電動汽車混合動力系統(tǒng)控制研究綜述

混合動力汽車（Hybrid Vehicle）指的是車輛驅(qū)動系統(tǒng)由兩個或多個能同時運轉(zhuǎn)的單個驅(qū)動系統(tǒng)聯(lián)合組成的車輛，車輛當(dāng)前的行駛功率依據(jù)實際的車輛行駛狀態(tài)決定，即由單個驅(qū)動系統(tǒng)單獨或多個系統(tǒng)共同提供。對于混合動力系統(tǒng)的控制研究主要集中在系統(tǒng)穩(wěn)定性、模式切換問題和效率方面。以下介紹了相關(guān)的幾項研究成果。

1 電動汽車混合儲能系統(tǒng)和IPM電機驅(qū)動器的集成控制方法[1]

1.1 主要目的及原理

本文提出了一種用于配備有混合動力儲能系統(tǒng)（HESS）和IPM驅(qū)動器的電動汽車直流母線電壓控制方法。HESS由高能量密度電池組和高功率密度超級電容器組成。內(nèi)部永磁（IPM）電機的電機驅(qū)動通常是基于固定的直流母線電壓設(shè)計的。但是，可以通過HESS的電壓可控性，選擇最佳的直流母線電壓來提高系統(tǒng)效率。與傳統(tǒng)設(shè)計方法不同，所提出的HESS僅通過接口DC/DC轉(zhuǎn)換器處理車輛功率的一部分，減少了轉(zhuǎn)換器的損耗，充分利用了存儲設(shè)備中儲存的能量，并提供了直流母線電壓的升壓能力。因此，電機驅(qū)動可以以最大轉(zhuǎn)矩控制運行，適用于更長的工作范圍。

在本文中，電機驅(qū)動控制器與HESS集成在一起（文中Fig.10），用于追蹤最佳直流母線電壓，同時降低系統(tǒng)成本并降低處理功率。電機模型用于產(chǎn)生最佳的直流母線電壓，通過降低開關(guān)損耗來最大化系統(tǒng)效率。HESS能夠追蹤最佳的直流母線電壓，因為它的升壓特性可以通過將DC/DC轉(zhuǎn)換器輸出與UC串聯(lián)連接來實現(xiàn)。該特性允許電動機在MTPA區(qū)域運行更長的時間間隔。

1.2 主要結(jié)論

配備有HESS和IPM驅(qū)動器的電動車輛在不同的駕駛條件下模擬。所提供的原型系統(tǒng)的實驗結(jié)果來驗證系統(tǒng)的有效性。通過城市道路循環(huán)（UDDS）工況仿真實驗驗證了該控制方法在整個駕駛周期中具有可靠的效果。

Fig.10 Block diagram of integrated HESSand motor controller.

2 混合動力電動汽車LPV轉(zhuǎn)矩脈動控制[2]

2.1 主要目的及原理

本文主要研究由發(fā)動機向傳動系統(tǒng)傳遞時的減振控制（文中Fig.3）。在混合動力電動汽車中本文推薦使用永磁同步電機作為驅(qū)動系統(tǒng)，以確保車輛在推進過程中，同時也減輕由發(fā)動機產(chǎn)生的轉(zhuǎn)矩脈動。大多數(shù)基于這種推進方法的減振策略都需要非常精確的位置傳感器。然而，本文所提出的方法并不要求使用傳感器，而是建議使用位置或速度觀測器。該方法與線性參數(shù)變化控制相結(jié)合，以確保速度瞬變過程中的性能穩(wěn)定。此外，該方法不會使混合動力驅(qū)動器使用額外的硬件，并且消耗非常少的額外電能（不包括電機和逆變器中的電氣損耗）。所提出的LPV輸出調(diào)節(jié)方法可以緩解大范圍速度變化中的扭矩干擾。

Fig.3 Global control loop

2.2 主要結(jié)論及未來發(fā)展

通過在城市旅行情景中進行仿真，以驗證所提出方法的有效性。仿真結(jié)果表明，該方法的優(yōu)點是它不需要產(chǎn)生擾動的非線性系統(tǒng)模型（這里指的是柴油發(fā)動機）。因此，在這種情況下，系統(tǒng)被認為是一個非平穩(wěn)的多正弦微擾發(fā)生器。使得該方法可以很容易地擴展到所有產(chǎn)生正弦或脈沖信號的系統(tǒng)中應(yīng)用，例如柴油發(fā)電機或風(fēng)力渦輪機。對于未來的研究工作，LPV控制應(yīng)該通過綜合優(yōu)化不同參數(shù)域（在這種情況下是速度）上來改進該方法，并使用未知輸入的觀測器來估計多正弦干擾。

3 基于V2G技術(shù)的混合動力系統(tǒng)極點模糊控制策略[3]

