混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

李志堅(jiān)

(貴陽市交通技工學(xué)校，貴陽 550025)

混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

李志堅(jiān)

(貴陽市交通技工學(xué)校，貴陽 550025)

發(fā)動(dòng)機(jī)是混合動(dòng)力電動(dòng)汽車動(dòng)力設(shè)備的心臟，為了保證混合動(dòng)力電動(dòng)汽車可以快速穩(wěn)定地運(yùn)行，需要對其轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì);使用當(dāng)前控制系統(tǒng)智能控制混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速時(shí)，無法快速檢測到發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速，難以達(dá)到最佳的智能控制結(jié)果;為此，基于軟切換提出Bang Bang-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID的混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法;混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)以Mcs-51系列8751單片機(jī)為核心系統(tǒng)，檢測混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的數(shù)字信號(hào)，同時(shí)控制D/A模擬信號(hào)的輸出，并在LED顯示器上顯示發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速數(shù)字信號(hào)，以PWM調(diào)制器放大混合動(dòng)力電動(dòng)汽車啟動(dòng)時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)生的PWM波，將放大后的PWM波供給電力發(fā)動(dòng)機(jī)，再以分頻填充脈沖裝置測量混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速，通過Bang Bang-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID算法計(jì)算出混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速誤差，達(dá)到實(shí)時(shí)控制混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的效果；實(shí)驗(yàn)仿真證明，所提設(shè)計(jì)方法保證了發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的快速性和平穩(wěn)性。

混合動(dòng)力；電動(dòng)汽車；發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速；智能控制

0 引言

近年來，隨著自動(dòng)控制理論和計(jì)算機(jī)水平的發(fā)展，智能算法越來越多地應(yīng)用到發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速控制中，混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速控制系統(tǒng)向智能化的方向發(fā)展[1]。通過對混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速進(jìn)行智能控制，不僅可以提高混合動(dòng)力電動(dòng)汽車的換擋品質(zhì)，而且還能改善對離合器的控制[2]。然而當(dāng)前使用的混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)，不具有快速響應(yīng)、魯棒性好的控制性能，不能滿足混合動(dòng)力電動(dòng)汽車穩(wěn)定運(yùn)行[3]。在這種情況下，如何使混合動(dòng)力電動(dòng)汽車可以快速穩(wěn)定的運(yùn)行成為當(dāng)前系統(tǒng)設(shè)計(jì)的主要問題[4]。該系統(tǒng)中以Mcs-51系列8751單片機(jī)為核心系統(tǒng)，控制D/A模擬信號(hào)的輸出以及在LED顯示器上顯示的混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速數(shù)字信號(hào)，通過Bang Bang-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID算法技術(shù)出發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速誤差，達(dá)到實(shí)時(shí)控制混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速效果。由于發(fā)動(dòng)機(jī)是混合動(dòng)力電動(dòng)汽車動(dòng)力設(shè)備的心臟，因此，如何優(yōu)化當(dāng)前系統(tǒng)，使混合動(dòng)力電動(dòng)汽車可以更快速穩(wěn)定的行駛，已成為當(dāng)前研究的重點(diǎn)，現(xiàn)階段已取得了一定的研究結(jié)果[5]。

現(xiàn)有的混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)有：文獻(xiàn)[6]提出一種基于轉(zhuǎn)速切換/功率跟隨增程器的混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法。首先根據(jù)混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)的最佳制動(dòng)電力消耗率曲線設(shè)計(jì)混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)的功率轉(zhuǎn)速切換表，為了使混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)沿著最佳制動(dòng)電力消耗率曲線運(yùn)行，將對其轉(zhuǎn)速和PWM整流器輸出功率進(jìn)行閉環(huán)控制。該方法具有較好的控制效果，但該系統(tǒng)只是在一定的范圍內(nèi)對發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的控制效果較好。文獻(xiàn)[7]提出一種基于PID神經(jīng)元的混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法。該系統(tǒng)以P453發(fā)動(dòng)機(jī)—檢測功能機(jī)系統(tǒng)作為混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)的硬件平臺(tái)，在此基礎(chǔ)上對混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制方式進(jìn)行分析，同時(shí)分析發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速PID控制器的硬件設(shè)計(jì)并加以完善，因?yàn)樵撓到y(tǒng)中混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)轉(zhuǎn)速機(jī)和P453發(fā)動(dòng)機(jī)—檢測功能機(jī)扭矩之間存在雙輸入雙輸出的耦合問題，因此，利用PID神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器來對雙變量進(jìn)行解耦。該系統(tǒng)其解耦效果令人滿意，但同時(shí)也發(fā)現(xiàn)該智能控制系統(tǒng)的控制性能還不夠理想。文獻(xiàn)[8]提出一種基于智能圖像分析的P混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法。混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速檢測方法，計(jì)算其發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速瞬間變速圖像中速度特征直線的傾斜角，將傾斜角度代入速度特征直線函數(shù)，計(jì)算出傾斜誤差，并對其進(jìn)行調(diào)整，從而獲取其發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的運(yùn)動(dòng)曲線，同時(shí)反映出混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速特征，并加以控制。該系統(tǒng)混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速檢測方面較為突出，在其智能控制方面還有待優(yōu)化[9-10]。

