基于模糊邏輯算法的增程式電動(dòng)汽車控制策略研究

都雪靜，王 寧，崔淑華

(東北林業(yè)大學(xué) 交通學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150040)

0 引言

石油危機(jī)和環(huán)境問題隨著全球汽車保有量的持續(xù)增長而日益嚴(yán)重，世界各國越來越重視汽車尾氣中的NOx, CO和HC等有害氣體以及溫室氣體CO2產(chǎn)生的環(huán)境污染問題。歐洲委員會(huì)起草的《Clean Energy for All Europeans》[1]和我國出臺(tái)的《中華人民共和國節(jié)約能源法》和《推進(jìn)運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整三年行動(dòng)計(jì)劃(2018—2020年)》都在推動(dòng)新能源汽車的發(fā)展，但純電動(dòng)汽車的電池、電機(jī)和電控3大技術(shù)難題沒有得到有效解決[2]。由傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)汽車向純電動(dòng)汽車轉(zhuǎn)換的過程中，增程式電動(dòng)汽車被認(rèn)為是最為理想的車型，所以針對增程式電動(dòng)汽車開展相關(guān)研究，不僅能夠提升我國研發(fā)電動(dòng)汽車關(guān)鍵技術(shù)的能力，而且能夠早日實(shí)現(xiàn)新能源汽車規(guī)劃的目標(biāo)。

增程式電動(dòng)汽車是一種既可通過外接電源獲得電能驅(qū)動(dòng)車輛行駛，也可通過增程器獲得電能驅(qū)動(dòng)車輛行駛的電動(dòng)汽車[3]。增程式電動(dòng)汽車的研發(fā)核心在于增程器的控制策略研究，謝瑞芳[4]、卜凡靖[5]、馬權(quán)鑠[6]、尹安東[7]、徐群群[8]、席利賀[9]和解少博[10]等運(yùn)用多種數(shù)學(xué)算法對控制策略進(jìn)行了優(yōu)化，通過軟件仿真驗(yàn)證提出的控制策略能夠?qū)崿F(xiàn)油耗的降低和續(xù)駛里程的增加。Peng[11]、胡明寅[12]、曲曉冬[13]、何彬[14]和Rousseau[15]等以提高能量利用率和燃油經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo)，構(gòu)建能量控制策略，通過試驗(yàn)和仿真驗(yàn)證能量管理策略的合理性。雖然針對增程式電動(dòng)汽車控制策略的研究較多，但依然存在工況考慮不全面、控制策略優(yōu)化研究不足等問題，因此，對增程器控制策略的研究仍具有十分重要的意義。

1 動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)匹配及仿真驗(yàn)證

1.1 增程式電動(dòng)汽車動(dòng)力系統(tǒng)

與電動(dòng)汽車不同的是，增程式電動(dòng)汽車的動(dòng)力系統(tǒng)增加了增程器，當(dāng)動(dòng)力電池SOC≥SOCmax時(shí)，增程器關(guān)閉，汽車處于純電動(dòng)模式；當(dāng)動(dòng)力電池SOC≤SOCmin時(shí)，增程器開始運(yùn)行。根據(jù)電池電量，增程器既可將電能傳遞至驅(qū)動(dòng)電機(jī)，也可為動(dòng)力電池充電。如圖1所示，增程式電動(dòng)汽車的動(dòng)力系統(tǒng)包括驅(qū)動(dòng)電機(jī)系統(tǒng)、電源系統(tǒng)和增程器等。

圖1 增程式電動(dòng)汽車動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)組成

1.2 整車基本參數(shù)及性能指標(biāo)

合理的參數(shù)匹配是提升整車性能的關(guān)鍵[16]。本研究以國內(nèi)某款現(xiàn)有電動(dòng)汽車為參考依據(jù)，選用其整車基本參數(shù)進(jìn)行匹配計(jì)算，整車基本參數(shù)及性能指標(biāo)如表1和表2所示。

表1 整車基本參數(shù)

表2 性能指標(biāo)

