基于自適應(yīng)遺傳算法的某款純電動(dòng)汽車智能發(fā)電策略分析

余 東

（成都工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 智能制造與汽車學(xué)院，四川 成都 610000）

無(wú)論是車輛在行駛過(guò)程中受到的空氣阻力，還是在減速或制動(dòng)過(guò)程中受到的摩擦阻力，都會(huì)造成汽車通過(guò)摩擦生熱的方式消耗大量動(dòng)能，導(dǎo)致汽車能源利用率低下，續(xù)航里程不足等問(wèn)題。新能源汽車中的純電動(dòng)汽車廣泛應(yīng)用大功率動(dòng)力電池，其整車性價(jià)比和動(dòng)力電池尺寸決定了電動(dòng)汽車的商業(yè)化進(jìn)程，而純電動(dòng)汽車智能發(fā)電對(duì)于整車性價(jià)比和動(dòng)力電池尺寸具有關(guān)鍵影響。具有可控預(yù)算和車輛空間要求的購(gòu)車人士將純電動(dòng)汽車較短的續(xù)航里程作為主要不滿對(duì)象，最終選擇傳統(tǒng)能源汽車，使得純電動(dòng)汽車市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力不足。

葉青通過(guò)研究純電動(dòng)汽車的安全制動(dòng)范圍以及影響回饋制動(dòng)能量的約束因素，在Matlab中搭建純電動(dòng)汽車機(jī)電復(fù)合制動(dòng)力分配仿真模型，以最大化回饋制動(dòng)分配比例為目標(biāo)函數(shù)，以車速、制動(dòng)強(qiáng)度和動(dòng)力電池荷電狀態(tài)（State Of Charge,SOC）值作為輸入、以回饋制動(dòng)分配比例模糊控制器隸屬函數(shù)和規(guī)則表為輸出，建立了回饋制動(dòng)能量模型，通過(guò)遺傳算法優(yōu)化，最后仿真得到回饋制動(dòng)力及可回收制動(dòng)能量有了明顯的提升[1]。李春雷以四輪轂電機(jī)獨(dú)立驅(qū)動(dòng)純電動(dòng)汽車為對(duì)象，研究四輪轂電機(jī)獨(dú)立驅(qū)動(dòng)純電動(dòng)汽車的動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)、四輪轂電機(jī)制動(dòng)能量回饋發(fā)電效率模型、輪轂電機(jī)制動(dòng)能量回饋的影響因素以及四輪轂電機(jī)獨(dú)立驅(qū)動(dòng)純電動(dòng)汽車制動(dòng)能量回饋策略[2]。朱波等通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)制動(dòng)加速度與制動(dòng)踏板開(kāi)度成正比變化，為了改善制動(dòng)效能的一致性，引入制動(dòng)踏板開(kāi)度修止系數(shù)，制定了基于PRBS-BEC策略能量回收策略，結(jié)果表明，能量回收效率有所提高，且制動(dòng)效能更接近傳統(tǒng)汽車[3]。張鵬以微型乘用車為研究對(duì)象，對(duì)純電動(dòng)汽車的能耗影響因素、動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)匹配方法、電驅(qū)系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化、能耗優(yōu)化方案等進(jìn)行深入的研究和分析，在兼顧動(dòng)力性的前提下，可以提升經(jīng)濟(jì)性，同時(shí)使用遺傳算法，在工程軟件平臺(tái)上，建立多目標(biāo)優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)電機(jī)和減速參數(shù)的優(yōu)化匹配方法[4]。鄭偉提出在新能源電動(dòng)汽車前端進(jìn)氣格柵后安裝一臺(tái)功率為50 W的磁懸浮垂直軸風(fēng)力發(fā)電機(jī)，然后通過(guò)對(duì)氣流動(dòng)能、風(fēng)壓、風(fēng)速等研究，得出風(fēng)能以風(fēng)速的三次方倍增加，風(fēng)壓力以風(fēng)速的二次方倍增加。風(fēng)力發(fā)電機(jī)發(fā)電效率不僅受到風(fēng)能利用系數(shù)制約，還與機(jī)械傳動(dòng)效率等因素有關(guān)[5]。

