郭孟玉 王玉林 李志峰 姜文瀚

摘要：? 為提高城市客車的燃油經(jīng)濟性，本文以某新型混合動力系統(tǒng)為研究對象，基于CD-CS控制策略與等效燃油消耗最小控制策略（equivalent fuel consumption minimum control strategy，ECMS），在Matlab軟件中建立新的能量分配控制策略。利用遺傳算法對電機輸出轉矩和變速裝置擋位進行離線優(yōu)化，生成二維插值表格，利用ADVISOR在C-WTVC循環(huán)下進行仿真實驗。仿真結果表明，在C-WTVC循環(huán)工況下，車輛在電量消耗型 電量維持型（charge depleting-charge sustaining，CD-CS）模式時，采用新的控制策略比并聯(lián)電機助力控制策略節(jié)約油耗分別為6.8%和6.4%。結果表明在CD-CS模式下，等效燃油消耗最小控制策略可以明顯提高混合動力客車的燃油經(jīng)濟性。該新型能量分配控制策略具有可行性。

關鍵詞：? 新型混合動力系統(tǒng); 控制策略; 能量分配; 燃油經(jīng)濟性

中圖分類號： U463.2; U469.7? 文獻標識碼： A

目前我國汽車行業(yè)發(fā)展的重要方向是節(jié)能減排，國內(nèi)外許多學者對提高混合動力城市客車燃油經(jīng)濟性和換擋品質(zhì)的研究多集中于控制策略[1 6] 。現(xiàn)階段，能量分配控制策略主要包括基于規(guī)則和基于優(yōu)化的能量分配策略[7 8] ?；谝?guī)則的能量分配策略計算速度較快，易開發(fā)且運行可靠，但該策略依賴于工程經(jīng)驗，車輛的燃油經(jīng)濟性能會因控制參數(shù)的變化產(chǎn)生較大的差異[9] ;基于優(yōu)化的能量分配控制策略分為全局和實時優(yōu)化控制策略。 全局優(yōu)化控制策略中的動態(tài)規(guī)劃算法（dynamic programming，DP）能夠產(chǎn)生最省油的效果，但需要提前預知道路工況或者車輛所需的驅(qū)動功率，這使DP很難實際應用[11] 。實時優(yōu)化控制算法中，等效燃油消耗最小控制策略（equivalent fuel consumption minimum control strategy， ECMS）通過等效因子，將車輛的電量消耗轉化為發(fā)動機的燃油消耗，在車輛運行的每個時刻，選擇最小等效油耗對應的發(fā)動機和電機輸出轉矩，可有效提高車輛的燃油經(jīng)濟性，由于等效因子對結果影響較大，并且等效因子的最優(yōu)值需要根據(jù)特定的駕駛周期離線確定[12] 。因此，本文將基于CD-CS控制策略與ECMS控制策略相結合，建立了新的能量分配控制策略，提升控制策略的實用性。采用并聯(lián)電機助力控制策略，并在ADVISOR軟件中進行仿真，同時利用DP算法對仿真結果進行全局優(yōu)化，通過得到的全局最優(yōu)解，檢驗本文提出的能量分配控制策略。結果表明，該策略對燃油經(jīng)濟性有所提高，具有一定可行性。

1 新型混合動力變速裝置設計方案

1.1 混合動力變速器結構

本文采用并聯(lián)混合動力變速裝置，在倍檔組合式機械變速器基礎上加一副箱，副箱動力由箱內(nèi)電機提供，混合動力變速器示意圖如圖1所示。

1.2 混合動力變速器動力傳遞路線及動力總成關鍵部件參數(shù)匹配

電機與發(fā)動機既可獨立工作，也可互為補充，在能量分配策略下達到提高動力性和經(jīng)濟性的目的，主副箱組合式雙動力變速器還可避免動力中斷問題。副箱電機的動力傳遞經(jīng)同步器與齒輪結合，可構成低、中、高3個電機檔位，與發(fā)動機5個機械檔位組合，最多可構成15個檔位，符合商用重型車多檔位化的發(fā)展趨勢。副箱動力傳遞路線圖如圖2所示。

