電動汽車復合電源控制策略

周美蘭　劉占華　郭金梅

摘要：針對電動汽車行駛里程短和復合電源系統(tǒng)中功率分配的問題，提出了邏輯門限控制策略和模糊邏輯控制策略對復合電源系統(tǒng)進行研究，使蓄電池向電機提供平均功率，超級電容向電機提供瞬時功率和峰值功率?；诔Ｒ?guī)復合電源模糊控制模型，考慮電機制動和液壓制動共同為電動汽車提供制動力，建立新型復合電源系統(tǒng)模糊控制模型。實驗結(jié)果表明：復合電源相對于單一蓄電池電源在電池SOC、能量回收率和電動汽車行駛里程有很大提升，模糊控制策略相對于邏輯門限控制策略提高了超級電容利用率并且降低了電池電流幅值，更好地保護了蓄電池。

關(guān)鍵詞：

電動汽車;邏輯門限控制策略;模糊邏輯控制策略;復合電源

DOI：10.15938/j.jhust.2019.01.007

中圖分類號： TM91

文獻標志碼： A

文章編號： 1007-2683（2019）01-0041-07

Control Strategy of Hybrid Electric Vehicle

ZHOU Mei?lan?1，LIU Zhan?hua?1，GUO Jin?mei?2

（1?School of Electrical and Electronics Engineering，Harbin University of Science and Technology，Harbin 150080，China;?2?School of Mechanical and Electrical Engineering，Harbin Far East Institute of Technology，Harbin 150025，China）

Abstract：Regarding the problem of the short range of electric vehicles and the power allocation in hybrid power supply system，the logic threshold control strategy and fuzzy logic control strategy are proposed to study the hybrid power supply system，where the battery provides the average power to the motor，and the super capacitor provides instantaneous power and peak power to the motor?Based on the traditional fuzzy control model of the hybrid power supply，a new fuzzy control model is proposed to provide the braking force for the electric vehicle，in which motor brake and hydraulic brake together to provide braking force for electric vehicles?Experimental results show that，hybrid power supply with respect to a single battery power has been greatly improved in the battery SOC，energy recovery and the range of electric vehicles?Compared with the logic threshold control strategy，the fuzzy control strategy improves the utilization ratio of the super capacitor and reduces the amplitude of the current of the battery，therefore the fuzzy control strategy can protect the battery better

Keywords：electric vehicles;logic threshold control strategy;fuzzy logic control strategy; hybrid power supply

0引言

隨著石油和天然氣資源日益枯竭以及霧霾和氣候變暖等環(huán)境問題日益嚴重，電動汽車以節(jié)能環(huán)保的優(yōu)勢成為汽車行業(yè)發(fā)展的一種必然趨勢。但是，由于蓄電池功率密度小和循環(huán)使用壽命短等因素，限制了電動汽車的快速發(fā)展[1-2]。針對這些不足，復合電源系統(tǒng)將超級電容作為輔助動力源，充分發(fā)揮超級電容充放電速度快、功率密度高以及循環(huán)使用壽命長的優(yōu)勢。復合電源系統(tǒng)將超級電容和蓄電池進行優(yōu)勢互補，可以使電動汽車的整體性能得到很大的提升[3-4]。

復合電源能量管理系統(tǒng)對蓄電池和超級電容之間的功率分配由相應的控制策略進行控制，使電動汽車在運行過程中平均功率由蓄電池提供，瞬時功率和峰值功率由超級電容提供，有效的解決了電動汽車動力不足的問題[5-6]。胡建軍等[7]采用模糊控制策略討論了不同復合儲能裝置參數(shù)對能量回收率和行駛里程影響。王琪等[8]分析了濾波器控制策略和模糊控制策略對超級電容利用率以及復合電源中功率分配的影響。張雷等[9]討論了再生制動和液壓制動防抱協(xié)調(diào)控制對車輛的制動穩(wěn)定性和舒適性影響。黃智奇等[10]采用分段控制策略的方法討論了三種制動工作模式下電動汽車制動性能和能量回收效率。

本研究對復合電源系統(tǒng)進行研究，將邏輯門限控制策略和模糊控制策略在Matlab/Cruise環(huán)境下聯(lián)合仿真，通過對兩種控制策略控制下的蓄電池和超級電容功率分配情況以及蓄電池的電流和電量使用情況進行分析，得出模糊邏輯控制策略和邏輯門限控制策略，在電動汽車復合電源能量分配、整車效率以及超級電容使用率上哪一種控制策略更適合。

1復合電源系統(tǒng)

