侯振寧，王 鐵，陳東東，喬天佑，李國興

(太原理工大學(xué) 車輛工程系，太原 030024)

城郊物流車在給人們提供便利的同時(shí)也帶來了大量負(fù)面影響，如能源危機(jī)、環(huán)境污染、大量溫室氣體的排放等。為了緩解城郊物流車給能源與環(huán)境帶來的雙重壓力，混合動(dòng)力城郊物流車成為現(xiàn)階段該問題最好的解決方法之一[1-3]。

混合動(dòng)力電動(dòng)汽車(hybrid electric vehicles，HEV)通常采用2種動(dòng)力源，動(dòng)力源之一是傳統(tǒng)發(fā)動(dòng)機(jī)，另一種動(dòng)力源由電機(jī)/電池組提供。與純電動(dòng)汽車(electric vehicles，EV)相比，HEV具有多方面的優(yōu)越性，HEV充分利用了發(fā)動(dòng)機(jī)與電機(jī)的工作特性，但需要利用能量管理策略協(xié)調(diào)發(fā)動(dòng)機(jī)與電機(jī)的扭矩分配，保證發(fā)動(dòng)機(jī)長期工作在高效低能耗區(qū)[4]。模糊邏輯控制策略是應(yīng)用模糊集合和模糊規(guī)則進(jìn)行推理，表達(dá)過渡性界限，模擬人腦方式，實(shí)行模糊綜合判斷[5-7]。模糊邏輯控制與邏輯門控制的融合可以更好地處理模式切換之間的過渡區(qū)問題。國內(nèi)外研究學(xué)者針對(duì)HEV的能量管理策略做了大量研究，Lee等[8]在1998年把模糊控制思想遷移到HEV的能量管理策略中，根據(jù)大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析和經(jīng)驗(yàn)總結(jié)制定了相關(guān)的模糊控制規(guī)則。陳瑞增[9]以并聯(lián)式HEV為研究對(duì)象，提出了基于轉(zhuǎn)矩分配的模糊能量管理策略，利用遺傳算法對(duì)隸屬度函數(shù)設(shè)計(jì)的主觀性進(jìn)行了優(yōu)化升級(jí)。王偉等[10]基于模糊控制理論提出了發(fā)動(dòng)機(jī)性能最優(yōu)運(yùn)行控制策略及具體實(shí)施辦法，比傳統(tǒng)的控制算法節(jié)油率提高了4.88%。與邏輯門控制策略相比，模糊邏輯控制策略具有較好的魯棒性和適應(yīng)性，但模糊規(guī)則隸屬度函數(shù)的設(shè)計(jì)，完全依賴于設(shè)計(jì)人員的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。目前針對(duì)HEV模糊邏輯控制策略的研究大部分是基于仿真模型進(jìn)行研究，很少有試驗(yàn)驗(yàn)證，而且針對(duì)城郊物流車在中國道路工況[11]下的研究較少。

本文以混合動(dòng)力城郊物流車為研究對(duì)象，考慮新發(fā)布的中國道路工況與動(dòng)力電池壽命，基于Matlab/Simulink建立了仿真模型，制定了邏輯門控制策略，以提高整車燃油經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo)，制定了模糊邏輯控制策略。通過仿真與臺(tái)架試驗(yàn)驗(yàn)證了所提出的控制策略。

1 HEV驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)

本文針對(duì)的目標(biāo)車型為混合動(dòng)力城郊物流車，以大運(yùn)新奧普利輕型卡車為基礎(chǔ)，整車設(shè)計(jì)參數(shù)如表1，該混合動(dòng)力城郊物流車性能設(shè)計(jì)指標(biāo)如下：

表1 整車設(shè)計(jì)參數(shù)

1)0～100 km/h加速時(shí)間t<16 s；

2)最高車速100 km/h；

3)最大爬坡度≥20%；

4)純電續(xù)航里程(滿載40 km/h等速)≥50 km。

在保證整車設(shè)計(jì)參數(shù)不變的前提下，對(duì)傳動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行重新設(shè)計(jì)。由于輕卡軸距相對(duì)較長，因此采用單軸并聯(lián)式混合動(dòng)力結(jié)構(gòu)如圖1所示，動(dòng)力系統(tǒng)零部件參數(shù)如表2。該方案可通過轉(zhuǎn)矩耦合方式使發(fā)動(dòng)機(jī)工作在高效區(qū)，能夠進(jìn)一步提升整車燃油經(jīng)濟(jì)性[12]。

圖1 單軸并聯(lián)式混合動(dòng)力結(jié)構(gòu)框圖

表2 動(dòng)力系統(tǒng)零部件參數(shù)

