廖自力， 項(xiàng)宇， 劉春光， 李嘉麒

(1.陸軍裝甲兵學(xué)院 兵器與控制系， 北京 100072； 2.61081部隊(duì)， 北京 100094)

電傳動(dòng)裝甲車輛混合動(dòng)力系統(tǒng)功率流控制策略

廖自力1， 項(xiàng)宇2， 劉春光1， 李嘉麒1

(1.陸軍裝甲兵學(xué)院 兵器與控制系， 北京 100072； 2.61081部隊(duì)， 北京 100094)

針對(duì)一種串聯(lián)式電傳動(dòng)裝甲車輛混合動(dòng)力系統(tǒng)，制定了多算法聯(lián)合的多動(dòng)力源系統(tǒng)功率流控制策略，由不同的控制算法實(shí)現(xiàn)不同的控制目標(biāo)。利用小波變換算法分離負(fù)載需求功率中的高頻分量和低頻分量，分別分配給超級(jí)電容和具有較低輸出截止頻率的動(dòng)力源，實(shí)現(xiàn)負(fù)載頻率特性與動(dòng)力源輸出特性相匹配。采用模糊控制算法實(shí)現(xiàn)了電池的荷電狀態(tài)工作范圍的優(yōu)化控制，設(shè)計(jì)了基于系統(tǒng)效率最優(yōu)的負(fù)載需求功率低頻分量的二次分配策略，實(shí)現(xiàn)了負(fù)載需求功率低頻分量在發(fā)動(dòng)機(jī)-發(fā)電機(jī)組和電池間分流時(shí)的系統(tǒng)瞬時(shí)效率最優(yōu)控制。仿真分析和實(shí)車試驗(yàn)結(jié)果表明：所設(shè)計(jì)的功率流控制算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)多動(dòng)力源系統(tǒng)的多目標(biāo)優(yōu)化控制，達(dá)到了預(yù)期的控制目標(biāo)，可應(yīng)用于電傳動(dòng)裝甲車輛混合動(dòng)力系統(tǒng)的功率流控制。

兵器科學(xué)與技術(shù)； 電傳動(dòng)裝甲車輛； 混合動(dòng)力系統(tǒng)； 功率流控制； 小波變換； 模糊控制； 瞬時(shí)效率最優(yōu)控制

0 引言

隨著裝備技術(shù)的不斷發(fā)展，新一代裝甲車輛將采用電傳動(dòng)系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)模式，并將裝備基于自動(dòng)控制的武器系統(tǒng)、防護(hù)系統(tǒng)、電子信息系統(tǒng)等先進(jìn)裝置，這些系統(tǒng)和裝置都需要大量電能，因此其車載電源系統(tǒng)將變得越來越重要和復(fù)雜。這種新型車載電源系統(tǒng)稱為車載混合動(dòng)力系統(tǒng)，它已成為各國研究的熱點(diǎn)[1-2]。

車載混合動(dòng)力系統(tǒng)一般包含多個(gè)動(dòng)力源，如發(fā)動(dòng)機(jī)- 發(fā)電機(jī)組(EGS)、儲(chǔ)能裝置等。在滿足各負(fù)載電力需求的前提下，對(duì)各動(dòng)力源按照一定的控制策略進(jìn)行高效管控，實(shí)現(xiàn)對(duì)大功率電能的生成、存儲(chǔ)、變換過程的優(yōu)化，對(duì)提升車輛整體性能具有重要意義，由此衍生的功率流控制成為電傳動(dòng)車輛研究的關(guān)鍵技術(shù)[3]。

民用車載混合動(dòng)力系統(tǒng)的傳統(tǒng)功率流控制一般根據(jù)系統(tǒng)優(yōu)化目標(biāo)和車輛使用條件，選擇控制效果更好的功率流控制方法[4]，并有很好的控制效果。而電傳動(dòng)裝甲車輛與民用混合動(dòng)力車輛在使用環(huán)境、運(yùn)行工況、負(fù)載特性等方面都存在較大差異，傳統(tǒng)的功率流控制策略不適用于電傳動(dòng)裝甲車輛。文獻(xiàn)[5]介紹了一種隨機(jī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法，該方法對(duì)控制器的參數(shù)和噪聲敏感，但電傳動(dòng)裝甲車輛的工作環(huán)境比較惡劣，噪聲和干擾嚴(yán)重。文獻(xiàn)[6]介紹了一種需要預(yù)知駕駛循環(huán)的功率流控制算法，但電傳動(dòng)裝甲車輛的行駛路線根據(jù)戰(zhàn)場需要而隨時(shí)改變，沒有固定的循環(huán)工況，其行駛工況預(yù)測也難度極大。文獻(xiàn)[7]開展了駕駛工況預(yù)測研究，但預(yù)測的效果仍不能滿足需求[7]。文獻(xiàn)[8]中的功率流控制方法需要大量的訓(xùn)練樣本且無法在線運(yùn)行。文獻(xiàn)[9-10]僅采用模糊邏輯實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的功率流控制，當(dāng)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的功率需求波動(dòng)較大時(shí)，容易導(dǎo)致控制器輸出指令的劇烈波動(dòng)和系統(tǒng)運(yùn)行不穩(wěn)定。

