伍 鵬，何 鋒，楊澤平，袁興國

（貴州大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，貴州 貴陽 550025）

1 引言

目前，市場上的純電動車輛主要使用鋰離子電池作為動力源，然而其大功率安全性、成本、循環(huán)壽命等已成為制約鋰電池大量應(yīng)用于純電動汽車的主要問題[1-3]。超級電容具有充放電效率高，比功率大，循環(huán)壽命長等優(yōu)點[4]。將超級電容和鋰電池組成復(fù)合電源[5]進(jìn)行研究以發(fā)揮兩者的優(yōu)勢、彌補(bǔ)鋰電池的性能缺陷，對于促進(jìn)純電動汽車的發(fā)展和推廣應(yīng)用都有著重要作用。某公司研發(fā)的純電動商務(wù)車搭載384v/160Ah的磷酸鐵鋰離子電池組作為整車動力源，在山區(qū)城市行駛時頻繁爬坡以及急加速工況下大電流放電對鋰電池的沖擊和損傷，使得鋰電池使用壽命偏低，因此有必要對復(fù)合電源在純電動商務(wù)車上的應(yīng)用進(jìn)行研究。文獻(xiàn)[6]對直接并聯(lián)式復(fù)合電源展開了研究，降低了大電流對動力電池的沖擊；文獻(xiàn)[7-9]采用邏輯門限控制策略對復(fù)合電源進(jìn)行功率分配，提高了能量利用率。將建立純電動商務(wù)車仿真模型，并采用“鋰電池+超級電容”的復(fù)合電源結(jié)構(gòu)，通過制定模糊控制策略對復(fù)合電源進(jìn)行功率分配，最后對所制定的控制策略及所建立的模型進(jìn)行仿真驗證。

2 復(fù)合電源結(jié)構(gòu)與整車建模

2.1 結(jié)構(gòu)型式

純電動商務(wù)車復(fù)合電源采用主動控制式“鋰電池+超級電容”的結(jié)構(gòu)，將超級電容同雙向DC/DC轉(zhuǎn)換器串聯(lián)后和鋰電池并聯(lián)。雙向DC/DC轉(zhuǎn)換器能夠?qū)︿囯姵仉妷哼M(jìn)行實時檢測，進(jìn)而調(diào)控超級電容端電壓使兩者匹配工作，并對超級電容和鋰電池的輸出功率進(jìn)行主動分配。

2.2 整車建模

在AVL/CRUISE軟件中建立整車模型，使用的CRUISE集成模塊主要有駕駛員、傳動系統(tǒng)、制動系統(tǒng)、驅(qū)動電機(jī)、超級電容、電池等，在Simulink中搭建模糊邏輯能量管理控制器模型。CRUISE與MATLAB進(jìn)行聯(lián)合仿真，可以在MATLAB中完成復(fù)雜控制程序及算法的編寫，通過仿真驗證及進(jìn)一步研究將運用此模型在CRUISE/MATLAB平臺中進(jìn)行各種能量管理及整車控制策略的仿真驗證。整車模型，如圖1所示。

圖1 整車模型Fig.1 Vehicle Model

3 模糊邏輯控制策略制定

3.1 能量管理控制策略

目標(biāo)功率分配是復(fù)合電源能量控制管理的核心，通過車速、目標(biāo)功率以及駕駛員意圖等對汽車行駛狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確判斷是合理分配功率的前提。模糊邏輯控制建立在專家經(jīng)驗的基礎(chǔ)上[10]，利用控制規(guī)則來描述變量間的關(guān)系，對車速、目標(biāo)功率以及駕駛員意圖等具有不確定性、呈非線性變化的變量進(jìn)行控制具有較強(qiáng)的魯棒性。因此，通過制定模糊控制策略將目標(biāo)功率在超級電容和鋰電池之間進(jìn)行分配，使純電動商務(wù)車在急加速、連續(xù)爬坡等功率需求大于60kw的工況下，控制超級電容提供較大的功率以降低鋰電池負(fù)荷；在中等功率需求工況下，穩(wěn)定超級電容SOC在0.7左右；在低速、緩慢加速等功率需求小的工況下，控制鋰電池提供整車所需能量，并在超級電容SOC低于0.5且目標(biāo)功率小于30kw時對超級電容充電；在再生制動工況下，控制超級電容回收全部制動能量。

3.2 模糊邏輯控制器設(shè)計

在MATLAB/Simulink中建立4輸入1輸出的模糊控制器，如圖2所示。輸入為純電動商務(wù)車目標(biāo)功率Pm、超級電容荷電狀態(tài)SOCc、車速V、以及加速踏板/制動踏板行程差S2-S1，輸出為鋰電池功率分配因數(shù)Kbat，通過計算得到鋰電池分配功率Pb以及超級電容分配功率為Psc。

