葉 心，葉 明，羅 勇

(1.重慶理工大學車輛工程學院，重慶 400050;2.重慶理工大學，汽車零部件先進制造技術(shù)教育部重點實驗室，重慶 400050)

前言

混合動力汽車的控制策略是其節(jié)能減排的關(guān)鍵技術(shù)之一。并聯(lián)式混合動力系統(tǒng)的控制策略大致可分為基于模糊控制的智能型控制策略［1-2］、基于規(guī)則的穩(wěn)態(tài)控制策略［3］和基于優(yōu)化算法的動態(tài)控制策略［4］3大類，第1類方法不依賴系統(tǒng)精確的數(shù)學模型，有利于解決混合動力系統(tǒng)能量分配等復(fù)雜問題;第2類是依據(jù)工程經(jīng)驗，根據(jù)部件的穩(wěn)態(tài)效率MAP圖來確定發(fā)動機和電機的動力匹配;第3類則在既定駕駛循環(huán)工況下，根據(jù)最優(yōu)控制理論動態(tài)分配發(fā)動機和電動機的動力，從而獲得最優(yōu)的燃油經(jīng)濟性。文獻［5］中以發(fā)動機穩(wěn)態(tài)效率圖為依據(jù)劃分發(fā)動機工作區(qū)間，確定動力源的匹配，文獻［6］中考慮了功率的損失和發(fā)動機的效率，以混合動力系統(tǒng)能量損失最小為目標，采用模糊控制算法，完成發(fā)動機和電機之間的動力匹配，文獻［7］中以發(fā)動機最佳燃油經(jīng)濟區(qū)域劃分發(fā)動機工作區(qū)間，采用ANFIS優(yōu)化算法，對多能源系統(tǒng)動力源進行分配，但發(fā)動機效率最優(yōu)并不代表混合動力系統(tǒng)效率最優(yōu)。先進汽車仿真軟件ADVISOR采用基線控制策略［8］，將發(fā)動機外特性曲線乘以某系數(shù)，得到發(fā)動機充電曲線和發(fā)動機關(guān)閉曲線，在某種程度上確定了混合動力系統(tǒng)動力源的匹配，但未對系數(shù)的取值進行研究。文獻［9］中通過瞬時優(yōu)化計算，使混合動力系統(tǒng)在不同工作模式下具有最高系統(tǒng)效率，并通過仿真計算，確定混合動力系統(tǒng)能量管理最佳匹配策略。在此基礎(chǔ)上，本文中搭建了硬件在環(huán)仿真試驗平臺，進行了試驗研究，并對該控制策略進行了驗證。

1 混合動力汽車控制策略的仿真

1.1 研究對象

本文研究的混合動力汽車采用ISG型并聯(lián)結(jié)構(gòu)，采用該結(jié)構(gòu)的混合動力汽車具有怠速起停、純電動驅(qū)動、聯(lián)合驅(qū)動、輕載時充電和高效制動能量回收等功能，可實現(xiàn)較高的燃油經(jīng)濟性。其結(jié)構(gòu)如圖1所示。

整車參數(shù)如下:整備質(zhì)量為1 500kg，迎風面積A=2.28m2，風阻系數(shù) CD=0.34，發(fā)動機型號475Q3，ISG電機最大功率為25kW，電池為NIHM288V、6.5A·h，輪胎半徑為0.31m，滾動阻力系數(shù)為0.0135，傳動效率η=0.9，主減速比i0=5.246 6，1～5擋速比為［2.693 2 1.519 6 1.015 6 0.737 3 0.609 4］。

本文中采用優(yōu)化混合動力汽車的整車系統(tǒng)的方法，獲得混合動力汽車不同行駛條件下，兩種動力源的最優(yōu)工作區(qū)間，以達到提高混合動力汽車燃油經(jīng)濟性的目的。

1.2 混合動力汽車最優(yōu)控制策略的建立

根據(jù)文獻［9］中提出的混合動力汽車在各個工作模式下的系統(tǒng)效率優(yōu)化計算方法，得到驅(qū)動工況下混合動力系統(tǒng)最佳效率控制目標。與傳統(tǒng)汽車的系統(tǒng)優(yōu)化效率相比較，可以看出混合動力系統(tǒng)明顯提高了汽車在高速和低速行駛時的整車效率，從而提高了汽車在高速和低速時的燃油經(jīng)濟性。將工作效率在“車速-加速度”平面上進行投影，得到任意車速、加速度下混合動力汽車的驅(qū)動工作模式切換規(guī)律，確定了ISG型混合動力系統(tǒng)驅(qū)動工況下工作模式切換條件:發(fā)動機充電曲線Te_chg(ne)、發(fā)動機關(guān)閉曲線Te_off(ne)和發(fā)動機轉(zhuǎn)矩最大工作曲線Te_max(ne)。

