基于遺傳模糊控制的燃料電池混合動(dòng)力汽車燃油經(jīng)濟(jì)性提高方法

【摘" 要】為提高燃料電池汽車燃油經(jīng)濟(jì)性，并解決常規(guī)模糊控制中存在的參數(shù)優(yōu)化與調(diào)節(jié)相對(duì)困難、構(gòu)建模糊規(guī)則與隸屬度函數(shù)主觀性高和魯棒性差等問題，提出一種基于遺傳模糊控制的燃料電池汽車油耗降低方法。首先，對(duì)燃料電池汽車電機(jī)功率、電池電量與超級(jí)電容容量等部件進(jìn)行物理建模；然后，在此基礎(chǔ)上提出一種提高汽車燃油經(jīng)濟(jì)性、克服模糊控制下常規(guī)問題的方法；最后，與傳統(tǒng)模糊控制算法進(jìn)行對(duì)比，通過MATLAB/Simulink進(jìn)行仿真試驗(yàn)測(cè)試算法的性能。試驗(yàn)結(jié)果表明，相對(duì)于對(duì)比算法，遺傳模糊控制算法有較高的燃油經(jīng)濟(jì)性、動(dòng)力電池荷電狀態(tài)維持能力與燃料電池效率，能夠克服模糊控制中存在的參數(shù)優(yōu)化與調(diào)節(jié)困難、隸屬度函數(shù)建立主觀性高與魯棒性差等問題。

【關(guān)鍵詞】燃料電池汽車；遺傳模糊控制；燃油經(jīng)濟(jì)性

中圖分類號(hào)：U469.72"""" 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A""" 文章編號(hào)：1003-8639（2025）01-0023-05

A Method for Improving Fuel Economy of Fuel Cell Hybrid Electric Vehicles Based

on Genetic Fuzzy Control*

WANG Yi，QIN Xiaopeng，HU Yao，HE Hengjiang，ZHOU Ya

（Sichuan Vocational College of Science and Technology，Meishan 611730，China）

【Abstract】In order to improve the fuel economy of fuel cell vehicles and solve the problems of relatively difficult parameter optimization and adjustment，high subjectivity and poor robustness in constructing fuzzy rules and membership functions in conventional fuzzy control，a fuel cell vehicle fuel consumption reduction method based on genetic fuzzy control is proposed. Firstly，physical modeling of components such as motor power，battery capacity，and supercapacitor capacity of fuel cell vehicles；Then，based on this，a method is proposed to improve the fuel economy of automobiles and overcome conventional problems under fuzzy control；Finally，compared with traditional fuzzy control algorithms，simulation experiments were conducted using Matlab/Simulink to test the performance of the algorithm. The experimental results showed that compared to the comparison algorithm，the genetic fuzzy control algorithm has higher fuel economy，power battery state of charge maintenance ability，and fuel cell efficiency，overcoming the problems of parameter optimization and adjustment difficulties，high subjectivity and poor robustness in establishing membership functions in fuzzy control.

【Key words】fuel cell vehicle；genetic fuzzy control；fuel economy

0" 引言

由于國(guó)家與地區(qū)對(duì)于能源安全的擔(dān)憂，尤其是對(duì)于依賴進(jìn)口石油的國(guó)家，促使了對(duì)多元化交通燃料的需求。燃料電池混合動(dòng)力汽車提供了一種潛在的解決方案，吸引了研究者的廣泛關(guān)注。

混合動(dòng)力汽車結(jié)合了內(nèi)燃機(jī)與電動(dòng)機(jī)，其可以通過電動(dòng)機(jī)輔助內(nèi)燃機(jī)的方式，提高燃油效率并節(jié)省燃油費(fèi)用。但是，混合動(dòng)力系統(tǒng)的性能很大程度上取決于如何通過不同類型的能源分配所需的功率。文獻(xiàn)[1]針對(duì)某款燃料電池汽車，建立高精度橢球基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似模型，使優(yōu)化后的燃料電池系統(tǒng)動(dòng)力輸出更加平穩(wěn)；文獻(xiàn)[2]針對(duì)燃料電池汽車能量管理策略在復(fù)雜工況下適應(yīng)性差的問題，提出一種反向傳播的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊能量管理策略，仿真結(jié)果表明所提出的方法可以有效識(shí)別隨機(jī)工況，進(jìn)一步改善了整車經(jīng)濟(jì)性；文獻(xiàn)[3]利用自適應(yīng)模糊濾波對(duì)需求功率進(jìn)行解耦分層，并采用基于等效消耗最小的思想構(gòu)建獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，與傳統(tǒng)SAC算法相比，汽車燃油經(jīng)濟(jì)性有所提高。

鑒于少有文獻(xiàn)對(duì)混合動(dòng)力汽車燃油經(jīng)濟(jì)性與常規(guī)模糊控制問題進(jìn)行統(tǒng)一研究，且存在控制器響應(yīng)速度與穩(wěn)定性矛盾無法解決，算法在極限工況下適應(yīng)性尚缺乏足夠驗(yàn)證等問題，故本文借鑒以上優(yōu)化策略，提出基于遺傳模糊控制的燃料電池混合動(dòng)力汽車油耗降低算法。

1" 燃料電池混合動(dòng)力汽車配置與計(jì)算

燃料電池混合動(dòng)力汽車（FCHEV）的動(dòng)力結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，其主要包括車輛控制器、電池能量管理系統(tǒng)、電動(dòng)機(jī)、傳動(dòng)系統(tǒng)等多個(gè)關(guān)鍵組件。FCHEV配置如圖1所示。

