四驅(qū)PHEV邏輯門限控制策略研究

孟　怡,殷時(shí)蓉

(重慶交通大學(xué) 機(jī)電與車輛工程學(xué)院，重慶　400074)

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四驅(qū)PHEV邏輯門限控制策略研究

孟怡,殷時(shí)蓉

(重慶交通大學(xué) 機(jī)電與車輛工程學(xué)院，重慶400074)

摘要：基于一款四驅(qū)PHEV，以整車需求功率和電池包荷電狀態(tài)為輸入變量制定了邏輯門限控制策略，并根據(jù)不同的循環(huán)工況和行駛里程對純電動(dòng)行駛最大允許功率的閾值進(jìn)行優(yōu)化。增加整車需求扭矩為輸入變量來優(yōu)化能量管理策略。在Matlab/Simulink平臺上，搭建整車逆向仿真模型，對優(yōu)化前后的閾值進(jìn)行整車經(jīng)濟(jì)性仿真實(shí)驗(yàn)，通過對仿真結(jié)果進(jìn)行對比分析可知：經(jīng)優(yōu)化后，整車的經(jīng)濟(jì)性得到了一定的提高。

關(guān)鍵詞：邏輯門限；控制策略；閾值；經(jīng)濟(jì)性

四輪驅(qū)動(dòng)型汽車具有良好的動(dòng)力性，受到廣大消費(fèi)者的青睞，但是，傳統(tǒng)汽油機(jī)或柴油機(jī)四驅(qū)汽車有油耗大和污染物排放高的缺點(diǎn)。因此，不少企業(yè)和學(xué)者研究開發(fā)四驅(qū)PHEV(pluginhybridelectricvehicle)。該車型由發(fā)動(dòng)機(jī)和電機(jī)共同驅(qū)動(dòng)汽車行駛，能降低油耗，減少污染物的排放，提高車輛的經(jīng)濟(jì)性和排放性能。電機(jī)和發(fā)動(dòng)機(jī)作為四驅(qū)PHEV的主要?jiǎng)恿υ?，其工作狀態(tài)對整車的經(jīng)濟(jì)性以及排放性能有很大影響，所以對其工作狀態(tài)的控制具有非常重要的意義[1-4]。莫愁等[5]以電池荷電狀態(tài)SOC(stateofcharge)和需求功率為輸入變量，運(yùn)用邏輯門限控制方法，設(shè)計(jì)了發(fā)動(dòng)機(jī)最優(yōu)工況控制策略和電能消耗型控制策略，并對這兩種控制策略進(jìn)行仿真。杜愛民等[6]以車速、扭矩和SOC為變量，設(shè)計(jì)了基于確定性規(guī)則的電機(jī)輔助式控制策略，將整車扭矩需求合理地分配給內(nèi)燃機(jī)和電機(jī)。但兩者均沒有對所選擇的變量閾值進(jìn)行優(yōu)化。本文采用邏輯門限控制策略，根據(jù)不同的循環(huán)工況和不同的行駛里程對變量閾值進(jìn)行優(yōu)化，然后建立后向整車模型,對優(yōu)化前后的控制策略進(jìn)行經(jīng)濟(jì)性仿真并對比分析仿真結(jié)果[3-13]。

1　四驅(qū)PHEV結(jié)構(gòu)

四驅(qū)PHEV的整車結(jié)構(gòu)簡圖如圖1所示。該車型前后輪分別由發(fā)動(dòng)機(jī)和電機(jī)獨(dú)立驅(qū)動(dòng)，由于發(fā)動(dòng)機(jī)和電機(jī)之間不需要耦合機(jī)構(gòu)連接，因此該車型在結(jié)構(gòu)上相對簡單，而且運(yùn)行模式多樣。

圖1　四驅(qū)PHEV結(jié)構(gòu)簡圖

2　邏輯門限控制策略

混合動(dòng)力汽車整車控制策略主要包括車輛運(yùn)行模式切換和不同模式下的能量分配兩個(gè)方面，對整車動(dòng)力性、經(jīng)濟(jì)性以及排放性能有著重要的影響。本文選用基于規(guī)則的邏輯門限控制策略。該策略結(jié)構(gòu)簡單，反應(yīng)迅速，工程上易于實(shí)現(xiàn)，運(yùn)用廣泛。原控制策略以整車需求功率(Preq)和電池組荷電狀態(tài)(SOC)為輸入變量，通過給每個(gè)變量設(shè)定閾值來實(shí)現(xiàn)整車能量的控制。