針對上述問題，提出一種基于軟切換的Bang Bang-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID的混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法。實(shí)驗(yàn)仿真證明，所提設(shè)計(jì)方法保證了發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的快速性和平穩(wěn)性。

1 混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)

1.1 發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)工作原理及硬件設(shè)計(jì)

發(fā)動(dòng)機(jī)是混合動(dòng)力電動(dòng)汽車動(dòng)力設(shè)備的心臟，為了混合動(dòng)力電動(dòng)汽車可以快速穩(wěn)定的運(yùn)行，我們對混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)。發(fā)動(dòng)機(jī)一共分為三大類：汽油發(fā)動(dòng)機(jī)、柴油發(fā)動(dòng)機(jī)和電力發(fā)動(dòng)機(jī)。而混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)是由電力發(fā)動(dòng)機(jī)和汽油發(fā)動(dòng)機(jī)組合成的，因此，混合動(dòng)力電動(dòng)汽車的燃油經(jīng)濟(jì)性能高，而且行駛性能優(yōu)越，混合動(dòng)力電動(dòng)汽車的發(fā)動(dòng)機(jī)要使用燃油，而且在起步、加速時(shí)，由于有電動(dòng)馬達(dá)的輔助，所以可以降低油耗。

混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)的硬件包括：Mcs-51系列8751單片機(jī)、電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)換裝置、分頻填充脈沖、電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)、PWM調(diào)制器、LED顯示器和D/A等部分。實(shí)現(xiàn)計(jì)混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制功能?；旌蟿?dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)總結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 智能控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

系統(tǒng)中以Mcs-51系列8751單片機(jī)為該系統(tǒng)的核心系統(tǒng)，主要檢測混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的數(shù)字信號(hào)，并控制D/A模擬信號(hào)的輸出以及LED顯示上顯示的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速數(shù)字信號(hào)。PWM調(diào)制器用來放大混合動(dòng)力電動(dòng)汽車啟動(dòng)時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)生的PWM波，將放大后的PWM波供給電動(dòng)機(jī)，使得混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)速。而分頻填充脈沖測量發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速。軟件部分將采用Bang Bang-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID算法。

基于軟切換的控制系統(tǒng)對高精度臭靈丹微量元素含量檢測系統(tǒng)的硬件系統(tǒng)不做考量，主要研究軟件。

1.2 發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

1.2.1 發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)軟件程序初始化處理

設(shè)計(jì)混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)軟件時(shí)，需要考慮混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)在行駛中的錯(cuò)誤操作帶來的嚴(yán)重?fù)p害，如發(fā)生超速或超限行駛、傳感器損壞等問題。

為了以防上述問題的發(fā)生，進(jìn)行混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)程序初始化處理?？紤]到混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)量和堆棧決定RAM的容量，因此，一般不在RAM區(qū)保存普通的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)。在系統(tǒng)中為了實(shí)現(xiàn)兩級中斷嵌套，采用了定時(shí)器及計(jì)數(shù)器T0和外部中斷INT0。