綜上所述，民用混合動(dòng)力車輛功率流控制方法不能適應(yīng)電傳動(dòng)裝甲車輛復(fù)雜多變的戰(zhàn)場環(huán)境與行駛工況。因此，本文針對(duì)當(dāng)前的功率流控制方法中存在的問題，結(jié)合一種串聯(lián)式混合動(dòng)力系統(tǒng)，提出一種小波變換、模糊控制及系統(tǒng)效率最優(yōu)分配算法相結(jié)合的功率流控制方法，以實(shí)現(xiàn)對(duì)車載混合動(dòng)力系統(tǒng)的多目標(biāo)優(yōu)化控制，并通過仿真和試驗(yàn)對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及控制方案

圖1所示為電傳動(dòng)裝甲車輛的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功率流控制方案。由圖1可知，在該控制方案中，車輛由8個(gè)電機(jī)驅(qū)動(dòng)，驅(qū)動(dòng)電機(jī)的電能由EGS、電池和超級(jí)電容共同提供；EGS和電池的輸出控制通過可控交流/直流(AC/DC)和雙向DC/DC分別實(shí)現(xiàn)；多余的能量通過能耗電阻進(jìn)行消耗，以確保高壓安全；由冷卻風(fēng)扇進(jìn)行系統(tǒng)水路系統(tǒng)冷卻，發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)時(shí)冷卻風(fēng)扇由發(fā)動(dòng)機(jī)軸直接驅(qū)動(dòng)，發(fā)動(dòng)機(jī)不啟動(dòng)時(shí)冷卻風(fēng)扇由電池提供驅(qū)動(dòng)電能。

在系統(tǒng)功率流的控制方案中，發(fā)動(dòng)機(jī)采用轉(zhuǎn)速控制模式，發(fā)電機(jī)采用轉(zhuǎn)矩控制模式，雙向DC/DC在升/降壓模式下均采用定電流限壓控制方案，各指令的具體值由功率分流控制策略給出。電傳動(dòng)裝甲車輛的功率流控制算法主要由以下4部分構(gòu)成：負(fù)載功率估計(jì)、基于小波變換的功率頻率特性匹配、基于模糊控制的電池荷電狀態(tài)(SOC)優(yōu)化控制、基于系統(tǒng)效率最優(yōu)的低頻功率需求二次分配。

2 功率流控制算法

2.1 負(fù)載功率估計(jì)

系統(tǒng)功率分配的關(guān)鍵在于能否準(zhǔn)確預(yù)估驅(qū)動(dòng)電機(jī)的總功率需求，而這一需求主要通過以下幾項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算：各電機(jī)目標(biāo)轉(zhuǎn)矩、當(dāng)前轉(zhuǎn)速、電機(jī)及其驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的效率分布函數(shù)。其中，目標(biāo)轉(zhuǎn)矩可以通過車輛擋位、加速踏板、制動(dòng)踏板、方向盤轉(zhuǎn)角等信息給出，不再贅述。此外，電機(jī)效率的精確信息很難得到，易引起功率的估計(jì)誤差，同時(shí)，因?yàn)樵诟鲃?dòng)力源按照分配功率輸出的前提下，母線電壓過低或過高將導(dǎo)致需求功率的估計(jì)不足或過高，所以需要根據(jù)母線電壓VDC對(duì)負(fù)載需求估計(jì)誤差進(jìn)行修正，如(1)式所示。

(1)

式中：Pm為估計(jì)的驅(qū)動(dòng)電機(jī)需求功率；ni(i=1，…，N)分別為各電機(jī)轉(zhuǎn)速；Ti(i=1，…，N)分別為各電機(jī)的給定轉(zhuǎn)矩;fη(Ti,ni)為驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的效率分布函數(shù)；VDC，h為設(shè)定的負(fù)載功率補(bǔ)償時(shí)的母線電壓上限；VDC，l為設(shè)定的負(fù)載功率補(bǔ)償時(shí)的母線電壓下限；kh為母線電壓過高時(shí)的負(fù)載功率補(bǔ)償系數(shù)；kl為母線電壓過低時(shí)的負(fù)載功率補(bǔ)償系數(shù)；N為電機(jī)數(shù)量，N=8.