該構(gòu)型的混合動(dòng)力系統(tǒng)主要由發(fā)動(dòng)機(jī)、液壓離合器、集成式起動(dòng)機(jī)/發(fā)電機(jī)(integrated starter generator，ISG)、變速箱與主減速器構(gòu)成，可以實(shí)現(xiàn)車輛的純電動(dòng)、混動(dòng)、發(fā)電、制動(dòng)能量回收等多種模式。整車動(dòng)力設(shè)備是發(fā)動(dòng)機(jī)與電機(jī)，組合方式為在發(fā)動(dòng)機(jī)與電機(jī)之間由液壓離合器負(fù)責(zé)動(dòng)力連接與中斷，在發(fā)動(dòng)機(jī)起動(dòng)時(shí)，電機(jī)可作為發(fā)動(dòng)機(jī)的起動(dòng)電機(jī)，在車速較低時(shí)，由電機(jī)單獨(dú)驅(qū)動(dòng)；車速較高或大功率工況，發(fā)動(dòng)機(jī)與電機(jī)一同工作；在電池SOC低于閥值時(shí)由發(fā)動(dòng)機(jī)單獨(dú)驅(qū)動(dòng)，多余扭矩用于拖動(dòng)電機(jī)發(fā)電；當(dāng)車輛處于減速或制動(dòng)工況時(shí)，電機(jī)也可以進(jìn)行制動(dòng)能量回收。

2 建立HEV仿真模型

2.1 整車模型

汽車在行駛過程中必須克服所受到的所有阻力才可以正常行駛。本文利用Matlab/Simulink自帶車身模塊為主體，建立了整車動(dòng)力學(xué)模型，發(fā)動(dòng)機(jī)與電機(jī)產(chǎn)生的轉(zhuǎn)矩經(jīng)過變速箱、主減速器與整車動(dòng)力系統(tǒng)模型產(chǎn)生的阻力矩相平衡。具體模型如圖2所示。

圖2 Simulink整車模型

2.2 發(fā)動(dòng)機(jī)模型

發(fā)動(dòng)機(jī)建模方法有理論建模與實(shí)驗(yàn)建模2種。理論建?；诶碚摲治觯Ｐ椭饕前l(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)態(tài)模型，利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)知識(shí)對(duì)功率生成與傳遞過程進(jìn)行模擬，用微分方程和代數(shù)方程來精確描述發(fā)動(dòng)機(jī)各參數(shù)間的關(guān)系。模型較復(fù)雜、運(yùn)算時(shí)間長，主要用于研究發(fā)動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)、工作機(jī)理及各參數(shù)對(duì)性能的影響。同時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)很多特征參數(shù)往往根據(jù)經(jīng)驗(yàn)估計(jì)，難以保證精度[13]。本文采用實(shí)驗(yàn)建模，主要通過進(jìn)行發(fā)動(dòng)機(jī)外特性、負(fù)荷特性試驗(yàn)，建立起輸入-輸出模型，利用查表或數(shù)據(jù)擬合求取發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩、燃油消耗率及排放，模擬發(fā)動(dòng)機(jī)工作特性，加裝離合器以控制動(dòng)力連接，具體模型如圖3所示。

圖3 Simulink發(fā)動(dòng)機(jī)模型

2.3 電機(jī)模型

電機(jī)建模方法與發(fā)動(dòng)機(jī)建模方法類似，通過進(jìn)行電機(jī)的特性試驗(yàn)得到外特性圖，效率與轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩圖，通過查表獲得數(shù)據(jù)，具體模型如圖4所示。

圖4 Simulink電機(jī)模型

2.4 動(dòng)力電池模型

不考慮電池內(nèi)部復(fù)雜的電化學(xué)反應(yīng)，采用等效內(nèi)阻模型來描述電池的各項(xiàng)性能，將電池組簡化成一個(gè)理想電壓源和電阻串聯(lián)，如圖5所示[14]。

圖5 電池內(nèi)阻模型等效電路

其中Uocv為電池電動(dòng)勢，R為電池內(nèi)阻，兩者都是SOC的函數(shù)，其值通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)查表獲得，Ubat為電池端電壓，Ibat為回路電流，放電時(shí)為正值，充電時(shí)為負(fù)值。電池SOC采用安時(shí)法計(jì)算為

(1)

式中：SOCI為電池初始荷電狀態(tài)值，C為電池容量，t為當(dāng)前時(shí)刻，具體模型如圖6所示。動(dòng)力電池初始電荷狀態(tài)值SOCI為0.7。