本文以某國產(chǎn)傳統(tǒng)城市客車為實驗車型，并與新型混合動力變速系統(tǒng)進行參數(shù)匹配。車輛具體參數(shù)請參考文獻[13] 。

2 混合動力系統(tǒng)傳統(tǒng)能量分配控制策略及仿真

2.1 C-WTVC工況及修正

本文所選的混合動力城際客車總質(zhì)量為16 680 kg，按照測試方法要求，市區(qū)、公路和高速公路3部分比例分別占總里程的10%，20%和70%。C-WTVC測試循環(huán)曲線如圖3所示。

為使測試循環(huán)方便，根據(jù)特征里程分配要求，重新構建測試循環(huán)，添加1個公路循環(huán)和3個高速循環(huán)，使工況適合于城際大客車測試，重構C-WTVC測試循環(huán)曲線如圖4所示。

2.2 傳統(tǒng)客車仿真

本文所研究的新型混合動力變速器是以某款國產(chǎn)傳統(tǒng)客車為基礎，該城市客車原有車型采用225 kW發(fā)動機，在ADVISOR中修改相應參數(shù)，將變速器修改為相應的11擋變速器，修改后的C-WTVC測試循環(huán)嵌入軟件ADVISOR中，車輛在C-WTVC測試循環(huán)工況下進行仿真。仿真結果表明，車輛行駛距離為53 km，百公里燃油消耗為31.9 L。

2.3 并聯(lián)電機助力型控制策略仿真

修改ADVISOR中并聯(lián)式混合動力汽車模型結構和參數(shù)，如整車基本參數(shù)、發(fā)動機和電機模塊的功率、電池模型中電池包容量等，建立副箱E-gearbox模型模擬3個電機擋位，修改變速器gearbox和動力耦合裝置torque coupler結構，參考一種具有主副箱結構的混合動力系統(tǒng)，二次開發(fā)整車模型，并進行仿真分析。

采用并聯(lián)電機助力控制策略，車輛在C-WTVC測試循環(huán)工況下，進行混合動力模式仿真實驗，百公里燃油消耗量為23.2 L，綜合等效燃油消耗為26.6 L?；谛滦突旌蟿恿ψ兯傺b置，與原車型傳統(tǒng)客車相比，采用并聯(lián)電機助力控制策略能夠減少16.61%的燃料消耗。

3 基于CD-CS的ECMS控制策略及仿真

3.1 CD-CS控制策略

插電式混合動力汽車在實際運行過程中，根據(jù)電池荷電狀態(tài)（state of charge，SOC）值的不同，可以分為電量消耗型（charge depleting，CD）和電量維持型（charge sustaining， CS）兩種模式，即電量消耗型 電量維持型（CD-CS）[14—16] 。當電池SOC值較大時，整車驅(qū)動模式處于CD模式，整車所需動力主要由電機提供，當需求轉矩大于電機所能提供的最大轉矩時，發(fā)動機啟動提供額外的需求轉矩，整車運行處于以電機為主的驅(qū)動模式;當電池的電量消耗到一個較低水平后，整車驅(qū)動從CD模式切換至CS模式運行，整車所需動力主要由發(fā)動機提供，當發(fā)動機無法單獨滿足整車動力需求時，電機啟動，與發(fā)動機共同驅(qū)動車輛，在此過程中，電機作為發(fā)電機適時為電池充電。CD階段工作模式切換圖如圖5所示，CS階段工作模式切換圖如圖6所示。

3.2 ECMS控制策略

ECMS作為實時優(yōu)化的一種控制策略，不需要提前預知路況就可以解決問題。該策略在車輛運行過程中，電池初始狀態(tài)和最終充電狀態(tài)之間的差異很小，所使用的總能量可以忽略不計。從燃料角度看，電池可以看作是輔助、可逆的燃料箱，電池放電階段所使用的能量，必須在以后階段運用發(fā)動機的燃料進行補充[17 20] 。在給定的工作點，有如下兩種情況：