2.2 基于小波變換的負(fù)載需求功率分解

電池及EGS的輸出截止頻率較低，而高頻負(fù)載需求會(huì)導(dǎo)致EGS工作點(diǎn)的劇烈變化以及電池的損壞，因此電池及EGS無法應(yīng)對(duì)負(fù)載需求中的一些高頻分量。根據(jù)文獻(xiàn)[11]，超級(jí)電容能夠滿足高頻負(fù)載的需求，而小波變換能將離散功率需求信號(hào)分解成高頻暫態(tài)分量和低頻分量[12]。因此，采用小波變換將一維負(fù)載功率需求信號(hào)分解為不同頻率帶的信號(hào)，提取出暫態(tài)功率需求并分配給超級(jí)電容，其信號(hào)分解和重構(gòu)表達(dá)式為

(2)

(3)

式中：x(t)為功率需求原始信號(hào)；W為小波系數(shù)；t為小波變換的時(shí)間；a為尺度因子；u為平移因子，u=k2j；j、k表示次冪取值，皆為整數(shù)；ψ為母函數(shù)。

母函數(shù)是一個(gè)哈爾小波函數(shù)，在哈爾小波函數(shù)中小波變換與反變換相等，能夠極大地簡化小波算法，并提高代碼執(zhí)行的效率[13]。(4)式所示為哈爾小波母函數(shù)的表達(dá)式：

(4)

采用兩通道濾波器，基于哈爾小波變換設(shè)計(jì)各分解與重構(gòu)濾波器組。通過低通濾波器H0(z)和高通濾波器H1(z)中的z變換，分別提取原始信號(hào)中的高頻分量與低頻分量。本文采用5階哈爾小波變換，對(duì)信號(hào)x(t)進(jìn)行分解及重構(gòu)的過程如圖2所示。

高頻分量被超級(jí)電容吸收，而低頻分量則分配給電池和EGS. 其中，電池吸收了低頻分量中的回饋功率部分，因此將低頻負(fù)載負(fù)值部分限制在電池最大充電功率Pb，ch以上，剩余部分則分配給超級(jí)電容。如圖2所示，以Pm為輸入，得到低頻平穩(wěn)緩變信號(hào)x0(n)以及其他暫態(tài)變量x1(n)、x2(n)、x3(n)、x4(n)和x5(n)，超級(jí)電容分配功率Pc，分配給電池和EGS的負(fù)載需求功率低頻部分表示為Pm，lf，功率分配表達(dá)式為

(5)

(6)

通過小波變換算法對(duì)負(fù)載需求功率進(jìn)行低通濾波，得到(6)式所示的低頻分量Pm，lf，將Pm，lf分配給電池和EGS，并控制電池和EGS嚴(yán)格按照分配的目標(biāo)功率輸出，從而達(dá)到提升電池和EGS的效率并保護(hù)其工作狀態(tài)的目的。此外，超級(jí)電容作為輔助動(dòng)力源，起到動(dòng)態(tài)平衡母線負(fù)載的作用。

2.3 基于模糊控制的電池SOC優(yōu)化控制

在2.2節(jié)中，小波變換算法只考慮了負(fù)載頻率特性和動(dòng)力源輸出頻率特性之間的匹配，本節(jié)中將實(shí)現(xiàn)低頻負(fù)載分量在EGS和電池間的優(yōu)化分配。對(duì)于電傳動(dòng)裝甲車輛，保持電池SOC在合理范圍內(nèi)，對(duì)實(shí)現(xiàn)車輛靜音行駛、提升系統(tǒng)整體燃油的經(jīng)濟(jì)性具有重要意義。功率分配過程中，依據(jù)電池SOC和驅(qū)動(dòng)電機(jī)需求功率低頻分量Pm，lf來綜合限定電池目標(biāo)分配功率的上限Pb，up和下限Pb，low，實(shí)現(xiàn)對(duì)電池SOC的范圍控制。控制電池SOC的工作范圍，不是嚴(yán)格意義上的對(duì)某一定值或區(qū)間的控制，而是通過電池SOC和低頻負(fù)載分量Pm，lf來確定電池目標(biāo)功率的邊界條件Pb，up和Pb，low，這是一個(gè)非線性動(dòng)態(tài)優(yōu)化的問題，因此本文采用模糊控制策略對(duì)電池SOC進(jìn)行優(yōu)化控制，具體方法為：根據(jù)電池的狀態(tài)和負(fù)載需求功率低頻分量的大小來限制電池的輸出功率范圍，并限制效率尋優(yōu)過程中分配給電池的目標(biāo)功率的范圍。

