基于逆向模式的混合動(dòng)力系統(tǒng)控制策略研究

王云龍，張洪田，孫遠(yuǎn)濤，張金柱

(黑龍江工程學(xué)院 汽車與交通工程學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150050)

基于逆向模式的混合動(dòng)力系統(tǒng)控制策略研究

王云龍，張洪田，孫遠(yuǎn)濤，張金柱

(黑龍江工程學(xué)院 汽車與交通工程學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150050)

混合動(dòng)力系統(tǒng)控制器作為車輛的大腦，承擔(dān)著協(xié)調(diào)、支配混合動(dòng)力車輛各動(dòng)力系統(tǒng)高效工作的重要任務(wù)，而控制策略是保障大腦正常工作的經(jīng)絡(luò)，也是車輛控制器的核心部分。通過對(duì)混合動(dòng)力汽車進(jìn)行各工況的試驗(yàn)測(cè)試，來逆向研究混合動(dòng)力系統(tǒng)控制策略，分析混合動(dòng)力汽車在不同工況下其控制策略，從而開發(fā)混合動(dòng)力系統(tǒng)控制器。結(jié)果表明:開發(fā)的混合動(dòng)力系統(tǒng)控制器能夠有效地協(xié)調(diào)、支配各動(dòng)力系統(tǒng)高效工作，車輛經(jīng)濟(jì)性、排放性均有所改善。

混合動(dòng)力系統(tǒng)；控制器；測(cè)試工況；控制策略

能源危機(jī)日趨嚴(yán)重，燃油價(jià)格一漲再漲，各地油荒不斷出現(xiàn)，傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)汽車發(fā)展深受能源危機(jī)的影響，導(dǎo)致汽車制造商紛紛將車輛研發(fā)重點(diǎn)放在新能源汽車領(lǐng)域。目前，常規(guī)的新能源汽車主要有電動(dòng)汽車、混合電動(dòng)汽車和燃料電池汽車，純電動(dòng)汽車雖然是零排放，但是由于蓄電池容量和充電時(shí)間等技術(shù)瓶頸，可行性和實(shí)用性不夠完善。而燃料電池汽車又因其研發(fā)費(fèi)用、使用費(fèi)用和燃料技術(shù)等問題距離實(shí)際使用有一定距離?；旌蟿?dòng)力汽車匯集傳統(tǒng)汽車與電動(dòng)汽車的優(yōu)點(diǎn)，成為當(dāng)前最有競(jìng)爭(zhēng)力且切實(shí)可行的做法，混合動(dòng)力汽車一方面可以利用傳統(tǒng)汽車的技術(shù)成果和工業(yè)基礎(chǔ)，另一方面可以有效降低油耗，減少排放，更適合于目前汽車技術(shù)的發(fā)展水平[1-2]。混合動(dòng)力系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與控制是混合動(dòng)力汽車降低燃油消耗和改善排放效果的主要原因，運(yùn)用合理的優(yōu)化控制策略，有效進(jìn)行能量回收，這也是混合動(dòng)力汽車的主要核心技術(shù)?；旌蟿?dòng)力系統(tǒng)控制策略研究主要集中在串聯(lián)和并聯(lián)兩種結(jié)構(gòu)形式上，而針對(duì)混聯(lián)結(jié)構(gòu)形式的研究相對(duì)較少，混聯(lián)式混合動(dòng)力系統(tǒng)結(jié)合串聯(lián)和并聯(lián)兩種結(jié)構(gòu)形式的優(yōu)點(diǎn)，在動(dòng)力控制上有更大的靈活性，可以實(shí)現(xiàn)油耗和排放的最佳控制目標(biāo)[3-13]。本文研究基于某高強(qiáng)度混聯(lián)式混合動(dòng)力汽車道路試驗(yàn)數(shù)據(jù)，逆向分析、研究其控制器的控制策略[14-16]，并基于此控制策略開發(fā)混聯(lián)式混合動(dòng)力系統(tǒng)控制器。

