吳靜波，李明明，盧耀真，郭志軍

(1.河南省汽車節(jié)能與新能源重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河南 洛陽 471000；2.河南科技大學(xué)車輛與交通工程學(xué)院，河南 洛陽 471000)

與傳統(tǒng)燃油車相比，混合動(dòng)力汽車擁有多種運(yùn)行模式，如何合理地進(jìn)行切換，實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排，能量管理策略的制定是關(guān)鍵，而行駛工況是能量管理策略制定的基礎(chǔ)，若能依據(jù)當(dāng)前行駛工況的特點(diǎn)合理分配各個(gè)動(dòng)力源的扭矩，可以進(jìn)一步改善車輛的燃油經(jīng)濟(jì)性[1]。但是，車輛在道路上行駛時(shí)，實(shí)際工況是復(fù)雜多變的，因此，行駛工況的在線識別對能量管理策略的開發(fā)具有重大意義。

近些年，一些國內(nèi)外學(xué)者在研究行駛工況的預(yù)測和判別時(shí)，主要采用模型預(yù)測的控制方法，預(yù)測汽車在未來時(shí)域內(nèi)的扭矩需求，實(shí)時(shí)優(yōu)化變量并得到扭矩分配比等參數(shù)。Borhan等[2]指出，混合動(dòng)力汽車的需求扭矩在未來時(shí)域內(nèi)將會(huì)按照指數(shù)函數(shù)的形式衰減，提出建立線性優(yōu)化控制模型，然而，指數(shù)函數(shù)在預(yù)測車輛的動(dòng)力需求時(shí)存在著很大的誤差。Zhang等[3]建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對駕駛員行為進(jìn)行在線分類，并將駕駛員行為和預(yù)測的交通信息整合在一起優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，但是這些都需要大量的數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，而且存在收斂速度慢等缺點(diǎn)。劉爽等[4]提出了一種基于駕駛意圖識別的NAR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短期工況預(yù)測方法，將模糊推理得到的駕駛意圖與歷史車速數(shù)據(jù)共同用于NAR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短期工況預(yù)測。秦大同等[5]在應(yīng)用歐幾里得貼近度識別工況的基礎(chǔ)上，運(yùn)用粒子群算法優(yōu)化不同工況下的汽車能量管理控制參數(shù)，但是常規(guī)的粒子群算法易陷入局部極值而出現(xiàn)早熟收斂，往往達(dá)不到全局最優(yōu)。上述這些方法在進(jìn)行工況預(yù)測時(shí)均未考慮在工況發(fā)生突變時(shí)產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)油耗等問題。

針對以上存在的問題，本研究在常規(guī)的粒子群算法基礎(chǔ)之上進(jìn)行改進(jìn)，利用改進(jìn)后的粒子群算法優(yōu)化K均值聚類中心，之后進(jìn)行工況分類[6]。針對不同的工況類型采用馬爾科夫鏈或限制節(jié)氣門開度變化率的方法對需求扭矩進(jìn)行合理分配，并建立優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)和約束條件，通過優(yōu)化算法進(jìn)行求解得到最優(yōu)控制變量，從而降低混合動(dòng)力汽車在工況突變時(shí)產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)油耗，改善行駛平順性。

1 并聯(lián)式混合動(dòng)力系統(tǒng)模型

1.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

本研究以BSG型混合動(dòng)力汽車為研究對象，主要部件包括BSG(帶傳動(dòng)一體化起動(dòng)/發(fā)電機(jī))、發(fā)動(dòng)機(jī)、CVT變速器、動(dòng)力電池等。BSG電機(jī)取代了傳統(tǒng)的起動(dòng)機(jī),當(dāng)其作為電動(dòng)機(jī)時(shí)，動(dòng)力電池放電提供助力；當(dāng)其作為發(fā)電機(jī)時(shí)，動(dòng)力電池處于充電狀態(tài)，而且在啟動(dòng)時(shí)加入了電池自加熱的功能，克服了在極端天氣下啟動(dòng)困難等問題。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)見圖1，整車主要部件參數(shù)見表1。

圖1 BSG混合動(dòng)力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意

表1 整車主要部件參數(shù)

1.2 混合動(dòng)力汽車動(dòng)力學(xué)模型

動(dòng)力學(xué)模型為

0.5ρa(bǔ)irCdAfvv2]，

(1)

ωL=vv/r，

(2)

ωe=ωLi0h，

(3)

(4)