國(guó)內(nèi)專家學(xué)者針對(duì)純電動(dòng)汽車?yán)m(xù)航能力的提升從制動(dòng)能量回饋、搭載隨車風(fēng)力發(fā)電等途徑進(jìn)行了相關(guān)的研究。若單方面從制動(dòng)能量回饋研究續(xù)航里程，分析了制動(dòng)能量回饋影響因素如車速、制動(dòng)強(qiáng)度及動(dòng)力電池SOC值，而制動(dòng)能量回饋則需要車輛制動(dòng)時(shí)才能產(chǎn)生電能，發(fā)電條件單一。若從隨車風(fēng)力發(fā)電研究續(xù)航里程，則需要車輛有一定的風(fēng)速、風(fēng)壓，才能發(fā)出所需要的電能，發(fā)電要求復(fù)雜。從制動(dòng)能量回饋和風(fēng)力發(fā)電協(xié)同工作發(fā)電，可克服發(fā)電條件單一等問(wèn)題，只要車速到達(dá)發(fā)電條件就能啟動(dòng)風(fēng)力發(fā)電，只要踩下制動(dòng)踏板就能制動(dòng)回饋，發(fā)電形式多樣，動(dòng)力電池成本占整車成本二分之一以上，在電池容量不增加的前提下，通過(guò)制動(dòng)能量回饋和風(fēng)力發(fā)電來(lái)提升續(xù)航里程是降低整車成本有效途徑之一。對(duì)于汽車制動(dòng)回饋模糊控制研究，可通過(guò)遺傳算法優(yōu)化能量回收影響因素，提升整車回收能量。

1 純電動(dòng)汽車風(fēng)力發(fā)電與制動(dòng)能量回饋影響因素

純電動(dòng)汽車是由可充電電池（如：鉛酸電池、鎳鎘電池、鎳氫電池或鋰離子電池）提供動(dòng)力源的汽車[6]。因此，純電動(dòng)汽車?yán)m(xù)航里程主要由動(dòng)力電池供電量決定，而動(dòng)力電池供電量可通過(guò)行車過(guò)程動(dòng)態(tài)補(bǔ)充?，F(xiàn)有部分車輛配置制動(dòng)能量回饋功能，但能量回收量不足以顯著提高車輛續(xù)航里程。當(dāng)前城市內(nèi)道路路況良好，城市間以高速或快速路連接，為增加純電動(dòng)汽車單次充電后行駛公里數(shù)，結(jié)合市內(nèi)、市間綜合特點(diǎn)和汽車技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀，以車載風(fēng)力發(fā)電和制動(dòng)能量回饋來(lái)為純電動(dòng)汽車增程。

風(fēng)力發(fā)電是指將風(fēng)的動(dòng)能通過(guò)風(fēng)能轉(zhuǎn)換為機(jī)械能，再帶動(dòng)發(fā)電機(jī)將機(jī)械能轉(zhuǎn)換成電能[7]。本文中的車載風(fēng)力發(fā)電是指車輛行駛后，由迎風(fēng)面吸進(jìn)自然風(fēng)力到車輛后，驅(qū)動(dòng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)，從而產(chǎn)生電能。為提高車載風(fēng)力發(fā)電效率，則需要達(dá)到一定的風(fēng)流強(qiáng)度才能啟動(dòng)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)。另外，車載風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)是一套機(jī)械電力裝置，不能與水接觸，否則會(huì)造成發(fā)電機(jī)短路或機(jī)械裝置銹蝕，為保證行車安全和裝置耐用，若行車環(huán)境中的雨水量進(jìn)入到車載風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)，則關(guān)閉風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)。由此可見(jiàn)，純電動(dòng)汽車風(fēng)力發(fā)電的影響因素為行車環(huán)境和風(fēng)流強(qiáng)度，即空氣含水量與行車速度。

制動(dòng)能量回饋是指車輛制動(dòng)時(shí)，由車輪反向帶動(dòng)電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)，將車輛的機(jī)械能轉(zhuǎn)換為電能。采用制動(dòng)回饋裝置后，車輛在制動(dòng)時(shí)驅(qū)動(dòng)輪帶動(dòng)車載常用的永磁無(wú)刷發(fā)電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)，發(fā)電機(jī)反向給驅(qū)動(dòng)輪阻力，讓車輪速度降下來(lái)，同時(shí)發(fā)電機(jī)被帶動(dòng)后可產(chǎn)生電能進(jìn)而發(fā)電。由此可見(jiàn)，純電動(dòng)汽車制動(dòng)回饋主要影響因素為制動(dòng)強(qiáng)度即制動(dòng)踏板行程變化率。

