基于駕駛意圖識(shí)別的插電式混合動(dòng)力汽車智能算法研究

趙金寶， 校金龍

(河南工業(yè)貿(mào)易職業(yè)學(xué)院， 鄭州 450000)

不同的駕駛行為對(duì)車輛的燃油經(jīng)濟(jì)性有很大影響，在同樣工況下，不同駕駛員駕駛同樣的車輛，燃油消耗差別可達(dá)到20%～30%。對(duì)插電式混合動(dòng)力汽車(PHEV)而言，由于有多種動(dòng)力源和不同的工作模式，其影響更加明顯。

本文先制定基于規(guī)則類的定參數(shù)控制算法，優(yōu)化并確定其參數(shù)。然后在此基礎(chǔ)上增加駕駛意圖識(shí)別模型，建立能夠自動(dòng)識(shí)別駕駛模式，并對(duì)輸出扭矩進(jìn)行修正的智能控制算法，以提高PHEV對(duì)駕駛員的適應(yīng)性和燃油經(jīng)濟(jì)性。

1 定參數(shù)控制算法及優(yōu)化

1.1 動(dòng)力系統(tǒng)構(gòu)型及整車主要參數(shù)

本文以一套單軸混聯(lián)式混合動(dòng)力系統(tǒng)為研究對(duì)象，發(fā)動(dòng)機(jī)、ISG電機(jī)、驅(qū)動(dòng)電機(jī)在同一軸上，通過離合器是否結(jié)合實(shí)現(xiàn)不同的工作模式。此系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)串聯(lián)、并聯(lián)、純電動(dòng)、制動(dòng)能量回收等多種模式。

整車的基本參數(shù)如下：整備質(zhì)量12 500 kg；滿載質(zhì)量18 000 kg；長(zhǎng)11 900 mm、寬2 550 mm、高3 150 mm；車輪靜態(tài)半徑452 mm；迎風(fēng)面積6.6 m；空氣阻力系數(shù)0.55；滾動(dòng)阻力系數(shù)0.009 8；發(fā)動(dòng)機(jī)功率147 kW；ISG功率80 kW；主電機(jī)功率144 kW；電池電量13.8 kW·h、電壓460 V；超級(jí)電容電量0.37 kW·h、電壓384 V；雙向DC-DC功率50 kW；主減速器速比5.77。

1.2 基于規(guī)則類的定參數(shù)控制算法

該車一開始采用的基于規(guī)則類的定參數(shù)能量控制算法如下：

1) 動(dòng)力電池SOC≥0.3，CD(電量消耗)階段。若行駛需求轉(zhuǎn)矩介于發(fā)動(dòng)機(jī)最小轉(zhuǎn)矩和發(fā)動(dòng)機(jī)最大轉(zhuǎn)矩之間，發(fā)動(dòng)機(jī)單獨(dú)驅(qū)動(dòng)，工作在發(fā)動(dòng)機(jī)開啟區(qū)間；若>，發(fā)動(dòng)機(jī)和電動(dòng)機(jī)混合驅(qū)動(dòng)，發(fā)動(dòng)機(jī)工作在最大轉(zhuǎn)矩；若電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速在800 r/min 以下或<，由電動(dòng)機(jī)單獨(dú)驅(qū)動(dòng)車輛。具體如圖1所示。

圖1 動(dòng)力電池SOC≥0.3 CD階段策略

2) 動(dòng)力電池SOC<0.3，CS(電量維持)階段。若≤，發(fā)動(dòng)機(jī)工作在最小轉(zhuǎn)矩，多余轉(zhuǎn)矩帶動(dòng)ISG電機(jī)發(fā)電；若介于和之間，發(fā)動(dòng)機(jī)工作在最大轉(zhuǎn)矩，多余轉(zhuǎn)矩帶動(dòng)ISG電機(jī)發(fā)電；若電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速在800 r/min以下，由電動(dòng)機(jī)單獨(dú)驅(qū)動(dòng)車輛行駛。具體如圖2所示。

圖2 動(dòng)力電池SOC<0.3 CS階段策略

1.3 定參數(shù)控制算法參數(shù)優(yōu)化

為提高燃油經(jīng)濟(jì)性，從對(duì)PHEV的燃油經(jīng)濟(jì)性影響程度選取優(yōu)化參數(shù)。為離合器1的結(jié)合轉(zhuǎn)速，決定著發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)轉(zhuǎn)速和實(shí)際工作狀態(tài)，選取范圍為650～1 000 r/min；為超級(jí)電容放電區(qū)間的最小值，決定著超級(jí)電容是否放電，選取范圍為0.5～1；為超級(jí)電容的放電系數(shù)，決定著超級(jí)電容的放電速率，選取范圍為0.5～1；為DC/DC降壓的電流調(diào)節(jié)系數(shù)，決定著動(dòng)力電池的放電功率，選取范圍為0.5～1；為超級(jí)電容充電區(qū)間的最小值，決定著超級(jí)電容是否被充電，選取范圍為0.5～1。

