模糊PID控制策略液壓混合動力車輛研究

周 鵬,李騰忠,李 源,楊 靜,吳相稷

(1.昆明冶金高等?？茖W校電氣與機械學院，云南 昆明 650033； 2.昆明理工大學交通工程學院，云南 昆明 650500)

0 引 言

現(xiàn)今，汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展面臨環(huán)境污染和化石燃料的匱乏兩大困境。21世紀汽車技術在節(jié)能和環(huán)保上的突破，將是重大研究發(fā)展方向[1-2]。純電驅(qū)動汽車和油電混合動力汽車由于在電池及車輛續(xù)航里程上存在技術問題，再加上電池的后處理技術還有待解決，難以滿足汽車產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的要求[3]。液壓混合動力汽車(Hydraulic Hybrid Vehicles，HHV)作為全新一代清潔能源車輛，擁有2個及以上能量生成裝置，用蓄能器代替電池作為輔助動力源，與內(nèi)燃機有效組合，通過對多動力源的控制策略管理，優(yōu)化組合，能夠適應車輛運行全工況，提高整車燃油經(jīng)濟性。

文獻[4]通過對當前汽車節(jié)能減排方案的研究，簡要介紹HHV車輛，論述其HHV的優(yōu)缺點，提出規(guī)則控制策略，通過設置4種工作模式，分析車輛動機最優(yōu)經(jīng)濟運行區(qū)域。文獻[5]介紹了一種模糊控制策略的液壓混合動力汽車的研究，但由于在仿真循環(huán)中的某些特殊工況，模糊邏輯的判斷過于平緩，導致其車速失真，從而使車輛的經(jīng)濟性降低。

傳統(tǒng)規(guī)則PID控制[1-2]，限于精度的要求，雖然控制器簡單，但在實際運行中控制參數(shù)不變，不能與實時變化的工況相適應。模糊控制盡管可以解決在極限工況下的特殊變化，但其模糊程度過大，也導致控制精度在某些工況時大大低于預期?；谶@2種控制策略的優(yōu)劣互補及各自局限特性，本文研究設計了一種模糊PID控制策略，建立模糊PID控制，以期實現(xiàn)良好的燃油經(jīng)濟性，達到節(jié)能減排的目的。

1 規(guī)則PID控制和模糊控制

1.1 規(guī)則PID控制

傳統(tǒng)規(guī)則PID(Proportional Integral Derivative)控制，是比例、積分、微分并聯(lián)的協(xié)調(diào)控制，組成部分包括模擬控制和被控對象(圖1)有著簡單的結構(比例、積分、微分參數(shù)間調(diào)整)，明確的物理涵義，較好穩(wěn)定性等優(yōu)勢，對于數(shù)學模型確切或被控對象數(shù)學模型易建立的系統(tǒng)，尤其適用。

在工業(yè)、科技實際應用中，被控對象往往表現(xiàn)為非線性、時變性特點，數(shù)學模型難以精確建立，規(guī)則PID控制較難達到理想控制目的，不利于規(guī)則PID控制的廣泛應用。

1.2 模糊邏輯控制

模糊邏輯控制(Fuzzy Logic Control)，作為一種高級的算法策略，通過模糊控制語言來表達及實現(xiàn)人們復雜思維的變化，具有數(shù)學模型的表達被控對象的模糊性、與人類的思維方式相類似和容易建立模糊規(guī)則、較好的魯棒性等特點。模糊控制的結構組成如圖2所示。

圖2 模糊邏輯控制策略執(zhí)行原理Fig.2 Execution principle of fuzzy logic control strategy

盡管模糊控制與基于規(guī)則PID控制相比，已經(jīng)有了很大的發(fā)展，但仍借助經(jīng)驗與模擬方式對系統(tǒng)分析、設計；作為一種非線性的控制，還會出現(xiàn)規(guī)則移除問題，故其控制模型不能過于復雜或繁瑣。另外，作為一種模糊試湊方法，會產(chǎn)生精確控制模型的被控對象，穩(wěn)定性較差，容易發(fā)生控制系統(tǒng)的激蕩問題，尤其模糊語言規(guī)則設計不足以覆蓋系統(tǒng)變化范圍領域時，此問題更為突出。

1.3 模糊PID邏輯控制

由于規(guī)則PID控制和模糊控制都有其應用的局限性(文獻[4]研究了基于規(guī)則的控制策略對液壓混合動力汽車性能分析；文獻[5]研究了模糊控制策略對液壓混合動力汽車的整車性能)，各種對規(guī)則PID控制的修正控制也不能滿足實際控制需求，因此，筆者將非線性的模糊控制與適宜精確數(shù)學模型的規(guī)則PID控制相結合，以提高液壓混合動力汽車的性能。

2 模糊PID控制策略設計

2.1 模糊控制器

圖3 控制車輛狀態(tài)決定因子K隸屬度函數(shù)Fig.3 Control vehicle state determining factor K membership function

將仿真車速(目標車速與實際車速之差的絕對值)誤差和車速變化率作語言變量輸入模糊控制器，設定它們在模糊集上的論域變化是：

v={0,1,2,3,4,5}；α{0,1,2,3,4,5}；

車速v誤差和車速變化率α在模糊集上的論域：

v{零(0)，很小(VS)，小(S)，中(M)，大(B)，很大(VB)}；

α{零(0)，負小(NB)，負小(NS)，中(M)，正小(PS)，正大(PB)}。

控制車輛狀態(tài)決定因子K的論域：

K={VS，S，M，B，VB}；

相應的決定因子K的隸屬度函數(shù)如圖3所示。

2.2 規(guī)則庫表

為使得模糊PID控制系統(tǒng)有良好的穩(wěn)定性、精確靈敏的響應和穩(wěn)態(tài)可持續(xù)精度，建立了模糊PID控制規(guī)則庫表(表1)。

