插電式混合動力汽車能量管理策略綜述

摘 要：裝備雙能源裝置的插電式混合動力汽車如何在車輛運行期間進行能量分配近來已成為研究熱點。對插電式混合動力汽車已有的能量管理策略進行回顧和梳理，并將現(xiàn)有能量管理策略分為規(guī)則型控制和最優(yōu)控制兩大類，總結(jié)了各個能量管理策略的難題，指出未來能量管理策略的研究方向。

關(guān)鍵詞：插電式；混合動力汽車；能量分配

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.06.081

0 引言

近十幾年來中國汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅猛，在2016汽車產(chǎn)銷分別完成2811.9萬輛和2802.8萬輛，連續(xù)8年蟬聯(lián)世界第一[1]。汽車產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，帶來環(huán)境問題日益突出，霧霾和尾氣排放備受社會關(guān)注，汽車尾氣已經(jīng)成為許多城市大氣污染的首要因素。

為了應(yīng)對能源危機和環(huán)境問題，發(fā)展節(jié)能汽車和新能源汽車已是必然之舉，插電式混合動力電動汽車具有內(nèi)燃機汽車和電動汽車的雙重優(yōu)點，因此被認(rèn)為是從內(nèi)燃機汽車向電動汽車發(fā)展的過渡車型，成為新型汽車發(fā)展的熱點。PHEV具有大容量的電池并且可接受電網(wǎng)充電，純電動續(xù)駛里程[1]得到顯著改善滿足短途行駛，其內(nèi)燃機可保證長途行駛，夜晚通過充電裝置從電網(wǎng)獲取低成本的電能，充分利用夜間低電谷的優(yōu)點，同時降低運營成本，減少油耗和排放[2]。能量管理策略是PHEV的核心技術(shù)，對車輛的動力性、經(jīng)濟性和排放，電池的充放電平衡都有著至關(guān)重要影響，本文圍繞著PHEV的能量管理策略進行討論和分析，以期望對今后PHEV能量管理策略研究工作有所借鑒。

1 插電式混合動力汽車結(jié)構(gòu)

根據(jù)發(fā)動機是否與驅(qū)動輪有直接機械連接，將PHEV分為串聯(lián)式、并聯(lián)和混聯(lián)3種類型[3]，如圖1—圖3所示。

串聯(lián)式結(jié)構(gòu)的PHEV，電機是唯一的驅(qū)動模式，發(fā)動機只能帶動發(fā)電機進行發(fā)電，所發(fā)的電能可給蓄電池充電，也可為電機供給電能，多用于大型客車；并聯(lián)式結(jié)構(gòu)，電動機和發(fā)動機可以獨立的給汽車提供扭矩，也可通過動力耦合裝置共同驅(qū)動車輛，電機既作為電動機也可作為發(fā)電機，小型汽車上應(yīng)用較多；混聯(lián)式結(jié)構(gòu)是串聯(lián)式和并聯(lián)式的結(jié)合，兼有兩種型式的優(yōu)點，優(yōu)化匹配各個部件使整個系統(tǒng)在不同工況下都可運行在最佳狀態(tài)，節(jié)能減排效果較好。

2 能量管理控制策略

PHEV能量管理策略就是需要根據(jù)駕駛員的意圖和行駛工況及整車運行狀態(tài)，有效分配動力電池和發(fā)動機的輸出功率，合理利用動力電池從電網(wǎng)吸收的低成本電能，管理動力電池的充放電。

現(xiàn)有的控制策略都是屬于基于轉(zhuǎn)矩的控制，大致可分為兩類[2]：一類是規(guī)型的控制策略，該策略不依賴受控對象精確的數(shù)學(xué)模型，規(guī)則的制定 主要根據(jù)工程經(jīng)驗及各部件的特性，可分為邏輯門限值的控制策略和模糊控制兩類。另一類是最優(yōu)控制方法，主要是運用優(yōu)化方法和最優(yōu)控制理論制定的控制策略，需要優(yōu)化建模和求解以使整車性能達(dá)到最優(yōu)。該策略可分為基于已知行駛工況的離線優(yōu)化和基于行駛工況預(yù)測的實時優(yōu)化控制策略。

3 規(guī)則型控制策略

3.1 邏輯門限控制

邏輯門限規(guī)則主要思想是以發(fā)動機工作在高效區(qū)間為控制目標(biāo)，保證電池荷電狀態(tài)SOC運行在一定的值范圍內(nèi)為核心[4]。呂志梁等[5； 6]運用 CD-CS策略制定了控制規(guī)則。周美將邏輯門限值改為動態(tài)調(diào)整，使得發(fā)動機工作區(qū)域可以依據(jù)SOC值變窄或變寬[7]。