1 混合動(dòng)力汽車運(yùn)行工況試驗(yàn)

1.1 車輛主要技術(shù)參數(shù)

某混聯(lián)式結(jié)構(gòu)形式的混合動(dòng)力汽車，其動(dòng)力系統(tǒng)由行星齒輪裝置將發(fā)動(dòng)機(jī)、發(fā)電機(jī)和電動(dòng)機(jī)連接起來，動(dòng)力從發(fā)動(dòng)機(jī)輸出到與其相連的行星架，行星架將一部分轉(zhuǎn)矩傳送到發(fā)電機(jī)，另一部分傳送到電動(dòng)機(jī)并輸出到驅(qū)動(dòng)軸，電機(jī)MG1和太陽輪相連，電機(jī)MG2連接在齒圈上，齒圈再通過齒形帶和主減速器相連(見圖1),車輛的主要技術(shù)參數(shù)見表1。

圖1 混合動(dòng)力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

型號(hào)CA7150HVA排放規(guī)定基準(zhǔn)值GB18352.2-2001長/mm4450外形尺寸寬/mm1725高/mm1510軸距/mm2700前輪距/mm1510后輪距/mm1480前懸/mm890后懸/mm860整備質(zhì)量/kg1350車輛總質(zhì)量/kg1750輪胎尺寸195/60R1588V接近角/(°)14離去角/(°)19額定載客/人5最大車速/km·h-1165發(fā)動(dòng)機(jī)型號(hào)1NZ-FXE排氣量/mL1497電壓/V500最大功率:電動(dòng)馬達(dá)/kW 發(fā)動(dòng)機(jī)/kW5057燃料種類無鉛汽油

1.2 車輛各運(yùn)行工況及工作模式

車輛各運(yùn)行及工作模式的相關(guān)試驗(yàn)均圍繞電池荷電狀態(tài)(荷電狀態(tài)，又稱剩余電量，英文為State of Charge，簡(jiǎn)稱SOC)電池SOC值的大小來展開，按照電池SOC值偏低(25%～45%)、電池SOC值中等(45%～60%)、電池SOC值較高(60%～70%)等，檢測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、電機(jī)轉(zhuǎn)速、電池SOC值等參數(shù)變化。

1)車輛啟動(dòng)。發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)試驗(yàn)分低溫試驗(yàn)和常溫試驗(yàn)，低溫試驗(yàn)時(shí)室外溫度-10～-6 ℃，實(shí)驗(yàn)前使發(fā)動(dòng)機(jī)冷卻液溫度與外界溫度一致；常溫試驗(yàn)時(shí)室外溫度20～25 ℃，常溫啟動(dòng)分為冷車啟動(dòng)和熱車啟動(dòng)。

低溫試驗(yàn)：如果蓄電池沒有嚴(yán)重虧電，發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)時(shí)，由蓄電池給電機(jī)MG1提供電能，電機(jī)MG1拖動(dòng)發(fā)動(dòng)機(jī)到開始工作；常溫試驗(yàn)：電池SOC值較低時(shí)，冷車啟動(dòng)和熱車起動(dòng)，發(fā)動(dòng)機(jī)馬上開始工作，發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為1 200 r/min。電機(jī)MG1作為發(fā)電機(jī)給蓄電池充電，直到電池SOC值上升到50%，發(fā)動(dòng)機(jī)停止工作。電池SOC值超過60%以上時(shí)，啟動(dòng)車輛2 min發(fā)動(dòng)機(jī)仍不工作。