1.3 驅(qū)動(dòng)電機(jī)參數(shù)匹配

電動(dòng)汽車在水平良好路面上以最高車速行駛需要的驅(qū)動(dòng)電機(jī)功率Pm1為：

(1)

式中，Pm1為電動(dòng)汽車以最高車速行駛時(shí)所消耗的功率;g為重力加速度；代入表1及表2中對應(yīng)參數(shù)求解得出Pm1=63.30 kW。

電動(dòng)汽車以爬坡車速爬上最大爬坡度時(shí)所需要的驅(qū)動(dòng)電機(jī)功率Pm2為：

(2)

式中，Pm2為電動(dòng)汽車以爬坡車速爬上最大爬坡度所消耗的功率；vp為最大爬坡度下車輛穩(wěn)定行駛速度，取vp=30 km/h；αmax=arctanimax，imax為最大爬坡度，取imax=30%；代入表1及表2中對應(yīng)參數(shù)求得Pm2=46.811 kW。

電動(dòng)汽車加速能力指電動(dòng)汽車從某一速度加速到另一速度所需的最短時(shí)間，電動(dòng)汽車滿足加速能力所需要的電機(jī)功率為：

(3)

驅(qū)動(dòng)電機(jī)的峰值功率必須滿足最高車速、最大爬坡度和加速性能的功率需求，即驅(qū)動(dòng)電機(jī)峰值功率需滿足：

Pemax≥max(Pm1,Pm2,Pm3)，

(4)

式中，Pemax為驅(qū)動(dòng)電機(jī)的峰值功率。

根據(jù)以上具體計(jì)算得出最大功率不小于68.545 kW。為滿足整車性能，同時(shí)考慮到車載電子附件的需求功率，選取電機(jī)的峰值功率Pemax=70 kW。額定功率Pe滿足：

(5)

式中，λ為驅(qū)動(dòng)電機(jī)的過載系數(shù)，一般取值范圍為2～3，取λ=2；電機(jī)峰值功率取值為70 kW，可計(jì)算得出額定功率為35 kW。

電動(dòng)機(jī)峰值轉(zhuǎn)速與車輛最高車速滿足：

(6)

式中，Nmax為驅(qū)動(dòng)電機(jī)峰值轉(zhuǎn)速；i0為汽車主減速比。

將最高車速160 km/h代入上式得出驅(qū)動(dòng)電機(jī)峰值轉(zhuǎn)速為7 850 r/min，峰值轉(zhuǎn)速和額定轉(zhuǎn)速關(guān)系滿足：

(7)

式中，Ne為驅(qū)動(dòng)電機(jī)額定轉(zhuǎn)速；β為電機(jī)擴(kuò)大恒功率區(qū)系數(shù)，取β=2.5；計(jì)算得出Ne=3 200 r/min。

驅(qū)動(dòng)電機(jī)的額定轉(zhuǎn)矩和峰值轉(zhuǎn)矩為：

(8)

式中,T為轉(zhuǎn)矩；P為功率；N為扭矩。

代入相關(guān)數(shù)據(jù)可得出額定轉(zhuǎn)矩Te=105 N·m，最大轉(zhuǎn)矩Temax=210 N·m。

1.4 動(dòng)力電池參數(shù)匹配

電動(dòng)汽車在平坦路面上巡航行駛所消耗的功率為：

(9)

式中，Pmd為電動(dòng)汽車巡航行駛時(shí)所消耗的功率；vd為電動(dòng)汽車巡航行駛速度,根據(jù)國家標(biāo)準(zhǔn)《電動(dòng)汽車 動(dòng)力性能 試驗(yàn)方法》(GB/T 18385—2005)[18]中的規(guī)定，取vd=60 km/h；代入數(shù)據(jù)求得Pmd=6.45 kW。

電池組能量應(yīng)滿足：

(10)

式中，Ez為電池組能量；ηmc為驅(qū)動(dòng)電機(jī)及控制器整體效率，取值為0.95；ηb為電池放電效率，取值為0.95；ηa為汽車附件能量消耗比例系數(shù)，取值為0.17；DOD為電池放電深度，取值為0.7；代入數(shù)據(jù)求得Ez=16.41 kW·h。

