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    實際路況下PHEV等效油耗降低策略研究

    2023-03-19 11:25:00彭美春馬保童廖清睿
    機械設(shè)計與制造 2023年3期
    關(guān)鍵詞:轉(zhuǎn)矩控制策略道路

    彭美春,馬保童,廖清睿

    (廣東工業(yè)大學(xué)機電工程學(xué)院,廣東 廣州 510006)

    1 引言

    能量管理控制策略是PHEV關(guān)鍵技術(shù),車輛實際道路運行工況變化多端,控制策略能否適應(yīng)工況的即時變化,對于保證汽車的性能至關(guān)重要。

    插電式混合動力汽車PHEV的能量管理控制策略可以分為基于工況信息預(yù)測、基于規(guī)則、瞬時優(yōu)化與全局優(yōu)化三種。

    基于工況信息預(yù)測的控制效果取決于對工況信息預(yù)測的完全性與準確性,對于大多數(shù)非固定線路、工況瞬變的車輛適應(yīng)性不好[1?2]?;谝?guī)則的能量管理控制策略,算法簡單,對控制系統(tǒng)實時計算性能要求較低,但所制定的規(guī)則多是由工程經(jīng)驗所得,對實際道路工況適應(yīng)性較差[3]。

    基于瞬時優(yōu)化能量管理控制策略能確定每個采樣瞬間的最優(yōu)值,但不一定是整個工況下的全局最優(yōu)值[4]。

    全局優(yōu)化算法能夠?qū)崿F(xiàn)全工況的最優(yōu)控制,前提是已知整個循環(huán)工況。但車輛實際行駛過程中難以準確預(yù)測完整路況信息,因此全局優(yōu)化無法保證計算的實時性[5]。

    基于特定循環(huán)工況,如新歐洲行駛循環(huán)NEDC對PHEV控制策略參數(shù)優(yōu)化研究較多[6?8],因?qū)嶋H道路行駛工況與NEDC工況相比,兩者存在較大差異,前者車速瞬態(tài)變化劇烈較多,導(dǎo)致基于標準工況開發(fā)標定所得的控制系統(tǒng)在實際道路上行駛時不能很好地適應(yīng)瞬態(tài)工況變化,PHEV 車輛實際道路運行能耗未能達到最優(yōu)。

    以構(gòu)建的城市典型行駛工況為基礎(chǔ),采用組合優(yōu)化算法對混合動力乘用車能量管理控制策略參數(shù)進行優(yōu)化,實現(xiàn)整車經(jīng)濟性能提高,屬于基于實際道路行駛工況對控制策略參數(shù)的優(yōu)化[9],該方面研究尚少。

    以一P2構(gòu)型的油電混合輕型乘用車為對象,研究基于車輛實際道路行駛工況的能量管理控制策略設(shè)計與優(yōu)化問題,以實現(xiàn)車輛實際道路運行低能耗的目的。

    2 PHEV能量管理控制策略設(shè)計

    P2構(gòu)型PHEV輕型乘用車包括了電機與內(nèi)燃機兩套動力源,發(fā)動機與電機同軸布置,電機位于發(fā)動機之后變速箱之前,中間通過離合器實現(xiàn)發(fā)動機與電機的動力耦合。為合理地對動力源能量進行分配,本研究采取讓電機對內(nèi)燃機動力進行補償、使內(nèi)燃機盡可能工作在高熱效率區(qū)的能量管理控制策略,以實現(xiàn)低能耗的目的。

    PHEV能量管理控制策略整體架構(gòu),如圖1所示。包括控制信號輸入、需求轉(zhuǎn)矩計算、工作模式判斷與選擇、轉(zhuǎn)矩分配和控制信號輸出。工作模式分為純電模式(Edrive mode)、單發(fā)動機模式(Engine mode)、混合驅(qū)動模式(Eboost mode)、行車充電模式(Lpm mode)和制動能量回收模式等。實際行駛中PHEV工作模式不斷切換,各個工作模式之間的切換邏輯也不盡相同。根據(jù)車輛需求轉(zhuǎn)矩、車速和動力電池剩余電量SOC等來確定各工作模式之間的切換條件,對切換邏輯的定義,如圖2所示。