圖2 模糊邏輯控制器Fig.2 Fuzzy Logic Controller

3.3 隸屬度函數(shù)與模糊規(guī)則

模糊控制器的輸入輸出變量主要包括6個模糊子集，分別為極低（VL）、低（L）、?。⊿）、中（M）、高（H）、極高（VH），各輸入變量的隸屬度函數(shù)，如圖3所示。輸出變量的隸屬度函數(shù)，如圖4所示。Pm的論域為［-120，120］，SOCc的論域為［0，1］，車速V的論域為［0，120］，踏板行程差 S2-S1的論域為［-10，10］，Kbat的論域為［0.2，1.2］。

圖3 輸入隸屬度函數(shù)Fig.3 The Membership Functions of Input Variables

圖4 輸出Kbat隸屬度函數(shù)Fig.4 The Membership Function of Output Variable

圖5 Pm-SOCc-Kbat對應(yīng)關(guān)系Fig.5 The Relationships Between Pm-SOCc-Kbat

根據(jù)所提出的能量管理控制策略制定相應(yīng)的模糊規(guī)則，由各輸入和輸出變量的隸屬度函數(shù)和模糊控制規(guī)則可得出各輸入變量與功率分配因數(shù)Kbat間的對應(yīng)關(guān)系，目標(biāo)功率Pm與超級電容荷電狀態(tài)SOCc和功率分配因數(shù)Kbat的對應(yīng)關(guān)系，如圖5所示。

4 仿真計算及結(jié)果分析

在某公司研發(fā)的以鋰電池作為單一動力源的純電動商務(wù)車的基礎(chǔ)上，使用“鋰電池+超級電容”結(jié)構(gòu)的復(fù)合電源，運用CRUISE軟件建立整車模型，在MATLAB環(huán)境下制定模糊邏輯能量管理控制策略，進(jìn)行聯(lián)合仿真。純電動商務(wù)車基本參數(shù)，如表1所示。動力系統(tǒng)參數(shù)，如表2所示。選擇歐洲市郊工況NEDC進(jìn)行仿真，將原有鋰電池作為單一動力源的電源結(jié)構(gòu)與復(fù)合電源進(jìn)行對比分析。仿真結(jié)果，如圖6所示。仿真結(jié)果可以看出，圖6（a）中再生制動能量由鋰電池回收，電池反復(fù)充電，充電電流較大，超過1.4C，充電電流峰值超過1.76C，放電電流最大達(dá)到234.4A，超過1.46C，大電流沖放電時鋰電池效率低且會產(chǎn)生不可修復(fù)的損傷。圖6（b）中鋰電池在行駛過程中不充電，放電電流穩(wěn)定在1C左右，對于提高鋰電池的效率和循環(huán)壽命起著重要作用。圖6（c）中超級電容利用快速大電流充電特性回收全部再生制動能量，提高了能量回收率，且鋰電池不進(jìn)行制動能量回收；當(dāng)目標(biāo)功率變化較大時超級電容輸出部分功率，在電機(jī)功率達(dá)到83.4kw時超級電容輸出功率18.2kw，使鋰電池輸出功率穩(wěn)定在額定功率左右，減小了鋰電池的工作負(fù)荷。

表1 整車基本參數(shù)Tab.1 Basic Parameters of Vehicle

表2 動力系統(tǒng)參數(shù)Tab.2 Dynamic System Parameters

圖6 仿真結(jié)果Fig.6 Simulation Results

不同電源結(jié)構(gòu)儲能裝置電量變化結(jié)果，如表3所示。鋰電池作為單一動力源的電源結(jié)構(gòu)中電量消耗為8.437Ah，復(fù)合電源中超級電容電量增加0.315Ah，鋰電池電量消耗為8.353Ah，在一個循環(huán)中節(jié)能0.339Ah，約4.7%。

表3 電量變化結(jié)果Tab.3 The Results of Charge Change

5 結(jié)論

基于CRUISE/MATLAB建立了純電動商務(wù)車的聯(lián)合仿真模型，在Simulink中制定模糊邏輯控制策略，在NEDC工況下對鋰電池和超級電容充放電電流、功率等進(jìn)行綜合分析可知：（1）通過仿真，驗證了所建模型的正確性，后續(xù)可將此模型用于不同控制策略對純電動商務(wù)車進(jìn)行能量管理控制的仿真驗證（2）主動控制式復(fù)合電源采用模糊控制策略將鋰電池放電電流限制在1C的高效工作區(qū)且增加了有效循環(huán)次數(shù)，可以延長鋰電池使用壽命，比原有電源結(jié)構(gòu)節(jié)能4.7%，能夠增加純電動商務(wù)車的續(xù)駛里程約7.99km。

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