電池組能量與容量的關(guān)系滿足：

(11)

式中，Uz為動(dòng)力電池直流母線電池組電壓，Uz=336 V；Cz為電池組容量。

電池組容量應(yīng)滿足：

(12)

根據(jù)公式，計(jì)算得出動(dòng)力電池容量Cz=48.84 A·h，取Cz=50 A·h。電池組的串聯(lián)個(gè)數(shù)N1為：

(13)

式中，Ub為磷酸鐵鋰電池單體電壓，Ub=3.2V；代入數(shù)據(jù)求得N1=105，所以電池組串聯(lián)個(gè)數(shù)取105。

電池組并聯(lián)個(gè)數(shù)N2為：

(14)

式中，Cb為磷酸鐵鋰電池單體電池容量，Cb=10 A·h;代入數(shù)據(jù)求得電池組并聯(lián)個(gè)數(shù)N2=5。

1.5 增程器參數(shù)匹配

為了保證增程器開啟時(shí)，能夠?yàn)檐囕v提供穩(wěn)定輸出，以VU=120 km/h勻速行駛，計(jì)算發(fā)動(dòng)機(jī)的額定功率、發(fā)電機(jī)的額定功率為：

(15)

式中，Pg為發(fā)電機(jī)額定功率，計(jì)算得到發(fā)電機(jī)額定功率為31 kW。發(fā)動(dòng)機(jī)的額定功率應(yīng)當(dāng)滿足：

(16)

為了保證增程模式下汽車的續(xù)駛里程，發(fā)動(dòng)機(jī)油箱容積需滿足：

(17)

式中，V為發(fā)動(dòng)機(jī)油箱容積；S2為NEDC工況增程模式續(xù)駛里程，參考表2取S2=350 km；be為車輛高效區(qū)燃油消耗率，經(jīng)查詢可知發(fā)動(dòng)機(jī)最優(yōu)燃油消耗率區(qū)間約為202～210 g/(kW·h)，取值為205 g/(kW·h)；ρ為汽油密度，取值為0.752 g/mL；代入數(shù)據(jù)求得V=20 L ,即選擇油箱容積為20 L。

1.6 仿真驗(yàn)證

本研究使用AVL CRUISE進(jìn)行整車模型的建立，如圖2所示。我國對電動(dòng)汽車?yán)m(xù)駛里程的認(rèn)證依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)是《電動(dòng)汽車 能量消耗率和續(xù)駛里程 試驗(yàn)方法》(GB/T 18386—2017)[17]，本研究沿用歐洲的NEDC續(xù)駛標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行汽車動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性仿真。

1.6.1 動(dòng)力性仿真結(jié)果分析驗(yàn)證

從仿真結(jié)果可以得出車輛能夠達(dá)到的最高車速、0～100 km/h的加速時(shí)間以及最大爬坡度，如圖3所示。對于仿真中的結(jié)果經(jīng)查表可知，當(dāng)車速由0 km/h升至100 km/h，耗時(shí)約9.90 s。

圖3 車輛動(dòng)力性仿真結(jié)果

由圖3所得到的仿真結(jié)果可知：最高車速177 km/h的加速時(shí)間為9.90 s，最大爬坡度為32%，均符合所設(shè)定的性能指標(biāo)參數(shù)。