因此，采用模糊邏輯解決電池目標(biāo)功率邊界條件的優(yōu)化控制，可以降低電池SOC測量誤差或負(fù)載功率估計(jì)誤差對(duì)控制效果的影響[13-14]?；诖耍疚脑O(shè)計(jì)的雙輸入雙輸出模糊控制器如圖3所示。

模糊規(guī)則制定原則為：1)優(yōu)先滿足各負(fù)載功率的需求，以保證車輛的機(jī)動(dòng)性能；2)保持電池SOC在70%左右，以保證車輛滿足靜音行駛需求并能夠吸收回饋能量；3)車輛電制動(dòng)時(shí)電池吸收回饋能量，提升能量利用率。根據(jù)模糊規(guī)則和圖3所示的各變量隸屬度分布，最終獲得模糊控制器的輸入與輸出關(guān)系如圖4所示。

2.4 基于系統(tǒng)效率最優(yōu)的低頻功率需求二次分配

2.4.1 關(guān)鍵部件效率分布

在滿足負(fù)載需求的基礎(chǔ)上，以系統(tǒng)瞬時(shí)效率最優(yōu)為原則，能夠?qū)崿F(xiàn)低頻負(fù)載分量在EGS和電池間的分流、提升多動(dòng)力源系統(tǒng)整體效率。下面首先根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)、發(fā)電機(jī)、整流器、雙向DC/DC、電池的效率分布構(gòu)建指標(biāo)函數(shù)，其次依據(jù)指標(biāo)函數(shù)設(shè)計(jì)尋優(yōu)算法。

0.000 531PDC/DC,in+0.938 61.

(7)

不同電池SOC和不同充放電功率條件下的電池組充放電效率分布如圖7和圖8所示。

電池能量的燃油轉(zhuǎn)換率是確定系統(tǒng)整體效率的依據(jù)，而電池能量來自EGS和回饋制動(dòng)。油電轉(zhuǎn)換效率是指電池中由EGS充電轉(zhuǎn)換的能量與發(fā)動(dòng)機(jī)用于充電的燃燒總能量之比，該系數(shù)定義為k，范圍為0～1. 定義電池吸收的EGS發(fā)電能量與電池總能量的比值為m，范圍為0～1. 在此采用各部件的平均效率計(jì)算油電轉(zhuǎn)換系數(shù)k：

(8)

考慮電池回收的制動(dòng)能量，則電池整體油電轉(zhuǎn)化比K為

(9)

2.4.2 指標(biāo)函數(shù)構(gòu)建

定義綜合電力系統(tǒng)效率如下：

式中：有效輸出功率是指8個(gè)驅(qū)動(dòng)電機(jī)與冷卻風(fēng)扇消耗的功率之和；總等效燃油包括發(fā)動(dòng)機(jī)消耗的燃油與電池功率消耗等效的燃油。

在混合動(dòng)力模式下，以發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速ne，hy及其軸輸出轉(zhuǎn)矩Te，hy為尋優(yōu)變量計(jì)算系統(tǒng)效率，此時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)消耗的燃油燃燒釋放的總功率為

(10)

已知冷卻風(fēng)扇定轉(zhuǎn)速工作的功率為Pf、轉(zhuǎn)矩為Tf，則此時(shí)發(fā)電機(jī)電磁轉(zhuǎn)矩Tg,e為

(11)

發(fā)電機(jī)整流器直流側(cè)輸出功率Pg為

(12)

根據(jù)負(fù)載需求功率低頻分量Pm，lf和DC/DC效率函數(shù)fDC/DC(PDC/DC)，可得電池功率Pb1為

(13)

則系統(tǒng)消耗的總等效燃油的熱功率為

(14)

不考慮負(fù)載需求高頻分量，系統(tǒng)的有效功率Peff1為

(15)

式中：Pb1<0時(shí)，依據(jù)電池的平均放電效率和雙向DC/DC的平均工作效率，將電池的充電功率折算到其未來有效放電功率。

根據(jù)代價(jià)函數(shù)定義，系統(tǒng)整體效率ηs1為

(16)

當(dāng)負(fù)載功率較小時(shí)，由電池完全滿足負(fù)載需求功率，相較于混合動(dòng)力模式下的綜合電力系統(tǒng)，電池系統(tǒng)的工作效率會(huì)更高。設(shè)電池的輸出能力上限為Pb，up，當(dāng)負(fù)載需求功率完全由電池滿足時(shí)，電池功率Pb2為