圖6 Simulink動(dòng)力電池模型

2.5 駕駛員模型

在現(xiàn)實(shí)的汽車駕駛過程中，駕駛員通過踩動(dòng)加速踏板或制動(dòng)踏板使車速按自己的意愿進(jìn)行變化。在正向仿真時(shí)，用駕駛員模型來代替現(xiàn)實(shí)中的駕駛員，取既定循環(huán)工況下的目標(biāo)車速為駕駛意愿，根據(jù)實(shí)際車速與目標(biāo)車速的差值來確定加速踏板或制動(dòng)踏板的開度。故駕駛員模型的輸入?yún)?shù)為實(shí)際車速和目標(biāo)車速，輸出參數(shù)為加速踏板開度和制動(dòng)踏板開度。具體模型如圖7所示。

圖7 Simulink駕駛員模型

3 模糊邏輯控制策略

3.1 邏輯門控制策略

HEV的能量來源為發(fā)動(dòng)機(jī)，因此，控制策略應(yīng)盡量使發(fā)動(dòng)機(jī)工作在其高效低能耗區(qū)。根據(jù)駕駛員模型的轉(zhuǎn)矩需求來分配發(fā)動(dòng)機(jī)與電機(jī)應(yīng)提供的轉(zhuǎn)矩。圖8為柴油發(fā)動(dòng)機(jī)萬有特性曲線，發(fā)動(dòng)機(jī)在1 400～2 000 r/min時(shí)低扭矩有著較好的油耗表現(xiàn)，因此選定發(fā)動(dòng)機(jī)將會(huì)在電機(jī)轉(zhuǎn)速大于1 400 r/min時(shí)開啟，2 000 r/min為換擋時(shí)刻轉(zhuǎn)速。在實(shí)際行駛過程中，如果短時(shí)間頻繁切換至混動(dòng)模式與發(fā)電模式需要發(fā)動(dòng)機(jī)頻繁起停，燃油經(jīng)濟(jì)性會(huì)大大降低，排放性較差。因此，離合器將會(huì)在電機(jī)轉(zhuǎn)速小于800 r/min 時(shí)斷開，發(fā)動(dòng)機(jī)關(guān)閉。

圖8 柴油發(fā)動(dòng)機(jī)萬有特性曲線

混合動(dòng)力城郊物流車共有純電動(dòng)、混動(dòng)、發(fā)電3種模式，在各模式下都可進(jìn)行能量回收，具體轉(zhuǎn)矩分配策略與模式間切換條件如下：

1)純電動(dòng)模式

汽車起步時(shí)進(jìn)入純電動(dòng)模式，當(dāng)TDr≥0時(shí)，由電機(jī)提供所需扭矩。當(dāng)TDr<0時(shí)進(jìn)行制動(dòng)能量回收，同時(shí)剎車系統(tǒng)介入，電機(jī)提供80%的扭矩，剩余的由剎車系統(tǒng)補(bǔ)償。其中TDr為駕駛員需求轉(zhuǎn)矩，單位為N·m。

2)混合動(dòng)力模式

當(dāng)汽車在純電動(dòng)模式運(yùn)行至同時(shí)滿足以下3個(gè)條件，rm≥1 400，TDr≥0，Gbox>2時(shí)，混動(dòng)模式開啟，當(dāng)rm<800或rm>2 800時(shí)，混動(dòng)模式關(guān)閉，汽車進(jìn)入純電動(dòng)模式。當(dāng)TDr≥0時(shí)混合動(dòng)力模式有2種情況：

①TDr>Temin時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)提供該轉(zhuǎn)速油耗率最小時(shí)的扭矩，剩余扭矩由電機(jī)提供；

②TDr

當(dāng)TDr<0時(shí)進(jìn)行制動(dòng)能量回收且有2種情況：

①TDr≥-0.8Tmmax，此時(shí)只由電機(jī)進(jìn)行制動(dòng)能量回收進(jìn)行減速；

②TDr<-0.8Tmmax，此時(shí)剎車系統(tǒng)介入，電機(jī)提供80%的扭矩，剩余的由剎車系統(tǒng)補(bǔ)償。

其中：rm為電機(jī)轉(zhuǎn)速(r/min)，Gbox為擋位，Temin為發(fā)動(dòng)機(jī)油耗率最小時(shí)扭矩,Tmmax為電機(jī)最大扭矩(N·m)。

3)發(fā)電模式

當(dāng)汽車在純電動(dòng)模式運(yùn)行至同時(shí)滿足以下3個(gè)條件，rm≥1 400，TDr≥0，SOC≤SOClow時(shí)，發(fā)電模式開啟，當(dāng)rm<800或rm>2 800或SOC≥SOChigh時(shí)，發(fā)電模式關(guān)閉，汽車進(jìn)入純電動(dòng)模式。當(dāng)TDr≥0時(shí)發(fā)電模式2種情況：