1.2.2 Bang Bang-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID算法

Bang Bang-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID算法是在傳統(tǒng)PID算法上進(jìn)行優(yōu)化得到的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制計(jì)算方法。傳統(tǒng)的PID算法在正常情況下混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制效果是較為穩(wěn)定的，但在非正常情況下混合動(dòng)力其效果并不理想。為了使混合動(dòng)力電動(dòng)汽車在非正常的情況下，也可以穩(wěn)定的行駛，而且具有較高的控制能力與可靠性，因此，將結(jié)合Bang Bang-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對當(dāng)前的PID算法進(jìn)行優(yōu)化。Bang Bang-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)充分利用了神經(jīng)元的自動(dòng)學(xué)習(xí)功能，使得混合動(dòng)力電動(dòng)汽車系統(tǒng)自動(dòng)控制發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速。Bang Bang-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID算法在系統(tǒng)中有一定的值域，該值域?yàn)閞(k)，又為混合動(dòng)力電動(dòng)汽車的標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)速；y(k)為糊混合動(dòng)力電動(dòng)汽車輸出的轉(zhuǎn)速。當(dāng)混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)發(fā)生改變時(shí)狀態(tài)量之間的關(guān)系式為：

x1(k)=r(k)-y(k)=e(k)

(1)

x2(k)=e(k)-e(k-1)

(2)

x3(k)=e(k)-2e(k-1)+e(k-2)

(3)

式中,x1(k)、x2(k)、x3(k)表示混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)變換的時(shí)候需要的狀態(tài)量。

Bang Bang-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元輸出混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)為：

u(k-1)+k[ω1(k)x1(k)+ω2(k)x2(k)+ω3(k)x3(k)]

(4)

式中,u(k)為Bang Bang-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元輸出混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)；k為混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)中Bang Bang-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元的比例系數(shù)，k>0；ω1(k)、ω2(k)、ω3(k)為混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)中Bang Bang-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元對。

在Bang Bang-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制的算法中，為了控制Bang Bang-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元輸出的誤差，將利用混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)中Bang Bang-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元的線性函數(shù)中二次型性能指標(biāo)，因此得到混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制輸出誤差的線性目標(biāo)函數(shù)：

(5)

式中,r為混合動(dòng)力電動(dòng)汽車智能控制系統(tǒng)中Bang Bang-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元的線性目標(biāo)函數(shù)中的目標(biāo)值；y為實(shí)際中混合動(dòng)力電動(dòng)汽車智能控制系統(tǒng)中Bang Bang-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元反饋值；J(k)為混合動(dòng)力電動(dòng)汽車智能控制系統(tǒng)中Bang Bang-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元的輸出誤差函數(shù)。為保證混合動(dòng)力電動(dòng)汽車智能控制系統(tǒng)中Bang Bang-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元的輸出的誤差變小，目標(biāo)函數(shù)J(k)將沿著ωi(k)的負(fù)梯度方向進(jìn)行運(yùn)算，以此有：

(6)

式中,ηi為混合動(dòng)力電動(dòng)汽車智能控制系統(tǒng)中Bang Bang-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元自動(dòng)學(xué)習(xí)速率，ηi>0；聯(lián)立公式(4)和公式(5)可以得到公式(7)：

(7)

式中,?J(k)/?e(k)=e(k)、?u(k)/?ωi(k)=kxi(k)為混合動(dòng)力電動(dòng)汽車智能控制Bang Bang-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID算法中已知條件，?e(k)/?u(k)為混合動(dòng)力電動(dòng)汽車智能控制Bang Bang-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID算法中未知條件，?e(k)/?u(k)可以用差分近似處理，得到公式；

(8)

若令：

(9)

則可以得到下列關(guān)系式：

(10)

公式(10)是實(shí)現(xiàn)混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)中Bang Bang-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元的自學(xué)習(xí)。在傳統(tǒng)的PID控制器中e(k)為混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)PID控制器的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速輸入數(shù)據(jù)，u(k)為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)PID控制器的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速輸出數(shù)據(jù)，因此，可以得到公式(11):

Δu(k)=u(k)-u(k-1)=Kp{e(k)+

(11)

式中,Kp為混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能PID控制系統(tǒng)的比例系數(shù)；TI、TD為混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能PID控制系統(tǒng)的積分時(shí)間常數(shù)和微分時(shí)間常數(shù)；T為混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能PID控制系統(tǒng)采樣的時(shí)間。

對于混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)中Bang Bang-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID算法中神經(jīng)元可用公式(12)表示：

(12)