1） 在放電情況下，電機功率為正：將來需要用發(fā)動機進行充電，充電過程需要一些額外的燃料消耗。

2） 在充電情況下，電機功率為負：存儲的電能用于減少發(fā)動機負載，節(jié)省燃料。

在這兩種情況下，等效燃料消耗都可能與電能的使用有關。因此，可以將等效的未來燃料消耗與當前的實際燃料消耗相加，獲得瞬時等效燃油消耗。等效瞬時燃料消耗量為

eqv = f+ ress = f+ s QIhv Pelec? （1）

式中， eqv 為等效瞬時燃料消耗量; f為發(fā)動機瞬時燃料消耗量; ress 為虛擬燃料消耗量;s為等效因數(shù);QIhv 為燃料熱值;Pelec 為電機傳遞的動力。

該控制策略的實現(xiàn)主要為應用等效系數(shù)計算燃油消耗，不依賴于平均效率。等效燃油消耗為

min u J=ΔEf（t，u）+s（t）ΔEe（t，u） （2）

式中，minJ表示等效燃油消耗;ΔEf（t，u）和ΔEe（t，u）分別表示單位時間內(nèi)發(fā)動機燃料的消耗和電機能量的消耗;s（t）為等效燃油系數(shù)。

等效燃油系數(shù)s（t）為

s（t）=p（t）sdis +（1-p（t））schg? （3）

式中，sdis 和schg 表示放電和充電時的等效因子，用于評估正、負電能消耗的燃料當量;p（t）為概率因子，由E+e（t）/（E+e（t）-E-e（t））決定。其中，E+e（t）和E-e（t）分別為行駛周期結束時電機能量消耗的最大正值和負值，此種方法的缺點是沒有明確將持續(xù)放電的情況考慮在內(nèi)。

本文采用第一種方法做瞬時優(yōu)化，首先建立目標函數(shù)為

Jt= ice （pice （t））+ζ（pem （t）） （4）

式中，Jt為等效燃油總消耗; ice （pice （t））為發(fā)動機燃料消耗;ζ（pem （t））為電機消耗的等效燃料;Pem （t）為電機功率。電能和燃料能量不能直接相比，需要一個等效因數(shù)，電能和燃料能量之間的等價關系基本上是通過平均能量路徑來評估，該路徑是指從燃料到電能的儲存，假設在當前發(fā)動機的工作點，每個狀態(tài)改變都可以得到以下方式的補償，即

γ= 1+sign（pem （t）） 2? （5）

ζ（Pem （t））=γsdis 1 ηbatt （Pem ）ηem （Pem ） Pem （t） HLHV +（1-γ）schg ηbatt （Pem ）ηem （Pem ） Pem （t） HLHV? （6）

式中，sign（pem （t））為電機功率標量，功率正時為1，功率負時為-1;ηbatt （Pem ）和ηem （Pem ）分別為電池和電機的平均效率;HLHV 為燃料熱值，作為等效燃油消耗最小控制策略的控制參數(shù)，對每個時間有如下約束條件

Preq （t）=Pice （t）+Pem （t） （7）

SOCmin （t）

0≤Pice （t）≤Pice，max （t） （9）

Pem，min （t）≤Pem （t）≤Pem，max （t） （10）

式中，SOCmin （t）和SOCmax （t）分別表示電池允許的SOC最小值和最大值;Pice，max （t）為發(fā)動機可輸出的最大功率;Pem，min （t）和Pem，max （t）分別表示電機可輸出的最小和最大功率。

采用并聯(lián)電機助力控制策略進行仿真，并利用上述計算方法，得到循環(huán)工況等效油耗與充放電等效系數(shù)的關系圖如圖7所示，循環(huán)工況電池電量與充放電等效系數(shù)的關系圖如圖8所示。

插電式混合動力客車在循環(huán)工況有一定的電量消耗，因此，在電量消耗工況下確定等效系數(shù)時，首先應保證循環(huán)工況具有適當?shù)碾娏肯?，而循環(huán)工況的等效燃油消耗量不必最小化，保持較低水平即可，圖8中取放電等效系數(shù)sdis=1.89，充電等效系數(shù)sch=2.5，當處于電量保持工況時，取放電等效系數(shù)sdis=2.40，充電等效系數(shù)sch=2.63，可使循環(huán)工況的電量變化量保持在一個可以接受的范圍之內(nèi)。由圖7可以看出，選擇此組放電等效系數(shù)和充電等效系數(shù)也可以使循環(huán)處于等效燃油消耗最小的區(qū)域。因此選用此組等效系數(shù)會具有較好的優(yōu)化效果。