式中：τL為車輪需求扭矩；vv為行駛速度；ρa(bǔ)ir為空氣密度；R0為滾動(dòng)阻力系數(shù)；α為坡度角；Cd為空氣阻力系數(shù)；Af為迎風(fēng)面積；mv為整車質(zhì)量；g為重力加速度；ωL為車輪轉(zhuǎn)速；r為車輪半徑；h為換擋速比；ωe為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速；τe為發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩；ηf為傳動(dòng)系統(tǒng)效率。

電機(jī)特性可描述為

Tm_min=fm_min(ωm)，

(5)

Tm_max=fm_max(ωm)，

(6)

Tm∈[Tm_min,Tm_max]，

(7)

ηm=fm_map(Tm,ωm)，

(8)

(9)

Ib=Pb/Vb。

(10)

式中：Tm_min，Tm_max分別為電機(jī)最小、最大扭矩；fm_min(ωm)為電機(jī)制動(dòng)扭矩特性查表函數(shù)；fm_max(ωm)為電機(jī)驅(qū)動(dòng)扭矩特性查表函數(shù)；ηm為電機(jī)效率；fm_map為電機(jī)效率函數(shù)；Ib為動(dòng)力電池輸出電流；Pb為輸出功率；Vb為端電壓。電機(jī)效率見圖2。

圖2 電機(jī)效率Map圖

2 工況在線識別

2.1 典型循環(huán)工況的構(gòu)建

利用K均值聚類算法在離線狀態(tài)下對工況進(jìn)行劃分，依據(jù)工況內(nèi)的車速波動(dòng)和節(jié)氣門開度變化率，將行駛工況劃分為平緩工況和突變工況。為了正確識別行駛工況的類型，需要謹(jǐn)慎提取工況特征參數(shù)。在綜合考慮其他學(xué)者選擇特征參數(shù)的基礎(chǔ)之上，按照特征參數(shù)對工況識別的重要性，本研究選擇了7個(gè)參數(shù)作為工況識別的特征參數(shù)[7]，分別為最高車速vmax、最低車速vmin、車速標(biāo)準(zhǔn)差vavg、最大加速度amax、最大減速度dmax、加速時(shí)間t、加速度標(biāo)準(zhǔn)方差ad。圖3示出選取Cruise中25種工況構(gòu)成的識別樣本。

圖3 綜合后的基礎(chǔ)工況

2.2 行駛工況的聚類

2.2.1改進(jìn)粒子群優(yōu)化K均值初始聚類中心

K均值算法的聚類中心選取時(shí)比較敏感，存在容易陷入局部最優(yōu)解的缺陷。本研究將粒子群算法(PSO)與K均值聚類算法相結(jié)合，運(yùn)用PSO算法的全局搜索能力對K-means算法的初始聚類中心進(jìn)行優(yōu)化，PSO算法具有在解空間中搜索的隨機(jī)性特點(diǎn)，可以大大減小K-means算法陷入局部極值的概率，提高聚類結(jié)果的準(zhǔn)確率[8]。

常規(guī)的PSO算法易陷入局部極值而出現(xiàn)早熟收斂的現(xiàn)象，因此本研究對各個(gè)粒子以及粒子群的最優(yōu)值進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化，對因陷入局部極值而出現(xiàn)早熟收斂的粒子進(jìn)行變異，增加粒子群的多樣性[9]，并采取以下公式更新粒子狀態(tài)：

vid(t+1)=ωvid(t)+c1r1(pi-xid)+

c2r2(pg-xid)，

(11)

xid(t+1)=xid(t)+vid(t+1),

i=1,2,…n;d=1,2,…D。

(12)

式中：vid(t)，xid(t)為第t次迭代時(shí)粒子i的速度和位置；pi，pg為粒子i的個(gè)體最優(yōu)位置和群體最優(yōu)位置；ω為慣性權(quán)重系數(shù)；c1，c2為學(xué)習(xí)因子；r1，r2為隨機(jī)權(quán)重。

pi可通過以下公式進(jìn)行更新：

pi(t+1)=

(13)

式中：f(x)為粒子群的適應(yīng)度函數(shù)；f(xi(t+1))

2.2.2離線劃分和在線識別

離線劃分：

1)本研究進(jìn)行工況判別的周期為120 s，判別結(jié)果每5 s更新一次，提取典型循環(huán)工況中每一采樣時(shí)刻過去10 s的工況特征參數(shù)，將提取的特征參數(shù)作為一個(gè)數(shù)組[10]，得到樣本數(shù)組[x11,x12,…x1m]，[x21,x22,…x2m]，…[xn1,xn2,…xnm]，其中m為特征參數(shù)數(shù)目，n為循環(huán)工況長度。

