陳致西 周金應(yīng) 龍軍 張明德 高越
摘 要:針對(duì)并聯(lián)混合動(dòng)力汽車的能量管理問題,提出了負(fù)載跟隨閾值改變的控制策略(LTS)。LTS控制策略基于閾值變化機(jī)制和負(fù)載跟隨方法,可以與電池電荷狀態(tài)(SOC)保持成比例的微小偏差,能夠有效確保電池持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行。本文設(shè)計(jì)LTS控制策略的閾值通過電池荷電狀態(tài)(SOC)和發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速來綜合調(diào)整動(dòng)力輸出方式,其能量管理的精細(xì)化程度更高。將該策略應(yīng)用于混合動(dòng)力汽車進(jìn)行仿真測試,并與傳統(tǒng)的等效燃油消耗率最小化策略(ECMS)和電動(dòng)輔助控制策略(EACS)進(jìn)行性能對(duì)比。結(jié)果表明,在燃油經(jīng)濟(jì)性方面,LTS控制策略優(yōu)于EACS控制策略3.1%~10.4%,LTS控制策略優(yōu)于ECMS控制策略2.5%~5.7%。在電池荷電狀態(tài)(SOC)方面,LTS控制策略可以使SOC值大于60%。
關(guān)鍵詞:混合動(dòng)力汽車;負(fù)載跟隨;閾值變化;能量管理;控制策略
中圖分類號(hào):U469.7文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1003-5168(2021)15-0077-05
Abstract: Aiming at the energy management problem of parallel hybrid electric vehicle, a load-following threshold change control strategy (LTS) was proposed. Based on the threshold change mechanism and load following method, the LTS control strategy can maintain a small deviation proportional to the battery charge state (SOC), which can effectively ensure the battery to run continuously and stably. In this paper, the threshold value of the LTS control strategy is designed to adjust the power output mode comprehensively through the battery state of charge (SOC) and the engine speed, and the energy management is more refined. The proposed strategy was applied to the simulation test of hybrid electric vehicle, and the performance was compared with the traditional equivalent fuel consumption minimization strategy (ECMS) and the electric assisted control strategy (EACS).The results show that the LTS control strategy is superior to the EACS control strategy by 3.1%~10.4% in fuel economy, and the LTS control strategy is superior to the ECMS control strategy by 2.5%~5.7%.In terms of battery state of charge (SOC), the LTS control strategy can make the SOC value greater than 60%.
Keywords: hybrid electric vehicle;load following; threshold change;energy management;control strategy
混合動(dòng)力汽車(Hybrid Electric Vehicle,HEV)具有節(jié)能、低污染、技術(shù)成熟等優(yōu)勢,現(xiàn)已成為車輛電動(dòng)化轉(zhuǎn)型升級(jí)的解決方案之一[1]。與傳統(tǒng)的燃油汽車相比,混合動(dòng)力汽車的動(dòng)力系統(tǒng)具有多個(gè)動(dòng)力源,對(duì)其動(dòng)力系統(tǒng)進(jìn)行科學(xué)合理的管理極為重要,一般是通過混合動(dòng)力汽車的監(jiān)控系統(tǒng)(SCS)來對(duì)多個(gè)動(dòng)力源進(jìn)行功率分配[2]。因此,對(duì)監(jiān)控系統(tǒng)(SCS)進(jìn)行深入研究,以提高車輛燃油經(jīng)濟(jì)性并降低排放,具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