基于邏輯門限的能量管理策略，各門限變量的設(shè)定依賴工程經(jīng)驗，算法簡單易行、實用性強的特點，應(yīng)用較為廣泛，但其動態(tài)適應(yīng)差，難以達(dá)到系統(tǒng)最優(yōu)。

3.2 模糊控制

模糊控制基于數(shù)理邏輯和模糊數(shù)學(xué)，模擬人的邏輯推導(dǎo)和決策，實現(xiàn)對難以建模的非線性系統(tǒng)的有效控制。

井濟民等在并聯(lián)式混合動力汽車上設(shè)計的以動力電池荷電狀態(tài)和車輛加速踏板信號為輸入，發(fā)動機功率為輸出的模糊邏輯控制策略[8-10]。圖5所示為模糊控制策略基本原理圖。張冰戰(zhàn)則在模糊邏輯控制器的輸入中增加路況里程[11]。

模糊邏輯只能得到近似最優(yōu)結(jié)果； 另外，構(gòu)建模糊邏輯規(guī)則表也需要耗費大量的精力。

4 最優(yōu)化控制方法

4.1 基于已知行駛工況的離線優(yōu)化

基于已知行駛工況的離線優(yōu)化的控制方法是針對已知的行駛工況，依據(jù)整個行駛路程的不同階段特征合理分配發(fā)動機和動力電池的能量，以整個行駛工況系統(tǒng)的性能最佳為控制目標(biāo)建立優(yōu)化數(shù)學(xué)模型。常用的優(yōu)化方法確定性動態(tài)規(guī)劃（deterministic dymanic programming，DDP）和人工智能算法（artificial intelligent algorithm，AIA）。

（1）動態(tài)規(guī)劃算法。動態(tài)規(guī)劃是將多階段過程優(yōu)化問題分解為若干單步優(yōu)化子問題，通過后向求解的方法獲得最優(yōu)決策系列。張博等將已知的駕駛循環(huán)工況分解為N個階段，以每階段的燃油價格與電網(wǎng)價格的綜合作為控制目標(biāo)；張潔麗將動力電池SOC分解為N階段，以燃油經(jīng)濟性最優(yōu)為控制目標(biāo)，應(yīng)用動態(tài)規(guī)劃算法求解 [12]。肖仁鑫制定了基于邊界線擬合的動態(tài)規(guī)劃。林歆悠等提出基干離散動態(tài)規(guī)劃的合理使用電池功率均衡全局優(yōu)化控制策略[13]。Qiuming Gong等結(jié)合智能交通技術(shù)，對電量消耗階段能量管理提出two-scale的動態(tài)規(guī)劃算法[14]。

（2）人工智能算法。人工智能算法是模仿自然界規(guī)律求解問題的算法，多用于非線性系統(tǒng)的控制。任丹宗[15]建立了Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型控制能量分配。此外徐萍萍等人采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[16]，孔慶等人采用對角回歸型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[17]，也得到與任丹宗相同的效果。

Morteza Montazeri Gh等應(yīng)用遺傳算法對并聯(lián)混合動力電動汽車（HEV）中控制參數(shù)優(yōu)化[18； 19]。`張松等利用自適應(yīng)慣性因子改進基本粒子群算法，并將其與遺傳算法組成混合優(yōu)化算法，應(yīng)用于PHEV的能量管理策略的多目標(biāo)優(yōu)化[20]。盧立來運用遺傳算法對插電式混合動力系統(tǒng)能量管理策略的模式切換控制參數(shù)進行全局優(yōu)化，得到典型循環(huán)工況離線控制最優(yōu)參數(shù)數(shù)據(jù)庫，在車輛實際行駛過程中提取實際行駛工況的特征參數(shù)，運用聚類算法識別所屬典型工況的類別，實現(xiàn)不同工況的自適應(yīng)調(diào)整[21]。

動態(tài)規(guī)劃和人工智能算法只能從理論上獲得全局最優(yōu)化解，但其運算量大，難以在實車上應(yīng)用，其理論結(jié)果只能用作參考。

4.2 基于行駛工況預(yù)測的實時優(yōu)化

車輛在實際行駛中運行工況是隨機的過程，其功率需求并不能確定，如何實時分配汽車需求功率，關(guān)鍵在于確立道路工況預(yù)測的控制模型。

（1）隨機動態(tài)規(guī)劃。隨機動態(tài)規(guī)劃（Stochastic Dynamic Programming，SDP） 與動態(tài)規(guī)劃算法的主要區(qū)別在于，SDP算法不需要預(yù)知工況循環(huán)的確定信息，只要得到需求功率分布概率，就可建立隨機模型，優(yōu)化車輛行駛功率流的分配[22； 23]。肖仁鑫等建立了功率需求的馬爾科夫模型，以油耗最小和保持電池容量為目標(biāo)，應(yīng)用隨機動態(tài)過程得到了能量管理策略[24]。林歆悠等在統(tǒng)計若干城市循環(huán)工況數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上建立了駕駛員需求功率的馬爾科夫模型，應(yīng)用隨機動態(tài)規(guī)劃算法獲得了功率流的分配規(guī)則[25]。

