基于模糊控制理論的燃料電池汽車能量管理策略研究

徐小紅 韋尚軍 覃記榮 辛偉偉 鄭偉光

摘 要：首先針對(duì)采用燃料電池與蓄電池為能量源的燃料電池汽車，梳理了燃料電池及蓄電池的建模機(jī)理;之后基于T-S模糊模型設(shè)計(jì)了模糊邏輯控制器，并在MATLAB/Simulink軟件平臺(tái)上搭建了該控制器的仿真模型;最后借助ADVISOR仿真軟件對(duì)所設(shè)計(jì)的控制器進(jìn)行了驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明：所設(shè)計(jì)的模糊邏輯控制器能合理地進(jìn)行雙能源的功率分配，符合設(shè)計(jì)預(yù)期。

關(guān)鍵詞：燃料電池汽車;能量管理策略;模糊邏輯控制

中圖分類號(hào)：U469.722文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1003-5168（2020）16-0095-04

Abstract： Firstly， the modeling mechanism of fuel cell and battery was summarized for fuel cell vehicles with fuel cell and battery as energy source. Then the fuzzy logic controller was designed based on the Takagi-Sugeno fuzzy model， and the simulation model of the controller was built on MATLAB/Simulink. Finally， the designed controller was verified in ADVISOR. The simulation results show that the designed fuzzy logic controller can reasonably distribute the power of dual energy sources and meet the design expectations.

Keywords： fuel cell vehicle;energy management strategy;fuzzy logic control

1 研究背景

近年來，燃料電池汽車逐漸成為新能源汽車領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。燃料電池汽車以高效率、長續(xù)航、無污染的特點(diǎn)成為解決當(dāng)前環(huán)境污染及能源危機(jī)的重要方法。但是，受自身化學(xué)特性的影響，燃料電池動(dòng)態(tài)響應(yīng)慢，很難滿足多變的道路行駛工況，因此需要增加響應(yīng)迅速地輔助能量源來滿足車輛的行駛需求。目前，主要應(yīng)用于燃料電池汽車的輔助能量源包含蓄電池及超級(jí)電容[1]。

相較于超級(jí)電容，蓄電池動(dòng)態(tài)響應(yīng)適中，輸出穩(wěn)定，且價(jià)格較低，以燃料電池+蓄電池為能量源的車輛滿足絕大部分道路行駛工況需求。雙能量源的功率分配問題直接影響車輛的燃油經(jīng)濟(jì)性甚至整車壽命，為此需要制定合適的能量管理策略。本文采用模糊控制策略來控制燃料電池汽車的功率分配，車輛仿真數(shù)據(jù)基于國內(nèi)某款電動(dòng)商用車，具體數(shù)據(jù)見表1。

2 燃料電池汽車動(dòng)力系統(tǒng)建模

燃料電池汽車動(dòng)力系統(tǒng)主要包含能量源、DC-DC、電機(jī)及其控制器、傳動(dòng)系統(tǒng)及車輪等主要部分。本節(jié)主要涉及車輛的復(fù)合能量源（燃料電池和蓄電池）的機(jī)理及模型構(gòu)建，軟件仿真工具為MATLALB/Simulink及ADVISOR2002。

2.1 車輛配置參數(shù)

ADVISOR是由美國再生能源實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的新能源汽車仿真工具，由于其用戶界面良好且代碼開源，一經(jīng)推出便受到了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注[2]。ADVISOR2002為用戶提供的動(dòng)力源模型庫中包含三種類型的燃料電池模型，分別為功率-效率模型、極化曲線模型及GCTool模型。其中，功率-效率模型不涉及燃料電池內(nèi)部反應(yīng)機(jī)理，其對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的依托較少，用戶只需要提供燃料電池功率輸出與其燃料消耗及熱排放之間的關(guān)系曲線。本文采用此種方法進(jìn)行燃料電池模型搭建。

參照國內(nèi)某廠家生產(chǎn)的燃料電池商用車實(shí)車數(shù)據(jù)，本文所選用的燃料電池最大輸出功率為30 kW，峰值效率為0.6，其功率-效率曲線見圖1。

2.2 蓄電池系統(tǒng)建模

蓄電池具有較強(qiáng)的非線性特性。目前針對(duì)蓄電池建模的方法主要有三種：電化學(xué)模型、等效電路模型及數(shù)學(xué)模型。電化學(xué)模型涉及蓄電池電化學(xué)反應(yīng)機(jī)理，故模型設(shè)計(jì)較為復(fù)雜，常用于蓄電池內(nèi)部理論研究與材料優(yōu)化中;等效電路模型利用等效電路原件模仿蓄電池工作特性，該方法較為成熟，但缺乏靈活性;數(shù)學(xué)模型借助人工智能算法進(jìn)行仿真建模，以得到蓄電池各參數(shù)的近似關(guān)系。

ADVISOR為用戶提供了四種蓄電池模型：阻容（Resistive-Capacitive，RC）電路模型、內(nèi)阻模型、鉛酸電池模型及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。其中，內(nèi)阻模型通過電路元件構(gòu)建蓄電池理論輸出模型，其等效電路如圖2所示。

3 能量管理策略

燃料電池汽車雙能源的能量管理策略對(duì)提高車輛燃油經(jīng)濟(jì)性及動(dòng)力源甚至整車壽命都具有極其重要的作用。合理的能量管理策略應(yīng)兼顧車輛動(dòng)力性能及燃油經(jīng)濟(jì)性，即需滿足控制策略的時(shí)效性與高效性。

目前，應(yīng)用于燃料電池汽車的能量管理策略主要分為基于確定規(guī)則的控制策略、基于模糊控制的控制策略及基于優(yōu)化的控制策略。相較于其他兩種控制策略，模糊控制策略對(duì)數(shù)學(xué)模型依賴度低，更易于理解，且具有較好的時(shí)效性及魯棒性，因此在車輛控制領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。

3.1 Suggeno模糊模型

Suggeno模糊模型又稱Takagi-Sugeno型模糊模型（T-S模糊模型），其最初由兩位日本學(xué)者Takagi和Sugeno提出，該模型采用模糊語言對(duì)模糊規(guī)則前件部分進(jìn)行描述，以輸入變量的線性組合作為模糊規(guī)則后件部分。該模型相對(duì)簡單，對(duì)處理非線性系統(tǒng)建模及非線性系統(tǒng)控制問題具有很好的應(yīng)用條件。通常T-S模糊模型的條件語句為“if x is A， then y=f（x）”，其后件部分被描述為輸入變量[x]的精確函數(shù)[fx]。