2022, Vol. 39扩展功能
文章信息
- 都雪静, 王宁, 崔淑华
- DU Xuejing, WANG Ning, CUI Shuhua
- 基于模糊逻辑算法的增程式电动汽车控制策略研究
- Study on Control Strategy of Extended Range Electric Vehicle Based on Fuzzy Logic Algorithm
- 公路交通科技, 2022, 39(12): 213-223
- Journal of Highway and Transportation Research and Denelopment, 2022, 39(12): 213-223
- 10.3969/j.issn.1002-0268.2022.12.026
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文章历史
- 收稿日期: 2021-04-01
石油危机和环境问题随着全球汽车保有量的持续增长而日益严重，世界各国越来越重视汽车尾气中的NOx, CO和HC等有害气体以及温室气体CO2产生的环境污染问题。欧洲委员会起草的《Clean Energy for All Europeans》[1]和我国出台的《中华人民共和国节约能源法》和《推进运输结构调整三年行动计划(2018—2020年)》都在推动新能源汽车的发展，但纯电动汽车的电池、电机和电控3大技术难题没有得到有效解决[2]。由传统内燃机汽车向纯电动汽车转换的过程中，增程式电动汽车被认为是最为理想的车型，所以针对增程式电动汽车开展相关研究，不仅能够提升我国研发电动汽车关键技术的能力，而且能够早日实现新能源汽车规划的目标。
增程式电动汽车是一种既可通过外接电源获得电能驱动车辆行驶，也可通过增程器获得电能驱动车辆行驶的电动汽车[3]。增程式电动汽车的研发核心在于增程器的控制策略研究，谢瑞芳[4]、卜凡靖[5]、马权铄[6]、尹安东[7]、徐群群[8]、席利贺[9]和解少博[10]等运用多种数学算法对控制策略进行了优化，通过软件仿真验证提出的控制策略能够实现油耗的降低和续驶里程的增加。Peng[11]、胡明寅[12]、曲晓冬[13]、何彬[14]和Rousseau[15]等以提高能量利用率和燃油经济性为目标，构建能量控制策略，通过试验和仿真验证能量管理策略的合理性。虽然针对增程式电动汽车控制策略的研究较多，但依然存在工况考虑不全面、控制策略优化研究不足等问题，因此，对增程器控制策略的研究仍具有十分重要的意义。
1 动力系统参数匹配及仿真验证 1.1 增程式电动汽车动力系统与电动汽车不同的是，增程式电动汽车的动力系统增加了增程器，当动力电池SOC≥SOCmax时，增程器关闭，汽车处于纯电动模式；当动力电池SOC≤SOCmin时，增程器开始运行。根据电池电量，增程器既可将电能传递至驱动电机，也可为动力电池充电。如图 1所示，增程式电动汽车的动力系统包括驱动电机系统、电源系统和增程器等。
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| 图 1 增程式电动汽车动力传动系统组成 Fig. 1 Composition of power transmission system of extended range electric vehicle |
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1.2 整车基本参数及性能指标
合理的参数匹配是提升整车性能的关键[16]。本研究以国内某款现有电动汽车为参考依据，选用其整车基本参数进行匹配计算，整车基本参数及性能指标如表 1和表 2所示。
| 性能指标参数 | 参数值 |
| 最高车速vmax/(km·h-1) | ≥160 |
| 0~100 km/h的加速时间/s | ≤10 |
| 最大爬坡度/% | ≥30 |
| 最大爬坡度时爬坡速度/(km·h-1) | 30 |
| NEDC工况纯电动模式续驶里程S1/km | ≥80 |
| NEDC工况增程模式续驶里程S2/km | ≥350 |
1.3 驱动电机参数匹配
电动汽车在水平良好路面上以最高车速行驶需要的驱动电机功率Pm1为：
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(1) |
式中，Pm1为电动汽车以最高车速行驶时所消耗的功率; g为重力加速度；代入表 1及表 2中对应参数求解得出Pm1=63.30 kW。
电动汽车以爬坡车速爬上最大爬坡度时所需要的驱动电机功率Pm2为：
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(2) |
式中，Pm2为电动汽车以爬坡车速爬上最大爬坡度所消耗的功率；vp为最大爬坡度下车辆稳定行驶速度，取vp=30 km/h；αmax=arctanimax，imax为最大爬坡度，取imax=30%；代入表 1及表 2中对应参数求得Pm2=46.811 kW。
电动汽车加速能力指电动汽车从某一速度加速到另一速度所需的最短时间，电动汽车满足加速能力所需要的电机功率为：
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(3) |
式中，Pm3为电动汽车满足加速能力所需要的功率；vm为加速结束后的车速；δ为汽车质量换算系数，取δ=1.05；