此外，純電動(dòng)汽車動(dòng)力電池接受發(fā)電裝置提供的電能需要考慮當(dāng)前動(dòng)力電池荷電情況，若電池的剩余容量非滿載時(shí)，則需要車載發(fā)電裝置工作。在常規(guī)制動(dòng)中，優(yōu)先機(jī)械液壓制動(dòng)還是制動(dòng)回饋開(kāi)展制動(dòng)，需要結(jié)合發(fā)電機(jī)工作效率考慮。因此，還需要考慮動(dòng)力電池SOC值、機(jī)械液壓制動(dòng)力和回饋制動(dòng)力的比例[8]。

2 純電動(dòng)汽車風(fēng)力發(fā)電與制動(dòng)能量回饋結(jié)構(gòu)

以某款純電動(dòng)汽車為研究對(duì)象，提出了一種基于自適應(yīng)遺傳算法的車載風(fēng)力發(fā)電與制動(dòng)能量回饋控制策略，該純電動(dòng)汽車發(fā)電控制模型結(jié)構(gòu)如圖 1 所示。

圖1 純電動(dòng)汽車車載發(fā)電控制模型結(jié)構(gòu)

車載發(fā)電控制系統(tǒng)核心為整車控制器（Vehicle Control Unit, VCU），它將接受來(lái)自車速傳感器的車速v信號(hào)，空氣濕度e傳感器的含水量q信號(hào)，制動(dòng)踏板的制動(dòng)強(qiáng)度z信號(hào)，動(dòng)力電池的SOC信號(hào)，獲得這些信號(hào)后，VCU將發(fā)電信號(hào)傳遞給發(fā)電機(jī)控制器（Generator Control Unit,GCU）控制車載風(fēng)力發(fā)電機(jī)發(fā)電，傳遞給電機(jī)控制器（Motor Control Unit, MCU）控制輪轂電機(jī)制動(dòng)能量回饋，在車載發(fā)電機(jī)和制動(dòng)能量回饋機(jī)發(fā)電時(shí)，將發(fā)出的電能通過(guò)車載交流充電機(jī)（On Board Charger, OBC）儲(chǔ)存在動(dòng)力電池中。

3 純電動(dòng)汽車智能發(fā)電模型

為便于智能發(fā)電模型的研究，對(duì)車載風(fēng)力發(fā)電和制動(dòng)回饋過(guò)程作如下假設(shè)：

（1）道路路面平整，無(wú)坡度；

（2）直路行駛，無(wú)轉(zhuǎn)向；

（3）忽略輪胎變形、自然風(fēng)力和風(fēng)向變化。

車載風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)打開(kāi)進(jìn)氣格柵通過(guò)進(jìn)氣管道將空氣流傳送到風(fēng)力發(fā)電機(jī)葉片上，帶動(dòng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)，完成發(fā)電[9]。圖 2 為車載風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)氣端。

圖2 車載風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)氣端

風(fēng)能計(jì)算方程為

式中，Pfd為風(fēng)力電能，W；Efn為風(fēng)能密度，W/m2；Cp為風(fēng)輪效率；ρ為空氣密度，kg/m3；ss為吸入風(fēng)道的氣流速度，m/s；A為風(fēng)道截面積，m2。

汽車制動(dòng)時(shí)，受力關(guān)系如圖 3 所示。所受到的力有驅(qū)動(dòng)力Fq，滾動(dòng)阻力Fg，空氣阻力Fk及制動(dòng)力Fz，車輛質(zhì)量m，加速度a，摩擦因素μ，行車速度v。此時(shí)車輛所受到的合外力為

圖3 汽車制動(dòng)受力關(guān)系

若車輛制動(dòng)前車速為v0，能量為E0；制動(dòng)后車速為v1，能量為E1，則車輛采取制動(dòng)前后的能量損耗△E為

由能量守恒定律可知，能量損耗與車輛受力關(guān)系為

式中，s1為制動(dòng)距離；s2為滾動(dòng)距離。制動(dòng)回饋能量來(lái)源于制動(dòng)力生成的能量，而制動(dòng)力可能是制動(dòng)電機(jī)和機(jī)械液壓系統(tǒng)單獨(dú)或共同產(chǎn)生，Ej為機(jī)械液壓制動(dòng)系統(tǒng)產(chǎn)生的能量。