將公式(11)與公式(12)聯(lián)立可得：

Kp=kω1(k)

(13)

(14)

(15)

2 實(shí)驗(yàn)與分析

對基于軟切換設(shè)計(jì)的混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析。本實(shí)驗(yàn)中將采用微型馬達(dá)公司出產(chǎn)的RS380-ST-3545型發(fā)動(dòng)機(jī)，該發(fā)動(dòng)機(jī)的參數(shù)為：額定電壓為7.2 V，電勢常數(shù)為4.668×10-4V/(r·min-1)，電磁時(shí)間常數(shù)為0.005 S，機(jī)電常數(shù)為0.014 S。該系統(tǒng)控制混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的特性可以用二階函數(shù)來表示：

(16)

將各個(gè)參數(shù)代入公式(16)可得：

(17)

在此基礎(chǔ)上建立Matalb/Simulink模型，來驗(yàn)證混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速控制系統(tǒng)的優(yōu)越性。并將Bang Bang-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器與傳統(tǒng)的PID控制器進(jìn)行比較。利用Matalb/Simulink仿真模型對混合動(dòng)力電動(dòng)汽車啟動(dòng)行駛過程中不同中油門開度進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)參數(shù)為：混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)的減數(shù)比i0=4.8，混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)一、二擋傳動(dòng)比i1=4.125，i2=2.546，混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)的傳動(dòng)效率η=0.8，混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù)δ=1.4，整個(gè)混合動(dòng)力電動(dòng)汽車的質(zhì)量為m=1 600 kg，混合動(dòng)力電動(dòng)汽車的車輪半徑為r=0.4 m，混合動(dòng)力電動(dòng)汽車在運(yùn)行中受到的阻力為Cd=0.421，混合動(dòng)力電動(dòng)汽車受到空氣阻力面積A=3 m2，道路與混合動(dòng)力電動(dòng)汽車之間的摩擦力，即道路的阻力系數(shù)ψ=0.02。

使用上述發(fā)動(dòng)機(jī)以10%、35%、60%油門開度展開實(shí)驗(yàn)。當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)為1 000 r/min，混合動(dòng)力電動(dòng)汽車在運(yùn)行中由一檔變二檔時(shí)混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速變快，從圖2和圖3可以看出在0.5秒左右，混合動(dòng)力電動(dòng)汽車動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速開始變快，在1.3秒時(shí)混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速達(dá)到穩(wěn)定值。假設(shè)0.5秒時(shí)混合動(dòng)力電動(dòng)汽車對應(yīng)的速度為V1，1.3秒時(shí)混合動(dòng)力電動(dòng)汽車對應(yīng)的速度為V2，則有V2>V1。在混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速未達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)速時(shí)V1、V2均為負(fù)值，當(dāng)混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速接近標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)速時(shí)，V1、V2將保持在零附近，因?yàn)閂出現(xiàn)負(fù)值，影響混合動(dòng)力電動(dòng)汽車的行駛，也是不符合常理的，故油門開度在10%時(shí)混合動(dòng)力電動(dòng)汽車處在待行駛的狀態(tài)中，并限制V≥0。

圖2 油門開度為10%時(shí)一檔二檔發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速

圖3 油門開度為10%時(shí)一檔二檔的滑轉(zhuǎn)率

當(dāng)混合動(dòng)力電動(dòng)汽車需要1.7秒才能使發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)速，才能使混合動(dòng)力電動(dòng)汽車行駛，混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)速的速度大小為20 m/s，掛一檔時(shí)混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)中的滑動(dòng)摩擦力為4.8 KJ，二擋混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)滑動(dòng)摩擦力為2.4 KJ。圖4和圖5顯示出混合動(dòng)力電動(dòng)汽車油門開度為35%時(shí)汽車駕駛結(jié)果，從圖上可以看出行駛時(shí)混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速達(dá)到2 200 r/min左右，此時(shí)駕駛者選擇更換到二擋駕駛混合動(dòng)力電動(dòng)汽車，當(dāng)混合動(dòng)力電動(dòng)汽車脫離一檔時(shí)，到二擋時(shí)混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)的滑轉(zhuǎn)率為0.38，混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)中的滑摩功20 KJ，此時(shí)的行駛速度為40 m/s。