驱动电机的峰值功率必须满足最高车速、最大爬坡度和加速性能的功率需求，即驱动电机峰值功率需满足：
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(4) |
式中，Pemax为驱动电机的峰值功率。
根据以上具体计算得出最大功率不小于68.545 kW。为满足整车性能，同时考虑到车载电子附件的需求功率，选取电机的峰值功率Pemax=70 kW。额定功率Pe满足：
|
(5) |
式中，λ为驱动电机的过载系数，一般取值范围为2~3，取λ=2；电机峰值功率取值为70 kW，可计算得出额定功率为35 kW。
电动机峰值转速与车辆最高车速满足：
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(6) |
式中，Nmax为驱动电机峰值转速；i0为汽车主减速比。
将最高车速160 km/h代入上式得出驱动电机峰值转速为7 850 r/min，峰值转速和额定转速关系满足：
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(7) |
式中，Ne为驱动电机额定转速；β为电机扩大恒功率区系数，取β=2.5；计算得出Ne=3 200 r/min。
驱动电机的额定转矩和峰值转矩为：
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(8) |
式中, T为转矩；P为功率；N为扭矩。
代入相关数据可得出额定转矩Te=105 N·m，最大转矩Temax=210 N·m。
1.4 动力电池参数匹配电动汽车在平坦路面上巡航行驶所消耗的功率为：
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(9) |
式中，Pmd为电动汽车巡航行驶时所消耗的功率；vd为电动汽车巡航行驶速度, 根据国家标准《电动汽车动力性能试验方法》(GB/T 18385—2005)[18]中的规定，取vd=60 km/h；代入数据求得Pmd=6.45 kW。
电池组能量应满足：
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(10) |
式中，Ez为电池组能量；ηmc为驱动电机及控制器整体效率，取值为0.95；ηb为电池放电效率，取值为0.95；ηa为汽车附件能量消耗比例系数，取值为0.17；DOD为电池放电深度，取值为0.7；代入数据求得Ez=16.41 kW·h。
电池组能量与容量的关系满足：
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(11) |
式中，Uz为动力电池直流母线电池组电压，Uz=336 V；Cz为电池组容量。
电池组容量应满足：
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(12) |
根据公式，计算得出动力电池容量Cz=48.84 A·h，取Cz=50 A·h。电池组的串联个数N1为：
|
(13) |
式中，Ub为磷酸铁锂电池单体电压，Ub=3.2 V；代入数据求得N1=105，所以电池组串联个数取105。
电池组并联个数N2为：
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(14) |
式中，Cb为磷酸铁锂电池单体电池容量，Cb=10 A·h; 代入数据求得电池组并联个数N2=5。
1.5 增程器参数匹配为了保证增程器开启时，能够为车辆提供稳定输出，以VU=120 km/h匀速行驶，计算发动机的额定功率、发电机的额定功率为：
|
(15) |
式中，Pg为发电机额定功率，计算得到发电机额定功率为31 kW。发动机的额定功率应当满足：
|
(16) |
式中，Pe为汽车以120 km/h匀速行驶时发动机的输出功率；ηs为发电机的工作效率，取ηs=0.9；计算得到发动机额定功率为35 kW。
为了保证增程模式下汽车的续驶里程，发动机油箱容积需满足：
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(17) |
式中，V为发动机油箱容积；S2为NEDC工况增程模式续驶里程，参考表 2取S2=350 km；be为车辆高效区燃油消耗率，经查询可知发动机最优燃油消耗率区间约为202~210 g/(kW·h)，取值为205 g/(kW·h)；ρ为汽油密度，取值为0.752 g/mL；代入数据求得V=20 L, 即选择油箱容积为20 L。
1.6 仿真验证本研究使用AVL CRUISE进行整车模型的建立，如图 2所示。我国对电动汽车续驶里程的认证依据标准是《电动汽车能量消耗率和续驶里程试验方法》(GB/T 18386—2017)[17]，本研究沿用欧洲的NEDC续驶标准进行汽车动力性和经济性仿真。
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| 图 2 整车模型 Fig. 2 Vehicle model |
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1.6.1 动力性仿真结果分析验证
从仿真结果可以得出车辆能够达到的最高车速、0~100 km/h的加速时间以及最大爬坡度，如图 3所示。对于仿真中的结果经查表可知，当车速由0 km/h升至100 km/h，耗时约9.90 s。