式中，F(xiàn)kq為制動(dòng)卡鉗夾緊力；w為車輪角速度；r為車輪半徑。由于產(chǎn)生的制動(dòng)回饋能量?jī)?chǔ)存到蓄電池還需要經(jīng)過(guò)電機(jī)發(fā)電，OBC系統(tǒng)充電，因此，設(shè)定電機(jī)發(fā)電效率α，OBC系統(tǒng)充電效率β，結(jié)合式（4）—式（6）可得制動(dòng)回饋電能為

結(jié)合純電動(dòng)汽車車載風(fēng)力發(fā)電風(fēng)能模型及制動(dòng)回饋電能模型，可得到智能發(fā)電模型為

4 純電動(dòng)汽車智能發(fā)電模型仿真優(yōu)化分析

基于式（3）—式（10）智能發(fā)電模型，純電動(dòng)汽車在行車過(guò)程中，如果空氣中含水量太高，進(jìn)入風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)后，會(huì)使得水跡浸潤(rùn)到電氣元件，導(dǎo)致電路工作不正常，長(zhǎng)此以往也會(huì)造成各金屬元件銹蝕。因此，為保證風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的穩(wěn)定性，風(fēng)力發(fā)電需滿足以下幾個(gè)條件，例如：（1）空氣濕度＜80%，風(fēng)力發(fā)電靠風(fēng)吹動(dòng)葉片，從而帶動(dòng)發(fā)電機(jī)軸旋轉(zhuǎn)發(fā)電，而風(fēng)速太低，發(fā)電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)速度過(guò)慢，發(fā)電效能低，為此設(shè)置風(fēng)力發(fā)電條件；（2）車速＞30 km/h；（3）動(dòng)力電池的SOC＜80%，若車輛動(dòng)力電池中的電量余量較多、充電效率較低，為使得充電效率保持在高位，避免發(fā)電系統(tǒng)的反復(fù)啟停。同時(shí)滿足以上三個(gè)條件，則車載風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)工作，進(jìn)而開(kāi)始風(fēng)力發(fā)電。制動(dòng)時(shí)滿足制動(dòng)減速度即制動(dòng)強(qiáng)度不大，制動(dòng)踏板行程未超過(guò)三分之二，車輛制動(dòng)防抱死系統(tǒng)未工作和動(dòng)力電池SOC＜80%可充電條件，則制動(dòng)回饋系統(tǒng)工作，進(jìn)而開(kāi)始制動(dòng)發(fā)電。

4.1 自適應(yīng)遺傳算法

對(duì)于純電動(dòng)汽車發(fā)電量最大化地優(yōu)化分析，傳統(tǒng)研究按照遺傳算法來(lái)進(jìn)行影響因素的優(yōu)化，遺傳算法中的選擇-復(fù)制-交叉-變異等過(guò)程都伴隨著基因的環(huán)境適應(yīng)性，而不是單純的按照選擇-復(fù)制-交叉-變異進(jìn)行，容易得到局部最優(yōu)解，為了提升遺傳算法的有效性，需要對(duì)交叉概率，變異概率進(jìn)行環(huán)境適應(yīng)性的研究，以便在進(jìn)行優(yōu)化過(guò)程中尋得全局最優(yōu)解。基于自適應(yīng)遺傳算法的發(fā)電控制策略改進(jìn)點(diǎn)有以下兩點(diǎn)。

（1）采用實(shí)數(shù)交叉，第i個(gè)染色體ai和第j個(gè)染色體aj在k位的交叉操作，增大交叉均勻性和隨機(jī)性，避免出現(xiàn)局部最優(yōu)解。

（2）變異操作時(shí)，若滿足變異概率，第i個(gè)個(gè)體的第j個(gè)基因aij根據(jù)隨機(jī)生成的[0,1]中的數(shù)f，f小于0.5時(shí)，變異基因?yàn)?/p>

f大于0.5時(shí)，變異基因?yàn)?/p>

其中

4.2 優(yōu)化過(guò)程

（1）編碼，二進(jìn)制編碼搜索能力較強(qiáng)，決策變量e、z、soc、v，參數(shù)數(shù)量較少，二進(jìn)制編碼完全滿足需求。

（2）設(shè)置遺傳算法參數(shù)，群體規(guī)模sizepop為 100，迭代次數(shù)maxgen為50，交叉概率 pcross為 0.6，變異概率pmutation為0.01。

