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      基于模糊控制的并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車能量管理策略

      2022-10-20 02:28:04張丹劉助春楊小峰黃登登
      時(shí)代汽車 2022年20期
      關(guān)鍵詞:電池組模糊控制扭矩

      張丹 劉助春 楊小峰 黃登登

      1.湖南汽車工程職業(yè)學(xué)院 湖南省株洲市 412000 2.陜西重型汽車有限公司 陜西省西安市 710200

      1 引言

      隨著汽車保有量的不斷增加,空氣質(zhì)量惡化、石油資源匱乏等問(wèn)題已引起人們的廣泛關(guān)注。在能源短缺和環(huán)境污染的雙重背景下,作為具有發(fā)動(dòng)機(jī)和電動(dòng)機(jī)兩種動(dòng)力源的并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車(PHEV)已引起世界各大汽車制造商的高度重視。

      由于PHEV 擁有復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和運(yùn)行模式,在整車建模仿真過(guò)程中,采用傳統(tǒng)的控制策略往往不能適應(yīng)工況和負(fù)載的動(dòng)態(tài)變化。在不建立精確的整車能耗模型前提下,模糊邏輯控制策略只需要確定隸屬度函數(shù)參數(shù)和模糊規(guī)則即可達(dá)到精確的控制效果。因此,對(duì)PHEV 的模糊控制策略進(jìn)行研究并付諸實(shí)踐具有重要意義。

      2 并聯(lián)式混合動(dòng)力系統(tǒng)

      如圖1 所示,相較于傳統(tǒng)的內(nèi)燃機(jī)車輛,發(fā)動(dòng)機(jī)和電機(jī)既可以單獨(dú)驅(qū)動(dòng)車輛,也可以通過(guò)耦合裝置共同驅(qū)動(dòng)車輛。在不同的運(yùn)行模式下,發(fā)動(dòng)機(jī)和電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)如表1 所示。

      圖1 并聯(lián)式混合動(dòng)力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖

      表1 PHEV 工作模式

      其中,√表示動(dòng)力部件在此模式下處于工作狀態(tài),× 表示動(dòng)力部件在此模式處于不工作狀態(tài)。

      3 并聯(lián)式混合動(dòng)力系統(tǒng)建模

      3.1 發(fā)動(dòng)機(jī)模型

      整個(gè)發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)非常復(fù)雜,難以用數(shù)學(xué)模型準(zhǔn)確表示。在考慮發(fā)動(dòng)機(jī)慣性負(fù)載和損耗的前提下,首先依據(jù)MAP 圖確定發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)矩與轉(zhuǎn)速,然后計(jì)算其油耗和排放,如圖2 所示。其中,模塊1 控制發(fā)動(dòng)機(jī)的啟停;模塊2 計(jì)算發(fā)動(dòng)機(jī)的可用扭矩和轉(zhuǎn)速;模塊3 計(jì)算發(fā)動(dòng)機(jī)的油耗和排放。

      圖2 發(fā)動(dòng)機(jī)模型

      3.2 電機(jī)模型

      在發(fā)電機(jī)模式下,電機(jī)將機(jī)械能轉(zhuǎn)化為電能給電池充電;在電機(jī)模式下,電機(jī)將電池提供的電能轉(zhuǎn)化為機(jī)械能用以驅(qū)動(dòng)汽車行駛。電機(jī)模型同時(shí)包括正向和反向仿真,這也就意味著輸出不僅包括電機(jī)的可用功率,而且也囊括電機(jī)的需求功率,如圖3 所示。其中,模塊1 和模塊2 分別為電機(jī)的后向和前向仿真路徑模塊;模塊3依據(jù)電機(jī)所需扭矩和轉(zhuǎn)速計(jì)算電機(jī)能耗;模塊4 判斷所選電機(jī)工作點(diǎn)是否在可行范圍之內(nèi);模塊5 根據(jù)電機(jī)的當(dāng)前運(yùn)行條件計(jì)算電機(jī)溫度。

      圖3 電機(jī)模型

      3.3 電池模型

      電池模型是一個(gè)由電動(dòng)勢(shì)和等效內(nèi)阻組成的等效電路,以電機(jī)模塊的功率需求作為輸入,計(jì)算電池充放電過(guò)程中的電壓、電流以及SOC,最后將電池組輸出的功率返回至電機(jī)模塊。如圖4 所示,模塊1 計(jì)算蓄電池的開(kāi)路電壓和內(nèi)阻;模塊2 計(jì)算等效電路的電流和電池的工作電壓;模塊3限制電池的放電程度,避免電池出現(xiàn)過(guò)度放電;模塊4 計(jì)算電池SOC 及其變化值;模塊5 計(jì)算電池組溫度。