采用模擬退火算法對(duì)綜合油耗進(jìn)行優(yōu)化，其數(shù)學(xué)模型為

本文優(yōu)化平臺(tái)選取Isight，將整車模型及控制算法集成到此環(huán)境下進(jìn)行自動(dòng)優(yōu)化，表1為優(yōu)化前后的控制參數(shù)。

表1 優(yōu)化前后控制參數(shù)

定參數(shù)能量控制算法參數(shù)優(yōu)化前的油耗為16.72 L/100 km、電耗為10.17 kW·h/100 km，綜合油耗為20.1 L/100 km。優(yōu)化后油耗為15.94 L/100 km、電耗為9.21 kW·h/100 km，綜合油耗為19 L/100 km。

2 智能控制算法研究及仿真分析

2.1 駕駛意圖模糊識(shí)別模型

2.1.1 駕駛意圖識(shí)別架構(gòu)

構(gòu)建智能控制算法，首先要進(jìn)行駕駛意圖識(shí)別。駕駛意圖識(shí)別架構(gòu)如圖3所示。

圖3 駕駛意圖識(shí)別架構(gòu)

模糊控制算法可以根據(jù)操作經(jīng)驗(yàn)制定的控制規(guī)則，經(jīng)過模糊推理，準(zhǔn)確得出控制量。影響車輛動(dòng)力性、經(jīng)濟(jì)性的駕駛操作不外乎是油門開度、制動(dòng)踏板開度及它們的變化率。而開度及其變化率作為模糊識(shí)別的輸入對(duì)駕駛意圖進(jìn)行識(shí)別?？紤]到工況塊的平均長(zhǎng)度及硬件的實(shí)時(shí)處理能力，本文選取過去100 s內(nèi)的平均油門開度、制動(dòng)踏板開度及它們的平均變化率，可以更好地識(shí)別出駕駛員的意圖。

2.1.2 加速模式識(shí)別

油門踏板開度及其變化率能夠反映出駕駛員是否加速以及加速緊急程度，因此油門踏板開度及其變化率兩個(gè)變量作為加速模式識(shí)別模糊控制器的輸入，模糊識(shí)別模型的輸出為轉(zhuǎn)矩修正系數(shù)。根據(jù)加速緊急程度的不同，可分為緊急加速、一般加速、平緩加速。

油門踏板變化率有較大波動(dòng)，容易造成模式的頻繁切換，因此選取平均值作為模糊識(shí)別的輸入。選取時(shí)間太長(zhǎng)又不能準(zhǔn)確反映出駕駛的加速模式，本文選取1 s內(nèi)的平均值來識(shí)別加速模式。

平均油門踏板開度及其平均變化率的隸屬度函數(shù)如圖4所示。

圖4 油門踏板開度及其變化率的隸屬度函數(shù)

加速模式識(shí)別模糊推理規(guī)則見表2。

表2 加速模式識(shí)別的模糊推理規(guī)則

2.1.3 制動(dòng)模式識(shí)別

制動(dòng)踏板開度及其變化率能夠反映出是否實(shí)施制動(dòng)以及制動(dòng)緊急程度。因此將制動(dòng)踏板開度及其變化率兩個(gè)變量作為制動(dòng)模式識(shí)別的輸入，模糊識(shí)別模型的輸出為制動(dòng)轉(zhuǎn)矩修正系數(shù)。根據(jù)制動(dòng)的緊急程度不同，可分為緊急制動(dòng)、一般制動(dòng)、平緩制動(dòng)。

制動(dòng)踏板變化率同樣有較大波動(dòng)，在考慮安全性、經(jīng)濟(jì)性及舒適性的基礎(chǔ)上，同樣選取1 s內(nèi)的平均值來識(shí)別制動(dòng)模式。

平均制動(dòng)踏板開度及其平均變化率的隸屬函數(shù)如圖5所示。

圖5 制動(dòng)踏板開度及其變化率的隸屬度函數(shù)

制動(dòng)模式識(shí)別模糊推理規(guī)則見表3。

表3 制動(dòng)模式識(shí)別模糊推理規(guī)則

2.2 智能控制算法

智能控制算法的具體過程如圖6所示：在優(yōu)化后的定參數(shù)算法的基礎(chǔ)上再增加駕駛意圖識(shí)別模型，根據(jù)其識(shí)別出來的駕駛模式，適當(dāng)?shù)丶哟蠡驕p小輸出扭矩；如果識(shí)別出來是急加速，則轉(zhuǎn)矩修正系數(shù)>1，輸出扭矩增大(實(shí)際輸出扭矩=正常扭矩×系數(shù))，以更好地適應(yīng)駕駛需求；若是平緩加速，則<1，輸出扭矩減小。圖中為修正后的整車需求轉(zhuǎn)矩。