    圖1 控制策略整體架構(gòu)Fig.1 Overall Architecture of Control Strategy

    圖2 PHEV工作模式切換邏輯Fig.2 Working Mode Switching Logic of PHEV

    本研究設(shè)計的車輛驅(qū)動工作模式動力電池電量消耗采用電量消耗CD(Charge Depleting,CD)和電量維持CS(Charge Sustain?ing,CS)兩階段模式,在電量消耗CD階段,提升純電驅(qū)動比例,延長行駛里程,以充分利用外部電網(wǎng)充入的能量,使汽車到達目的地后,動力電池剩余電量SOC值剛好進入電量維持CS階段,再進行下一次的外部電網(wǎng)充電,這樣能最大程度的減少車輛能耗。CD階段和CS階段的切換以動力電池SOC值作為參考,當動力電池SOC下降到低值限SOC_low時,進入CS階段。CD、CS兩階段下各工作模式轉(zhuǎn)矩分配策略設(shè)計如下:

    (1)CD階段

    工作模式主要有純電驅(qū)動模式、單發(fā)動機驅(qū)動模式、混合驅(qū)動模式一、混合驅(qū)動模式二,各工作模式轉(zhuǎn)矩分配規(guī)則如下:

    ①純電動驅(qū)動模式(Edrive mode)

    (2)CS階段

    工作模式包括純電驅(qū)動模式、行車充電模式、單發(fā)動機驅(qū)動模式和混合驅(qū)動模式,各工作模式轉(zhuǎn)矩分配規(guī)則如下:

    ①純電動驅(qū)動模式(Edrive mode)

    式中:符號含義同上。

    3 PHEV仿真模型與運行典型工況建立

    采用仿真分析方法研究混合動力能量控制策略對PHEV車輛動力性、經(jīng)濟性影響。建立車輛性能仿真模型,基于車輛實際運行工況采集數(shù)據(jù)進行典型工況構(gòu)建,用作車輛性能仿真計算循環(huán)工況,使仿真結(jié)果貼近車輛實際道路運行狀況。

    3.1 車輛性能仿真建模

    應(yīng)用CRUISE 軟件進行車輛性能仿真建模,對車輛模塊、發(fā)動機模塊、離合器模塊、電機模塊、變速箱模塊、主減速器模塊、輪胎模塊、電池模塊和駕駛室模塊的參數(shù)進行設(shè)置,根據(jù)車輛的動力傳遞路線和控制方式進行機械連接、電氣連接和數(shù)據(jù)總線連接。在Simulink 中搭建車輛能量管理控制策略模型,所生成的DLL文件嵌入到CRUISE軟件中,建立PHEV性能仿真模型。

    3.2 典型工況構(gòu)建

    選擇典型線路進行車輛道路運行工況采集,運用主成分、聚類分析方法構(gòu)建典型工況。

    3.2.1 試驗線路

    構(gòu)建本地特色的車輛行駛典型工況進行車輛實際道路運行工況測試時,參考GB18352.6?2016 標準附錄D[10]規(guī)定的實際道路排放測試線路規(guī)范,包括市區(qū)、市郊、高速三部分行駛工況,選擇試驗行駛線路,如圖3所示。

    圖3 測試線路Fig.3 Test Route

    以廣州大學(xué)城外環(huán)路作為市區(qū)道路運行工況,南沙港快速路、黃欖快速路作為市郊道路運行工況,廣澳高速路作為高速道路運行工況。這樣的行駛路線較能全面表達輕型車實際道路運行特性。

    采樣頻率為1Hz,得到共6100組車速、時間連續(xù)樣本試驗數(shù)據(jù),離散化處理,依時間序列從試驗起始點開始往后劃分,以100s為間隔,共得出61個運動學(xué)工況片。

    3.2.2 特征參數(shù)的確定

    采用車輛運行運動學(xué)特征參數(shù)對車輛行駛工況特征進行描述,選擇以速度和加速度為基礎(chǔ)特征參數(shù),衍生出其它特征參數(shù),得出共13個特征參數(shù)作為工況運動學(xué)信息表征參數(shù),包括平均車速、最大車速、平均加速度、平均減速度、速度標準差、最大加速度、最大減速度、加速度標準差各類工況比例等,基于之對各個工況片段的特征值進行計算,得出特征值矩陣。

    3.2.3 主成分分析

    對包括61個工況片段的特征值矩陣中13個特征值進行主成分分析,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的降維處理。得到各主成分貢獻率,其中序號1?5的主成分累計貢獻率達到92%以上,故提取前5個主成分記為主成分矩陣。

    3.2.4 聚類分析

    運用K?Means算法計算不同工況片段樣本間的距離來判斷他們的相近關(guān)系,相近的放到同一個類別中,實現(xiàn)工況片段的分類。結(jié)合實際道路工況分市區(qū)、市郊、高速的特征,綜合考慮類間距、工況片段數(shù)分布等,對61個運行學(xué)片段主成分矩陣進行三類聚類分析,得出每個工況片所屬的類,計算出各類工況片占比。