當(dāng)前的監(jiān)控系統(tǒng)(SCS)控制策略主要分為基于優(yōu)化和基于規(guī)則兩種方法[3]?;趦?yōu)化的控制策略是通過求解復(fù)雜的優(yōu)化問題來實(shí)現(xiàn)能量分配管理,典型代表有動(dòng)態(tài)規(guī)劃(Dynamic Programming,DP)、等效燃油消耗最小化策略(Equivalent Consumption Minimization Strategies,ECMS)和龐德里亞金最小值原理等控制策略[4]。但是,基于優(yōu)化的控制方法計(jì)算量較大,并且要完全獲知車輛行駛狀態(tài)參數(shù),難以在實(shí)際車輛的能量管理中進(jìn)行應(yīng)用[5]。基于規(guī)則的控制策略一般是通過啟發(fā)式方法進(jìn)行控制,其規(guī)則設(shè)置簡便且易于實(shí)現(xiàn)[6]。因此,在混合動(dòng)力汽車中,一般采用基于規(guī)則的控制策略,其中以電力輔助控制策略(Electric Assisted Control Strategy,EACS)最為常見,但由于需要對(duì)很多車輛狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定,整個(gè)調(diào)優(yōu)過程耗時(shí)較長[7]。
為了提高并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車的燃油經(jīng)濟(jì)性,本文提出了一種負(fù)載跟隨閾值改變(LTS)的控制策略。由于并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車的發(fā)動(dòng)機(jī)與車輪直接連接,在預(yù)定義功率閾值時(shí),LTS控制策略設(shè)置的功率閾值綜合考慮了電池荷電狀態(tài)(State of Charge,SOC)和發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速,可以使混合動(dòng)力汽車能量管理精細(xì)化程度更高。為了驗(yàn)證所提出方法的有效性,本文將LTS控制策略應(yīng)用于混合動(dòng)力汽車,設(shè)計(jì)了相關(guān)仿真試驗(yàn),并與傳統(tǒng)的等效燃油消耗最小化策略(ECMS)和電力輔助控制策略(EACS)進(jìn)行對(duì)比。仿真結(jié)果表明,本文提出的LTS控制策略規(guī)則設(shè)置簡便,無須過多人工干預(yù),并且具有較好的能量管理綜合性能。
1 動(dòng)力系統(tǒng)架構(gòu)和相關(guān)建模
如圖1所示,并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車具有兩個(gè)作用在單軸上的動(dòng)力系統(tǒng)[8]。電機(jī)系統(tǒng)用于驅(qū)動(dòng)后軸,而發(fā)動(dòng)機(jī)(Internal Combustion Engine,ICE)系統(tǒng)則連接到前軸。由圖1可知,該車輛具有三個(gè)作用于車輛的動(dòng)力源,包括齒輪箱之后的發(fā)動(dòng)機(jī)功率[Peg]、變速器之后的電力輔助功率[Pmt]以及制動(dòng)功率[Ph]。[Peg]始終為非負(fù)值,[Ph]始終為非正值,而[Pmt]可以取任何值,負(fù)值對(duì)應(yīng)于再生制動(dòng)或發(fā)動(dòng)機(jī)對(duì)電池進(jìn)行充電。
1.1 發(fā)動(dòng)機(jī)(ICE)動(dòng)力系統(tǒng)
發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力系統(tǒng)由以下兩部分組成。
第一,發(fā)動(dòng)機(jī)。發(fā)動(dòng)機(jī)設(shè)置為2 L汽油發(fā)動(dòng)機(jī),峰值功率為120 kW,峰值扭矩為300 N·m,基于發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩[Te]和發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速[ωe]的工作效率如圖2所示。
式中:[mf]為燃油消耗;[QLHV]表示燃油低熱值,取44.4 MJ/kg;[ηe(Te,ωe)]為發(fā)動(dòng)機(jī)效率。發(fā)動(dòng)機(jī)提供的機(jī)械功率為[Pe=Teωe]。