(17)

若Pb2≤Pb，up，則表明電池具有獨(dú)立滿足負(fù)載需求功率的能力，可進(jìn)行下一步系統(tǒng)效率的計(jì)算。綜合電力系統(tǒng)輸出的有效功率Peff2以及電池消耗的功率折算到發(fā)動(dòng)機(jī)燃油消耗釋放的總功率Pt2分別為

Peff2=Pm，lf+Pf，

(18)

(19)

同理，根據(jù)代價(jià)函數(shù)定義，可計(jì)算系統(tǒng)的工作效率ηs2為

(20)

式中：Pb2<0時(shí)，系統(tǒng)再生制動(dòng)時(shí)回饋的功率滿足負(fù)載需求并給電池充電，此時(shí)設(shè)置系統(tǒng)的效率值為1.

2.4.3 系統(tǒng)工作點(diǎn)尋優(yōu)

以發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速ne和轉(zhuǎn)矩Te為系統(tǒng)效率最優(yōu)尋優(yōu)變量，尋優(yōu)步長分別為Δne和ΔTe，當(dāng)負(fù)載需求功率低頻分量為Pm，lf時(shí)，尋優(yōu)算法流程如圖9所示。

算法具體步驟如下：

步驟1計(jì)算混合動(dòng)力模式下的系統(tǒng)最優(yōu)效率。在發(fā)動(dòng)機(jī)和電池工作范圍內(nèi)，發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速ne和轉(zhuǎn)矩Te分別以Δne和ΔTe步長更新，依據(jù)(10)式～(16)式計(jì)算發(fā)動(dòng)機(jī)工作在點(diǎn)(ne，Te)時(shí)的系統(tǒng)效率ηs1，通過比較獲得混合動(dòng)力模式下的系統(tǒng)效率最優(yōu)值ηs1，op及發(fā)動(dòng)機(jī)的最佳工作點(diǎn)(ne，op，Te，op).

步驟2計(jì)算電池單獨(dú)工作模式下的系統(tǒng)效率。根據(jù)(17)式計(jì)算電池目標(biāo)功率Pb2，若Pb2>Pb，up，則設(shè)定負(fù)載功率較小時(shí)的系統(tǒng)效率ηs2=0，否則根據(jù)(18)式～(20)式計(jì)算ηs2.

步驟3對(duì)比ηs1，op與ηs2，確定控制指令。

3 仿真分析

硬件在環(huán)仿真技術(shù)能夠在虛擬試驗(yàn)環(huán)境下驗(yàn)證控制器的可靠性和適用性，其實(shí)現(xiàn)方式較多[15-18]。本文基于圖10所示車輛硬件在環(huán)仿真平臺(tái)對(duì)設(shè)計(jì)的功率流控制算法進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。該平臺(tái)采用兩臺(tái)適用于電力系統(tǒng)仿真的RT-LAB仿真器，分別運(yùn)算混合動(dòng)力系統(tǒng)、電機(jī)及其驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)仿真模型；采用專業(yè)的車輛動(dòng)力學(xué)軟件Vortex建立車輛動(dòng)力學(xué)模型，以實(shí)現(xiàn)車輛在不同路面和地形環(huán)境下的車輛動(dòng)力學(xué)仿真；中央控制器接收駕駛員操控指令以及混合動(dòng)力系統(tǒng)和車輛狀態(tài)信息，發(fā)出控制指令；dSPACE用于顯示、保存仿真中的狀態(tài)信息。兩臺(tái)RT-Lab、Vortex工作站、中央控制器等節(jié)點(diǎn)之間通過CAN總線通信，為保證兩臺(tái)RT-Lab間數(shù)據(jù)交換的實(shí)時(shí)性，其間采用模擬通信。CAN通信速率為250 kbit/s，RT-Lab計(jì)算周期為20 μs，中央控制器計(jì)算周期為2 ms(與實(shí)車相同)，Vortex工作站計(jì)算周期為1/60 s，能夠滿足仿真精度需求。系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)如表1所示，與實(shí)車一致。

