電傳動裝甲車輛電源系統(tǒng)建模與仿真

項宇，蘇建強，劉春光，可榮碩，趙明

（1裝甲兵工程學院，北京100072；2總裝備部汽車試驗場，南京210028）

電傳動裝甲車輛電源系統(tǒng)建模與仿真

項宇1，蘇建強1，劉春光1，可榮碩1，趙明2

（1裝甲兵工程學院，北京100072；2總裝備部汽車試驗場，南京210028）

電源系統(tǒng)是電傳動裝甲車輛的核心，對其進行建模與仿真研究具有重要意義。電源系統(tǒng)的非線性特性導致了建模困難、模型精度低以及模型實用性差等難題，針對不同的部件特性采取不同的方法建立其仿真模型，完成了基于模糊控制的系統(tǒng)多目標優(yōu)化功率分配策略研究。并在此基礎上進行了部件和系統(tǒng)兩個層次的仿真試驗，證明所建模型能夠較好地反映電傳動車輛電源系統(tǒng)的工作特性。

電傳動車輛，電源系統(tǒng)，建模與仿真，功率分配策略

0 引言

電傳動具有優(yōu)越的機動性能和靈活的空間布置適應性，是未來陸戰(zhàn)平臺發(fā)展方向之一［1］。電源系統(tǒng)是電傳動車輛的動力源，其供電質(zhì)量直接影響整車性能［2］。對車輛電源系統(tǒng)進行建模仿真研究，能夠檢驗系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及參數(shù)設計的合理性，進行功率分配策略研究，提升系統(tǒng)供電品質(zhì)。

電源系統(tǒng)中的發(fā)動機是大慣性非線性環(huán)節(jié)［3］，且系統(tǒng)功率分配依據(jù)指標——動力電池SOC易受多種因素影響［4-5］，因此，目前對電源系統(tǒng)建模并求解非常困難［6-7］，是電傳動技術(shù)研究的難點之一。本文針對發(fā)動機特性提出了實驗數(shù)據(jù)與控制理論相結(jié)合的方法，建立發(fā)動機動態(tài)仿真模型。通過尋找電池端電壓、電流與SOC值之間的關(guān)系，建立了基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的動力電池SOC值預測模型。同時完成了發(fā)電機和超級電容建模，設計了基于SVPWM的整流控制系統(tǒng)。制定了基于模糊控制的電源系統(tǒng)多目標優(yōu)化控制策略，并通過部件級和系統(tǒng)級仿真對部件和系統(tǒng)模型進行了驗證。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

本文研究對象結(jié)構(gòu)如下頁圖1所示。各部件主要參數(shù)如下頁表1所示。

圖1 電源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

表1 系統(tǒng)各部件直流側(cè)功率

系統(tǒng)以發(fā)動機-發(fā)電機組（IGPU）為主能量源，以鋰離子動力電池和超級電容作為輔助動力源，動力電池通過單向DC/DC（放電不控，充電可控）與IGPU輸出匹配，滿足負載功率需求。直流母線并聯(lián)超級電容和能耗裝置，利用超級電容“削峰平谷”，抑制母線電壓波動；通過能耗裝置消耗過多能量，保證高壓安全和系統(tǒng)可靠性。

2 關(guān)鍵部件建模

為滿足研究需求，在MATLAB/Simulink環(huán)境下建立了電源系統(tǒng)關(guān)鍵部件模型。

2.1 動力電池SOC預測建模

對電池SOC值預測方法研究較多［8-10］，而通過尋找電池端電壓、電池電流與SOC值之間的關(guān)系進行SOC值實時預測是實用且較為精確的方法。但是在試驗中獲得的電池電流、電壓與SOC數(shù)據(jù)組具有很強的非線性，多項式擬合等方法得到的結(jié)果誤差較大，而BP神經(jīng)網(wǎng)絡具有無限逼近能力，因此，采用一個具有如圖2所示結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡擬合實驗數(shù)據(jù)。

圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)