（2）瞬時控制策略。瞬時優(yōu)化能量管理控制策略以任意時刻能量損失最小為目標(biāo)。目前主要分為等效燃油消耗最小策略和最小功率損失型兩種方法。等效燃油消耗最小策略（Equivalent consumption minimization strategies，ECMS）是將動力電池消耗的電能轉(zhuǎn)化為等效燃油消耗，在優(yōu)化過程中以等效油耗和實際油耗的和最小為目標(biāo)，進而提高車輛的燃油經(jīng)濟性。胡紅斐等引入等效因子，將電能耗和燃油熱耗能轉(zhuǎn)化為等效能量消耗指標(biāo)[26]。Cristian Musardo 等人加入動態(tài)估計等效因子算法在ECMS中，因此可以根據(jù)行駛工況實時自適應(yīng)調(diào)整等效因子，ECMS具有自適應(yīng)控制[27]。崔納新等在電量保持階段結(jié)合邏輯門限策略改進ECMS算法。最小功率損失型控制策略是以動力系統(tǒng)中各部件的瞬時功率損失最小為優(yōu)化目標(biāo)[28]。宋光輝等建立了混合動力汽車運行工況分為放電工況和充電工況的綜合效率模型，以綜合效率越高，整車功率損失越小，油耗越低的思想，提出了優(yōu)化控制策略[29]。

（3）模型預(yù)測控制 。近年來許多學(xué)者開始在混合動力汽車能量管理策略方面運用模型預(yù)測控制（Model Predictive control，MPC）算法，該方法是一種新型的控制策略優(yōu)化方法，它是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)、數(shù)學(xué)模型或是交通信息，預(yù)測汽車在未來有限時間域的功率需求，然后合理分配能量。曾祥瑞等通過簡化過一階發(fā)動機動態(tài)模型，提出了一種并聯(lián)混合動力汽車模型預(yù)測控制的轉(zhuǎn)矩分配策略，該策略是基于駕駛員加速踏板位置的需求轉(zhuǎn)矩預(yù)測方法[30]。張昕等建立了一階齊次馬爾科夫預(yù)測模型，對主干道和快速路建立了行駛工況特征參數(shù)進行了預(yù)測 [31]。G. Ripaccioli應(yīng)用了隨機預(yù)測模型優(yōu)化HEV能量分配，該模型是基于馬爾科夫模型和隨機模型控制技術(shù)，預(yù)測駕駛員在未來不同工況下的功率需求[32]。Chao Sun建立隨機馬爾科夫的預(yù)測模型，對速度和加速度進行預(yù)測[12； 33]。Xiangrui Zeng等將HEV能量管理策略視為有限的馬爾科夫決策過程，并使用隨機動態(tài)規(guī)劃來求解[34]。

模型預(yù)測雖然能夠在車輛行駛過程中實時分配能量，但算法的魯棒性較差。

5 總結(jié)

插電式混合動力的能量管理策略是一個非線性的復(fù)雜優(yōu)化問題，研究人員開始從制定規(guī)則型的控制策略解決該問題，隨著插電式混合動力汽車的技術(shù)的發(fā)展，規(guī)則型的控制策略已經(jīng)難以保證系統(tǒng)效率最優(yōu)。于是，研究人員運用最優(yōu)控制技術(shù)，并不斷改進，雖然取得了不錯的效果，但是設(shè)計時都需要依賴于已知工況，在其它工況不能保證是最優(yōu)的。隨著微處理器的性能提升，基于行駛工況預(yù)測的實時優(yōu)化控制策略成為研究熱點。但是該類策略難點在于預(yù)測行駛工況。隨著智能交通技術(shù)的發(fā)展，未來工況的預(yù)知將會越來越準(zhǔn)確，解決了模型預(yù)測控制難點，因此結(jié)合智能交通技術(shù)的模型預(yù)測將會成為研究熱點。

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基金項目：攀枝花學(xué)院校級項目（2015BY44）

作者簡介：盧漢（1988-），男，碩士，主要研究方向：自動變速器換擋規(guī)律。