1.6.2 經(jīng)濟(jì)性仿真結(jié)果分析驗(yàn)證

車輛模型在NEDC工況環(huán)境下進(jìn)行仿真，得到電池SOC值和行駛里程的關(guān)系曲線，如圖4所示。

信息數(shù)據(jù)的加密是其安全隱私保護(hù)中經(jīng)常會(huì)用到的手段，雖說該類技術(shù)能夠在一定程度上增加信息數(shù)據(jù)的安全性，避免泄露事件的發(fā)生，但它卻無法準(zhǔn)確應(yīng)用到所有數(shù)據(jù)的隱私防護(hù)之中。反之，利用加密數(shù)據(jù)搜索技術(shù)能夠完成對所有重要數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)，以提升用戶隱私信息的安全性。具體來說，依托云計(jì)算運(yùn)用數(shù)據(jù)搜索能夠有效降低相對應(yīng)的限制問題，但卻仍能夠在特定情況下引發(fā)數(shù)據(jù)丟失的問題。總體來說，應(yīng)用加密數(shù)據(jù)搜索技術(shù)的安全性相對較高，是當(dāng)前形勢下可以嘗試推廣應(yīng)用的技術(shù)。

圖4 NEDC工況仿真結(jié)果

純電動(dòng)模式續(xù)駛里程S1為：

(18)

式中，L為車輛行駛距離，經(jīng)過仿真，L=10 925.96 m；△SOC為電池SOC變化量，△SOC=0.09；代入數(shù)據(jù)得出S1=84.98 km。

將以上仿真結(jié)果匯總,如表3所示。

表3 動(dòng)力性能仿真結(jié)果

通過表3可以得出，各項(xiàng)仿真結(jié)果均符合所設(shè)定的性能指標(biāo)參數(shù)，可為后續(xù)控制策略的仿真及優(yōu)化奠定良好的基礎(chǔ)。

2 增程器控制策略研究

2.1 恒功率控制策略

本研究運(yùn)用Stateflow搭建恒功率控制策略模型，如圖5所示，其中Switch_ICE代表發(fā)動(dòng)機(jī)開關(guān)信號(hào)，Switch_GEN代表發(fā)電機(jī)開關(guān)信號(hào)。

圖5 恒功率控制策略模型

車輛開始運(yùn)行時(shí)，電池SOC>SOCmin，增程器不運(yùn)行，此時(shí)車輛處于純電動(dòng)運(yùn)行(EV)；隨著車輛的行駛，電池SOC≤SOCmin，增程器開始工作，車輛進(jìn)入增程模式(REEV)，發(fā)動(dòng)機(jī)以設(shè)定的工作點(diǎn)工作;當(dāng)電池SOC>SOCmax，增程器停止工作，車輛恢復(fù)純電動(dòng)運(yùn)行。

2.2 功率跟隨控制策略

功率跟隨控制策略即增程器根據(jù)車輛需求工作，該控制策略的特點(diǎn)是，在增程器開啟后，發(fā)動(dòng)機(jī)理論上能夠?qū)崿F(xiàn)對車輛需求功率進(jìn)行跟隨。車輛需求功率為：

(19)

式中，P為車輛需求功率;以式(19)為依據(jù)，結(jié)合MATLAB軟件的Embedded MATLAB Funtion模塊構(gòu)建功率跟隨控制策略。

2.3 多工作點(diǎn)控制策略

結(jié)合以上兩種控制策略的優(yōu)點(diǎn)形成多工作點(diǎn)控制策略，該控制策略選取發(fā)動(dòng)機(jī)工作高效區(qū)內(nèi)3個(gè)不同的工作點(diǎn)，根據(jù)車輛行駛需求確定發(fā)動(dòng)機(jī)的工作點(diǎn)，并判斷是否進(jìn)行切換，工作點(diǎn)選取如表4所示。

表4 工作點(diǎn)參數(shù)

根據(jù)工作點(diǎn)個(gè)數(shù)取名為三工作點(diǎn)控制策略，該控制策略是按照規(guī)定的控制邏輯并結(jié)合電池SOC值信號(hào)、車速信號(hào)和發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速信號(hào)，實(shí)現(xiàn)增程器在設(shè)定的規(guī)則下開啟或關(guān)閉以及改變發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出功率大小，其規(guī)則如圖6所示，設(shè)定SOCmin為增程器開啟點(diǎn)，SOCmax為增程器關(guān)閉點(diǎn)；車輛加速時(shí)，車速≥50 km/h時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)由低負(fù)荷點(diǎn)切換到中負(fù)荷點(diǎn)；車速≥90 km/h時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)由中負(fù)荷點(diǎn)切換到高負(fù)荷點(diǎn)；車輛減速時(shí)，車速≤80 km/h時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)由高負(fù)荷點(diǎn)切換到中負(fù)荷點(diǎn)；車速≤40 km/h時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)由中負(fù)荷點(diǎn)切換到低負(fù)荷點(diǎn)。