根據(jù)混合動力系統(tǒng)工作模式的切換規(guī)律可知，混合動力汽車的工作模式受到電池荷電狀態(tài)(SOC)、發(fā)動機充電曲線和發(fā)動機關(guān)閉曲線的影響，即這3種因素決定了發(fā)動機和電機轉(zhuǎn)矩動力輸出的不同匹配，從而影響混合動力汽車的燃油經(jīng)濟性。

1.3 仿真分析

根據(jù)上述3種因素的影響程度，以混合動力系統(tǒng)油耗最低為優(yōu)化目標，利用Matlab/Simulink仿真平臺，對仿真軟件ADVISOR進行二次開發(fā)，在給定的道路標準ECE_EUDC下，對不同動力源匹配下的ISG型混合動力汽車燃油經(jīng)濟性進行仿真分析。

考慮電池等效油耗的計算方法，在不同條件下，得到電池電量ΔSOC折算后的綜合油耗變化關(guān)系，如圖2所示。由仿真計算結(jié)果可知，當XSOC=0.4，Xe_chg=0.9，Xe_off=0.4時，ISG型混合動力汽車的油耗最小，其中，XSOC、Xe_chg、Xe_off分別代表 3 種因素的影響條件。

根據(jù)仿真計算結(jié)果，將3種因素的影響條件重新帶入到仿真模型中，進行仿真計算，結(jié)果如表1所示。

表1 燃油經(jīng)濟性與動力性仿真結(jié)果比較

由表1可見，采用優(yōu)化控制策略后的100km油耗比傳統(tǒng)汽車降低了34.8%;比ADVISOR中采用并聯(lián)型基線控制策略時降低了12.1%。同時，保證了混合動力汽車的動力性。

2 試驗研究

臺架試驗是驗證混合動力汽車控制策略有效性的重要測試方法，主要內(nèi)容包括控制策略可行性以及控制性能優(yōu)劣驗證，以達到縮短樣車開發(fā)周期和降低開發(fā)成本的目的。

2.1 試驗臺設(shè)計方案

本文中基于Matlab/Simulink仿真平臺和dSPACE實時仿真系統(tǒng)［10］，硬件部分包括混合動力系統(tǒng)動力源、AMT變速器、制動系統(tǒng)、加載裝置和數(shù)據(jù)采集機控制系統(tǒng)，將上述混合動力汽車控制策略理論編寫進基于Matlab/Simulink的控制程序，并下載到dSPACE中，控制混合動力系統(tǒng)動力源按照能量管理策略分配功率流，試驗臺架結(jié)構(gòu)組成如圖3所示。

通過ISG型混合動力AMT臺架試驗系統(tǒng)，對本文中混合動力系統(tǒng)各個工作模式進行控制試驗，并驗證文獻［9］中所提出的控制策略。

本次臺架試驗的主要內(nèi)容包括:(1)ISG型混合動力系統(tǒng)功能的驗證與調(diào)試;(2)ISG型混合動力系統(tǒng)動力總成的協(xié)調(diào)控制與調(diào)試;(3)ISG型混合動力系統(tǒng)工作模式的控制與驗證。

2.2 數(shù)據(jù)采集及控制系統(tǒng)

數(shù)據(jù)采集與控制系統(tǒng)包括加速踏板和制動踏板的控制，ECU、IPU和BCM通過CAN總線的控制，濕式多片離合器的PWM控制，AMT選換擋與執(zhí)行機構(gòu)的控制和制動系統(tǒng)的控制等，其系統(tǒng)框圖如圖4所示。

2.3 測控軟件

本試驗中測控軟件包括dSAPCE的測控程序、數(shù)據(jù)采集程序和監(jiān)控程序。

利用dSPACE/ControlDesk虛擬測試平臺在筆記本電腦上開發(fā)試驗監(jiān)控系統(tǒng)，如圖5所示。監(jiān)控系統(tǒng)可以控制動力源起停和工作模式，并完成試驗數(shù)據(jù)的保存。

2.4 不同工況試驗分析

(1)純電動工況

根據(jù)控制策略理論，汽車在低速行駛時，避免發(fā)動機工作在高油耗高排放區(qū)間，發(fā)動機不起動，由電機單獨驅(qū)動車輛行駛。因此輕踩加速踏板，混合動力系統(tǒng)工作在純電動工況下，該工況下的各個參數(shù)曲線如圖6所示。