2)起步工況。①電池SOC值小于45%：車輛啟動(dòng)時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)馬上開始工作。發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速在1 200 r/min，開始階段電機(jī)MG2作為電動(dòng)機(jī)，電能由電機(jī)MG1提供,電機(jī)MG2提供輸出扭矩。隨著轉(zhuǎn)速升高而降低；電機(jī)MG1作為發(fā)電機(jī)產(chǎn)生電能，一部分為電機(jī)MG2驅(qū)動(dòng)汽車前進(jìn)，一部分為蓄電池充電。后階段由于整車扭矩需求較少，電機(jī)MG1、電機(jī)MG2均作為發(fā)電機(jī)。②電池SOC值大于45%時(shí)：車輛啟動(dòng)時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)不工作，電機(jī)MG2作為電動(dòng)機(jī)提供輸出扭矩驅(qū)動(dòng)汽車前進(jìn)，電機(jī)MG1隨動(dòng)。之后隨著車速升高，電池SOC值下降，需求功率增加，發(fā)動(dòng)機(jī)開始工作，一部分動(dòng)力直接驅(qū)動(dòng)車輛，另一部分動(dòng)力分給電機(jī)MG1。電機(jī)MG2仍作為電動(dòng)機(jī)，但輸出扭矩隨速度升高逐漸下降。電機(jī)MG1作為發(fā)電機(jī)產(chǎn)生的電能一部分驅(qū)動(dòng)電機(jī)MG2，另一部分為蓄電池充電。

3)加速工況。加速試驗(yàn)分為全負(fù)荷加速試驗(yàn)和部分負(fù)荷加速試驗(yàn)，兩種試驗(yàn)按照電池SOC值高低和速度變化分別進(jìn)行試驗(yàn)，本文主要針對(duì)全負(fù)荷加速試驗(yàn)情況(見表2)，部分負(fù)荷加速試驗(yàn)情況見文獻(xiàn)[15]。

4)勻速工況。按照電池SOC值變化，進(jìn)行10 km/h、20 km/h、30 km/h…80 km/h等勻速試驗(yàn)：①電池SOC值小于45%。車輛在低速勻速行駛時(shí)，由于電池SOC值較低，發(fā)動(dòng)機(jī)以較低轉(zhuǎn)速運(yùn)轉(zhuǎn)，直接驅(qū)動(dòng)汽車。由于發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩大于驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩，剩余轉(zhuǎn)矩驅(qū)動(dòng)電機(jī)MG2發(fā)電，為蓄電池充電。電機(jī)MG1作為調(diào)速電機(jī)，使發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行在優(yōu)化的工作區(qū)域。②電池SOC值為45%～60%。車速較低時(shí)，車輛以純電動(dòng)模式工作，發(fā)動(dòng)機(jī)靜止，電機(jī)MG2作為電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)車輛，電機(jī)MG1隨動(dòng)，當(dāng)電池SOC值下降到45%時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)開始工作。③電池SOC值大于60%。驅(qū)動(dòng)車輛的需求功率較小時(shí)，車輛以純電動(dòng)模式工作，電機(jī)MG2驅(qū)動(dòng)車輛，電機(jī)MG1隨動(dòng)；驅(qū)動(dòng)車輛的需求功率較大時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)開始工作，電機(jī)MG2作為發(fā)電機(jī)為蓄電池充電。發(fā)動(dòng)機(jī)處于優(yōu)化區(qū)域工作，如果發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩大于驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩需求，則電機(jī)MG1作為發(fā)電機(jī)為蓄電池充電。

表2 車輛全負(fù)荷加速試驗(yàn)

5)減速工況。減速試驗(yàn)時(shí)分為帶檔滑行試驗(yàn)和空檔滑行試驗(yàn)。帶檔滑行試驗(yàn)分為高速滑行試驗(yàn)和低速滑行試驗(yàn)。

帶檔滑行時(shí)，如果蓄電池電量不是特別低，則發(fā)動(dòng)機(jī)馬上停止工作，電機(jī)MG2作為發(fā)電機(jī)進(jìn)行能量回收，電機(jī)MG1隨動(dòng)；如果蓄電池電量很低，則發(fā)動(dòng)機(jī)不會(huì)停止噴油，電機(jī)MG1作為調(diào)速電機(jī)，電機(jī)MG2工作在優(yōu)化區(qū)域，電機(jī)MG2作為發(fā)電機(jī)為蓄電池充電。帶檔滑行過程中，如果電池SOC值很高，即使車輛仍然在滑行，電機(jī)MG2也不為蓄電池充電?？論趸袝r(shí)，即使蓄電池電量特別低，電機(jī)也不為蓄電池充電。