3.1 普通路面行駛

當(dāng)電池SOC初始值為70%時(shí)，車輛在平坦路面行駛中的加速、高速以及制動(dòng)工況的仿真結(jié)果如圖11所示。

根據(jù)圖11(a)、圖11(c)可知，仿真中負(fù)載需求覆蓋了各功率等級(jí)。在10～35 s、50～80 s、140～150 s期間負(fù)載電流較大，EGS和電池共同滿足負(fù)載需求功率。在80～87 s、117～130 s、150～160 s期間負(fù)載功率完全由EGS提供，有時(shí)會(huì)給電池充電；在40～50 s、87～110 s、160～170 s期間，負(fù)載電流較小，在電池輸出能力范圍內(nèi)，由電池單獨(dú)滿足負(fù)載需求；在35～40 s、130～140 s、170～174 s期間，車輛再生制動(dòng)，電池和超級(jí)電容吸收回饋能量。車輛加速時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)和電池響應(yīng)慢，由超級(jí)電容輸出滿足負(fù)載需求，平衡母線電壓，圖11(b)中的母線電壓在700～800 V范圍內(nèi)波動(dòng)。仿真中發(fā)動(dòng)機(jī)工作點(diǎn)分布如圖12所示，其中200 g/(kW·h)、215 g/(kW·h)、220 g/(kW·h)、225 g/(kW·h)、230 g/(kW·h)、240 g/(kW·h)、250 g/(kW·h)、280 g/(kW·h)、320 g/(kW·h)為燃油消耗率。由圖12可知發(fā)動(dòng)機(jī)工作點(diǎn)主要集中在轉(zhuǎn)速[1 200 r/min 1 600 r/min]、轉(zhuǎn)矩[800 N·m 1 900 N·m]范圍內(nèi)，該區(qū)域內(nèi)發(fā)動(dòng)機(jī)的燃油消耗率最小。結(jié)果表明，基于模糊控制與系統(tǒng)瞬時(shí)效率最優(yōu)的需求功率低頻分量分配效果最好，有利于系統(tǒng)效率的優(yōu)化。

3.2 雪地路面

車輛在雪地路面行駛的仿真結(jié)果如圖13所示。由圖13可見，在15～38 s期間車輛行駛在雪地路面，車輪會(huì)出現(xiàn)滑轉(zhuǎn)，應(yīng)當(dāng)調(diào)整各電機(jī)轉(zhuǎn)速，以保證車輛行駛的穩(wěn)定性。此時(shí)各驅(qū)動(dòng)電機(jī)轉(zhuǎn)矩波動(dòng)較大，導(dǎo)致驅(qū)動(dòng)電機(jī)負(fù)載功率波動(dòng)較大，并含有高頻分量，如圖13(c)所示。在基于小波變換的功率分流策略控制下，驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流中的高頻分量由超級(jí)電容提供，EGS和電池的工作電流較為平穩(wěn)，如圖13(c)和圖13(d)所示。

4 實(shí)車試驗(yàn)

下面通過實(shí)車試驗(yàn)進(jìn)一步驗(yàn)證功率流控制算法的有效性，為保證試驗(yàn)的安全，在實(shí)車試驗(yàn)中限制電池的最大充電電流為25 A. 如圖14所示，在實(shí)車試驗(yàn)中采用CANoe采集網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，在上位機(jī)實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛總線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的監(jiān)控與存儲(chǔ)。

電池SOC的初始值為40%，試驗(yàn)結(jié)果如圖15所示。根據(jù)圖15(a)可知，驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流波動(dòng)較大，含有高頻分量，而發(fā)電機(jī)和雙向DC/DC工作電流較平穩(wěn)，超級(jí)電容滿足了負(fù)載需求中的高頻分量，證明了基于小波變換的功率需求分解的有效性。

試驗(yàn)中電池SOC的初始值約40%，由圖15(a)和圖15(b)可知，在系統(tǒng)瞬時(shí)效率最優(yōu)的功率分配策略控制下，車輛行駛過程中電池充電，提高發(fā)動(dòng)機(jī)輸出功率，使其工作在效率較高區(qū)域。車輛行駛過程中，發(fā)動(dòng)機(jī)工作點(diǎn)分布如圖15(d)所示，發(fā)動(dòng)機(jī)工作點(diǎn)主要集中在轉(zhuǎn)速[1 100 r/min 1 400 r/min]、轉(zhuǎn)矩[500 N·m 1 500 N·m]范圍內(nèi)，靠近發(fā)動(dòng)機(jī)效率最高的工作區(qū)域。但是，由于系統(tǒng)負(fù)載較小且電池充電電流受限，發(fā)動(dòng)機(jī)無法工作在效率最優(yōu)區(qū)域。根據(jù)圖15(c)可知，車輛行駛過程中，母線電壓在730～750 V范圍內(nèi)波動(dòng)，屬于理想的目標(biāo)電壓范圍。