復合電源系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)如圖1所示，超級電容經(jīng)過雙向DC/DC變換器與蓄電池并聯(lián)至直流總線連接電機控制器調(diào)控電機運行狀況。蓄電池決定直流總線電壓，直接為電機提供功率，提高能量轉(zhuǎn)換效率;超級電容可以進行瞬時大電流充放電，進而快速回收車輛制動時產(chǎn)生的能量，通過與雙向DC/DC變換器串聯(lián)調(diào)節(jié)自身電壓，在車輛啟動、爬坡以及加速時為電機提供功率[11]。

目前復合電源控制策略主要有三種：模糊控制策略、邏輯門限控制策略以及濾波器控制策略，其中模糊控制策略和邏輯門限控制策略都是基于控制規(guī)則的控制策略并且模糊控制策略相對于邏輯門限控制的區(qū)別在于門限值進行了模糊化處理，濾波器控制策略是基于控制超級電容的電壓來調(diào)節(jié)蓄電池與超級電容之間的功率分配，但是濾波器控制策略復雜，很難實現(xiàn)合理分配復合電源能量[12]。因此，本研究采用邏輯門限控制策略[13]和模糊控制策略對復合電源系統(tǒng)進行控制，通過仿真實驗證明兩種控制方法的有效性。

2邏輯門限控制策略

電動汽車處于制動狀態(tài)時，復合電源系統(tǒng)對電機產(chǎn)生的能量進行回收，如果雙向DC/DC變換器效率低，電機產(chǎn)生的大電流將回饋至蓄電池，對蓄電池造成沖擊，嚴重影響蓄電池的使用壽命[14-15]。邏輯門限控制策略可以對蓄電池和超級電容之間功率進行合理分配，充分發(fā)揮超級電容對蓄電池“削峰填谷”的優(yōu)勢。依據(jù)電動汽車運行過程能量消耗狀況，將平均功率和峰值功率分別由蓄電池和超級電容提供。

電機處于電動狀態(tài)時邏輯規(guī)則如下：

電機的需求功率Preq小于平均功率Pave時，蓄電池向電機提供需求功率。

電機的需求功率Preq大于平均功率Pave時，如果超級電容荷電量SSOC大于超級電容荷電量閾值下線SSOCmin時，蓄電池和超級電容共同為電機提供功率，否則蓄電池向電機單獨提供需求功率。

電機處于制動狀態(tài)時邏輯規(guī)則如下：

如果超級電容荷電量SSOC高于其閾值上限SSOCmax時，蓄電池回收電機產(chǎn)生的能量，否則超級電容回收電機產(chǎn)生的能量，減少蓄電池充電次數(shù)，延長蓄電池使用壽命。本研究制定的邏輯門限控制策略如圖2所示，其中蓄電池提供的功率用PB表示，超級電容提供的功率用PS表示。

在MatlabB/Simulink中搭建邏輯門限控制策略，結(jié)合超級電容特性對超級電容閾值上限SSOCmax取值為0?95和下限SSOCmin取值為0?5，邏輯門限控制策略的Simulink模型圖如圖3所示。

3模糊控制策略

模糊控制將專家或操作人員的經(jīng)驗編輯成模糊控制規(guī)則，對傳感器的實時信號進行模糊化處理，并且將模糊化后得到的信號經(jīng)模糊規(guī)則推理，然后將輸出量進行解模糊化處理，最后將輸出信號作用于執(zhí)行器。由于其魯棒性好，可以增強控制系統(tǒng)的適應能力。本研究采用Mamdani型模糊控制器，采用三輸入單輸出結(jié)構(gòu)，結(jié)構(gòu)圖如圖4所示。

3?1制動力模糊控制器設(shè)計

電動汽車處于制動狀態(tài)時，電機制動系統(tǒng)和液壓制動系統(tǒng)共同提供車輛制動所需的制動力[16]。

F=F?e+F?m（1）

F?e=K?1F（2）

式中：F為車輛所需制動力;F?e為電機制動力;F?m為液壓制動力;K?1為電機制動力占車輛所需制動力的比例。

模糊控制器1的輸入變量：車速Speed、制動力Force和鋰電池荷電狀態(tài)BSOC;輸出變量：電機制動力的比例K?1?。模糊控制器1的輸入輸出子集如表1所示。

模糊控制器1的變量隸屬度函數(shù)如圖5所示。

模糊控制器1的邏輯控制規(guī)則如表2所示。

模糊控制器1的邏輯控制規(guī)則輸出界面如圖6所示。

3?2電機功率控制器設(shè)計

3?2?1電機電動狀態(tài)

電機處于電動狀態(tài)時，電機需求功率由蓄電池和超級電容共同承擔[17]。

P=PS+PB（3）

PS=K?2P（4）

式中：P為電機需求功率;PS為超級電容提供功率;PB為蓄電池提供功率;K?2為超級電容提供功率占需求功率的比例。

模糊控制器2的輸入變量：電機需求功率Power、鋰電池荷電狀態(tài)BSOC和超級電容荷電狀態(tài)SSOC。輸出變量：超級電容功率分配因子?K?2。

模糊控制器2的輸入輸出子集如表3所示。

模糊控制器2的變量隸屬度函數(shù)如圖7所示。

模糊控制器2的邏輯控制規(guī)則如表4所示。

模糊控制器2的邏輯控制規(guī)則輸出界面如圖8所示。

3?2?2電機發(fā)電狀態(tài)