6)倒車工況。倒車試驗(yàn)按照電池SOC值小于45%和電池SOC值大于45%兩類進(jìn)行試驗(yàn)，試驗(yàn)過程中不對(duì)車速進(jìn)行分類，只考慮電池SOC值對(duì)車輛運(yùn)行模式的影響。

當(dāng)電池SOC小于45%時(shí)，蓄電池處于虧電狀態(tài)，發(fā)動(dòng)機(jī)工作，直接驅(qū)動(dòng)汽車。如果當(dāng)驅(qū)動(dòng)功率有剩余時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)一方面驅(qū)動(dòng)汽車，另一方面通過電機(jī)MG2為蓄電池充電；當(dāng)SOC值大于45%時(shí)，電機(jī)MG2作為電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)汽車，當(dāng)電池SOC值降低到設(shè)定值后發(fā)動(dòng)機(jī)重新啟動(dòng)。

2 混合動(dòng)力系統(tǒng)控制策略

定義變速器輸入軸的扭矩請(qǐng)求Treq、發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩輸出Te、電機(jī)扭矩Tm和摩擦制動(dòng)扭矩Tb，以便分析車輛各種運(yùn)行模式，其關(guān)系式為

Treq=Te+Tm+Tb.

此外，定義發(fā)動(dòng)機(jī)當(dāng)前最大扭矩Te_max，發(fā)動(dòng)機(jī)最佳工作區(qū)最大扭矩Te_opt_max，發(fā)動(dòng)機(jī)最佳工作區(qū)最小扭矩Te_opt_min，發(fā)動(dòng)機(jī)最佳工作點(diǎn)扭矩Te_opt_best，電機(jī)當(dāng)前最大驅(qū)動(dòng)扭矩Tm_max，電機(jī)當(dāng)前最大發(fā)電扭矩Tm_gen_max，電池當(dāng)前電量SOC，電池過低電量SOC_too_low，電池過高電量SOC_too_high，電池電量中等SOC_medium。

2.1 發(fā)動(dòng)機(jī)單獨(dú)驅(qū)動(dòng)的工作模式

發(fā)動(dòng)機(jī)單獨(dú)驅(qū)動(dòng)是指發(fā)動(dòng)機(jī)能夠在定義的最佳區(qū)域工作，自身的效率比較高。該工作模式的車輛與傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)汽車相同。

如果請(qǐng)求扭矩Treq位于當(dāng)前發(fā)動(dòng)機(jī)最佳區(qū)域內(nèi)，并且電池的電量較高：

Te_opt_minSOC_medium.

那么發(fā)動(dòng)機(jī)輸出扭矩等于請(qǐng)求扭矩：Te=Treq。

2.2 電機(jī)單獨(dú)驅(qū)動(dòng)的工作模式

電機(jī)單獨(dú)驅(qū)動(dòng)是指由蓄電池給電機(jī)提供電能，電機(jī)驅(qū)動(dòng)車輛，發(fā)動(dòng)機(jī)不參與工作。該工作模式的車輛與電動(dòng)汽車一樣。

如果請(qǐng)求扭矩Treq小于發(fā)動(dòng)機(jī)最佳區(qū)域的最小扭矩值，也小于電動(dòng)機(jī)當(dāng)前的最大驅(qū)動(dòng)扭矩，并且電池的電量較高：

0SOC_medium.