第二,變速器。本文以6速自動(dòng)變速器為例,假定機(jī)械效率[ηe=0.96]為恒定值,由此可得出:
1.2 電力輔助系統(tǒng)
電力輔助系統(tǒng)主要包括電池、DC-DC(直流-直流)轉(zhuǎn)換器、DC-AC(直流-交流)逆變器、電機(jī)和電機(jī)傳動(dòng)等模塊。對(duì)其子模塊分別進(jìn)行建模。
第一,電池。混合動(dòng)力汽車的電池模型設(shè)定使用鋰離子電池,電壓定義如下[9]:
根據(jù)電池功率[Pbl=Vbib],可將電池平均電流[ib]求解為電池荷電狀態(tài)(SOC)和[Pbl]的函數(shù):[ibSOC,Pbl]。電池的荷電狀態(tài)(SOC)模型描述如下:
第二,DC/DC轉(zhuǎn)換器和DC/AC逆變器。忽略DC/DC轉(zhuǎn)換器和DC/AC逆變器的高頻振蕩,并將其建模為具有恒定效率[ηdc=0.96]和[ηi=0.96]的靜態(tài)組件。由此可得:
第三,電機(jī)。采用三相永磁同步電機(jī),峰值功率為27 kW,扭矩為200 N·m。根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)[9]可知,電機(jī)的效率[ηm]是關(guān)于電機(jī)轉(zhuǎn)矩[Tlm]和電機(jī)轉(zhuǎn)速[ωm]的函數(shù)。
第四,電機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)。永磁同步電機(jī)和混合動(dòng)力汽車后輪以固定齒輪方式連接,固定齒輪的效率為[ηt=0.96]??傻萌缡剑?)所示的表達(dá)式:
1.3 車輛動(dòng)力學(xué)模型
對(duì)于混合動(dòng)力汽車來說,機(jī)械制動(dòng)可以應(yīng)用于前輪和后輪,再生制動(dòng)一般只在連接了電動(dòng)機(jī)的后軸上進(jìn)行。此外,假設(shè)可以恢復(fù)2/3的制動(dòng)功率,剩余的制動(dòng)功率則由[Ph]提供。
1.4 系統(tǒng)集成
根據(jù)功率傳輸路線可知,混合動(dòng)力汽車的功率流可由兩部分獨(dú)立動(dòng)力源來表示[u=Peg,Pmt],不同功率計(jì)算表達(dá)式如下:
2 能量管理控制策略
本節(jié)提出了一種針對(duì)并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車的啟發(fā)式控制策略。在汽車行駛過程中,負(fù)載會(huì)跟隨閾值發(fā)生改變,使能量管理更精準(zhǔn),有助于提高車輛的燃油經(jīng)濟(jì)性。首先,簡要介紹傳統(tǒng)的等效燃油消耗最小化策略(ECMS)和電力輔助控制策略(EACS),然后提出本文的負(fù)載跟隨閾值改變的控制策略。
2.1 等效燃油消耗最小化策略(ECMS)
目前,等效燃油消耗最小化策略(ECMS)在許多混合動(dòng)力汽車上得到了廣泛應(yīng)用,其相關(guān)數(shù)學(xué)表達(dá)式為:
式中:[qeq]表示等效燃油消耗率,其計(jì)算公式如(14)所示;[Sd]和[Sc]為等效因子;[Pmtmin]和[Pmtmax]為電力系統(tǒng)提供的最小和最大功率;[Temax]為發(fā)動(dòng)機(jī)最大扭矩。
式中:[qf=mf]為燃油消耗率。并聯(lián)混合動(dòng)力汽車的等效燃油消耗最小化策略(ECMS)中,每一對(duì)[Sd,Sc]決定一個(gè)控制映射,該映射確定多個(gè)動(dòng)力源之間的功率分配因數(shù)[u=Peg/Ppl]。
2.2 電力輔助控制策略(EACS)
電力輔助控制策略(EACS)是一種常見的基于規(guī)則式的控制策略,采用負(fù)載跟隨和閾值改變的方法對(duì)混合電池汽車動(dòng)力系統(tǒng)的能量進(jìn)行管理。一般主要以發(fā)動(dòng)機(jī)(ICE)作為主要?jiǎng)恿υ?,電力作為輔助動(dòng)力源。當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)工作效率低下或者功率需求超過發(fā)動(dòng)機(jī)最大功率時(shí),發(fā)動(dòng)機(jī)與電池同時(shí)工作。當(dāng)電池荷電狀態(tài)(SOC)下降到一定水平時(shí),發(fā)動(dòng)機(jī)會(huì)產(chǎn)生額外的能量給電池充電。電力輔助控制策略(EACS)的控制規(guī)則如圖3所示。
2.3 負(fù)載功率跟隨閾值改變策略(LTS)
LTS控制策略是基于閾值變化機(jī)制和負(fù)荷跟隨方法來設(shè)計(jì)的,可以與電池電荷狀態(tài)(SOC)保持成比例的微小偏差。首先定義功率閾值為:
功率閾值取決于電池荷電狀態(tài)(SOC)和發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速([ωe])。式(16)中:右邊第二項(xiàng)是由ECMS生成的控制驅(qū)動(dòng),可以有效提高發(fā)動(dòng)機(jī)的工作效率;[Pth]和[Pω]都是待確定的參數(shù);SOCL和wL分別表示電池最小荷電狀態(tài)和發(fā)動(dòng)機(jī)最小轉(zhuǎn)速。
在LTS控制策略中,當(dāng)功率需求[Ppl≥Pegmin]時(shí),將激活發(fā)動(dòng)機(jī)(ICE),并利用功率負(fù)載跟隨方法以較小的偏差進(jìn)行工作,如式(17)所示:
式中:[Pch≥0]且為可調(diào)參數(shù),[SOCmid=SOCU+SOCL/2]是期望的電池荷電狀態(tài)值。
3 仿真驗(yàn)證及相關(guān)分析
將功率負(fù)載跟隨閾值改變策略(LTS)、等效燃油消耗最小化策略(ECMS)以及電力輔助控制策略(EACS)與并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車模型結(jié)合,對(duì)比三種控制策略的性能。根據(jù)全球統(tǒng)一的輕型車輛測試程序(WLTP),在低速(WL-L)、中速(WL-M)、高速(WL-H)和超高速(WL-E)共4個(gè)不同工況下進(jìn)行仿真測試,不同工況的車速分布如圖4所示。
為了評(píng)價(jià)各控制策略的燃油經(jīng)濟(jì)性,對(duì)實(shí)際燃油消耗和電池充電消耗均采用統(tǒng)一的規(guī)則:
式中:[ΔSOC=SOCinitial-SOCfinal];[Sd,efc]和[Sc,efc]是兩個(gè)等效系數(shù),可以根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)[9,10]中折線圖方法計(jì)算得到,其獲得的數(shù)值如表1所示。
通過最小化等效燃油消耗[mefc]可以得到三種控制策略在不同工況下的性能最優(yōu)值。表2給出了不同工況下三種控制策略的燃油經(jīng)濟(jì)性和最終SOC值。由表2可以看出,LTS控制策略無論是在燃油經(jīng)濟(jì)性方面還是在電池運(yùn)行狀態(tài)方面都具有最佳的性能表現(xiàn)。在燃油經(jīng)濟(jì)性方面,LTS控制策略優(yōu)于EACS控制策略3.1%~10.4%,LTS控制策略優(yōu)于ECMS控制策略2.5%~5.7%。在電池荷電狀態(tài)(SOC)方面,LTS控制策略可以使SOC值保持在60%以上,電池運(yùn)行處于較好的狀態(tài)。
圖5是不同控制策略下所產(chǎn)生的驅(qū)動(dòng)功率情況。由于電機(jī)功率在給定發(fā)動(dòng)機(jī)功率時(shí)是確定的,所以僅輸出相關(guān)的發(fā)動(dòng)機(jī)功率分布情況。由圖5可知,三種控制策略都是在低功率負(fù)載情況下使用純電動(dòng)模式,當(dāng)驅(qū)動(dòng)負(fù)載功率需求較高時(shí),激活發(fā)動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)模式。對(duì)于ECMS和LTS控制策略,發(fā)動(dòng)機(jī)通常提供比所需要的驅(qū)動(dòng)負(fù)載更多的功率,并且超出的功率存儲(chǔ)在電池中以備后續(xù)使用;而EACS則不直接使用發(fā)動(dòng)機(jī)為電池充電,除非電池達(dá)到SOC下限。另外,在WL-L和WL-M這兩個(gè)工況下,對(duì)于發(fā)動(dòng)機(jī)的激活時(shí)間,LTS控制策略和ECMS控制策略較為相似;但在WL-H和WL-E兩種工況下,LTS會(huì)更頻繁地激活發(fā)動(dòng)機(jī)模式,保證混合動(dòng)力汽車具有較好的動(dòng)力性能。EACS控制策略雖然采用了負(fù)載跟隨模式,但電池充電主要依靠再生制動(dòng),如果沒有足夠的再生制動(dòng)來源,其就難以實(shí)現(xiàn)電池荷電狀態(tài)的平衡。
三種控制策略的電池荷電狀態(tài)(SOC)分布如圖6所示(WL-L工況為左上,WL-M工況為右上,WL-H工況為左下,WL-E工況為右下)。由圖6可知,除了WL-H工況外,其余三種工況下LTS控制策略和ECMS控制策略的SOC分布較為相似,這進(jìn)一步證明了所提出LTS控制策略的有效性。對(duì)于EACS控制策略,由于負(fù)載跟隨機(jī)制和再生制動(dòng)有限,因此無法在所有的驅(qū)動(dòng)循環(huán)中實(shí)現(xiàn)電池荷電狀態(tài)平衡。因此,從保證電池穩(wěn)定運(yùn)行的角度來看,所提出的LTS控制策略具有與ECMS類似的性能,并顯著優(yōu)于EACS。
4 結(jié)論