（3）算法規(guī)則設(shè)定，選擇方式采用常見(jiàn)的輪盤(pán)賭法，當(dāng)生成隨機(jī)數(shù)小于交叉概率pcross，則采用單點(diǎn)交叉配對(duì)的染色體進(jìn)行交叉操作，交叉點(diǎn)后的染色體根據(jù)生成的隨機(jī)數(shù)小于變異概率pmutation則執(zhí)行變異操作。

（4）選擇適應(yīng)度函數(shù)，以安全為第一約束條件，使純電動(dòng)汽車盡可能多地回收能量。選擇目標(biāo)函數(shù)f(x)為風(fēng)力發(fā)電和制動(dòng)回饋能量的生成總量之和倒數(shù)，風(fēng)力和制動(dòng)回饋的發(fā)電能量可作為適應(yīng)度函數(shù)F(x)。當(dāng)適應(yīng)度函數(shù)值越大目標(biāo)越優(yōu)，直達(dá)到預(yù)定的代數(shù)，優(yōu)化結(jié)束并獲得最優(yōu)解。

基于上述控制方法，進(jìn)行了仿真計(jì)算，表1為仿真中的主要參數(shù)。

表1 仿真模型中的主要參數(shù)

在保證制動(dòng)安全性前提下，仿真工況設(shè)定如下：初始車速v0為60 km/h，期望制動(dòng)減速度為-0.5 g，在砂石路面上進(jìn)行模擬仿真，附著系數(shù)μ設(shè)為0.6。通過(guò)Matlab優(yōu)化仿真后的結(jié)果如圖 4 發(fā)電電量關(guān)系圖所示。

圖4 發(fā)電電量關(guān)系圖

通過(guò)仿真結(jié)果可知，剛開(kāi)始啟動(dòng)時(shí)，發(fā)電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)速度較慢，感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)較小，因此，車載發(fā)電電能增勢(shì)較小、發(fā)電值較小。隨著風(fēng)力發(fā)電機(jī)與制動(dòng)回饋電機(jī)平穩(wěn)運(yùn)轉(zhuǎn)后，到30代后發(fā)電電量趨于穩(wěn)定，此時(shí)，風(fēng)力發(fā)電與制動(dòng)能量回饋之和處于最佳發(fā)電值。通過(guò)仿真結(jié)果可以看出，采用的智能發(fā)電的控制策略能有效地提高電池的續(xù)航能力，在保證行車安全的前提下，將行駛過(guò)程中的風(fēng)能有效轉(zhuǎn)化成電能，常規(guī)制動(dòng)時(shí)將制動(dòng)時(shí)產(chǎn)生的多余能量回收利用，延長(zhǎng)了電動(dòng)汽車的續(xù)航里程。

5 結(jié)束語(yǔ)

對(duì)于純電動(dòng)汽車的自身發(fā)電，可能會(huì)隨著行車速度、動(dòng)力電池荷電狀態(tài)SOC、制動(dòng)強(qiáng)度等因素而變化，瞬時(shí)發(fā)電功率也需要進(jìn)行及時(shí)調(diào)整，這就需要對(duì)發(fā)電過(guò)程進(jìn)行智能控制，在保證車輛行車安全的同時(shí)，還要保證車輛行駛的動(dòng)力性。因此，通過(guò)對(duì)用于車載發(fā)電的可回收能量進(jìn)行分析后，得出的結(jié)論為風(fēng)力發(fā)電和制動(dòng)能量回饋兩種方式較好，最后通過(guò)純電動(dòng)汽車的智能發(fā)電仿真進(jìn)行優(yōu)化分析，結(jié)果顯示優(yōu)化純電動(dòng)汽車智能發(fā)電的輸入量后，其發(fā)電量將增加，這將增加純電動(dòng)汽車?yán)m(xù)航里程，并提高其經(jīng)濟(jì)性，展現(xiàn)出節(jié)能減排先進(jìn)技術(shù)。