在1.5秒之前混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速未達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)速，因此速度V為負(fù)值；當(dāng)油門達(dá)到45%開度時(shí)，混合動(dòng)力電動(dòng)汽車將正常行駛。V1為5 m/s，由于混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)的滑轉(zhuǎn)率變大，混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速相應(yīng)的減小，此時(shí)V2的值為3 m/s，想要混合動(dòng)力電動(dòng)汽車行駛速度V≥0，混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)在1.5秒后達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)速時(shí)，V越接近于零，二擋的混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)滑轉(zhuǎn)率減小，速度V2增大，混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的增加，速度V的值變大，達(dá)到混合動(dòng)力電動(dòng)汽車穩(wěn)定行駛要求。

圖4 油門開度為35%時(shí)一檔二檔發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速

圖5 油門開度為35%時(shí)一檔二檔的滑轉(zhuǎn)率

而圖6～7為混合動(dòng)力電動(dòng)汽車油門開度為60%時(shí)汽車駕駛結(jié)果?；旌蟿?dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速達(dá)到2 600 r/min，因?yàn)轳{駛速度過快對動(dòng)力的要求較高，因此，混合動(dòng)力電動(dòng)汽車，將自動(dòng)調(diào)節(jié)到汽油發(fā)動(dòng)機(jī)的模式上，汽油發(fā)動(dòng)機(jī)的滑轉(zhuǎn)率為0.24時(shí)，表示汽車由一檔換到二擋。在t=1.2 s時(shí)達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)速，啟動(dòng)混合動(dòng)力電動(dòng)汽車，混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速開始變快時(shí)汽車的速度V1為10 m/s。在混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)速時(shí)，二擋混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)滑轉(zhuǎn)率減小，速度V2增大，混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的增加，速度V的值變大，達(dá)到混合動(dòng)力電動(dòng)汽車穩(wěn)定行駛要求。通過實(shí)際轉(zhuǎn)速與目標(biāo)轉(zhuǎn)速之差對混合動(dòng)力電動(dòng)汽車的影響，檢測該系統(tǒng)對混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的控制程度。

圖6 油門開度為60%時(shí)一檔二檔發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速

圖7 油門開度為60%時(shí)一檔二檔的滑轉(zhuǎn)率

3 結(jié)論

針對當(dāng)前控制系統(tǒng)智能控制混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速時(shí)，無法快速檢測到發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速，難以達(dá)到最佳的智能控制結(jié)果。提出一種基于軟切換的Bang Bang-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID的混合動(dòng)力電動(dòng)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提設(shè)計(jì)方法保證了發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的快速性和平穩(wěn)性。

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Design of Intelligent Control System for Hybrid Electric Vehicle Engine Speed

Li Zhijian

(Traffic Vocational School of Guiyang City, Guiyang 550002,China)

The engine is the heart of the hybrid electric vehicle power equipment. In order to ensure the fast and stable operation of hybrid electric vehicle, it is necessary to design the intelligent control system. When the current control system is used to control the engine speed of hybrid electric vehicle, the engine speed can not be detected quickly, so it is difficult to achieve the best results. Therefore, the design method of hybrid electric vehicle engine speed intelligent control system of soft switching Bang Bang is proposed based on PID neural network. Hybrid electric vehicle engine speed intelligent control system based on the Mcs 51 series 8751 microcontroller as the core digital signal detection system of hybrid electric vehicle engine speed, and control the output of D/A analog signal, digital signal and display the engine speed in the LED display, the PWM modulator amplifier to generate hybrid electric vehicle engine startup PWM wave, PWM wave power supply engine amplified by frequency pulse filling, measuring device of hybrid electric vehicle engine speed by Bang Bang neural network PID algorithm to calculate the hybrid electric vehicle engine speed error, to achieve the effect of real-time control of hybrid electric vehicle engine speed. The simulation results show that the proposed design method can ensure the engine speed and stability.

hybrid power;electric vehicle;engine speed;intelligent control

2017-04-10；

2017-04-26。

李志堅(jiān)(1971-)，男，貴州貴陽人，高級講師，主要從事汽車電子控制、汽車自動(dòng)變速器故障研究、汽車維修專業(yè)職業(yè)教育人才培養(yǎng)模式方向的研究。

1671-4598(2017)08-0084-04

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.08.022

U464

A