3.3 遺傳算法

ECMS難點在于計算量龐大，難以實時運行。為此，針對不同的需求扭矩和需求轉速（狀態(tài)點），在線下采用遺傳算法優(yōu)化方法，計算優(yōu)化問題在每個狀態(tài)點的最優(yōu)控制變量值，從而形成2D表格，控制邏輯只需要根據(jù)當前狀態(tài)（需求轉速和需求扭矩）進行查表，即可得到當前最優(yōu)控制量。遺傳算法可簡單表示為

GA=（C，J，P0，M，Φ，Γ，Ψ，T）? （11）

式中，C為個體的編碼方法;J為個體適應度評價函數(shù);P0為初試種群;M為種群大小;Φ，Γ，Ψ分別為選擇算子、交叉算子和變異算子;T為遺傳算法的終止條件。

本文利用Matlab中的遺傳算法工具，在Matlab中輸入命令optimtool（‘ga），則可顯示遺傳算法優(yōu)化工具入口，遺傳算法優(yōu)化工具圖如圖9所示。Fitnessfunction中可以定義ECMS控制策略函數(shù)，本文ECMS控制策略函數(shù)在Matlab中用M文件編寫，Number of variables中設置為2，對混合動力裝置電機輸出扭矩和擋位作優(yōu)化，依據(jù)設定的約束條件在Constraints中填寫。

遺傳算法擋位優(yōu)化結果如圖10所示，遺傳算法電機輸出扭矩優(yōu)化結果圖如圖11所示。本文中所提出的新型混合動力裝置設置11個擋位，由圖10可以看出，低轉矩區(qū)擋位基本隨著轉速的增加而增加，當轉矩超過875 Nm時，擋位只能到達10擋，當轉矩超過1385 Nm時，擋位只能到達8擋，擋位變化隨需求轉速變化，較為符合實際。文中發(fā)動機的最低轉速為650 r/min，所以在需求轉速小于650 r/min時，混合動力裝置需求轉矩應該全部由電機提供。由圖11可以看出，本部分優(yōu)化結果較差，這是因為電機經(jīng)過副箱形成的3個擋位有跳動現(xiàn)象，在實際控制策略中令電機轉矩等于需求轉矩即可。在中高轉速階段，優(yōu)化結果較好，電機輸出轉矩變化連續(xù)平滑，與實際情況相符;在高轉速高轉矩階段，需求功率超過混合動力裝置可輸出功率，可忽略。

3.4 能量分配控制策略

將CD-CS與ECMS控制策略相結合，在Simulink/Stateflow中建立新的控制策略，并根據(jù)電池SOC值，判斷控制策略處于CD或者CS模式。本文將CD模式與CS模式之間的切換值設為0.4，CD-CS模式切換圖如圖12所示。

CD-CS階段驅(qū)動模式如表1所示。表1中，Spd_tc為混合動力裝置需求轉速，Spd_fc_min為發(fā)動機最低轉速，Trq_tc為混合動力裝置需求轉矩，Trq_em_max為電機可輸出最大轉矩，Trq_fc_max為發(fā)動機可輸出最轉矩。

由表1可以看出，在CD模式中，當來自動力總成的需求扭矩小于0時，此時處于制動能量回收狀態(tài);當需求轉速低于發(fā)動機最低轉速或需求扭矩小于電機所能提供的最大扭矩時，進入純電驅(qū)動模式;當需求扭矩大于電機所能提供的最大扭矩時，進入聯(lián)合驅(qū)動模式，此時按照預先計算出的最佳扭矩分配插值，得到電機輸出扭矩，ECMS插值圖如圖13所示。

