advisor platform simulation.The results show that the proposed control strategy meets the requirements of the vehicle powerperformance and has a good economy.

fuelcellbus;energy managementstrategy;T-S fuzzy control;simulation analysis

U473.4

A

1006-3331（2017）04-0005-04

李熙（1988-），男，碩士；軟件設(shè)計師；主要從事新能源汽車整車控制策略相關(guān)研究工作。