當(dāng)SOC小于SOCmin、整車需求功率高于發(fā)動(dòng)機(jī)的額定功率(PE)時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)輸出最大驅(qū)動(dòng)車輛行駛，不響應(yīng)整車需求。當(dāng)SOC介于SOCmin與SOClow之間時(shí)，若整車需求功率小于PE時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)車輛行駛的同時(shí)通過BSG電機(jī)發(fā)電給電池包充電；若整車需求功率高于PE時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)輸出最大功率驅(qū)動(dòng)車輛行駛，不足的部分由驅(qū)動(dòng)電機(jī)補(bǔ)充。當(dāng)車輛制動(dòng)時(shí)，需求功率小于0，驅(qū)動(dòng)電機(jī)再生制動(dòng)，回收車輛的動(dòng)能進(jìn)行發(fā)電。當(dāng)SOC大于等于SOClow、整車需求功率大于0，且小于等于電機(jī)的額定功率(PM)時(shí)，由驅(qū)動(dòng)電機(jī)單獨(dú)驅(qū)動(dòng)車輛行駛；若整車需求功率大于PM，且小于等于發(fā)動(dòng)機(jī)的額定功率(PE)時(shí)，由發(fā)動(dòng)機(jī)單獨(dú)驅(qū)動(dòng)車輛行駛；若整車需求功率大于PE時(shí)，由發(fā)動(dòng)機(jī)和驅(qū)動(dòng)電機(jī)聯(lián)合驅(qū)動(dòng)車輛行駛，發(fā)動(dòng)機(jī)最大功率輸出，不足的部分由驅(qū)動(dòng)電機(jī)補(bǔ)充。控制策略流程如圖2所示。

圖2　控制策略流程

3　控制策略的優(yōu)化

3.1閾值的優(yōu)化

由原邏輯門限控制策略可知，車輛純電動(dòng)行駛最大允許功率為驅(qū)動(dòng)電機(jī)的額定功率(PM)。如果行駛里程較長時(shí)或者整車需求功率分布在較小區(qū)域時(shí)，由于該閾值較大，使得驅(qū)動(dòng)電機(jī)的工作時(shí)間較長，電池包電能消耗較快，使車輛在后續(xù)的行駛中無法純電動(dòng)運(yùn)行，進(jìn)入發(fā)動(dòng)機(jī)獨(dú)立驅(qū)動(dòng)模式和行車發(fā)電模式，這會導(dǎo)致發(fā)動(dòng)機(jī)過早地工作在低速低負(fù)荷狀態(tài)下，此時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)經(jīng)濟(jì)性較差，也使得整車油耗較高。

為了提高整車經(jīng)濟(jì)性，需對純電動(dòng)行駛最大允許功率的閾值進(jìn)行優(yōu)化。通過上述分析可知，車輛的行駛里程和行駛工況對閾值的設(shè)定具有一定的影響，因此，本文對3種不同的行駛里程(分別為100，150和200km)和行駛工況(分別為NEDC、UDDS和HWFET，如圖3所示)下的純電動(dòng)行駛最大允許功率的閾值進(jìn)行優(yōu)化。

圖3　循環(huán)工況

優(yōu)化的原則：合理地分配電池包的電能，使車輛在整個(gè)行駛里程中，電池包均能提供電能供驅(qū)動(dòng)電機(jī)在低速低負(fù)荷時(shí)驅(qū)動(dòng)車輛，避免發(fā)動(dòng)機(jī)在低速低負(fù)荷下工作。具體實(shí)施如下：① 計(jì)算車輛在某一循環(huán)工況下連續(xù)行駛一定行駛里程時(shí)每個(gè)工作點(diǎn)的需求功率；② 純電動(dòng)行駛最大允許功率的閾值以5kW為初始值，并以0.5kW為一個(gè)步長遞增;③ 將計(jì)算所得的需求功率與當(dāng)前純電動(dòng)最大允許功率的閾值進(jìn)行比較，若需求功率不大于閾值，對該需求功率進(jìn)行積分，否則置為0；④ 積分所得的最終結(jié)果為純電動(dòng)行駛所需的電能，若該值小于電池包所能釋放的電能，則返回下一閾值，再次計(jì)算，若該值大于或等于電池包所能釋放的電能(Ebat)，則輸出此時(shí)閾值作為優(yōu)化后的閾值(Popt)。閾值優(yōu)化的程序如圖4所示。由上述優(yōu)化方案可知:經(jīng)優(yōu)化的閾值不僅可以使車輛充分地使用電能，還能避免車輛在發(fā)動(dòng)機(jī)經(jīng)濟(jì)性較差的區(qū)域內(nèi)行駛。