在CS模式中，當來自動力總成的需求扭矩小于0時，處于制動能量回收狀態(tài)。本文的SOC值采用0.2作為強制行車充電的界限，若SOC值小于0.2時，車輛必須進入行車充電狀態(tài)。當需求轉速低于發(fā)動機最低轉速時，進入純電驅(qū)動模式;當需求轉矩發(fā)動機可以滿足時，控制發(fā)動機轉矩處于發(fā)動機高效率區(qū)間，此時的發(fā)動機扭矩根據(jù)需求轉速由發(fā)動機萬有特性曲線插值求得，剩余能量為電池充電;當需求轉矩大于發(fā)動機可輸出最大轉矩時，進入聯(lián)合驅(qū)動，此時按照預先計算出的最佳扭矩分配插值，得到電機輸出扭矩。

3.5 仿真與分析

將基于CD-CS的ECMS控制策略替換并聯(lián)電機助力控制策略，在C-WTVC測試工況下進行測試仿真，SOC初始值設定為0.8，車輛主要運行在CD模式，CD模式仿真結果如圖14所示。

圖14中，自上而下依次為車速、電池SOC曲線、混合動力裝置百公里燃油消耗量。由圖14可以看出，整個循環(huán)工況下，車速運行符合設定的工況車速，電池SOC值變化較小，SOC終值為0.761，電池始終工作在高效率階段。車輛行駛過程中，百公里燃油消耗為23.72 L，等效燃油消耗量為24.78 L，與并聯(lián)電機助力型控制策略仿真結果相比，燃油經(jīng)濟性提高了6.8%。

當SOC初始值設定為0.3時，車輛主要運行在CS模式，CS模式仿真結果如圖15所示。

圖15中，自上而下依次為車速、電池SOC曲線、混合動力裝置百公里燃油消耗量。由圖15可以看出，整個循環(huán)工況下，車速運行符合設定的工況車速，電池SOC值變化較小，SOC終值為0.298，符合CS模式的控制策略。車輛行駛過程中，百公里燃油消耗為24.86 L，等效燃油燃油消耗量為24.91 L，與并聯(lián)電機助力型控制策略仿真結果相比，燃油經(jīng)濟性提高6.4%。仿真結果表明，在CD-CS模式下等效燃油消耗最小控制策略可以明顯提高混合動力客車的燃油經(jīng)濟性。

4 結束語

本文基于新型混動客車十一檔變速器，在CD和CS模式下采用ECMS控制策略作為能量分配策略進行發(fā)動機和電機的轉矩控制。在C-WTVC循環(huán)工況下具有新型混合動力裝置的車輛采用并聯(lián)電機助力控制策行駛的燃油經(jīng)濟性比該車型傳統(tǒng)客車提高16.61%，CD和CS模式下采用ECMS控制策略比并聯(lián)電機助力控制策節(jié)約油耗分別為6.8%和6.4%，說明本文提出的將基于規(guī)則的控制策略與基于優(yōu)化的策略相結合的思想具有可行性，下一步的研究重點是硬件在環(huán)仿真實驗以及實車實驗驗證新型控制策略的可行性。

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ECMS Control Strategy Based on CD-CS for a New Hybrid Power System

GUO Mengyu， WANG Yulin， LI Zhifeng， ZHANG Jian， JIANG Wenhan

（School of Mechanical and Electrical Engineering， Qingdao University， Qingdao 266071， China）

Abstract：? In order to improve the fuel economy of urban buses， this paper takes a new hybrid power system as the research object and establishes a new energy allocation control strategy by combining the CD-CS control strategy and the equivalent fuel consumption minimum control strategy （ECMS） in Matlab. The genetic algorithm was used to optimize the output torque of the motor and the gear shift gear off-line to generate a two-dimensional interpolation table. Advisor software was used to conduct simulation experiments under the driving Cycle-C-WTVC Cycle formed by adjusting the acceleration and deceleration based on WTVC （World Transient Vehicle Cycle）. The simulation results show that under the C-WTVC circulation condition， vehicles in charge depleting-charge sustaining（CD-CS） mode， compared with the control strategy of parallel motor， the fuel consumption savings of the new control strategy are 6.8% and 6.4% respectively， indicating that under the CD-CS mode， the equivalent fuel consumption minimum control strategy can significantly improve the fuel economy of hybrid bus. The new energy distribution control strategy is feasible.

Key words： new hybrid power system; controlstrategy; energy distribution; fuel economy