圖6 三工作點(diǎn)控制策略規(guī)則

本研究運(yùn)用MATLAB/Simulink軟件，結(jié)合以上對于發(fā)動(dòng)機(jī)工作點(diǎn)的選取規(guī)則以及三工作點(diǎn)控制策略的控制流程進(jìn)行三工作點(diǎn)控制策略建模，如圖6所示。

圖8為三工作點(diǎn)控制策略工作點(diǎn)切換邏輯圖，是圖7中增程器控制模塊，運(yùn)用Stateflow基于圖6三工作點(diǎn)控制策略規(guī)則構(gòu)建。根據(jù)電池SOC值和車速?zèng)Q定增程器的開啟還是關(guān)閉以及開啟后發(fā)動(dòng)機(jī)輸出功率的大小即確定發(fā)動(dòng)機(jī)的工作點(diǎn)。圖中Switch_ICE代表發(fā)動(dòng)機(jī)開關(guān)信號(hào)，Pe代表發(fā)動(dòng)機(jī)輸出功率，velocity代表車速。

圖7 三工作點(diǎn)控制策略模型

圖8 三工作點(diǎn)控制策略工作點(diǎn)切換邏輯

2.4 聯(lián)合仿真及結(jié)果分析

不同控制策略下的增程器的轉(zhuǎn)矩、功率等輸出特性如圖9所示，電池初始SOC值均設(shè)定為30%。

圖9 不同控制策略下增程器輸出特性

如圖9(a)所示，仿真開始時(shí)，當(dāng)電池SOC值下降至30%以下，增程器的發(fā)動(dòng)機(jī)按照預(yù)先設(shè)定的工作點(diǎn)工作，同時(shí)發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)矩迅速增大并維持在-115 N·m。起始階段，當(dāng)需求功率小于發(fā)動(dòng)機(jī)輸出功率時(shí)，發(fā)電機(jī)給電池充電。增程器的開啟使電池SOC值迅速增加，直至70%，增程器關(guān)閉，車輛進(jìn)入純電動(dòng)模式。隨著車輛的行駛以及電池SOC值的下降,增程器再次開啟并維持在固定工作點(diǎn)工作。

如圖9(b)所示，仿真開始時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)輸出功率增大至20 kW，同時(shí)發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)矩迅速增大并維持在-110 N·m；當(dāng)車輛行駛至295 s時(shí)，電池SOC值達(dá)到70%，由于車速始終小于100 km/h，增程器的輸出與前一時(shí)刻保持一致；當(dāng)電池SOC值再次小于30%時(shí)，由于車速大于100 km/h，需求功率增加,發(fā)動(dòng)機(jī)輸出功率隨之增加;車速達(dá)到最高值120 km/h時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出功率和發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)矩均達(dá)到最高值28 kW和-130 N·m。隨著車輛需求功率的降低，發(fā)動(dòng)機(jī)輸出功率和發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)矩降低至20 kW和-110 N·m，并與前一時(shí)刻保持一致。

如圖9(c)所示，仿真開始時(shí)，車速小于40 km/h且電池SOC值小于30%，增程器工作在低負(fù)荷點(diǎn)，發(fā)動(dòng)機(jī)輸出功率迅速增大并維持在15 kW，同時(shí)發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)矩迅速增大并維持在-71 N·m；當(dāng)車速大于50 km/h時(shí)，增程器切換至中負(fù)荷點(diǎn)，發(fā)動(dòng)機(jī)輸出功率為24 kW，發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)矩為-90 N·m。電池電量增大至70%時(shí)，增程器關(guān)閉，進(jìn)入純電動(dòng)模式。當(dāng)車輛行駛至1 107 s時(shí)，電池SOC值減小至30%，此時(shí)車速為105 km/h，此時(shí)增程器以高負(fù)荷點(diǎn)開始工作，發(fā)動(dòng)機(jī)輸出功率為35 kW，發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)矩為-97 N·m。