那么電動(dòng)機(jī)輸出扭矩等于請(qǐng)求扭矩：Tm=Treq。

2.3 發(fā)動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)且電機(jī)發(fā)電的工作模式

發(fā)動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)且電機(jī)發(fā)電的工作模式是指發(fā)動(dòng)機(jī)為車輛提供驅(qū)動(dòng)動(dòng)力的同時(shí)，富余的動(dòng)力用來帶動(dòng)電機(jī)發(fā)電，為蓄電池充電。

1)如果請(qǐng)求扭矩Treq小于發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行的最佳工作區(qū)域的最小扭矩，并且電池的電量不是過高：

0

那么發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出扭矩等于電機(jī)的請(qǐng)求扭矩與電機(jī)的發(fā)電扭矩之和：Te=|Tm|+Treq。電機(jī)發(fā)電產(chǎn)生電能，Tm的值為負(fù)值，絕對(duì)值的最大值應(yīng)小于下列3個(gè)值中的最小值：①電機(jī)在當(dāng)前轉(zhuǎn)速下允許的最大發(fā)電扭矩Tm_gen_max；②發(fā)動(dòng)機(jī)的最佳工作點(diǎn)扭矩與請(qǐng)求扭矩的差值Te_opt_best-Treq； ③電池功率限制的最大扭矩Tbat_max。

發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出扭矩Te=Treq-Tm。如果電池的電量很高SOC>SOC_too_high，則切換到發(fā)動(dòng)機(jī)單獨(dú)運(yùn)行的工作模式。

2)如果請(qǐng)求扭矩Treq處于發(fā)動(dòng)機(jī)當(dāng)前的最佳工作區(qū)域內(nèi)，并且電池的電量較低時(shí)：

Te_opt_min

同樣，發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出扭矩等于請(qǐng)求扭矩與電機(jī)發(fā)電扭矩之和：Te=|Tm|+Treq。電機(jī)發(fā)電產(chǎn)生的電能，Tm的值為負(fù)值，絕對(duì)值的最大值選取小于下列3個(gè)值中最小值：①電機(jī)當(dāng)前最大的發(fā)電扭矩Tm_gen_max； ②發(fā)動(dòng)機(jī)最佳工作區(qū)的最大扭矩與請(qǐng)求扭矩的差值Te_opt_max-Treq；③電池功率限制的最大扭矩Tbat_max。

如果Tm+Treq

2.4 發(fā)動(dòng)機(jī)和電機(jī)共同驅(qū)動(dòng)的工作模式

發(fā)動(dòng)機(jī)和電機(jī)并聯(lián)驅(qū)動(dòng)的工作模式屬于請(qǐng)求扭矩較大情況下的車輛運(yùn)行模式，通常為車輛急加速、上坡和高速行駛等需要較大扭矩運(yùn)行的工況，電機(jī)利用蓄電池中儲(chǔ)存的電能為發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行助力，使得車輛獲得較大的扭矩輸出：

1)如果請(qǐng)求扭矩Treq大于發(fā)動(dòng)機(jī)當(dāng)前的最大扭矩輸出時(shí)，那么發(fā)動(dòng)機(jī)輸出當(dāng)前轉(zhuǎn)速下的最大扭矩值，電機(jī)輸出最大扭矩或不足部分的扭矩值：

Te=Te_max，

Tm=min(Treq-Te_max，Tm_max，Tbat_max).

2)如果請(qǐng)求扭矩Treq大于發(fā)動(dòng)機(jī)最佳工作區(qū)域的最大扭矩，并且小于發(fā)動(dòng)機(jī)當(dāng)前的最大扭矩值Te_max，同時(shí)電池電量不低。若電機(jī)當(dāng)前提供的最大扭矩與發(fā)動(dòng)機(jī)最佳工作區(qū)域的最大扭矩之和能夠滿足請(qǐng)求扭矩的需求，那么發(fā)動(dòng)機(jī)以最佳工作區(qū)域的最大扭矩輸出，電機(jī)彌補(bǔ)不足部分的扭矩：

Te=Te_opt_max，Tm=Treq-Te_opt_max.