    3.2.5 典型工況構(gòu)建

    共選取18個典型工況片段按片段的平均速度從小到大進行排列拼接,經(jīng)濾波、平滑等處理,構(gòu)建出總時長為1800s的實際道路行駛典型工況,其車速曲線,如圖4所示。其中城市區(qū)間時長為900s,市郊區(qū)間時長為500s,高速區(qū)間時長為400s。該典型工況與NEDC循環(huán)相比存在較大差異,一是車速瞬變較多,主要體現(xiàn)在市區(qū)工況區(qū);二是市區(qū)、市郊、高速三種路段工況覆蓋全面,而NEDC工況市郊與高速區(qū)分不明顯;三是市郊與高速工況時間占比明顯高于NEDC工況。綜之本研究構(gòu)建的典型工況較NEDC工況與輕型車輛實際道路運行工況特征貼近較多。

    圖4 典型工況車速曲線Fig.4 The Speed Curve of Typical Cycle

    4 PHEV控制參數(shù)及傳動比優(yōu)化

    控制策略選取后,控制參數(shù)優(yōu)化是實現(xiàn)能耗降低的關(guān)鍵。

    4.1 優(yōu)化算法

    應(yīng)用多島遺傳算法進行對象PHEV車輛能量管理控制策略參數(shù)等的優(yōu)化。多島遺傳算法是對并行分布遺傳算法的改進,具有比傳統(tǒng)遺傳算法更優(yōu)良的全局求解能力和計算效率。算法通過不斷的迭代收斂于最優(yōu)參數(shù),當遺傳代數(shù)達到最大值時,結(jié)束尋優(yōu)過程。

    4.2 優(yōu)化變量及目標函數(shù)

    選取PHEV控制策略中影響車輛動力性、經(jīng)濟性的關(guān)鍵參數(shù)和傳動比共6個參數(shù)作為優(yōu)化變量,分別為CD階段發(fā)動機啟停扭矩CD_Torque、CS階段發(fā)動機啟停扭矩CS_Torque、進入CS階段SOC 值SOC_low、純電動最高車速Velocity_Max_eDrive、前主減速比iFD1和后主減速比iFD2,變量初值為樣車原始參數(shù)值,根據(jù)經(jīng)驗設(shè)置優(yōu)化取值范圍,如表1所示。

    表1 優(yōu)化變量及取值Tab.1 Optimize Variables and Values

    在滿足動力性能設(shè)計指標和各部件性能約束的前提下,進行PHEV能量管理控制策略參數(shù)及傳動比優(yōu)化,使整車的能耗得到改善。車輛按循環(huán)工況運行會消耗燃油與電能,動力電池在CD階段SOC發(fā)生大幅度波動,在CS階段SOC發(fā)生小幅度波動。為方便表征,將電能消耗量折算為等效燃油消耗量,提出了包含動力電池電能與發(fā)動機油耗在內(nèi)的等效綜合油耗,來評價整車循環(huán)工況下的經(jīng)濟性,電耗折算油耗計算公式,如式(1)所示。

    式中:Qequ—循環(huán)工況電能消耗量折算的等效燃油消耗量,單位為L;Ek—循環(huán)工況中所消耗的電能,單位為kW/h;ρgasolined—燃料密度,單位為kg/L;Qgasolined_min—燃料的低熱值,單位為kJ/kg;φice—發(fā)動機發(fā)電狀態(tài)下的平均效率;φmotor—電機發(fā)電狀態(tài)下的平均效率。

    將目標循環(huán)工況下PHEV能量管理控制策略參數(shù)及傳動比優(yōu)化看成是一個PHEV等效綜合油耗單目標優(yōu)化問題,其數(shù)學(xué)模型,如式(2)所示。

    式中:x—有關(guān)PHEV 相關(guān)參數(shù)的向量;ΔFuel(x)—等效綜合油耗;?—可能的解空間;Hi(x) ≤0—約束條件;N—約束條件的數(shù)量。

    綜上,適應(yīng)度函數(shù)可描述為如式(3)所示。

    式中:ui(x)—最大車速、百公里加速時間、爬坡和CD階段SOC變化范圍等約束條件;m—優(yōu)化變量的個數(shù),這里取值為6,xj—第j個優(yōu)化變量的取值上下限。