圖4　閾值優(yōu)化程序

基于某款四驅(qū)PHEV(四驅(qū)PHEV參數(shù)如表1所示)，根據(jù)上述優(yōu)化方案可得到不同行駛里程和循環(huán)工況下優(yōu)化后的閾值,如表2所示。

表1　四驅(qū)PHEV整車基本參數(shù)

表2　優(yōu)化后的閾值　kW

3.2能量管理策略的優(yōu)化

原控制策略中，車輛在低速低負(fù)荷工況下，通過純電動(dòng)行駛來避免發(fā)動(dòng)機(jī)在油耗較高的區(qū)域內(nèi)工作。當(dāng)車輛處于高負(fù)荷時(shí)，由發(fā)動(dòng)機(jī)燃油消耗率特性圖(如圖5所示，其中綠色點(diǎn)劃線即發(fā)動(dòng)機(jī)的最優(yōu)經(jīng)濟(jì)油耗曲線)可知發(fā)動(dòng)機(jī)的經(jīng)濟(jì)性較差，對整車經(jīng)濟(jì)性有一定的影響，但是這一點(diǎn)在原策略中并未予以考慮。

圖5　發(fā)動(dòng)機(jī)燃油消耗率特性圖

現(xiàn)對發(fā)動(dòng)機(jī)在高負(fù)荷時(shí)的工作點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化來提高整車的經(jīng)濟(jì)性。具體優(yōu)化策略如下：① 增加整車需求扭矩(Treq)作為新的輸入變量；② 根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)燃油消耗率特性圖找到不同轉(zhuǎn)速所對應(yīng)的經(jīng)濟(jì)性較優(yōu)的扭矩值(Teco)；③ 純電動(dòng)最大允許功率更改為Popt；④ 當(dāng)電量充足且需求功率大于Popt時(shí)，若Treq≤Teco，發(fā)動(dòng)機(jī)單獨(dú)驅(qū)動(dòng)，若Treq> Teco，發(fā)動(dòng)機(jī)混合驅(qū)動(dòng)，發(fā)動(dòng)機(jī)輸出扭矩為Teco，不足部分驅(qū)動(dòng)電機(jī)補(bǔ)充；⑤ 當(dāng)電量不足時(shí)，若Treq≤ Teco，發(fā)動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)車輛并同時(shí)發(fā)電，輸出扭矩為Teco，多余部分用于發(fā)電，若Treq> Teco，發(fā)動(dòng)機(jī)輸出最大驅(qū)動(dòng)車輛行駛，不響應(yīng)整車需求。優(yōu)化后的控制策略流程如圖6所示。

圖6　優(yōu)化后的控制策略流程

4　仿真及分析

本文基于Matlab/Simulink平臺，采用逆向仿真方法建立整車仿真模型。整車逆向仿真模型包括以下子模塊：行駛工況模塊，即建立仿真所使用工況的“車速-時(shí)間”二維插值表；變速器模塊，以車速和油門開度(當(dāng)前整車需求功率與動(dòng)力系統(tǒng)最大功率之比)為輸入?yún)?shù)計(jì)算出當(dāng)前擋位；整車動(dòng)力學(xué)模塊，根據(jù)整車基本參數(shù)和行駛工況中目標(biāo)車速計(jì)算當(dāng)前整車需求功率和需求扭矩；模式切換模塊和能量分配模塊，根據(jù)控制策略來判斷當(dāng)前模式并計(jì)算出當(dāng)前模式下動(dòng)力源的目標(biāo)轉(zhuǎn)速和目標(biāo)扭矩；發(fā)動(dòng)機(jī)模塊，以發(fā)動(dòng)機(jī)目標(biāo)轉(zhuǎn)速和目標(biāo)扭矩為輸入，通過查表得到燃油消耗率，再對燃油消耗率積分，計(jì)算整車燃油消耗量；BSG電機(jī)模塊和驅(qū)動(dòng)電機(jī)模塊，以各自目標(biāo)轉(zhuǎn)速和目標(biāo)扭矩為輸入，通過查表得到當(dāng)前工作效率，計(jì)算出電池包的目標(biāo)功率；電池包模塊，以其目標(biāo)功率為輸入，根據(jù)電池包的輸出電壓特性表，計(jì)算當(dāng)前的輸出電壓和輸出電流，進(jìn)而得到實(shí)時(shí)SOC。按照動(dòng)力傳遞的逆向路線連接各子模塊，得到整車逆向仿真模型，如圖7所示。