電機處于發(fā)電狀態(tài)時，電機制動所產(chǎn)生的功率由蓄電池和超級電容共同回收[18]。

P=PS+PB（5）

PS=?K?3?P（6）

式中：P為電機需求功率;PS為超級電容提供功率;PB為蓄電池提供功率;K?3?為超級電容回收功率占總功率的比例。

模糊控制器3的輸入變量：再生制動力的比例Fr、鋰電池荷電狀態(tài)BSOC、超級電容荷電狀態(tài)SSOC;輸出變量：超級電容功率分配因子?K?3?。模糊控制器3的輸入輸出子集如表5所示。

模糊控制器3的變量隸屬度函數(shù)如圖9所示。

模糊控制器3的控制規(guī)則如表6所示。

模糊控制器3的邏輯控制規(guī)則輸出界面如圖10所示。

3?3模糊控制模型搭建

本研究對制動力的分配和電機功率分配分別制定模糊控制策略，并在Matlab/Simulink中搭建復合電源系統(tǒng)模糊控制策略模型。復合電源模糊控制模型如圖11所示，圖中模糊邏輯控制1為制動力分配策略，模糊邏輯控制2為電機處于電動狀態(tài)時復合電源能量分配策略，模糊邏輯控制3為電機處于制動狀態(tài)時復合電源能量分配策略。

4控制策略實現(xiàn)與仿真分析

4?1控制策略實現(xiàn)

在AVL CRUISE平臺搭建電動汽車復合電源整車模型，并對模塊間的數(shù)據(jù)線和信號線進行連接，與此同時嵌入邏輯門限控制策略和模糊控制策略[19-20]。AVL CRUISE平臺上搭建的復合電源系統(tǒng)整車模型如圖12所示。整車參數(shù)如表7所示。選擇China工況作為測試工況，如圖13所示，China工況被使用在電動汽車性能測試，其中包括車輛啟動、加速、減速以及制動過程。

4?2仿真分析

圖14包含邏輯門限控制策略和模糊控制策略仿真結(jié)果，從圖14（a）、（b）可以看出啟動狀態(tài)時，模糊控制策略控制鋰電池提供較少的瞬時功率，與此同時，模糊控制策略控制的超級電容提供較多的瞬時功率，避免了啟動時鋰電池大電流放電;減速/加速狀態(tài)時，模糊控制策略相對邏輯門限控制策略更好地實現(xiàn)鋰電池向電機負載提供平均功率以及超級電容向電機負載提供峰值功率;制動時，模糊控制策略相對于邏輯門限控制策略優(yōu)先給超級電容充電，減少了電池循環(huán)充放電次數(shù)。

從圖14（c）可以看出復合電源相對于單一電源鋰電池的SOC下降速度緩慢，可以充分說明復合電源可以延長電動汽車行車里程，與此同時通過對比邏輯門限控制策略和模糊控制策略下鋰電池的SOC變化，可以看出模糊控制策略控制的鋰電池SOC下降速度最慢，說明模糊控制策提高超級電容的利用率。

從圖14（d）可以看出鋰電池提供電動汽車所需的驅(qū)動/平均功率，超級電容提供純電動汽車所需的峰值功率，鋰電池和超級電容回收電機制動系統(tǒng)產(chǎn)生的功率，與此同時，模糊控制策略充分發(fā)揮超級電容削峰填谷的作用，避免鋰電池大電流充放電，對鋰電池進行保護。

通過對Cruise內(nèi)數(shù)據(jù)的采集并進行匯總統(tǒng)計如表8所示，其中：再生制動效率為電動汽車制動時能量回收的次數(shù)，整個系統(tǒng)的效率為再生制動回收的能量占總制動時的能量。從表8中可以清楚看到復合電源相對于單一電源可以提升整車系統(tǒng)效率，延長鋰電池使用壽命。通過對復合電源模糊控制策略和邏輯門限控制策略對比可知，在行車安全和穩(wěn)定性前提下，復合電源模糊邏輯控制策略能夠更多地回收車輛再生制動所產(chǎn)生的能量，對延長電動汽車行駛里程具有十分重要的意義。