若電機(jī)當(dāng)前提供的最大扭矩與發(fā)動(dòng)機(jī)最佳工作區(qū)域的最大扭矩之和不能滿足請(qǐng)求扭矩的需求，那么電機(jī)則以當(dāng)前能夠提供的最大扭矩輸出，發(fā)動(dòng)機(jī)彌補(bǔ)不足部分的扭矩：

Tm=min(Tm_max，Tbat_max)，Te=Treq-Tm.

3 模糊控制器設(shè)計(jì)

基于ADVISOR軟件利用MATLAB/SIMULINK二次開發(fā)混聯(lián)式混合動(dòng)力系統(tǒng)控制器[8]，模糊控制系統(tǒng)由4個(gè)控制器組成，分別為駕駛員意圖預(yù)測(cè)器、功率平衡控制器1、功率平衡控制器2和制動(dòng)能量回收控制器，詳見文獻(xiàn)[1]。

按照電池SOC值確定充、放電，基本原則是保障電池有充足的電能，達(dá)到上限值不再進(jìn)行充電，避免電池SOC長時(shí)間處于下限值；當(dāng)電池SOC值處在上限時(shí)，為避免過度充電，制動(dòng)控制調(diào)整到只有摩擦制動(dòng)，無制動(dòng)能量回收。

模糊控制規(guī)則方面，駕駛員意圖預(yù)測(cè)器控制規(guī)則庫由21條規(guī)則組成，反映駕駛員意圖，預(yù)測(cè)車輛工況需求的扭矩；功率平衡控制器1和功率平衡控制器2規(guī)則庫均由33條控制規(guī)則組成；制動(dòng)能量回收控制器規(guī)則庫由12條控制規(guī)則組成，整個(gè)模糊混合動(dòng)力控制系統(tǒng)由99條控制規(guī)則組成，詳見文獻(xiàn)[1]。

按照模糊控制器的設(shè)計(jì)和控制策略，利用MATLAB/SIMULINK開發(fā)模糊控制器，包括隸屬函數(shù)的繪制、模糊規(guī)則的編寫以及反模糊化的過程，創(chuàng)建模糊控制器模塊見圖2。

該模糊控制器植入ADVISOR軟件平臺(tái)下的混聯(lián)式混合動(dòng)力控制系統(tǒng)中進(jìn)行混聯(lián)式混合動(dòng)力汽車仿真試驗(yàn)。根據(jù)美國城市工況UDDS、日本10-15和歐洲EUDS等國際測(cè)試循環(huán)進(jìn)行仿真試驗(yàn)，分析該混聯(lián)式混合動(dòng)力汽車的燃油經(jīng)濟(jì)性以及排放性。結(jié)果表明，混聯(lián)式混合動(dòng)力汽車安裝原控制器與新開發(fā)的模糊邏輯器相比，上述3種國際測(cè)試循環(huán)的百公里油耗分別降低了2.2%、19.7%和6.4%，排放總量降低了4.3%、0.4%和11.3%。

圖2 模糊控制器模塊

4 結(jié)束語

本文通過對(duì)混合動(dòng)力汽車實(shí)車的道路試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，逆向出混合動(dòng)力系統(tǒng)控制器的控制策略和方法，從而基于該控制策略和方法構(gòu)建全新的混合動(dòng)力系統(tǒng)控制器，并與同一仿真平臺(tái)的原車進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比。結(jié)果表明，新開發(fā)的混合動(dòng)力系統(tǒng)控制器在燃油經(jīng)濟(jì)性和排放性等方面均優(yōu)于原車。

[1] 王云龍，張洪田.混聯(lián)式混合動(dòng)力系統(tǒng)模糊控制器研究[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(交通科學(xué)與工程版)，2013，37(4)：733-736.

[2] 孫遠(yuǎn)濤，張洪田.混合動(dòng)力汽車研究狀況及發(fā)展趨勢(shì)[J].黑龍江工程學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2011，25(2)：13-16.