2)利用改進(jìn)后的粒子群算法優(yōu)化K均值算法的初始聚類中心，對待識別的工況數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類劃分，得到最終的聚類中心c1=[c11,c12,…c1m],c2=[c21,c22,…c2m]，計(jì)算識別周期內(nèi)待識別的工況數(shù)據(jù)到聚類中心的歐氏距離，并將數(shù)據(jù)按照就近原則分配到鄰近的簇內(nèi)。

3)根據(jù)聚類后得到的工況數(shù)據(jù)，計(jì)算聚類c1、聚類c2的類內(nèi)差異w(C)、類間差異b(C)和準(zhǔn)則函數(shù)E。

K均值算法的準(zhǔn)則函數(shù)E為

(14)

類內(nèi)差異w(C)為

(15)

類間差異b(C)為

(16)

不斷調(diào)整聚類中心，直到準(zhǔn)則函數(shù)E、w(C)、b(C)不再發(fā)生變動(dòng)，則認(rèn)為分類穩(wěn)定，最終得到平緩工況的聚類中心c1和突變工況的聚類中心c2。

在線識別：

1)在混合動(dòng)力汽車行駛過程中提取識別周期內(nèi)隨機(jī)工況的特征參數(shù)。

2)將提取的特征參數(shù)看作一個(gè)數(shù)組，根據(jù)下式計(jì)算該數(shù)組與各個(gè)最終聚類中心的歐氏距離。

(17)

3)將距離聚類中心c1或c2最近的一組工況數(shù)據(jù)視為該工況所屬的簇，此簇中當(dāng)前時(shí)刻的工況為該簇所代表的工況類型[9]。

2.3 平緩工況下的扭矩分配

平緩工況下，若能預(yù)知混合動(dòng)力汽車在未來時(shí)域內(nèi)的駕駛狀態(tài)，便可以在當(dāng)前時(shí)刻運(yùn)用算法優(yōu)化車輛在該時(shí)域內(nèi)的駕駛狀態(tài)。車輛的加速度在任一時(shí)刻只由當(dāng)前的狀態(tài)所決定，而與過去的狀態(tài)無關(guān)，可認(rèn)為車輛加速度的變化是一種馬爾科夫過程，即在行駛過程中把車輛的加速度當(dāng)作預(yù)測量，加速度的未來狀態(tài)視為一種概率分布，而概率分布可以從過去的行車數(shù)據(jù)或標(biāo)準(zhǔn)工況中提取和歸納。計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻加速度概率向下一時(shí)刻轉(zhuǎn)移的關(guān)鍵是計(jì)算出概率轉(zhuǎn)移矩陣，其中，概率轉(zhuǎn)移矩陣中的每一個(gè)元素分別代表了加速度從當(dāng)前時(shí)刻向下一時(shí)刻轉(zhuǎn)移的概率[11]，選取轉(zhuǎn)移矩陣中概率最大值作為確定下一時(shí)刻的加速度值。

混合動(dòng)力汽車行駛屬于時(shí)間連續(xù)、狀態(tài)離散的過程，令an為加速度的集合，可離散為有限的數(shù)值：

an∈{a1,a2,a3,…am}。

(18)

預(yù)測加速度的變化即是描述轉(zhuǎn)移概率矩陣P(a,b)。

令向量

P(k+i)=(Pq1(k+i),Pq2(k+i),

Pq3(k+i),…Pqs(k+i))。

(19)

式中：Pqs(k+i)表示在t(k+i)時(shí)刻加速度大小在qs處的概率。因此可以得出以下關(guān)系式：

P(k+n-1)=P(k+n-2)PM=

P(k)(PM)n-1。

(20)

若在t(k)時(shí)刻，加速度大小τ(k)已知，所以P(k)已知，根據(jù)上式求出加速度在預(yù)測時(shí)域內(nèi)各個(gè)預(yù)測點(diǎn)處的位置分布概率。

Pa,b的值能通過最大似然預(yù)測法確定：

(21)

(22)

a,b∈{1,2,…S}。

(23)