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| 图 3 车辆动力性仿真结果 Fig. 3 Simulation result of vehicle power performance |
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由图 3所得到的仿真结果可知：最高车速177 km/h的加速时间为9.90 s，最大爬坡度为32%，均符合所设定的性能指标参数。
1.6.2 经济性仿真结果分析验证车辆模型在NEDC工况环境下进行仿真，得到电池SOC值和行驶里程的关系曲线，如图 4所示。
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| 图 4 NEDC工况仿真结果 Fig. 4 Simulation result under NEDC working condition |
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纯电动模式续驶里程S1为：
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(18) |
式中，L为车辆行驶距离，经过仿真，L=10 925.96 m；△SOC为电池SOC变化量，△SOC=0.09；代入数据得出S1=84.98 km。
将以上仿真结果汇总, 如表 3所示。
| 名称 | 仿真值 | 目标值 |
| 最高车速/(km·h-1) | 177 | ≥160 |
| 最大爬坡度/% | 32 | ≥30 |
| 0~100 km/h加速时间/s | 9.90 | ≤10 |
| 纯电动模式续驶里程/km | 84.98 | ≥80 |
通过表 3可以得出，各项仿真结果均符合所设定的性能指标参数，可为后续控制策略的仿真及优化奠定良好的基础。
2 增程器控制策略研究 2.1 恒功率控制策略本研究运用Stateflow搭建恒功率控制策略模型，如图 5所示，其中Switch_ICE代表发动机开关信号，Switch_GEN代表发电机开关信号。
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| 图 5 恒功率控制策略模型 Fig. 5 Constant power control strategy model |
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车辆开始运行时，电池SOC>SOCmin，增程器不运行，此时车辆处于纯电动运行(EV)；随着车辆的行驶，电池SOC≤SOCmin，增程器开始工作，车辆进入增程模式(REEV)，发动机以设定的工作点工作; 当电池SOC>SOCmax，增程器停止工作，车辆恢复纯电动运行。
2.2 功率跟随控制策略功率跟随控制策略即增程器根据车辆需求工作，该控制策略的特点是，在增程器开启后，发动机理论上能够实现对车辆需求功率进行跟随。车辆需求功率为：
|
(19) |
式中，P为车辆需求功率; 以式(19)为依据，结合MATLAB软件的Embedded MATLAB Funtion模块构建功率跟随控制策略。
2.3 多工作点控制策略结合以上两种控制策略的优点形成多工作点控制策略，该控制策略选取发动机工作高效区内3个不同的工作点，根据车辆行驶需求确定发动机的工作点，并判断是否进行切换，工作点选取如表 4所示。
| 工作点 | 功率/kW | 转速/(r·min-1) | 转矩/(N·m) |
| A(低负荷点) | 15 | 2 000 | 72 |
| B(中负荷点) | 24 | 2 550 | 90 |
| C(高负荷点) | 35 | 3 000 | 111 |
根据工作点个数取名为三工作点控制策略，该控制策略是按照规定的控制逻辑并结合电池SOC值信号、车速信号和发动机转速信号，实现增程器在设定的规则下开启或关闭以及改变发动机的输出功率大小，其规则如图 6所示，设定SOCmin为增程器开启点，SOCmax为增程器关闭点；车辆加速时，车速≥50 km/h时，发动机由低负荷点切换到中负荷点；车速≥90 km/h时，发动机由中负荷点切换到高负荷点；车辆减速时，车速≤80 km/h时，发动机由高负荷点切换到中负荷点；车速≤40 km/h时，发动机由中负荷点切换到低负荷点。
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| 图 6 三工作点控制策略规则 Fig. 6 Three-operating-point control strategy rule |
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本研究运用MATLAB/Simulink软件，结合以上对于发动机工作点的选取规则以及三工作点控制策略的控制流程进行三工作点控制策略建模，如图 6所示。
图 8为三工作点控制策略工作点切换逻辑图，是图 7中增程器控制模块，运用Stateflow基于图 6三工作点控制策略规则构建。根据电池SOC值和车速决定增程器的开启还是关闭以及开启后发动机输出功率的大小即确定发动机的工作点。图中Switch_ICE代表发动机开关信号，Pe代表发动机输出功率，velocity代表车速。