3.1 主要目的及原理

本文提出了一種用于新能源汽車的混合動力系統(tǒng)極點模糊（PF）控制策略。該控制策略彌補了可再生能源不確定性導(dǎo)致的系統(tǒng)頻率穩(wěn)定性和需求供應(yīng)連續(xù)性問題。其中混合動力系統(tǒng)（文中Fig.1）由風(fēng)力發(fā)電機（WTG）、太陽能光伏發(fā)電（PV）、太陽能熱發(fā)電機（STPG）、柴油發(fā)電機組（DEG）、水電解槽（AE）、超級電容器UC）、燃料電池（FC）和飛輪（FW）組成。由于電池儲能系統(tǒng)（BESS）成本較高，本文采用V2G技術(shù)將電動汽車（EV）的電池等效于大規(guī)模能量存儲單元來代替小電池來提高系統(tǒng)的頻率穩(wěn)定性。此外，本文使用最小階觀測器來估計供應(yīng)誤差，根據(jù)估計的電源誤差和頻率偏差計算區(qū)域控制誤差（ACE）信號?；赑F技術(shù)設(shè)計了兩個控制器，每個控制器的任務(wù)都是抑制ACE信號的一個頻率分量。ACE信號的高頻成分使用諸如UC和FW等短時間常數(shù)量來進行衰減；ACE的低頻分量則由具有長時間常數(shù)的DEG、FC和EV進行最小化。

Figure1.Singlelinediagram of thehybrid power system.

3.2 主要結(jié)論及未來發(fā)展

本文還將所提出的控制策略與傳統(tǒng)的模糊邏輯控制（FLC）相比較，通過在各種情況下的數(shù)值模擬分析來驗證所提出的控制策略的有效性和魯棒性，如下：

（1）該控制方案可以根據(jù)風(fēng)速、負荷需求和太陽輻射的變化，瞬時管理PDEG、PFC、PUC、PFW和 PEV的功率流，以減少供電誤差和系統(tǒng)頻率振蕩。

（2）克服了傳統(tǒng)FLC需要大量控制規(guī)則的主要缺點，顯著減少了計算時間和內(nèi)存要求。

（3）能夠承受風(fēng)速、負荷需求、太陽輻射、系統(tǒng)參數(shù)變化以及故障條件等實際數(shù)據(jù)突然增減的嚴重情況，驗證了其對各種運行條件的穩(wěn)健性和有效性。

（4）減少混合動力系統(tǒng)所有部件（DEG、FC、UC、FW、EV）的波動。因此，如果使用這種控制策略，則只需要對系統(tǒng)進行小規(guī)模地調(diào)整，不僅提高了系統(tǒng)總體效率也降低了總成本。

總體而言，實施該控制策略后，混合動力系統(tǒng)的響應(yīng)得到了極大的改善。未來的工作將改善本研究以進一步探索系統(tǒng)的響應(yīng)，包括各部分詳細的非線性模型等。

4 插電式混合動力電動汽車的驅(qū)動模式優(yōu)化和路徑規(guī)劃[4]

4.1 主要目的及原理

駕駛模式指的是駕駛員可選擇的動力傳動系和某些車輛參數(shù)的預(yù)設(shè)配置。插入式混合動力電動汽車通常具有可以影響混合能源管理系統(tǒng)的特殊驅(qū)動模式選項，例如：電動車輛模式（即充分利用電池）和充電維持模式（利用內(nèi)燃機在推進車輛時對電池充電）。本文提出一種優(yōu)化算法，使駕駛員能夠選擇合適的驅(qū)動模式以提高燃油消耗率。該算法根據(jù)行程信息對駕駛模式的決策進行優(yōu)化，并與考慮到加油站和充電站的路徑規(guī)劃相結(jié)合以找到最佳路徑。

4.2 主要結(jié)論及未來發(fā)展

本文通過雪佛蘭Volt的經(jīng)驗數(shù)據(jù)來評估所提出優(yōu)化算法的可靠性。評估結(jié)果表明，該算法能夠有效地減小燃油量。

未來的研究工作將在以下幾個方面改善所提出的優(yōu)化算法。

?該算法應(yīng)該能夠通知駕駛員切換駕駛模式。且只有在車輛停止或以安全速度行駛時才允許進行駕駛模式的切換。此外，優(yōu)化駕駛模式切換的時間間隔，以減少駕駛模式?jīng)Q策的頻率（文中Fig.1）。

?一般ECO模式與車輛性能相沖突。未來可以通過該算法優(yōu)化駕駛模式，使得車輛不僅可以保持理想的性能，還可以實現(xiàn)ECO模式。

?本文所提出的算法都是在假設(shè)天氣溫和且交通狀況良好的情況下實施。因此，未來可以結(jié)合額外的參數(shù)來增加天氣在車輛模型中的影響。

Fig.1.System modelsof four generic drivemodes.

參考文獻

[1]BADAWY M O,HUSAIN T,SOZER Y,et al.Integrated Control of an IPM Motor Drive and a Novel Hybrid Energy Storage System for Electric Vehicles[J].IEEE Transactions on Industry Applications,2017,53(6):5810-5819.

[2] CAUET S,ETIEN E,RAMBAULT L.Mechanical sensorless LPV torque ripple control of hybrid electric vehicle[J].IETControl Theory&Applications,2017,11(16):2761-2771.

[3] LOTFY M,SENJYU T,FARAHAT M,et al.A Polar Fuzzy Control Scheme for Hybrid Power System Using Vehicle-To-Grid Technique[J].Energies,2017,10(8):1083.

[4] CHAU C,ELBASSIONI K,TSENG C.Drive Mode Optimization and Path Planning for Plug-In Hybrid Electric Vehicles[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,2017,18(12):3421-3432.