式中：M(a,b)為加速度從a轉(zhuǎn)移到b的次數(shù)；Ma為加速度從a轉(zhuǎn)移的次數(shù)之和。

將新歐洲行駛工況(NEDC)、城市道路循環(huán)工況(UDDS)、中國城市工況(CUDS)和全球統(tǒng)一輕型車測試規(guī)程(WLTP)4種工況作為樣本工況來提取車速及加速度數(shù)據(jù)，得到了轉(zhuǎn)移概率矩陣。圖4示出由k時(shí)刻的加速度向(k+1)時(shí)刻轉(zhuǎn)移的概率分布。

圖4 馬爾科夫鏈模型轉(zhuǎn)移概率分布

根據(jù)建立的馬爾科夫模型，可由當(dāng)前k時(shí)刻的加速度預(yù)測出(k+1)時(shí)刻的加速度，并求出(k+1)時(shí)刻車速：

(24)

基于(k+1)時(shí)刻車速，在預(yù)測周期內(nèi)不斷更新預(yù)測區(qū)間，采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法得到發(fā)動(dòng)機(jī)和電機(jī)扭矩輸出[12]，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的扭矩分配，設(shè)第t0階段預(yù)測時(shí)域th時(shí)刻優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為

ωv(v(t+1)-vtar(t+1)2)]dt。

(25)

式中：ωm，ωs，ωv為權(quán)重系數(shù)，SOCr為SOC參考值，vtar為預(yù)測車速。

同時(shí)對SOC進(jìn)行約束，其表達(dá)式為

(26)

式中：α為常數(shù)，計(jì)算過程中取值105。

2.4 突變工況下的動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)

經(jīng)過上述分析，綜合考慮研究對象的運(yùn)動(dòng)特性，馬爾科夫模型預(yù)測方法在平緩工況下能有效預(yù)測未來車速，根據(jù)設(shè)定的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行扭矩最優(yōu)分配，但在突變工況下此方法無效。因此，針對突變工況，本研究采用PID控制算法限制節(jié)氣門開度變化率和電動(dòng)機(jī)補(bǔ)償差值扭矩的方法，有效地避免了燃油過度噴射和混合動(dòng)力汽車模式切換過程中造成的沖擊[13]。

通過PID控制算法限制節(jié)氣門開度變化率，在突變工況下，整車控制器VCU對需求扭矩進(jìn)行分配，當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)控制器ECU接收到目標(biāo)扭矩之后，對目標(biāo)扭矩進(jìn)行解析，將其解析成節(jié)氣門開度β的指令。節(jié)氣門開度變化率在單位時(shí)間內(nèi)的增量是一個(gè)有限的數(shù)值，根據(jù)積分性質(zhì)可知，若對未來一段預(yù)測區(qū)間內(nèi)的節(jié)氣門開度變化率Δβ進(jìn)行積分，可得到具體的節(jié)氣門開度數(shù)值。將節(jié)氣門開度變化率Δβ作為PID控制器的輸出，實(shí)現(xiàn)對發(fā)動(dòng)機(jī)輸出扭矩的控制，可表示為

|Δβ|=min{|Δα|,|kp·e+

(27)

燃油流量可以從具體的燃油效率Map圖中通過下式計(jì)算：

(28)

式中：e=Te_tar-Te_act為發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩偏差控制量；Te_tar，Te_act分別為發(fā)動(dòng)機(jī)的目標(biāo)扭矩和實(shí)際扭矩；kp，ki，kd分別為比例、積分、微分增益系數(shù)；|Δβmax|為限制的最大節(jié)氣門開度變化率。發(fā)動(dòng)機(jī)的扭矩控制見圖5。

圖5 發(fā)動(dòng)機(jī)的扭矩控制圖

利用電機(jī)響應(yīng)迅速的優(yōu)點(diǎn)來補(bǔ)償節(jié)氣門動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)控制中的差值，電機(jī)的目標(biāo)扭矩為

Tm_tar=Treq-Te。

(29)

電機(jī)在輸出扭矩時(shí)會(huì)受到自身的一些限制，因此對電機(jī)進(jìn)行約束：

(30)

式中：Tm為電機(jī)輸出扭矩；Treq為整車需求扭矩；Tm_max為電機(jī)的最大輸出扭矩。

節(jié)氣門開度調(diào)節(jié)過程中，發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出扭矩為Te：

(31)

式中：Te_tar為發(fā)動(dòng)機(jī)目標(biāo)扭矩；Δβ為發(fā)動(dòng)機(jī)節(jié)氣門開度變化率；Δβlimit為發(fā)動(dòng)機(jī)節(jié)氣門開度變化率的限制值。