①TDr-Temin+Tmmax≥0，發(fā)動(dòng)機(jī)提供該轉(zhuǎn)速油耗率最小時(shí)的扭矩，剩余扭矩用來使永磁同步電機(jī)發(fā)電；

②TDr-Temin+Tmmax<0，電機(jī)提供的扭矩為-0.5Tmmax，發(fā)動(dòng)機(jī)提供的扭矩為TDr+0.5Tmmax。

當(dāng)TDr<0時(shí)進(jìn)行制動(dòng)能量回收且有2種情況：

①TDr≥-0.8Tmmax，此時(shí)只由電機(jī)進(jìn)行制動(dòng)能量回收進(jìn)行減速；

②TDr<-0.8Tmmax，此時(shí)剎車系統(tǒng)介入，電機(jī)提供80%的扭矩，剩余的由剎車系統(tǒng)補(bǔ)償。

其中，文獻(xiàn)[15]中指出，SOC范圍在0.75～0.65時(shí)，可以提供最長的循環(huán)壽命，SOClow為電池低閾值，為0.65，SOChigh為電池高閾值，為0.75。

4)混合動(dòng)力模式、發(fā)電模式間的切換與變速箱換擋邏輯

汽車處于混合動(dòng)力模式，當(dāng)SOC≤SOClow時(shí)，轉(zhuǎn)換為發(fā)電模式，處于發(fā)電模式有2種情況：

①SOC≤SOChigh，當(dāng)rm<800或rm>2 800，發(fā)電模式關(guān)閉，汽車進(jìn)入純電動(dòng)模式；

②SOC≥SOChigh，當(dāng)rm<800或rm>2 800，發(fā)電模式關(guān)閉，汽車進(jìn)入純電動(dòng)模式；當(dāng)rm≥1 400，TDr≥0，Gbox>2，轉(zhuǎn)換為混合動(dòng)力模式。

3.2 模糊邏輯控制策略

本文研究的單軸并聯(lián)式混合動(dòng)力總成主要?jiǎng)恿碜园l(fā)動(dòng)機(jī)，電機(jī)為輔助動(dòng)力。在設(shè)計(jì)控制策略時(shí)盡量要求發(fā)動(dòng)機(jī)工作在油耗最小曲線，只有當(dāng)混動(dòng)模式下0≤TDr

模糊轉(zhuǎn)矩控制器框圖如圖9，通過駕駛員模型確定TDr，與ΔSOC同為輸入，經(jīng)模糊控制器得出rq后經(jīng)計(jì)算得到發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩。將駕駛員需求扭矩分成6個(gè)模糊子集：NH、NM、NL、PL、PM、PH，其論域確定為[-400，400]。根據(jù)SOC變化量的范圍將它分成5個(gè)模糊子集：NB、NS、Z、PS、PB，其論域?yàn)閇-0.05，0.05]。發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩系數(shù)分為6個(gè)模糊子集：L0、L1、L2、L3、L4、L5，其論域?yàn)閇0，1]。TDr、ΔSOC和rq各個(gè)隸屬度函數(shù)如圖10，輸入語言變量和輸出語言變量采用三角形的隸屬度函數(shù)。模糊控制規(guī)則如表3所示。

表3 模糊控制規(guī)則

圖9 模糊轉(zhuǎn)矩控制器框圖

圖10 TDr、ΔSOC和rq各個(gè)隸屬度函數(shù)

在模糊推理中，與運(yùn)算采用取小，蘊(yùn)涵運(yùn)算采用Mamdani方法[16]，結(jié)論合成采用累加法，非模糊化則采用面積重心法，建立相應(yīng)的隸屬度函數(shù)和模糊規(guī)則[17]。

4 模型與策略驗(yàn)證

本文通過仿真分析與臺(tái)架試驗(yàn)相結(jié)合的方法對(duì)模型與策略進(jìn)行驗(yàn)證。選取歐洲行駛循環(huán)試驗(yàn)工況NEDC，由于該混合動(dòng)力城郊物流車大部分使用場景處于市區(qū)，速度不高，所以仿真時(shí)選取NEDC的前780 s作為工況點(diǎn)。將工況點(diǎn)輸入駕駛員模型，使用邏輯門控制策略與模糊邏輯控制策略進(jìn)行仿真，實(shí)際車速與目標(biāo)車速變化曲線如圖11。該模型下2種控制策略實(shí)際車速與目標(biāo)車速曲線貼合度較好，實(shí)際車速能夠跟隨目標(biāo)車速，滿足整車動(dòng)力性要求。