圖16為車輛低速行駛時(shí)的試驗(yàn)結(jié)果，電池SOC的初始值為67%. 由圖16可知，此時(shí)車速較低，驅(qū)動(dòng)電機(jī)需求功率較小，為提升系統(tǒng)整體運(yùn)行效率，發(fā)動(dòng)機(jī)不啟動(dòng)，由電池滿足驅(qū)動(dòng)電機(jī)功率需求。同時(shí)，DC/DC定電流輸出時(shí)電流控制精度較高，電池工作電流較為平穩(wěn)，有利于保護(hù)電池。

5 結(jié)論

本文針對(duì)一種串聯(lián)式電傳動(dòng)車輛混合動(dòng)力系統(tǒng)，根據(jù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和各動(dòng)力源的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了基于多算法聯(lián)合的多動(dòng)力源系統(tǒng)功率流控制算法，并通過硬件在環(huán)仿真和實(shí)車試驗(yàn)對(duì)制定的功率流控制算法進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明，本文所設(shè)計(jì)的功率流控制算法具有良好的控制效果：

1) 實(shí)現(xiàn)了負(fù)載需求功率頻率特性與動(dòng)力源輸出頻率特性的匹配，EGS和電池輸出平穩(wěn)。

2) 在滿足車輛行駛需求的同時(shí)，優(yōu)化了電池SOC的控制效果。

3) 以發(fā)動(dòng)機(jī)為主的多動(dòng)力源系統(tǒng)整體工作效率得到提升。

4) 控制母線電壓在合理范圍內(nèi)波動(dòng)。

綜上所述，本文所提出的電傳動(dòng)裝甲車輛混合動(dòng)力系統(tǒng)功率流控制策略有效可行。下一步將優(yōu)化仿真模型，進(jìn)一步提升仿真精度與可信度，并在實(shí)車試驗(yàn)中對(duì)系統(tǒng)控制參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整。

)

[1] 臧克茂. 陸戰(zhàn)平臺(tái)全電化技術(shù)研究綜述[J].裝甲兵工程學(xué)院學(xué)報(bào),2011,25(1):1-6.

ZANG Ke-mao. Study on the all-electric technology of land warfare platform [J]. Journal of Academy of Armored Force Engineering, 2011,25(1):1-6.(in Chinese)

[2] 孫逢春，張承寧. 電傳動(dòng)裝甲車輛混合動(dòng)力電傳動(dòng)技術(shù)[M]. 北京：國防工業(yè)出版社,2008：26-28.

SUN Feng-chun, ZHANG Cheng-ning. Technologies for the hybrid electric drive system of armored vehicle[M]. Beijing: National Defense Industry Press,2008:26-28. (in Chinese)

[3] Farzad R S. Control strategies for hybrid electric vehicles: evolution, classification, comparison, and future trends [J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2007, 56(5): 2393-2404.

[4] Zhang X, Mi C. 車輛能量管理: 建模、控制與優(yōu)化[M]. 張希, 米春亭, 譯. 北京：機(jī)械工業(yè)出版社, 2013：134-137.

Zhang X, Mi C. Vehicle power management: modeling, control and optimization [M]. ZHANG Xi, MI Chun-ting, translated. Beijing: China Machine Press, 2013：134-137. (in Chinese)

[5] 鄒淵，陳銳，侯仕杰，等. 基于隨機(jī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃的混合動(dòng)力履帶車輛功率流控制策略[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2012,48(14):91-96.

ZOU Yuan，CHEN Rui，HOU Shi-jie，et al. Energy management strategy for hybrid electric tracked vehicle based on stochastic dynamic programming[J]. Journal of Mechanical Engineering,2012,48(14):91-96. (in Chinese)

[6] Lian J, Liu S, Li L H, et al. A mixed logical dynamical-model

predictive control (MLD-MPC) energy management control strategy for plug-in hybrid electric vehicles(PHEVs)[J]. Energies, 2017,10(1):1-18.

[7] Schori M, Boehme T J, Jeinsch T, et al. A robust predictive energy management for plug-in hybrid vehicles based on hybrid optimal control theory[C]∥2015 American Control Conference.Chicago, IL, US: American Automatic Control Council, 2015:2278-2283.

[8] 陳慧勇, 吳光強(qiáng).混合動(dòng)力汽車補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能量管理策略[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版,2009,37(4): 525-530.

CHEN Hui-yong, WU Guang-qiang. Compensation fuzzy neural network power management strategy for hybrid electric vehicle[J]. Journal of Tongji University: Natural Science, 2009, 37(4):525-530. (in Chinese)

[9] Li S G, Sharkh S M, Walsh F C, et al. Energy and battery management of a plug-in series hybrid electric vehicle using fuzzy logic [J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2011, 60(8):3571-3585.