當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)節(jié)氣門的開度變化率大于Δβlimit時(shí)，對發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)控制，限制節(jié)氣門的開度變化率在|Δβ|內(nèi)，利用電機(jī)的快速響應(yīng)特性來補(bǔ)償減少的扭矩差值，同時(shí)保證兩者的扭矩之和不會(huì)發(fā)生大的波動(dòng)[14]，避免節(jié)氣門突變時(shí)燃油經(jīng)濟(jì)性和排放的惡化。限制后的發(fā)動(dòng)機(jī)和電動(dòng)機(jī)動(dòng)態(tài)扭矩控制結(jié)構(gòu)見圖6。

圖6 限制后的發(fā)動(dòng)機(jī)和電動(dòng)機(jī)動(dòng)態(tài)扭矩控制結(jié)構(gòu)

3 仿真結(jié)果與分析

在Matlab/Simulink中搭建整車仿真模型，驗(yàn)證該策略的合理性。仿真過程中把能量管理控制策略的采樣時(shí)間間隔設(shè)置為0.5 s[15]，同時(shí)設(shè)定預(yù)測時(shí)域P=6 s，電池SOC初始值為0.75，參考值為0.55。圖7示出改進(jìn)粒子群優(yōu)化K均值聚類算法的工況分類動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)控制策略示意。

圖7 改進(jìn)粒子群優(yōu)化K均值聚類算法的工況分類動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)控制策略示意

圖8示出工況在線分類的仿真過程，在構(gòu)建的循環(huán)工況中隨機(jī)提取一段典型工況進(jìn)行判別。由圖8可知：車速加劇變化時(shí)，如在245—460 s,670—750 s和960—1 120 s，工況可判別為突變工況；而當(dāng)車速在小范疇內(nèi)波動(dòng)或車速緩慢加減速時(shí)，如760—970 s，1 160—1 335 s和1 510—1 760 s，工況判別為平緩工況。由此可見，對工況進(jìn)行分類的方法是有效的。

圖8 在線工況判別結(jié)果

圖9示出車速預(yù)測結(jié)果。由圖9可知，通過對工況的在線分類和識別之后，能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測出該工況下的行駛車速。

圖9 車速預(yù)測結(jié)果

為了更準(zhǔn)確地評估預(yù)測值與真實(shí)值之間的誤差，引入平均絕對誤差MAE(Mean Absolute Error)作為評價(jià)指標(biāo)。MAE表示預(yù)測值與真實(shí)值絕對誤差的平均值，能更好地反映兩者誤差的實(shí)際情況，計(jì)算公式如下：

(32)

(33)

式中：MAE(k)為綜合循環(huán)工況中第k個(gè)采樣點(diǎn)在下一時(shí)域內(nèi)的平均絕對誤差；MAE為整個(gè)綜合循環(huán)工況下的平均絕對誤差；NC為綜合循環(huán)工況下的采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)；va(k+i)為綜合循環(huán)工況下第(k+i)個(gè)真實(shí)車速的采樣點(diǎn)，誤差范圍0～0.5。圖10示出預(yù)測車速和實(shí)際車速之間誤差。

圖10 預(yù)測車速與實(shí)際車速之間的誤差

由圖11仿真結(jié)果可知，針對綜合循環(huán)工況，采用限制節(jié)氣門開度變化率的動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)控制策略后，車速和電機(jī)轉(zhuǎn)速的波動(dòng)僅為0.1 m/s和20 r/min。仿真結(jié)果表明，如110—190 s時(shí)間段加速度發(fā)生突變，經(jīng)過動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)控制策略控制之后，由油門突變引起的對傳動(dòng)系統(tǒng)的沖擊明顯減小，提高了模式切換時(shí)的行駛平順性。

圖11 動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)仿真結(jié)果

建立動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)控制策略的仿真模型，與傳統(tǒng)的混合動(dòng)力汽車進(jìn)行對比分析，圖12示出綜合循環(huán)工況下發(fā)動(dòng)機(jī)與電機(jī)的輸出扭矩，圖13和圖14示出分類前后發(fā)動(dòng)機(jī)的工作點(diǎn)分布。由圖可以看出，采用該策略之后，車輛能夠依據(jù)不同的工況合理地分配需求扭矩，在平緩工況下，發(fā)動(dòng)機(jī)承擔(dān)了幾乎所有需求扭矩，并在高效率區(qū)運(yùn)行；突變工況下，通過控制節(jié)氣門的開度變化率，車輛更好地協(xié)調(diào)了BSG電機(jī)和發(fā)動(dòng)機(jī)之間的扭矩分配，由于節(jié)氣門開度變化更平緩，所以發(fā)動(dòng)機(jī)也能夠更好地維持在高效率區(qū)工作。