通過以上仿真結(jié)果可以得出：動(dòng)力系統(tǒng)的發(fā)動(dòng)機(jī)組件、驅(qū)動(dòng)電機(jī)組件和電池組件能夠按照控制策略準(zhǔn)確工作，證明建立的控制策略模型可行且有效。

通過仿真可得出NEDC循環(huán)工況下不同控制策略燃油經(jīng)濟(jì)性結(jié)果，如表5所示。

表5 NEDC循環(huán)工況下燃油經(jīng)濟(jì)性仿真結(jié)果

通過表5可以看出，3種控制策略增程階段續(xù)駛里程均達(dá)到350 km的設(shè)計(jì)目標(biāo)要求，3種控制策略中三工作點(diǎn)控制策略燃油經(jīng)濟(jì)性最高。

對仿真得出的排放結(jié)果進(jìn)行處理，可得到不同控制策略下NOx,CO和HC的單位里程排放數(shù)據(jù)，如表6所示，三工作點(diǎn)控制策略下的單位里程排放量略高于功率跟隨控制策略，因此，需要對三工作點(diǎn)控制策略進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化，提高排放性。

表6 不同控制策略NOx，CO和HC的排放數(shù)據(jù)

3 三工作點(diǎn)控制策略的模糊邏輯算法優(yōu)化

3.1 模糊規(guī)劃的制定

模糊控制是通過模仿人類思維方式，構(gòu)造計(jì)算機(jī)模糊控制器，對難以建立準(zhǔn)確數(shù)學(xué)模型的對象，基于模糊推理過程和人類語言表達(dá)形成模糊的控制規(guī)則。對于增程式電動(dòng)汽車而言，電池SOC值的波動(dòng)應(yīng)始終處于合理范圍內(nèi)，同時(shí)增程器的輸出功率需要滿足整車的需求功率。因此，選取電池SOC值等于0.5為目標(biāo)值，模糊控制器的輸入量為汽車行駛的車速和電池SOC值與目標(biāo)SOC值的差值△SOC，模糊控制器的輸出量為增程器的輸出功率。本研究采用“mamdani”模糊推理方法，“mamdani”的形式更符合人類語言表達(dá)意圖，更能方便地表達(dá)模糊規(guī)則以及結(jié)論[19]。模糊控制器輸入輸出量如圖10所示。

圖10 模糊控制器輸入輸出量

為了盡量控制電池SOC值在目標(biāo)值附近波動(dòng)且波動(dòng)幅度盡可能小，三工作點(diǎn)模糊邏輯控制規(guī)則庫如表7所示。

表7 三工作點(diǎn)模糊邏輯控制規(guī)則庫

3.2 三工作點(diǎn)模糊邏輯控制策略

將模糊邏輯算法優(yōu)化后的三工作點(diǎn)控制策略簡稱為三工作點(diǎn)模糊邏輯控制策略，通過MATLAB/Simulink建立的控制策略模型如圖11所示。

如圖11所示，依據(jù)當(dāng)前車速以及△SOC值，通過模糊邏輯控制器決定增程器的輸出功率大小，剩余控制過程與三工作點(diǎn)控制策略相同。根據(jù)輸出功率確定發(fā)動(dòng)機(jī)目標(biāo)轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩，經(jīng)過PID組件處理，能夠?qū)l(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速控制為目標(biāo)轉(zhuǎn)速；結(jié)合轉(zhuǎn)矩確定發(fā)動(dòng)機(jī)的負(fù)荷，從而確定發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出為目標(biāo)轉(zhuǎn)矩。