根據(jù)上述混合動力系統(tǒng)能量管理策略的分析，當SOC(此時 SOC值為0.42～0.55)大于 XSOC=0.4，且整車需求轉(zhuǎn)矩小于Xe_off所確定的發(fā)動機關(guān)閉轉(zhuǎn)矩時，混合動力汽車在純電動模式下工作，電機輸出轉(zhuǎn)矩約為45N·m，12s以后轉(zhuǎn)矩增加到70N·m;隨著電機輸出轉(zhuǎn)矩的增加，電流增加到45A。在整個過程中，電池SOC下降了0.09，根據(jù)電池等效油耗計算公式［11］，這部分電量折合油耗約為18g，低于傳統(tǒng)汽車所消耗的油耗22.92g(相同條件下，發(fā)動機作為唯一動力源時完成該工況時測得的油耗)，此過程油耗降低了21.4%。

(2)行進間起動發(fā)動機

隨著加速踏板行程的逐漸增大，車速增加到30km/h，連接發(fā)動機和ISG電機的濕式多片離合器開始接合，發(fā)動機被電機迅速帶至1 900r/min左右，完成行進間起動發(fā)動機的過程，其間各參數(shù)的變化過程如圖7所示。

在3s時刻，電機起動發(fā)動機，此時的車速和電機轉(zhuǎn)速都發(fā)生了略微的突變。沖擊度為4.11m/s3，小于國際標準10m/s3;為了維持行駛車速，電機輸出轉(zhuǎn)矩為120N·m(發(fā)動機反拖轉(zhuǎn)矩為70N·m)，當發(fā)動機點燃之后，電機轉(zhuǎn)矩逐漸減小，發(fā)動機輸出轉(zhuǎn)矩維持在50N·m上下，以維持行駛車速不變。在這個過程中，SOC下降了0.045，發(fā)動機消耗的油耗約為2.735g，折算后總油耗為10.98g，比傳統(tǒng)汽車需消耗的油耗20.89g約減少一半。

(3)輕載充電工況

緩緩踩下加速踏板，初始車速為25km/h左右，加速度為0.631m/s2，且SOC(此時SOC值為0.435～0.38)小于XSOC=0.4時，處于輕載充電模式工作范圍，該過程中車速不高且加速度不大，通過提高發(fā)動機的負荷率，ISG電機將發(fā)動機的部分機械能轉(zhuǎn)化為電能，儲存在NiMH蓄電池中。

各個參數(shù)曲線見圖8，當轉(zhuǎn)速低于1 600r/min時，電機發(fā)電轉(zhuǎn)矩逐漸增大到35N·m，同時電池充電電流逐漸增大到14A;當轉(zhuǎn)速達到1 600r/min時，電機轉(zhuǎn)速下降。整個過程的油耗為17.6g，而電池SOC提高了0.036，經(jīng)折算相當于儲存燃油6.413g，等效油耗為11.187g，比傳統(tǒng)汽車此過程的油耗15.34g降低了27%。

(4)聯(lián)合驅(qū)動工況

發(fā)動機起動后，快速踩下加速踏板，車速迅速上升到40km/h，電渦流測功機隨著車速的變化自動進行加載，以模擬汽車的行駛阻力。車速從20km/h加速到40km/h，整個過程加速度維持在1.39m/s2，且SOC(此時SOC值在0.55～0.59之間)大于XSOC=0.4，處于聯(lián)合驅(qū)動模式工作范圍，此時電機輸出驅(qū)動轉(zhuǎn)矩，與發(fā)動機共同驅(qū)動車輛行駛。

試驗結(jié)果如圖9所示，在低速階段，ISG電機驅(qū)動轉(zhuǎn)矩逐漸增大到20～30N·m，電池放電電流為15～18A，發(fā)動機轉(zhuǎn)矩變化平緩，維持在80N·m左右。在中速(30km/h)階段，ISG電機的驅(qū)動轉(zhuǎn)矩維持在30N·m左右，電池放電電流為22A，而發(fā)動機轉(zhuǎn)矩為95N·m，這主要是由于通過AMT速比的調(diào)節(jié)，使發(fā)動機和電機的工作點接近整車系統(tǒng)效率較高的區(qū)間。在較高速階段，ISG電機驅(qū)動轉(zhuǎn)矩逐漸減小到15N·m，電池放電電流也逐漸減小到10A，發(fā)動機轉(zhuǎn)矩基本維持在90N·m左右。整個過程共耗時5s，油耗為8.704g，電池 SOC下降了0.038，相當于消耗燃油6.963g，綜合油耗15.667g，比傳統(tǒng)汽車油耗26.533g，降低了40.9%。