在有限訓練樣本情況下，為保證BP神經(jīng)網(wǎng)絡學習精度，采用遺傳算法得到優(yōu)化的網(wǎng)絡最優(yōu)的權(quán)值和閾值，代替網(wǎng)絡隨機產(chǎn)生的初始權(quán)值和閾值。遺傳算法按照所選擇的適應度函數(shù)并通過遺傳中的選擇、交叉、變異對網(wǎng)絡的權(quán)值和閾值進行篩選，最終使適應度好的參數(shù)被留下來，反之被淘汰。新的權(quán)值和閾值不僅繼承了上一代的信息，又有了新的變化。通過不斷的“擇優(yōu)棄差”，最終滿足要求，遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡程序流程如圖3所示。本文以網(wǎng)絡預測誤差平方作為遺傳算法適應度函數(shù)S，若SOC為網(wǎng)絡預測輸出，SOCd為網(wǎng)絡期望輸出，則

圖3 遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡程序流程

在遺傳算法中選取遺傳操作次數(shù)d=20，種群規(guī)模q=10，交叉概率Pc=0.3，變異概率Pm=0.1。使用實驗得到的數(shù)據(jù)對優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，得到最優(yōu)個體適應度值變化曲線如圖4所示，隨機選取100組測試數(shù)據(jù)對訓練后的網(wǎng)絡預測進行評估。圖5為實測數(shù)據(jù)和預測數(shù)據(jù)對比，網(wǎng)絡預測誤差如圖6所示。

圖4 最優(yōu)個體適應度值變化曲線

圖5 網(wǎng)絡預測結(jié)果

圖6 網(wǎng)絡預測誤差

由圖5、圖6可知，預測誤差大部分小于2豫，在可接受的誤差范圍內(nèi)，訓練后的網(wǎng)絡模型可用于預測鋰離子動力電池SOC值。

2.2 發(fā)動機模型

發(fā)動機內(nèi)部燃燒過程復雜，影響其動態(tài)過程的因素較多，通過對比各類發(fā)動機建模方法［11-12］，結(jié)合課題研究中僅關(guān)心發(fā)動機的輸入輸出并有利于控制策略研究這一實際，采用實驗數(shù)據(jù)與控制理論相結(jié)合的方法，在發(fā)動機穩(wěn)態(tài)模型的基礎上，建立發(fā)動機的動態(tài)特性模型。

采用一個具有如圖2所示結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡對在實驗中獲得的發(fā)動機轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩和油門開度數(shù)據(jù)組進行學習。學習結(jié)果如圖7所示，可作為發(fā)動機穩(wěn)態(tài)模型。

發(fā)動機穩(wěn)態(tài)模型不能反映發(fā)動機各穩(wěn)態(tài)點之間轉(zhuǎn)換過程，而發(fā)動機的動態(tài)過程對系統(tǒng)控制策略研究影響較大。所以，以發(fā)動機穩(wěn)態(tài)模型為基礎，建立發(fā)動機的動態(tài)模型。根據(jù)發(fā)動機轉(zhuǎn)矩方程（式2），可用于描述發(fā)動機的動態(tài)過程。

式中，T為發(fā)動機輸出轉(zhuǎn)矩，TL為負載轉(zhuǎn)矩，T0為空載轉(zhuǎn)矩，J為發(fā)動機轉(zhuǎn)動慣量，D為發(fā)動機的粘性摩擦系數(shù)。

發(fā)動機動態(tài)仿真模型如圖8所示。采用速度閉環(huán)控制，通過PID調(diào)節(jié)器調(diào)節(jié)油門大小，延遲時間τ指實車油門控制系統(tǒng)的時間延遲。

圖8 發(fā)動機仿真模型

當恒定負載分別為200 N.m和400 N.m，轉(zhuǎn)速給定階躍變化時，對發(fā)動機模型進行仿真。仿真結(jié)果如圖9所示。在相同給定條件下，臺架實驗測得發(fā)動機動態(tài)響應時間與仿真結(jié)果對比，如表2。

圖9 發(fā)動機動態(tài)響應

表2 發(fā)動機動態(tài)響應時間

由圖9知，發(fā)動機動態(tài)模型速度跟蹤效果較好。據(jù)表2知，發(fā)動機動態(tài)響應時間和實測值較為接近，誤差基本上在0.1 s以內(nèi)，能夠滿足研究需求。