[10] Hyeoun D L, Seung K S. Fuzzy-logic-based torque control strategy for parallel-type hybrid electric vehicle[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 1998, 45(4):625-632.

[11] 張炳力, 趙韓, 吳迪, 等.基于小波變換的燃料電池混合動(dòng)力系統(tǒng)多能源管理策略研究[J].汽車工程, 2008,30(10):914-918.

ZHANG Bing-li, ZHAO Han, WU Di, et al. A study on the multi-energy management strategy for fuel cell hybrid powertrain based on wavelet-transform [J]. Automotive Engineering, 2008, 30(10): 914-918. (in Chinese)

[12] Falkoski B J. Forward and inverse transformations between Haar wavelet and arithmetic functions [J]. Electronics Letters, 1998,34(11): 1084-1085.

[13] Wang X. Moving window-based double Haar wavelet transform for image processing [J]. IEEE Transactions on Image Process,2006, 15(9) : 2771-2779.

[14] Gupta V. Energy management in parallel hybrid electric vehicles combining fuzzy logic and equivalent consumption minimization algorithms[J]. HCTL Open International Journal of Technology Innovations and Research, 2014, 10(2): 1-18.

[15] 陳建松, 陳南, 殷國棟, 等.基于dSPACE的4WS車輛硬件在環(huán)控制仿真研究[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào), 2010,22(7):1622-1626.

CHEN Jian-song, CHEN Nan, YIN Guo-dong, et al. Study on hardware in loop control simulation for four-wheel steering vehicle based on dSPACE[J]. Journal of System Simulation, 2010, 22(7):1622-1626. (in Chinese)

[16] 顏南明, 張?jiān)ツ? 劉春光, 等. MATLAB環(huán)境下的分布式硬件在環(huán)仿真技術(shù)研究[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào), 2010,22(8):1866-1869.

YAN Nan-ming, ZHANG Yu-nan, LIU Chun-guang, et al. Research on distributed hardware-in-loop simulation technology in MATLAB [J]. Journal of System Simulation, 2010, 22(8):1866-1869. (in Chinese)

[17] 王紅軍, 陳佳鑫, 鄒湘軍, 等. SimulationX及硬件在環(huán)仿真在伺服壓力機(jī)設(shè)計(jì)和研究中的應(yīng)用[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào), 2012, 48(6):51-56.

WANG Hong-jun, CHEN Jia-xin, ZOU Xiang-jun, et al. Application of SimulationX and hardware-in-the-loop in design and research of servo precision press [J]. Journal of Mechanical Engineering, 2012,48(6):51-56. (in Chinese)

[18] 何舜, 張建文, 蔡旭.風(fēng)電變流器的RT-LAB硬件在環(huán)仿真統(tǒng)仿設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2013,41(23):43-48.

HE Shun, ZHANG Jian-wen, CAI Xu. Realization and design of wind power converter model based on RT-LAB HIL system [J]. Power System Protection and Control, 2013, 41(23):43-48. (in Chinese)

PowerFlowControlStrategyofHybridPowerSystemofElectricDriveArmoredVehicle

LIAO Zi-li1, XIANG Yu2, LIU Chun-guang1, LI Jia-qi1

(1.Department of Arms and Control Engineering，Academy of Army Armored Force，Beijing 100072, China； 2.Unit 61081of PLA，Beijing 100094, China)

A multi-algorithm-based power flow control strategy is established for a kind of power source of series hybrid drive system, in which the disparate control objectives are realized by using different algorithms. The wavelet transform is used to separate the high and low frequency components of the load demand power. The frequency values are distributed to the super capacitor and the power sources with low output cutoff frequency to realize the matching of load frequency characteristic and power source output characteristic. The fuzzy controller is used to realize the optimal control of battery state of charge. A secondary allocation strategy is designed to control optimally the instantaneous efficiency of system when the low frequency component of optimal load demand power is allocated between battery and engine-generator set. The simulation analysis and vehicle test results show that the proposed power flow control algorithm can be used for the multiobjective optimization control of multi-power source system, and it is suitable for power flow control of armored vehicle hybrid power system.

ordnance science and technology；electric drive armored vehicle; hybrid power train; power management; wavelet transform; fuzzy control; system efficiency optimal control

TM921.51； TJ810.3+23

A

1000-1093(2017)12-2289-12

10.3969/j.issn.1000-1093.2017.12.001

2017-03-08

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51507190)

廖自力(1974—)， 男， 副教授， 博士生導(dǎo)師。 E-mail： liaozili19740309@sohu.com

項(xiàng)宇(1987—)， 男， 工程師， 博士。 E-mail： xiangyu_work@foxmail.com