    4.3 參數(shù)優(yōu)化聯(lián)合模型

    將多島遺傳算法嵌入ISIGHT 軟件中。將ISIGHT 軟件同CRUISE軟件聯(lián)合,運算命令.bat批處理文件實現(xiàn)CRUISE軟件中PHEV仿真模型的自動運算,ISIGHT軟件再根據(jù)CRUISE軟件中模型的運行結(jié)果進行優(yōu)化計算,以所構(gòu)建的實際道路行駛典型工況循環(huán)作為仿真運行工況,將PHEV等效綜合油耗仿真結(jié)果作為適應(yīng)度函數(shù)的值,如此循環(huán),以實現(xiàn)PHEV能量管理控制策略參數(shù)及傳動比優(yōu)化。

    4.4 優(yōu)化結(jié)果與分析

    SOC 初始值為95%,總?cè)后w規(guī)模數(shù)為100,迭代次數(shù)為800。為保證SOC變化范圍覆蓋整個CD?CS階段,需選擇4個連續(xù)的實際道路行駛典型工況循環(huán)作為參數(shù)優(yōu)化聯(lián)合仿真模型的運算工況,運行時長7200s,總里程106km,如圖4所示。

    當優(yōu)化算法迭代到400代左右時,PHEV的累計總里程等效綜合油耗達到一個相對穩(wěn)定值7.18L左右,得出各參數(shù)優(yōu)化值,如表2所示。

    表2 優(yōu)化前后參數(shù)值Tab.2 Parameter Values Before and After Optimization

    為分析遺傳算法優(yōu)化得到最優(yōu)解的合理性,需要分析優(yōu)化前后與能耗相關(guān)的PHEV關(guān)鍵部件特性變化。PHEV中電機轉(zhuǎn)矩、動力電池SOC的變化、發(fā)動機工作特性與能耗直接相關(guān)。電機輸出轉(zhuǎn)矩正負反映動力電池充放電狀態(tài)變化狀況,當電機轉(zhuǎn)矩為正時動力電池處于放電狀態(tài),當電機轉(zhuǎn)矩為負時動力電池處于充電狀態(tài)。優(yōu)化前后電機轉(zhuǎn)矩變化,如圖5所示。

    圖5 優(yōu)化前后電機轉(zhuǎn)矩Fig.5 Motor Torque Before and After Optimization

    從電機負轉(zhuǎn)矩可以看出優(yōu)化后電機進入CS 階段較優(yōu)化前晚,說明CD階段動力電池電能消耗量變緩。優(yōu)化前后動力電池SOC變化曲線,如圖6所示??梢妰?yōu)化后SOC在CD階段變化幅度較優(yōu)化前變小,優(yōu)化后SOC大約在35.5%左右進入CS階段,對應(yīng)循環(huán)工況時間約為4650s,較優(yōu)化前進入CS階段更晚一些,這樣電能得到了充分利用。

    圖6 優(yōu)化前后SOCFig.6 SOC Before and After Optimization

    優(yōu)化前后發(fā)動機瞬時油耗變化曲線,如圖7所示??梢妰?yōu)化后較優(yōu)化前,發(fā)動機工作過程中部分瞬時油耗高峰值明顯降低,因此發(fā)動機平均燃油耗得以降低。

    圖7 優(yōu)化前后發(fā)動機油耗Fig.7 Fuel Consumption Before and After Optimization

    典型工況下在車輛動力性基本不變情形下,仿真計算得到參數(shù)優(yōu)化前后整車能耗結(jié)果,如表3所示。可見優(yōu)化后的PHEV等效綜合油耗相比優(yōu)化前降低了6.02%,優(yōu)化效果較好??梢娀诮⒌哪芰抗芾砜刂撇呗詢?yōu)化聯(lián)合仿真模型,使得PHEV能量管理控制策略參數(shù)及傳動比得到了優(yōu)化,實現(xiàn)了PHEV實際道路運行能耗降低的目的。

    表3 優(yōu)化前后結(jié)果Tab.3 Results Before and After Optimization

    5 總結(jié)

    設(shè)計了電機對內(nèi)燃機動力進行補償、使內(nèi)燃機盡可能工作在高熱效率區(qū),以及延長CD 階段行駛里程的能量管理控制策略。構(gòu)建出全面體現(xiàn)輕型車運行特征的實際道路行駛典型工況,可用于車輛性能仿真與控制策略優(yōu)化研究等。應(yīng)用多島遺傳算法進行能量管理控制策略參數(shù)及傳動比尋優(yōu),得出優(yōu)化后CD階段發(fā)動機啟停扭矩、CS階段發(fā)動機啟停扭矩、進入CS階段SOC值、純電動最高車速,以及前主減速比和后主減速比值。相比優(yōu)化前,PHEV等效綜合油耗降低了6.02%,有效降低了車輛實際道路運行工況下的能耗。

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