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| 图 7 三工作点控制策略模型 Fig. 7 Three-operating-point control strategy model |
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| 图 8 三工作点控制策略工作点切换逻辑 Fig. 8 Three-operating-point control strategy operating point switching logic |
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2.4 联合仿真及结果分析
不同控制策略下的增程器的转矩、功率等输出特性如图 9所示，电池初始SOC值均设定为30%。
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| 图 9 不同控制策略下增程器输出特性 Fig. 9 Output characteristics of range extender under |
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如图 9(a)所示，仿真开始时，当电池SOC值下降至30%以下，增程器的发动机按照预先设定的工作点工作，同时发电机转矩迅速增大并维持在-115 N·m。起始阶段，当需求功率小于发动机输出功率时，发电机给电池充电。增程器的开启使电池SOC值迅速增加，直至70%，增程器关闭，车辆进入纯电动模式。随着车辆的行驶以及电池SOC值的下降, 增程器再次开启并维持在固定工作点工作。
如图 9(b)所示，仿真开始时，发动机输出功率增大至20 kW，同时发电机转矩迅速增大并维持在-110 N·m；当车辆行驶至295 s时，电池SOC值达到70%，由于车速始终小于100 km/h，增程器的输出与前一时刻保持一致；当电池SOC值再次小于30%时，由于车速大于100 km/h，需求功率增加, 发动机输出功率随之增加; 车速达到最高值120 km/h时，发动机的输出功率和发电机的转矩均达到最高值28 kW和-130 N·m。随着车辆需求功率的降低，发动机输出功率和发电机的转矩降低至20 kW和-110 N·m，并与前一时刻保持一致。
如图 9(c)所示，仿真开始时，车速小于40 km/h且电池SOC值小于30%，增程器工作在低负荷点，发动机输出功率迅速增大并维持在15 kW，同时发电机转矩迅速增大并维持在-71 N·m；当车速大于50 km/h时，增程器切换至中负荷点，发动机输出功率为24 kW，发电机转矩为-90 N·m。电池电量增大至70%时，增程器关闭，进入纯电动模式。当车辆行驶至1 107 s时，电池SOC值减小至30%，此时车速为105 km/h，此时增程器以高负荷点开始工作，发动机输出功率为35 kW，发电机转矩为-97 N·m。
通过以上仿真结果可以得出：动力系统的发动机组件、驱动电机组件和电池组件能够按照控制策略准确工作，证明建立的控制策略模型可行且有效。
通过仿真可得出NEDC循环工况下不同控制策略燃油经济性结果，如表 5所示。
| 控制策略类型 | 油耗/[L·(100 km)-1] | 续驶里程/km |
| 恒功率控制策略 | 5.60 | 357.14 |
| 功率跟随控制策略 | 5.31 | 376.65 |
| 三工作点控制策略 | 5.15 | 388.35 |
通过表 5可以看出，3种控制策略增程阶段续驶里程均达到350 km的设计目标要求，3种控制策略中三工作点控制策略燃油经济性最高。
对仿真得出的排放结果进行处理，可得到不同控制策略下NOx, CO和HC的单位里程排放数据，如表 6所示，三工作点控制策略下的单位里程排放量略高于功率跟随控制策略，因此，需要对三工作点控制策略进行进一步优化，提高排放性。
| 控制策略类型 | NOx排放量/(g·km-1) | CO排放量/(g·km-1) | HC排放量/(g·km-1) |
| 恒功率控制策略 | 2.01 | 3.74 | 0.62 |
| 功率跟随控制策略 | 1.56 | 3.23 | 0.53 |
| 三工作点控制策略 | 1.68 | 3.66 | 0.56 |
3 三工作点控制策略的模糊逻辑算法优化 3.1 模糊规划的制定
模糊控制是通过模仿人类思维方式，构造计算机模糊控制器，对难以建立准确数学模型的对象，基于模糊推理过程和人类语言表达形成模糊的控制规则。对于增程式电动汽车而言，电池SOC值的波动应始终处于合理范围内，同时增程器的输出功率需要满足整车的需求功率。因此，选取电池SOC值等于0.5为目标值，模糊控制器的输入量为汽车行驶的车速和电池SOC值与目标SOC值的差值△SOC，模糊控制器的输出量为增程器的输出功率。本研究采用“mamdani”模糊推理方法，“mamdani”的形式更符合人类语言表达意图，更能方便地表达模糊规则以及结论[19]。模糊控制器输入输出量如图 10所示。
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| 图 10 模糊控制器输入输出量 Fig. 10 Input and output of fuzzy controller |
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为了尽量控制电池SOC值在目标值附近波动且波动幅度尽可能小，三工作点模糊逻辑控制规则库如表 7所示。