圖7　整車逆向仿真模型

在不同循環(huán)工況和行駛里程下對優(yōu)化前后的控制策略進(jìn)行經(jīng)濟(jì)性仿真。整車經(jīng)濟(jì)性通過綜合能耗來衡量，即燃油消耗和電能消耗之和。電能消耗根據(jù)汽油的能量密度可將其等效成油耗，具體如下：

(1)

式中：QS_e表示電能的等效油耗(L)；E表示電能消耗(kW·h)；ρfuel表示汽油能量密度，為34.2MJ/L。仿真結(jié)果見表3～5。

表3　NEDC工況下優(yōu)化前后仿真結(jié)果

表4　UDDS工況下優(yōu)化前后仿真結(jié)果

表5　HWFET工況下優(yōu)化前后仿真結(jié)果

由上述仿真結(jié)果可知：在不同的運(yùn)行工況和運(yùn)行里程下，與原整車控制策略相比，經(jīng)優(yōu)化的整車控制策略的整車綜合能耗均提高10%左右。原因在于：經(jīng)優(yōu)化后，電能得到合理的利用，在整個(gè)行駛里程中，電池包可支持電機(jī)在低速的功率區(qū)域內(nèi)驅(qū)動(dòng)車輛行駛，避免了發(fā)動(dòng)機(jī)在該區(qū)域內(nèi)工作；而且，當(dāng)車輛需求功率較高或行車充電時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)工作在經(jīng)濟(jì)性較優(yōu)區(qū)域，能量不足部分由電機(jī)助力，能量多余部分通過BSG電機(jī)發(fā)電，這樣保證了發(fā)動(dòng)機(jī)的工作效率，避免了發(fā)動(dòng)機(jī)在油耗較高的滿負(fù)荷狀態(tài)下工作，因此整車控制策略經(jīng)優(yōu)化后，整車的經(jīng)濟(jì)性得到一定的提高。

5　結(jié)束語

本文基于四驅(qū)PHEV制定了邏輯門限控制策略，并根據(jù)不同的循環(huán)工況和行駛里程對純電動(dòng)行駛最大功率的閾值進(jìn)行優(yōu)化。同一行駛里程下，循環(huán)工況的需求功率越集中于高功率區(qū)域，該閾值越??；同一循環(huán)工況下，行駛里程越長，該閾值越小。除此之外，還對發(fā)動(dòng)機(jī)的工作范圍進(jìn)行了優(yōu)化，在混合驅(qū)動(dòng)或者行車發(fā)電時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)工作在經(jīng)濟(jì)性較優(yōu)的區(qū)域，能量不足部分由后驅(qū)電機(jī)補(bǔ)充，能量多余部分由BSG電機(jī)發(fā)電。采用逆向仿真方法，在Matlab/Simulink平臺上搭建整車逆向仿真模型，在不同循環(huán)工況和行駛里程下對優(yōu)化前后的控制策略進(jìn)行經(jīng)濟(jì)性仿真。仿真結(jié)果表明：整車控制策略經(jīng)優(yōu)化后可使整車的經(jīng)濟(jì)性得到一定的提高。

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(責(zé)任編輯劉舸)

收稿日期：2016-03-18

基金項(xiàng)目：重慶市應(yīng)用開發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目 (ctsc2015yykfc60003)

作者簡介：孟怡(1989—)，女，四川廣安人，碩士，主要從事新能源汽車研究。

doi:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2016.07.004

中圖分類號：U463

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1674-8425(2016)07-0021-05

ResearchonLogicThresholdControlStrategyof4WDPHEV

MENGYi,YINShi-rong

(SchoolofMechanotronics&VehicleEngineering,ChongqingJiaotongUniversity,Chongqing400074,China)

Abstract:For a certain 4WD PHEV, the logic threshold control strategy was formulated based on the input variables of the vehicle require power and state of charge. Then, according to the different driving cycles and driving distances, the threshold values of the maximum permissible power on EV mode were optimized. Moreover, the required torque was added as the input variable to optimize the energy management strategy. On Matlab/Simulink platform, the adverse simulation model of vehicle was constructed. And, the vehicle economic performance of the primitive threshold value and the optimized threshold values was simulated. Through the analysis of the simulation results, it is known that the vehicle economic performance is improved after optimization.

Key words:logic threshold; control strategy; threshold value; economic performance

引用格式：孟怡,殷時(shí)蓉.四驅(qū)PHEV邏輯門限控制策略研究[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué))，2016(7):21-25.

Citationformat：MENGYi,YINShi-rong.ResearchonLogicThresholdControlStrategyof4WDPHEV[J].JournalofChongqingUniversityofTechnology(NaturalScience)，2016(7):21-25.