本文采用負(fù)載跟隨閾值改變的方法,設(shè)計(jì)了一種能夠兼顧汽車燃油經(jīng)濟(jì)性和電池荷電狀態(tài)的能量管理控制策略。針對(duì)控制實(shí)時(shí)性的需要,采用簡化調(diào)優(yōu)的方式對(duì)設(shè)計(jì)規(guī)則進(jìn)行了改進(jìn)。最后設(shè)計(jì)相關(guān)仿真測試,與傳統(tǒng)的等效消耗最小化策略(ECMS)和電動(dòng)輔助控制策略(EACS)進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證了所提出方法的有效性,得出如下結(jié)論。
①負(fù)載跟隨閾值改變控制策略(LTS)設(shè)計(jì)規(guī)則簡便高效,在燃油經(jīng)濟(jì)性和電池荷電狀態(tài)平衡方面均優(yōu)于電動(dòng)輔助控制策略(EACS)。
②與等效燃油消耗率最小化策略(ECMS)相比,雖然LTS控制策略在燃油經(jīng)濟(jì)性方面與等效消耗最小化策略(ECMS)相差不大,但易于在車輛上實(shí)現(xiàn)且能夠使電池保持穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài),綜合性能優(yōu)于等效消耗最小化策略(ECMS)。
③考慮到目前提出的LTS控制策略尚不能實(shí)現(xiàn)在多種工況下均保持有效性,在后續(xù)的工作中,將進(jìn)一步對(duì)LTS控制策略進(jìn)行改進(jìn),解決其在部分工況下燃油經(jīng)濟(jì)性改善程度不高的問題。
參考文獻(xiàn):
[1]DANAPALASINGAM K A ,RAHMAT M F. A review on hybrid electric vehicles architecture and energy management strategies[J]. Renewable & Sustainable Energy Reviews,2016(53):1433-1442.
[2] SHABBIR W. Control Strategies for Series Hybrid Electric Vehicles[D].London:Imperial College London,2015.
[3]張新亮,周童.基于雙模式優(yōu)化算法的并聯(lián)混合動(dòng)力汽車能量管理策略研究[J].車用發(fā)動(dòng)機(jī),2020(6):48-52,59.
[4]SHABBIR W,EVANGELOU S A. Exclusive operation strategy for the supervisory control of series hybrid electric vehicles[J]. IEEE Transactions on Control Systems Technology,2016(24):2190-2198.
[5]金輝,張子豪.基于自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃的HEV能量管理研究綜述[J].汽車工程,2020 (11):1490-1496.
[6]KIM M,JUNG D,MIN K. Hybrid thermostat strategy for enhancing fuel economy of series hybrid intracity bus[J]. Vehicular Technology, IEEE Transactions on,2014 (8):3569-3579.
[7]胡建軍,楊穎,鄒玲菠,等.混合動(dòng)力汽車自適應(yīng)等效油耗最低能量管理策略[J/OL].重慶大學(xué)學(xué)報(bào):1-17(2020-11-04)[2021-03-04]. https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CAPJ&dbname=CAPJLAST&filename=FIVE20201102002&v=xc2K4D0xBlj4MFNkVxhoPpCj7NVMlaHIlDy%25mmd2Bw8TT80oyzXX6ExDesfj4XTaxWn6M.
[8]HOU C,OUYANG M,XU L. Approximate Pontryagins minimum principle applied to the energy management of plug-in hybrid electric vehicles[J]. Applied Energy,2014(11):174-189.
[9]PANDAY A ,BANSAL H. Energy management strategy implementation for hybrid electric vehicles using genetic algorithm tuned Pontryagins minimum principle controller[J]. International Journal of Vehicular Technology,2016(34):13-24.
[10]秦大同,章曉星,姚明堯.計(jì)及能耗經(jīng)濟(jì)性和電池壽命的PHEV能量管理策略優(yōu)化[J].重慶大學(xué)學(xué)報(bào),2020(10):1-11.