圖11 實(shí)際車速與目標(biāo)車速變化曲線

搭建了單軸并聯(lián)式混合動(dòng)力實(shí)驗(yàn)臺(tái)架如圖12所示，發(fā)動(dòng)機(jī)、電機(jī)同上文所選型號(hào)一致，可以進(jìn)行需求扭矩為正時(shí)的純電動(dòng)、混動(dòng)、發(fā)電模式的試驗(yàn)。由于模型運(yùn)行一次NEDC 780 s工況未進(jìn)入發(fā)電模式，由于實(shí)驗(yàn)條件的限制，在該工況中選取了22個(gè)混動(dòng)模式工況點(diǎn)(134～155 s)進(jìn)行臺(tái)架重復(fù)試驗(yàn)，通過測量得到油耗量數(shù)據(jù)。邏輯門控制策略仿真與臺(tái)架試驗(yàn)油耗量變化曲線如圖13，模糊控制策略仿真與臺(tái)架試驗(yàn)油耗量變化曲線如圖14，結(jié)果表明2種控制策略下仿真與臺(tái)架試驗(yàn)的油耗量變化趨勢一致，說明所建立模型與策略具有可信性。

圖12 單軸并聯(lián)式混合動(dòng)力實(shí)驗(yàn)臺(tái)架

圖13 邏輯門控制策略仿真與臺(tái)架試驗(yàn)油耗量變化曲線

圖14 模糊控制策略仿真與臺(tái)架試驗(yàn)油耗量變化曲線

5 仿真分析

將仿真模型工況切換為中國汽車行駛工況第2部分：重型商用車輛CHTC-LT工況進(jìn)行仿真。該工況共包括3個(gè)速度區(qū)間，工況時(shí)長共計(jì)1 652 s，其中市區(qū)區(qū)間時(shí)間比例為18.7%，城郊區(qū)間為58.9%，高速區(qū)間為28.4%，平均車速為34.6 km/h，最大車速為97.0 km/h，怠速比例為12.4%。圖15為實(shí)際車速與目標(biāo)車速變化曲線，同樣，2種控制策略下實(shí)際車速與目標(biāo)車速曲線貼合度較好，實(shí)際車速能夠跟隨目標(biāo)車速，滿足整車動(dòng)力性要求。圖16為需求扭矩變化曲線，2種控制策略下滿足車速變化的需求扭矩TDr相同，圖17為2種控制策略下發(fā)動(dòng)機(jī)、電機(jī)轉(zhuǎn)速變化曲線，可以看出發(fā)動(dòng)機(jī)的起停時(shí)間、轉(zhuǎn)速皆相同。

圖15 實(shí)際車速與目標(biāo)車速變化曲線

圖16 需求扭矩變化曲線

圖17 2種控制策略下發(fā)動(dòng)機(jī)、電機(jī)轉(zhuǎn)速變化曲線

圖18為油耗量變化曲線，其中邏輯門控制策略百公里燃油消耗為8.91 L，模糊邏輯控制策略百公里燃油消耗為8.86 L，燃油消耗量下降了50 mL，達(dá)到了設(shè)計(jì)要求。圖19為電池SOC變化曲線，SOC初始值為0.7，邏輯門控制策略仿真末值為0.71，模糊邏輯控制策略仿真末值為0.73，兩者皆保持在允許范圍內(nèi)，且模糊邏輯控制策略SOC值的變化幅度更為平穩(wěn)，達(dá)到了改進(jìn)目的。

圖18 油耗量變化曲線

圖19 電池SOC變化曲線

6 結(jié)論

本文進(jìn)行了對(duì)所研究單軸并聯(lián)式混合動(dòng)力城郊物流車目標(biāo)車型的選取，關(guān)鍵部件的選型，基于Matlab/Simulink建立了仿真模型，建立了邏輯門控制策略，根據(jù)混合動(dòng)力系統(tǒng)的需求扭矩和ΔSOC來控制發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩輸出，搭建了單軸并聯(lián)式混合動(dòng)力臺(tái)架，在NEDC780s工況下驗(yàn)證了2種控制策略在仿真模型與臺(tái)架試驗(yàn)的可信性。通過仿真試驗(yàn)結(jié)果表明，在CHTC-LT工況下，模糊邏輯控制策略與邏輯門控制策略相比，能夠很好地控制電池組SOC變化，百公里燃油消耗量降低50 mL，提高了整車燃油經(jīng)濟(jì)性，實(shí)現(xiàn)了預(yù)期效果。