2.3 發(fā)電機模型及可控整流

在此建立三相永磁同步發(fā)電機的數(shù)學模型［13］。假設：氣隙磁場呈正弦分布；磁飽和效應和渦流損耗忽略不計；不考慮溫度變化對電機參數(shù)的影響。在旋轉(zhuǎn)坐標系下的永磁同步發(fā)電機數(shù)學模型為：

式中，Ud、Uq、id、iq、Ld、Lq分別是定子電壓、電流、電感的d、q軸分量；ωr為電機的電角速度；Ψf為轉(zhuǎn)子磁鏈；Tem為發(fā)電機電磁轉(zhuǎn)矩。

發(fā)電機輸出三相交流電，經(jīng)可控整流輸出直流電，在此采用如下頁圖10所示的三相VSR PWM整流控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用雙閉環(huán)控制結(jié)構(gòu)，外環(huán)根據(jù)直流側(cè)給定電壓vdc_gd和反饋電壓vdc比較結(jié)果經(jīng)PI調(diào)節(jié)器給定q軸給定電流iq_gd；內(nèi)環(huán)跟據(jù)d、q軸給定電流id_gd，iq_gd以及反饋電流id、iq，得到交直軸給定電壓vd_gd、vq_gd。采用電壓空間矢量脈寬調(diào)制（SVPWM）法控制PWM波占空比，提升網(wǎng)側(cè)功率因數(shù)和系統(tǒng)動態(tài)響應速度。

圖10 整流器控制方案圖

對發(fā)電機及整流系統(tǒng)進行仿真，參數(shù)設置為：發(fā)電機轉(zhuǎn)速1 300轉(zhuǎn)/min，vdc=750 V，直流側(cè)負載10 Ω。仿真結(jié)果如圖11所示。

圖11 整流控制系統(tǒng)仿真結(jié)果

由圖11（a）可知，直流側(cè)電壓基本穩(wěn)定在750 V，穩(wěn)壓效果較好；據(jù)圖11（b）知，發(fā)電機電樞A相電壓和電流相位相差約180°，網(wǎng)側(cè)功率因數(shù)接近-1，提升網(wǎng)側(cè)電壓利用率。結(jié)果表明該控制方案具有穩(wěn)壓效果好、電壓利用率高、動態(tài)響應快等優(yōu)點。

2.4 超級電容模型

由于超級電容工作性能較為穩(wěn)定，線性程度較高，在電傳動技術(shù)研究中，一般建立超級電容的等效電路模型［14］，如圖12所示。

圖12 超級電容仿真模型

3 多動力源功率分配策略

僅討論動力電池、IGPU和超級電容同時工作的混合動力模式，此時系統(tǒng)功率分配采用基于模糊控制的多目標優(yōu)化控制策略，優(yōu)化目標有：首先滿足負載功率需求；根據(jù)負載需求和電池SOC值合理分配各動力源輸出；控制IGPU平穩(wěn)輸出，優(yōu)化發(fā)動機工作狀態(tài)；保持動力電池SOC在65豫～75豫的高效、合理區(qū)間，保證車輛隨時具備靜音行駛能力；儲存回饋功率，提高能量利用率。

設計雙輸入-雙輸出模糊控制器，輸入為負載需求功率P和動力電池荷電狀態(tài)（SOC）值，輸出為發(fā)動機-發(fā)電機組分配功率P1和動力電池分配功率P2。根據(jù)圖1中所示的能量流向，依據(jù)負載功率P1大小和電池SOC范圍，制定如下系統(tǒng)功率分配切換條件：