(5)不同工況試驗結(jié)果分析

綜合各個工況的試驗結(jié)果，如表2所示。由表可見，按4種工況總油耗的比較，采用所提出控制策略的混合動力汽車，油耗比傳統(tǒng)汽車下降約34.8%。

表2 各個運行工況試驗結(jié)果

2.5 基于道路循環(huán)工況數(shù)據(jù)試驗分析

將ECE_EUDC道路循環(huán)工況數(shù)據(jù)下載到dSPACE中，測試在整個道路循環(huán)工況下，發(fā)動機電機轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)速以及油耗試驗數(shù)據(jù)，如圖10所示。

基于道路循環(huán)工況數(shù)據(jù)測試得到的混合動力汽車油耗、ΔSOC和電能消耗如表3所示。由仿真結(jié)果和試驗結(jié)果對比可知，采用基于效率優(yōu)先的混合動力汽車控制策略方法，有利于提高混合動力汽車整車效率，提高整車燃油經(jīng)濟性。仿真中未考慮能量轉(zhuǎn)換帶來的損失，以及各個動力部件采用靜態(tài)效率近似代替動態(tài)效率，因此，試驗結(jié)果有一定偏差。另外，試驗過程中受到人、環(huán)境的影響，試驗獲得的油耗高于仿真中的油耗。但從試驗結(jié)果來看，采用本文所提出的控制策略充分利用電能，燃油消耗比傳統(tǒng)汽車更少，能更好地提高整車效率，發(fā)揮混合動力汽車的潛能。

表3 試驗結(jié)果

3 結(jié)論

基于Matlab/Simulink仿真平臺和dSPACE實時仿真系統(tǒng)，搭建混合動力AMT臺架試驗系統(tǒng)，開發(fā)了數(shù)據(jù)采集及控制系統(tǒng)，對ISG型混合動力汽車驅(qū)動工況控制策略開展了實驗研究，對文獻［9］的仿真結(jié)果進行了試驗驗證。結(jié)果表明，盡管由于仿真中的簡化，忽略了某些因素，導致按ECE_EUDC道路循環(huán)工況的油耗試驗數(shù)據(jù)與仿真結(jié)果有較大的誤差，但從4種工況的試驗結(jié)果看，較好地驗證了該控制策略的節(jié)油效果，平均油耗約比傳統(tǒng)汽車降低了35%。

［1］ Schouten N J，Salman M A，Kheir N A.Fuzzy Logic Control for Parallel Hybrid Vehicles［J］.IEEE Transactions on Control Systems Technology，2002，10(3):460-467.

［2］ Bahar D M，Cimen M A，Tuncay R N.Development of Control Strategy Based on Fuzzy Logic Control for a Parallel Hybrid Vehicle［C］.ELECO 2009.6thInternational Conference on Electrical and Electronics Engineering，2009:342-346.

［3］ Lin Chan-Chiao，F(xiàn)ilipi Zoran，Wang Yongsheng，et al.，Integrated，F(xiàn)eed-Forward Hybrid Electric Vehicle Simulation in SIMULINK and its Use for Power Management Studies［C］.SAE Paper 2001-01-1334.

［4］ Delprat S，Guerra T M，Rimaux J.Optimal Control of a Parallel Powertrain:from Global Optimization to Real Time Control Strategy［C］.Vehicular Technology Conference，VTC Spring 2002.IEEE 55th2002:2082-2088.

［5］ 童毅，張俊智，歐陽明高.混合動力汽車扭矩管理策略［J］.清華大學學報(自然科學版)，2003，43(8):1134-1138.

［6］ Salman M，Schouten N J，Kheir N A.Control Strategies for Parallel Hybrid Vehicles［C］.Proceedings of the American Control Conference，Chicago，Illinois，2000:524-528.

［7］ 錢立軍，龔著永，趙韓.基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合動力汽車控制策略研究仿真［J］.系統(tǒng)仿真學報，2006，18(5):1384-1387.

［8］ National Renewable Energy Laboratory.ADVISOR Documentation［G］.April 30，2002［version 2002］.

［9］ 秦大同，葉心，胡明輝.ISG型中度混合動力汽車驅(qū)動工況控制策略優(yōu)化［J］.機械工程學報，2010，46(12):86-92.

［10］ dSPACE GmbH，Install and Configeration Documents for Release 4.0［G］.Germany:dSPACE Gnbh，2003.

［11］ Recommended Practice for Measuring the Exhaust Emissions and Fuel Economy of Hybrid Electric Vehicles［S］.SAE J1711:1999.