| 增程器输出功率 | 车速 | |||||
| VH | H | M | L | VL | ||
| △SOC | SH | M | M | L | L | PL |
| H | H | M | M | L | L | |
| M | H | H | M | M | L | |
| L | PH | H | H | M | M | |
| SL | PH | PH | H | H | M | |
3.2 三工作点模糊逻辑控制策略
将模糊逻辑算法优化后的三工作点控制策略简称为三工作点模糊逻辑控制策略，通过MATLAB/Simulink建立的控制策略模型如图 11所示。
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| 图 11 三工作点模糊控制策略 Fig. 11 Three-operating-point fuzzy control strategy |
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如图 11所示，依据当前车速以及△SOC值，通过模糊逻辑控制器决定增程器的输出功率大小，剩余控制过程与三工作点控制策略相同。根据输出功率确定发动机目标转速和转矩，经过PID组件处理，能够将发动机转速控制为目标转速；结合转矩确定发动机的负荷，从而确定发动机的输出为目标转矩。
3.3 联合仿真及结果分析查看仿真结果得出，在三工作点控制策略和三工作点模糊逻辑控制策略下，NEDC工况下两种控制策略增程阶段油耗分别为5.15 L/(100 km)和4.87 L/(100 km)，续驶里程分别为388.35 km和410.68 km。对比两种控制策略仿真结果可知，优化后的控制策略降低油耗0.28 L/(100 km)，增加续驶里程22.33 km。因此，基于模糊算法优化后的三工作点控制策略降低了增程阶段的油耗，增加了续驶里程，在燃油经济性方面得到提升，三工作点模糊逻辑控制策略达到优化效果。
在一个NEDC循环工况下，三工作点控制策略和三工作点模糊逻辑控制策略的SOC值变化曲线如图 12(a)、图 12(b)所示，电池初始SOC值均为30%。
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| 图 12 不同控制策略下SOC变化 Fig. 12 SOC changes under different control strategies |
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对比仿真结果可以看出，一个NEDC循环工况下，优化后的三工作点控制策略能够使电池SOC值位置在目标点附近波动，可防止电池电量过低导致的过度放电，延长电池寿命。在NEDC循环工况结束时，三工作点控制策略下的电池SOC值下降至27.3%左右，而三工作点模糊逻辑控制策略下的SOC值上升至33.5%左右，同时增程式工作时间减少250 s，前者能够更加合理地使用增程器，在保证电池SOC值处于合理范围内的前提下，减少工作时间, 进而减低油耗。
图 13(a)和图 13(b)分别为三工作点模糊逻辑控制策略和三工作点控制策略下一个NEDC工况的NOx, CO和HC排放情况。
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| 图 13 不同控制策略下排放性能 Fig. 13 Emission performance under different control strategies |
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将恒功率控制策略、功率跟随控制策略、优化前后的三工作点控制策略联合仿真得到的排放数据折合成单位里程排放量，结果如表 8所示。
| 控制策略类型 | NOx排放量/(g·km-1) | CO排放量/(g·km-1) | HC排放量/(g·km-1) |
| 恒功率控制策略 | 2.01 | 3.74 | 0.62 |
| 功率跟随控制策略 | 1.56 | 3.23 | 0.53 |
| 三工作点控制策略 | 1.68 | 3.66 | 0.56 |
| 三工作点模糊逻辑控制策略 | 1.51 | 3.13 | 0.48 |
从表 8中可以看出，优化后的三工作点控制策略在一个NEDC循环工况下由于增程器工作时间减少约250 s，使3种排放物的单位里程排放减少，排放性能得到提升，优化效果得到验证。
4 结论本研究以车辆的动力性指标作为条件，通过动力参数匹配计算及仿真，得出仿真车辆的动力性和燃油经济性均符合所设定的性能指标参数。运用MATLAB/Simulink和CRUISE软件并对恒功率控制策略、功率跟随控制策略和三工作点控制策略进行建模和联合仿真，得出3种控制策略中，三工作点控制策略的增程阶段油耗最低，单位里程污染物排放量略高于功率跟随控制策略，但均优于恒功率控制策略。随后通过模糊逻辑算法对三工作点控制策略进行优化，联合仿真结果表明，优化后的控制策略较优化前油耗降低，续驶里程增加，单位里程污染物排放量降低，各方面表现相较于优化前和其他两种控制策略均有提高。但本研究缺少对增程式电动汽车制动能量回收模式下的控制策略的设计，是下一步的研究重点。
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