[3] 何小路，鮑久圣，陰妍，等.混合動(dòng)力車輛控制策略研究現(xiàn)狀[J].機(jī)械傳動(dòng)，2017，41(1):196-200.

[4] 鐘彥雄.并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車能量管理策略[J].科技與創(chuàng)新，2017(2):75-76.

[5] 鄧曉亭，魯植雄.并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車控制策略的研究分析[J].輕型汽車技術(shù)，2014(6):3-7.

[6] 劉漢如.并聯(lián)混合動(dòng)力汽車模糊邏輯控制策略仿真研究[J].安徽科技，2014(8)：42-43.

[7] 李軍，朱亞洲，紀(jì)雷，等.混合動(dòng)力汽車模糊控制策略優(yōu)化[J].汽車工程，2016，38(1):10-21.

[8] 張勇斌.并聯(lián)混合動(dòng)力汽車控制策略的分析與研究[J].小型內(nèi)燃機(jī)與車輛技術(shù)，2016，45(5):74-77.

[9] 王慧晶，王磊，高強(qiáng)，等.混合動(dòng)力汽車控制策略研究[J].車輛與動(dòng)力技術(shù)，2015(2):12-15.

[10] 龔賢武，吳德軍，高闖，等.混聯(lián)型混合動(dòng)力汽車建模及控制策略研究[J].鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版)，2014，35(3):73-77.

[11] 夏超英，杜智明.豐田PRIUS混合動(dòng)力汽車能量優(yōu)化管理策略仿真分析[J].吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版)，2017，47(2):373-383.

[12] POURSAMAD A，MONTAZERI M. Design of genetic-fuzzy control strategy for parallel hybrid electric vehicles[J]. Control Engineering Practice，2008，16:864-866.

[13] WANG Yunlong, ZHANG Hongtian. Control Strategy of Energy Flow for High Degree of Hybridization Combined Hybrid System[J]. The International Conference on Remote Sensing Environment and Transportation Engineering,2011,6:3954-3957.

[14] 熊華勝，曹桂軍，盧蘭光，等.城市客車串聯(lián)式混合動(dòng)力仿真系統(tǒng)及其應(yīng)用[J] .系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)，2010，22(5):1134-1138.

[15] 孫育華，王云龍，張艷艷.混合動(dòng)力系統(tǒng)加速工況能量流控制策略[J].黑龍江工程學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2013，27(4)：47-50.

[16] 孫遠(yuǎn)濤，王亮，石偉，等.混聯(lián)式混合動(dòng)力汽車動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)匹配的研究[J].黑龍江工程學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2014，28(6):21-28.

Research on reverse mode control strategy of the hybrid electric system

WANG Yunlong, ZHANG Hongtian,SUN Yuantao,ZHANG Jinzhu

(College of Automobile and Traffic Engineering,Heilongjiang Institute of Technology, Harbin 150050,China)

The brain is controller of the hybrid electric system for the vechicle, bear important task of coordinating and controlling efficient work of the hybrid electric system, and the control strategy is meridian of protecting the normal work of the brain which is also the core part of the vehicle controller. This paper tests the various driving cycle for hybrid electric vehicle, reversely researches control strategy of the hybrid electric system, and analyzes control strategy in the various driving cycle, in order to develop the controller of hybrid power system. The result indicates that the new controller can efficiently work with each part of the hybrid electric system, and the fuel and emission of the vehicle are all improved.

hybrid electric system；controller；driving cycle；control strategy

[責(zé)任編輯：郝麗英]

U467.1

A

1671-4679(2017)05-0001-05

2017-04-11

黑龍江省自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(E201327);哈爾濱市杰出青年科學(xué)基金項(xiàng)目(2016RQYXJ019);黑龍江省高校青年學(xué)術(shù)骨干支持計(jì)劃(1252G051)

王云龍(1978-)，男，副教授，博士,研究方向：混合動(dòng)力系統(tǒng)控制技術(shù).

10.19352/j.cnki.issn1671-4679.2017.05.001