圖6 智能控制算法具體過程

2.3 仿真分析

在CRUISE建立整車模型，在MATLAB/Simulink中制定控制算法，分別對(duì)控制參數(shù)優(yōu)化后的定參數(shù)及智能控制算法進(jìn)行仿真分析。選取曼哈頓城市擁堵工況、中國(guó)典型城市公交工況、NEDC市郊工況組成的綜合工況進(jìn)行仿真，如圖7所示。為使混合動(dòng)力系統(tǒng)的各種工作模式都出現(xiàn)，選取4個(gè)循環(huán)的綜合工況。CRUISE當(dāng)中的駕駛員模型以綜合工況的車速為目標(biāo)，通過對(duì)油門、制動(dòng)踏板進(jìn)行操作，自動(dòng)跟隨目標(biāo)車速。

圖7 曼哈頓城市擁堵、中國(guó)典型城市公交、NEDC市郊組成的綜合工況

圖8為SOC隨行駛距離的變化趨勢(shì)，從圖中可以看出，采用定參數(shù)控制算法，系統(tǒng)較早地進(jìn)入CS模式；采用智能控制算法，系統(tǒng)SOC變化平緩，經(jīng)過4個(gè)綜合工況(1個(gè)綜合工況時(shí)長(zhǎng)為3 573 s,4個(gè)綜合工況時(shí)間軸為14 292 s)后SOC為35%，動(dòng)力電池的能量得到了更加合理的利用，因此智能控制算法更好。

圖8 SOC隨行駛距離的變化

圖9為PHEV在定參數(shù)和智能控制算法下對(duì)應(yīng)的整車需求轉(zhuǎn)矩與車速關(guān)系局部圖，在1 120～1 130 s車速平緩變化時(shí)，定參數(shù)控制算法計(jì)算出的整車需求轉(zhuǎn)矩較大，與實(shí)際不相符，而智能控制算法識(shí)別出平緩加速，整車需求轉(zhuǎn)矩較小，整車輸出轉(zhuǎn)矩修正系數(shù)對(duì)輸出轉(zhuǎn)矩進(jìn)行校正，使其更加合理且可提高燃油經(jīng)濟(jì)性。在1 160～1 165 s車速較快變化時(shí)，定參數(shù)控制算法計(jì)算出的整車需求轉(zhuǎn)矩較小，與實(shí)際不相符，而智能控制算法識(shí)別出緊急加速，整車輸出的轉(zhuǎn)矩修正系數(shù)對(duì)輸出轉(zhuǎn)矩進(jìn)行校正，使整車需求轉(zhuǎn)矩更加合理且滿足整車動(dòng)力性需求。

圖9 需求轉(zhuǎn)矩與車速局部圖

圖10為智能控制算法及定參數(shù)控制算法主電機(jī)負(fù)荷與車速關(guān)系的局部圖，可以看出，在2 295～2 302 s車速減小較快時(shí)，定參數(shù)控制算法計(jì)算出的制動(dòng)需求扭矩較小，與實(shí)際不相符，而智能控制算法能夠識(shí)別出緊急制動(dòng)，從而增大主電機(jī)負(fù)荷，增多制動(dòng)能量的回收。

圖10 主電機(jī)負(fù)荷與車速局部圖

智能控制算法對(duì)應(yīng)的油耗為15.63 L/100 km、電耗為7.77 kW·h/100 km，綜合油耗為18.18 L/100 km,相較于控制參數(shù)優(yōu)化后的定參數(shù)控制算法對(duì)應(yīng)的綜合油耗19 L/100 km而言，采用智能控制算法使PHEV燃油經(jīng)濟(jì)性提高了4.3%。

智能控制算法能夠根據(jù)識(shí)別到的駕駛意圖適當(dāng)放大或縮小驅(qū)動(dòng)及制動(dòng)扭矩，使扭矩的分配更加合理，使其更加符合駕駛需求且有效提高了燃油經(jīng)濟(jì)性，體現(xiàn)了智能控制算法的優(yōu)勢(shì)和好處，因此應(yīng)采用智能控制算法作為最終的應(yīng)用。

3 結(jié)束語

根據(jù)油門、制動(dòng)踏板開度及其變化率對(duì)駕駛員意圖進(jìn)行模糊識(shí)別，并對(duì)控制參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化?；隈{駛員意圖識(shí)別的智能控制算法，使得整車電量、需求轉(zhuǎn)矩得到更加合理的利用，增強(qiáng)了車輛對(duì)駕駛員的適應(yīng)性且燃油經(jīng)濟(jì)性進(jìn)一步提高。