      圖4 電池模型

      4 模糊控制器設(shè)計(jì)

      在確定了各部件的結(jié)構(gòu)和參數(shù)后,如何協(xié)調(diào)發(fā)動(dòng)機(jī)和電機(jī)之間的功率流分配以達(dá)到節(jié)能減排的目的,這就需要對(duì)模糊控制器進(jìn)行設(shè)計(jì)。

      4.1 輸入輸出變量

      在設(shè)計(jì)模糊控制器時(shí),不僅要確保發(fā)動(dòng)機(jī)盡可能在高效率區(qū)域運(yùn)行,同時(shí)也要維持電池的SOC 平衡。本研究以整車所需扭矩T和電池組SOC 作為模糊控制器的輸入變量,發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩T作為輸出變量。

      4.2 隸屬度函數(shù)

      根據(jù)PHEV 的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài),對(duì)輸入輸出的隸屬函數(shù)進(jìn)行劃分,將需求轉(zhuǎn)矩T和電池組SOC 分別劃分為7 個(gè)模糊子集{VS,S,RS,M,RB,B,VB},論域量化為[1,11];將發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩T劃分為9個(gè)模糊子集{VS,S,RS,RM,M,VM,RB,B,VB},論域量化為[1,11]。模型選用Mamdani 算法,并采用三角形和梯形相結(jié)合的隸屬度函數(shù),如圖5 所示。

      圖5 輸入輸出隸屬度函數(shù)

      4.3 模糊控制規(guī)則

      對(duì)于模糊控制規(guī)則的設(shè)計(jì),在考慮工程經(jīng)驗(yàn)的同時(shí)也要顧及到被控對(duì)象的輸入輸出特性。一是當(dāng)電池的SOC 至較大時(shí),使用電機(jī)單獨(dú)驅(qū)動(dòng)車輛,以免發(fā)動(dòng)機(jī)在低效率區(qū)域運(yùn)行;如果電機(jī)的最大扭矩小于所需扭矩,則發(fā)動(dòng)機(jī)和電機(jī)一起驅(qū)動(dòng)車輛。二是當(dāng)電池的SOC 值較小時(shí),發(fā)動(dòng)機(jī)為主要?jiǎng)恿υ?,在保證汽車正常行駛的前提下向電池組充電;三是在低速行駛時(shí),車輛運(yùn)行于電動(dòng)模式,此時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)不工作,以避免其工作于低效率區(qū)域;四是在扭矩需求特別大的情況下,如爬坡行駛時(shí),發(fā)動(dòng)機(jī)和電機(jī)共同驅(qū)動(dòng)車輛。針對(duì)上述情況,本研究擬定了49 條模糊規(guī)則,如表2 所示。

      表2 模糊規(guī)則控制表

      5 仿真結(jié)果與分析

      為了對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行分析,將設(shè)計(jì)的模糊控制與ADVISOR 軟件默認(rèn)的電機(jī)輔助控制策略分別嵌入ADVISOR 中的整車仿真模型中,并在CYC_UDDS 城市循環(huán)工況下進(jìn)行仿真。

      如圖6 所示,與電機(jī)輔助控制策略相比,采用模糊控制后發(fā)動(dòng)機(jī)的工作點(diǎn)更集中于高效區(qū)域(紅線區(qū)域),這表明模糊控制策略效果更好。

      圖6 優(yōu)化前后發(fā)動(dòng)機(jī)工作點(diǎn)

      從圖7 可以看出,無(wú)論采用哪種控制策略,動(dòng)力電池SOC 初始值均0.7,但循環(huán)工況結(jié)束時(shí)的SOC 值差異較大。采用模糊控制時(shí),動(dòng)力電池SOC 終值為0.7,在運(yùn)行過(guò)程中SOC 略有波動(dòng);采用電機(jī)輔助控制時(shí),動(dòng)力電池SOC 終值為0.63,SOC 下滑0.07,這說(shuō)明模糊控制可以提高電池組的充放電效率,延長(zhǎng)電池組的使用壽命。

      圖7 優(yōu)化前后電池組SOC

      6 結(jié)論

      仿真實(shí)驗(yàn)表明,與電機(jī)輔助控制策略相比,模糊控制可以使發(fā)動(dòng)機(jī)的工作點(diǎn)集中于高效區(qū)域,在實(shí)現(xiàn)扭矩合理分配的同時(shí)減少電池組SOC 的波動(dòng)幅度,延長(zhǎng)電池組的使用壽命。

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