表1 模糊規(guī)則庫表Tab.1 Fuzzy rule base table

2.3 模糊PID控制策略設計

根據(jù)仿真車速誤差和車速變化率，模糊控制推理規(guī)則庫，判斷模糊控制車輛狀態(tài)決定因子K的值，最后經(jīng)過去模糊化程序，輸出確定PID控制量KP、KI、KD，各控制量的被設定歸一為(0，1)。模糊PID控制策略原理如圖4所示。

圖4 模糊PID控制策略執(zhí)行機理Fig.4 Execution mechanism of fuzzy PID control strategy

3 仿真驗證

在Matlab/Simulink的模糊控制模塊Fuzzy下模糊PID仿真模型，仿真驗證選用國際通用重型汽車(車輛總質(zhì)量15 t左右)，在城市工況下運行(因重型車輛的城市工況比郊外路況燃油經(jīng)濟性更差，其節(jié)能減排的研究更具現(xiàn)實意義)，F(xiàn)UDS(Federal Urban Driving Schedule)仿真模型如圖5所示。其中，F(xiàn)uzzy Control為模糊控制模塊；PID Control 為PID參數(shù)整定模塊；最終輸出車輛狀態(tài)決定因子(Vehicle Status Parameter)K，控制被控對象完成車輛運行狀態(tài)。

圖5 模糊PID控制策略Simulink執(zhí)行原理Fig.5 Execution mechanism of fuzzy PID control strategy Simulink

3.1 模糊PID控制策略下HHV汽車發(fā)動機扭矩工作點分布

圖6為模糊PID的控制策略下，應用于整車控制中的HHV汽車發(fā)動機在全工況下的扭矩工作點分布情況。

圖6 模糊PID控制策略發(fā)動機扭矩工作點分布 Fig.6 Engine torque operating point distribution of fuzzy PID control strategy

可以看到，發(fā)動機扭矩在300～800 Nm分布較多(符合重型車輛的功率驅(qū)動負載需求)，僅在少數(shù)極變工況下(如急加速或緊急制動等)，扭矩工作點會超過 1 000 Nm 或低于100 Nm，在本仿真研究中是允許的。故多數(shù)的運行時間中，發(fā)動機扭矩工作點沿最佳燃油經(jīng)濟性曲線運行，所設計的控制策略是有效的。

3.2 動力源(發(fā)動機和蓄能器)功率分配切換

作為傳統(tǒng)燃油汽車，發(fā)動機供給整車行駛的所有能量(除啟動時蓄電池電能)，在車輛制動過程中，車輛制動的動能轉(zhuǎn)換為熱能，分散于所處環(huán)境中。

在模糊PID的控制策略下，本液壓混合動力汽車，不僅能將制動動能回收于雙向變量馬達(P/M)泵工況，給蓄能器充壓，還可使動力源(發(fā)動機)運行于高效區(qū)域；在加速、上坡等高負載工況下，將蓄能器的存壓用于驅(qū)動車輛工作。其動力源(發(fā)動機和蓄能器)功率分配模式原理如圖7所示，其中SOC(State of Charge)為蓄能器存壓參數(shù)。

圖7 基于模糊PID的HHV汽車動力源(發(fā)動機和蓄能器)功率分配原理Fig.7 Power distribution mechanism of HHV vehicle power source (engine and accumulator) based on fuzzy PID

3.3 綜合平均燃油經(jīng)濟性分析

本文分析了發(fā)動機開啟SOC值為0.25，發(fā)動機關閉SOC值為0.55時，液壓混合動力整車燃油經(jīng)濟性曲線(圖8)。圖8顯示了不同控制策略下的平均燃油經(jīng)濟性曲線。

傳統(tǒng)汽車在仿真驗證的結束時刻，總平均燃油經(jīng)濟性為10 mpg；基于模糊PID控制的液壓混合動力汽車總平均燃油經(jīng)濟性是13.1 mpg，比單純性模糊控制策略下燃油有效經(jīng)濟性提高約3%。仿真驗證表明，所驗證的控制策略是有效的，符合驗證的要求。

圖8 基于模糊PID控制策略的平均燃油經(jīng)濟性比對Fig.8 Average fuel economy comparison based on fuzzy PID control strategy

4 結 論

本文介紹了當下汽車產(chǎn)業(yè)狀況及國家節(jié)能減排的導向，認為傳統(tǒng)化石燃料汽車已不能適應現(xiàn)今發(fā)展，液壓混合動力汽車的先期功能元件的工業(yè)化日趨成熟，符合當前的可持續(xù)發(fā)展要求。筆者通過結合應用規(guī)則PID的控制策略和單純性模糊控制策略，燃油經(jīng)濟性有一定提高；但在車輛特需工況下，燃油經(jīng)濟性降低明顯。

本文將一種基于模糊PID的控制策略應用于液壓混合動力汽車。仿真驗證表明：模糊PID控制策略下HHV汽車發(fā)動機扭矩工作點分布，動力源(發(fā)動機和蓄能器)功率分配切換，綜合平均燃油經(jīng)濟性等重要指標均符合驗證需求，所設計的控制策略是有效的。