5結(jié)論

本文深入研究了邏輯門限控制策略和模糊邏輯控制策略，基于Matlab/Cruise聯(lián)合仿真，在China工況下進行仿真實驗，得到如下結(jié)論：

1）模糊控制策略和邏輯門限控制策略能夠合理分配鋰電池和超級電容的功率，充分發(fā)揮超級電容“削峰填谷”以及快速大電流充放電作用，減少鋰電池的循環(huán)充放電次數(shù)，延長鋰電池的使用壽命，模糊控制策略能夠?qū)崿F(xiàn)更好的控制效果。

2）超級電容為負載提供峰值功率和瞬時功率，進而實現(xiàn)了對鋰電池進行功率補償?shù)淖饔?，與此同時，超級電容在行車安全的前提下充分回收車輛制動時產(chǎn)生的能量，提高了電動汽車的動力性能。本文所研究的邏輯門限控制策略和模糊控制策略以及仿真結(jié)果對復合電源電動汽車的研究具有一定的參考價值。

參 考 文 獻：

[1]宋世欣，王慶年，王達?電動輪汽車再生制動系統(tǒng)控制策略[J].吉林大學學報，2015，45（2）：341

[2]CHOI M E，KIM S W，SEO S W?Energy Management Optimization in a Battery/Supercapacitor Hybrid Energy Storage System[J].IEEE Transactions on Smart Grid，2012，3（1）：463

[3]楊亞娟，趙韓，朱茂飛?電動汽車最大能量回收再生制動控制策略的研究[J].汽車工程，2013，35（2）：105

[4]BOLBORICI V，DAWSON F P，LIAN K K?Hybrid Energy Storage Systems：Connectingbatteries in Parallel with Ultra?capacitors for Higher Power Density[J].Industry Applications Magazine IEEE，2014，20（4）：31

[5]CAO Jianbo，CAO Binggang?Neural Network Sliding Mode Control Based on On?line Identification for Electric Vehicle with Ultracapacitor?battery Hybrid Power[J].International Journal of Control，Automation，and Systems，2009，7（3）：409

[6]雷肖，陳清泉，劉開培，等?電動車蓄電池荷電狀態(tài)估計的支持向量機方法[J].中國電機工程學報，2008，28（18）：114

[7]胡建軍，肖軍，晏玖?純電動車車用復合儲能裝置控制策略及參數(shù)優(yōu)化[J].重慶大學學報，2016，39（1）：1

[8]王琪，孫玉坤?一種混合動力汽車復合電源能量管理系統(tǒng)控制策略與優(yōu)化設(shè)計方法研究[J].中國電機工程學報，2014，34：195

[9]張雷，于良耀，宋健，等?電動汽車再生制動與液壓制動防抱協(xié)調(diào)控制[J].清華大學學報，2016，56（2）：152

[10]黃智奇，姚棟偉，楊國青，等?電動汽車復合能源系統(tǒng)再生制動分段控制策略研究[J].機電工程，2016，33（3）：280

[11]KUPERMAN A，AHARON I?Battery?ultracapacitor Hybrids for Pulsed Current Loads：A Review[J].Renewable and Suatainable Energy Reviews，2011，15（2）：981

[12]WANG Guiping，YANG Panpan，ZHANG Jinjin?Fuzzy Optimal Control and Simulation of Battery?ultracapacitor Dual?energy Source Storage System for Pure Electric Vehicle[C]//International Conference on Intelligent Control and Information Processing?Dalian，China：Dalian University of Technoiogy，2010：555

[13]王琪，孫玉坤?一種混合動力汽車復合電源能量管理系統(tǒng)控制策略與優(yōu)化設(shè)計方法研究[J].中國電機工程學報，2014，34：195

[14]童亦斌，吳峂，金新民，等?雙向DC/DC變化器的拓撲研究[J].中國電機工程學報，2007，27（13）：81

[15]CAMARA M B，CUALOUS H，GUSTIN F，et al?Design and New Control of DC/DC Converters to Share Energy Between Supercapacitors and Batteries in Hybrid Vehicles[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology，2008，57（5）：2721

[16]周美蘭，畢勝堯，張昊?電動汽車再生制動系統(tǒng)的建模與仿真[J]. 哈爾濱理工大學學報， 2013，18（5）：98

[17]BREBAN S，MOLLET F，SAUDEMONT C，et al?Embedded Electric Power System with Fuzzy?logic Supervision for Vehicular Applications[C]//13?th?International Conference on OPTIM?Brasov，Romania：Transilvania University of Brasov，2012：1575

[18]王儒，李訓明，魏偉，等?基于ADVISOR的純電動汽車復合電源系統(tǒng)[J]. 山東理工大學學報，2014，28（1）：73

[19]王慶年，于永濤，曾小華，等?基于CRUISE軟件的混合動力汽車正向仿真平臺的開發(fā)[J].吉林大學學報，2009，39（6）：1413

[20]劉振軍，趙海峰，秦大同?基于CRUISE的動力傳動系統(tǒng)建模與仿真分析[J].重慶大學學報，2005，28（11）：8