圖12 發(fā)動(dòng)機(jī)和電機(jī)的輸出扭矩

圖13 工況分類前發(fā)動(dòng)機(jī)工作點(diǎn)

圖14 工況分類后發(fā)動(dòng)機(jī)工作點(diǎn)

從圖15可以看出，經(jīng)過工況劃分后，車輛在保證了動(dòng)力性的基礎(chǔ)上，有效改善了燃油經(jīng)濟(jì)性。

圖15 不同能量管理策略的燃油消耗曲線

本研究中，選取識別時(shí)間P=6 s，在WLTP工況下，與未采用工況分類的控制策略進(jìn)行對比，對采用工況分類的控制模型編寫m程序，并通過仿真模型調(diào)用程序。從圖16至圖18的仿真結(jié)果可以看出，驅(qū)動(dòng)電機(jī)大多工作在25～55 N·m之間的高效區(qū)域，工作效率在89%以上，能有效提高系統(tǒng)的工作效率。

圖16 綜合測試工況電機(jī)工作點(diǎn)分布

圖17 綜合測試工況下電機(jī)扭矩

圖18 綜合測試工況下電機(jī)效率

圖19示出電池SOC的仿真結(jié)果。工況的在線分類屬于一種實(shí)時(shí)優(yōu)化，能夠合理地通過電池SOC的波動(dòng)來調(diào)節(jié)發(fā)動(dòng)機(jī)，保證發(fā)動(dòng)機(jī)在高效區(qū)工作，并且電池SOC值變化平穩(wěn)，保持在高效區(qū)0.5～0.7之間波動(dòng)，既可以保證電池高效充放電，又可避免汽車在運(yùn)行過程中由于動(dòng)力電池SOC下降過快電機(jī)無法實(shí)現(xiàn)扭矩補(bǔ)償?shù)墓δ?。本研究在保證了汽車的動(dòng)力性與經(jīng)濟(jì)性的情形下，驗(yàn)證了動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)控制策略的合理性。

圖19 不同策略下電池SOC仿真結(jié)果

表2列出基于工況在線分類的能量管理控制策略。與未采取工況分類的能量管理控制策略的仿真對比，對節(jié)氣門的開度變化率進(jìn)行了限制，表中Q100表示綜合測試工況下折合成的百公里油耗。與常規(guī)的混合動(dòng)力汽車相比，采用本研究提出的基于工況分類的動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)控制策略后，在整個(gè)綜合測試工況下燃油消耗降低10.88%，表明該控制策略能夠通過行駛工況的不同，合理地改善車輛在工作模式切換時(shí)帶來的沖擊，降低整車的綜合燃油消耗。

表2 燃油經(jīng)濟(jì)性對比

4 結(jié)束語

混合動(dòng)力汽車不同的行駛工況對能量管理策略控制效果的影響也不相同，因此，本研究提出了行駛工況在線分類判別的方法，將行駛工況分為平緩工況和突變工況，分類結(jié)果可為實(shí)現(xiàn)混合動(dòng)力汽車動(dòng)態(tài)扭矩協(xié)調(diào)控制提供理論基礎(chǔ)。

平緩工況下利用馬爾科夫模型進(jìn)行車速預(yù)測，突變工況下對發(fā)動(dòng)機(jī)節(jié)氣門的開度變化率進(jìn)行限制，大大減少了由于油門突變帶來的動(dòng)態(tài)油耗以及對傳動(dòng)系統(tǒng)造成的沖擊，在改善了燃油經(jīng)濟(jì)性的同時(shí)，提高了行駛平順性。

基于Matlab/Simulink仿真軟件，建立整車控制策略仿真模型，驗(yàn)證了所提出的改進(jìn)粒子群優(yōu)化K均值算法進(jìn)行工況分類的動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)控制策略的合理性。結(jié)果表明，該策略可使汽車在行駛過程中，大大減小在突變工況下產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)油耗，同時(shí)電池的SOC下降速度明顯降低，有效防止了汽車在運(yùn)行過程中由于電池SOC下降過快，電機(jī)無法提供助力的問題。