（1）當0＜P＜150 kW時

若SOC＞75豫時，P1=0，P2=P；

若65豫＜SOC＜75豫，P1=P，P2=0；

當SOC＜65豫時，P1=P-P2，P2=-90 kW；

（2）當150 kW＜P＜165 kW時

若SOC＞75豫時，P1=P-P2，P2=150 kW；

若65豫＜SOC＜75豫時，P1=P，P2=0；

若SOC＜65豫時，P1=P-P2，P2=-90 kW；

（3）當165 kW＜P＜255 kW時

若SOC＞75豫時，P1=P-P2，P2=150kW；

若65豫＜SOC＜75豫時，P1=P，P2=0；

若SOC＜65豫時，P1=255 kW，P2=P-P1；

（4）當P≥255 kW時

若SOC＞75豫，P1=P-P2，P2=150 kW；

若20豫≤SOC≤75豫，P1=255 kW，P2=P-P1；

若SOC＜20豫，P1=255 kW，P3=0，P3=P-P1；

（5）當P≈0時

若SOC≥65豫，P1=0，P2=0；

若SOC＜65豫，P1=-P2=90 kW；

（6）當-90 kW＜P＜0時

若SOC＞90豫，P1=0，P2=0，P3=P；

若65豫≤SOC≤90豫，P1=0，P2=P；

若SOC＜65豫，P1=P-P2，P2=-90 kW；

（7）當-230 kW＜P＜-90 kW

若SOC≥90豫，P1=0，P2=0，P3=P；

若SOC＜90豫，P1=0，P2=-90 kW，P3=P-P2。

根據(jù)功率分配切換條件，設計的模糊控制器和控制器輸入輸出關(guān)系曲面分別如圖13和下頁圖14所示。

圖13 模糊控制器

圖14 控制器輸入輸出關(guān)系曲面

4 系統(tǒng)模型仿真驗證

為驗證模型的可行性，根據(jù)由各部件模型組成的系統(tǒng)模型和功率分配策略，設置動力電池SOC初始值為50豫，當負載實際需求功率如圖15（a）中變化時，系統(tǒng)仿真結(jié)果如圖15所示（圖中所示功率皆為直流側(cè)功率）。

圖15 系統(tǒng)仿真結(jié)果

如圖15（a）所示，各動力源很好地滿足了負載功率需求。由于電池SOC小于65豫，因此當系統(tǒng)功率富余時動力電池充電，而當IGPU不能滿足負載需求時，動力電池放電。負載突變時，超級電容響應速度較快，很好地起到了“削峰平谷”的作用，直流母線電壓在安全范圍內(nèi)變化，如圖15（d）。據(jù)圖15（b）知，動力電池的輸出功率和預測得到的SOC值具有很好的一致性，能夠體現(xiàn)電池的實際工作狀態(tài)。在圖15（c）中，IGPU輸出功率隨著發(fā)動機轉(zhuǎn)速的變化而變化，符合發(fā)動機實際工作特性。系統(tǒng)仿真結(jié)果說明了系統(tǒng)功率分配策略的可行性和系統(tǒng)模型的實用性。

5 結(jié)論

本文立足于解決電傳動裝甲車輛電源系統(tǒng)建模難題。通過對系統(tǒng)中的非線性部件進行研究，建立了基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的動力電池SOC預測模型，采用控制理論與實驗數(shù)據(jù)相結(jié)合建立了發(fā)動機模型，以及發(fā)電機數(shù)學模型和超級電容等效電路模型，設計了整流控制方案，并對各部件模型進行獨立的仿真驗證。最后制定了系統(tǒng)功率分配策略，對電源系統(tǒng)進行了仿真。部件級仿真和系統(tǒng)級仿真結(jié)果表明，所建立的電源系統(tǒng)模型能夠滿足研究需求，制定的系統(tǒng)功率分配策略正確可行。

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Modeling of and Simulation Research on Armored Electric Drive Vehicles Power System

XIANG Yu1，SU Jian-qiang1，LIU Chun-guang1，KE Rong-shuo1，ZHAO Ming2
（1.Academy of Armored Force Engineering，Beijing 100072，China；
2.Automotive Proving Ground，PLA General Arment Department，Nanjing 210028，China）

Modeling of and simulation research are of great significance to power system which is the core parts of Armored Electric Drive Vehicle.The non-liner dynamic characteristic of power system leads to multi-difficulties，such as difficulty in modeling，poor precision and practicability.Different modeling methods are applied in structure modeling of each component in this essay，and system multiobjective optimization power allocation strategy based on fuzzy control is designed.At last，part hierarchy and system hierarchy simulation experiment are carried out，the results demonstrate that the mathematical simulation model reflect the actual performance of the power system.

electric drive vehicle，power system，modeling and simulation，power allocation strategy

TM921

A

1002-0640（2015）01-0178-05

2013-07-05

2013-08-07

項宇（1987-），男，安徽阜陽人，在讀博士。研究方向：電傳動裝甲車車輛能量管理技術(shù)。