圖11 三工作點(diǎn)模糊控制策略

3.3 聯(lián)合仿真及結(jié)果分析

查看仿真結(jié)果得出，在三工作點(diǎn)控制策略和三工作點(diǎn)模糊邏輯控制策略下，NEDC工況下兩種控制策略增程階段油耗分別為5.15 L/(100 km)和4.87 L/(100 km)，續(xù)駛里程分別為388.35 km和410.68 km。對比兩種控制策略仿真結(jié)果可知，優(yōu)化后的控制策略降低油耗0.28 L/(100 km)，增加續(xù)駛里程22.33 km。因此，基于模糊算法優(yōu)化后的三工作點(diǎn)控制策略降低了增程階段的油耗，增加了續(xù)駛里程，在燃油經(jīng)濟(jì)性方面得到提升，三工作點(diǎn)模糊邏輯控制策略達(dá)到優(yōu)化效果。

在一個(gè)NEDC循環(huán)工況下，三工作點(diǎn)控制策略和三工作點(diǎn)模糊邏輯控制策略的SOC值變化曲線如圖12(a)、圖12(b)所示，電池初始SOC值均為30%。

圖12 不同控制策略下SOC變化

對比仿真結(jié)果可以看出，一個(gè)NEDC循環(huán)工況下，優(yōu)化后的三工作點(diǎn)控制策略能夠使電池SOC值位置在目標(biāo)點(diǎn)附近波動(dòng)，可防止電池電量過低導(dǎo)致的過度放電，延長電池壽命。在NEDC循環(huán)工況結(jié)束時(shí)，三工作點(diǎn)控制策略下的電池SOC值下降至27.3%左右，而三工作點(diǎn)模糊邏輯控制策略下的SOC值上升至33.5%左右，同時(shí)增程式工作時(shí)間減少250 s，前者能夠更加合理地使用增程器，在保證電池SOC值處于合理范圍內(nèi)的前提下，減少工作時(shí)間,進(jìn)而減低油耗。

圖13(a)和圖13(b)分別為三工作點(diǎn)模糊邏輯控制策略和三工作點(diǎn)控制策略下一個(gè)NEDC工況的NOx,CO和HC排放情況。

圖13 不同控制策略下排放性能

將恒功率控制策略、功率跟隨控制策略、優(yōu)化前后的三工作點(diǎn)控制策略聯(lián)合仿真得到的排放數(shù)據(jù)折合成單位里程排放量，結(jié)果如表8所示。

表8 不同控制策略NOx,CO和HC的排放數(shù)據(jù)

從表8中可以看出，優(yōu)化后的三工作點(diǎn)控制策略在一個(gè)NEDC循環(huán)工況下由于增程器工作時(shí)間減少約250 s，使3種排放物的單位里程排放減少，排放性能得到提升，優(yōu)化效果得到驗(yàn)證。

4 結(jié)論

本研究以車輛的動(dòng)力性指標(biāo)作為條件，通過動(dòng)力參數(shù)匹配計(jì)算及仿真，得出仿真車輛的動(dòng)力性和燃油經(jīng)濟(jì)性均符合所設(shè)定的性能指標(biāo)參數(shù)。運(yùn)用MATLAB/Simulink和CRUISE軟件并對恒功率控制策略、功率跟隨控制策略和三工作點(diǎn)控制策略進(jìn)行建模和聯(lián)合仿真，得出3種控制策略中，三工作點(diǎn)控制策略的增程階段油耗最低，單位里程污染物排放量略高于功率跟隨控制策略，但均優(yōu)于恒功率控制策略。隨后通過模糊邏輯算法對三工作點(diǎn)控制策略進(jìn)行優(yōu)化，聯(lián)合仿真結(jié)果表明，優(yōu)化后的控制策略較優(yōu)化前油耗降低，續(xù)駛里程增加，單位里程污染物排放量降低，各方面表現(xiàn)相較于優(yōu)化前和其他兩種控制策略均有提高。但本研究缺少對增程式電動(dòng)汽車制動(dòng)能量回收模式下的控制策略的設(shè)計(jì)，是下一步的研究重點(diǎn)。