電機(jī)功率是評(píng)估混合動(dòng)力汽車性能的關(guān)鍵指標(biāo)之一，其決定了車輛加速性能、最大速度和爬坡能力。同時(shí)電機(jī)功率的大小與車輛的燃油效率密切相關(guān)。較大功率的電機(jī)在需要時(shí)能夠提供更多的動(dòng)力，但也可能消耗更多的燃料。因此，需要對(duì)電機(jī)功率進(jìn)行合理計(jì)算，以平衡車輛性能與燃油經(jīng)濟(jì)性。計(jì)算方式為：

[0.015mgcosθ+12ρCDAV2+mgsinθ+mδdvdt]（1）

式中：ηt——車輛動(dòng)力系統(tǒng)效率；δ——旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù)。其余物理參數(shù)取值見表1。

電池功率可由電機(jī)功率與燃料電池系統(tǒng)功率求得：

[PPS=Pmηm?Pfc] （2）

式中：PPS——電池功率；Pm——電機(jī)最大功率；Pfc——燃料電池系統(tǒng)功率。

可求得電池單元數(shù)量為：

[nbat=PPSmmodulePSηt] （3）

式中：nbat——電池?cái)?shù)量；mmodule——電池質(zhì)量；PS——電池比功率；ηt——電池效率。

儲(chǔ)能系統(tǒng)通常在放電時(shí)提供推進(jìn)所需的輔助動(dòng)力，其充電方式通常為動(dòng)能回收與燃料電池系統(tǒng)電力輸入，儲(chǔ)能方程具體為：

[E=PPS?charge?PPS?dischargedt] （4）

[CE=?EmaxCP] （5）

式中：E——儲(chǔ)能系統(tǒng)中儲(chǔ)存的能量；PPS-charge、PPS-discharge——系統(tǒng)的充電功率與放電功率；CE——總能量的容量；CP——可用能量比例。

2" 遺傳模糊控制算法

2.1" 算法介紹

模糊控制算法（Fuzzy Control）是一種基于模糊邏輯理論的控制方法，旨在處理難以精確建模與分析的系統(tǒng)。這種控制方法廣泛應(yīng)用于需要處理非線性、不確定性與模糊性的系統(tǒng)中。

模糊控制算法的優(yōu)點(diǎn)在于它可以應(yīng)對(duì)復(fù)雜、非線性和不確定的系統(tǒng)，而無需建立嚴(yán)格的數(shù)學(xué)模型。這種控制方法在許多實(shí)際應(yīng)用中都非常成功。然而，模糊控制現(xiàn)存的問題主要有參數(shù)優(yōu)化與調(diào)節(jié)相對(duì)困難、構(gòu)建隸屬度函數(shù)主觀性高與魯棒性差等。

2.2" 模糊控制算法設(shè)計(jì)

為設(shè)計(jì)模糊控制系統(tǒng)，首先應(yīng)確定燃料電池混合動(dòng)力汽車的模糊知識(shí)庫(kù)，本設(shè)計(jì)的模糊推理引擎、模糊規(guī)則與去模糊化方法的類型分別為Mamdani型、單例與重心法，如圖2～圖3所示。

圖中N、P、L、M、H分別定義為負(fù)、正、小、中、大，用于表示誤差變化的程度，同時(shí)為合理利用超級(jí)電容的高能量密度與能量回收特性，提高整車的燃油經(jīng)濟(jì)性，建立系統(tǒng)傳遞函數(shù)為：

[Gs=1Pfcs+1] （6）

式中：Pfc——燃料電池功率，由指導(dǎo)功率Pcomm與電荷狀態(tài)SOC進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。

2.3" 遺傳算法參數(shù)優(yōu)化

由于傳統(tǒng)模糊控制規(guī)則的設(shè)計(jì)需要專業(yè)知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，而且調(diào)試后才能夠得到準(zhǔn)確的結(jié)果；同時(shí)，選擇合適的隸屬函數(shù)和模糊集合對(duì)模糊算法的性能至關(guān)重要，不恰當(dāng)?shù)倪x擇可能導(dǎo)致模糊推理結(jié)果不準(zhǔn)確或不穩(wěn)定；此外，傳統(tǒng)模糊算法對(duì)輸入數(shù)據(jù)中的噪聲與不確定性較為敏感，如果模糊算法不能有效地處理這些噪聲，其性能和魯棒性可能會(huì)受到影響。

針對(duì)以上問題，本文采用遺傳算法對(duì)模糊規(guī)則進(jìn)行優(yōu)化，得到最優(yōu)的模糊規(guī)則后根據(jù)輸入變量進(jìn)行模糊判斷，以提高算法的準(zhǔn)確性與魯棒性。

2.3.1" 染色體編碼

遺傳算法中的染色體編碼是將問題的解表示為一個(gè)染色體相應(yīng)的編碼，以便進(jìn)行遺傳操作。染色體編碼的設(shè)計(jì)對(duì)于算法的效果和收斂速度具有重要影響。

二進(jìn)制編碼通常將問題的解表示為一個(gè)二進(jìn)制字符串向量，每個(gè)基因位上的值為0或1。例如，根據(jù)上述所建模糊控制器，可以使用長(zhǎng)度為2×9=18的染色體表示，圖3的模糊規(guī)則中的VL可編碼為100101001011101011，在算法搜索完成之后可以將編碼還原為對(duì)應(yīng)問題的解。

2.3.2" 適應(yīng)度評(píng)估

為了達(dá)到提高車輛燃油經(jīng)濟(jì)性的目的，引入前文中能量表征參數(shù)Pm、PPS、Pfc、E、CE、CP與車輛在相關(guān)工況下的等效氫耗作為適應(yīng)度函數(shù)的優(yōu)化指標(biāo)，適應(yīng)度函數(shù)具體為：

[f=k1×Pm+PPS+Pfc+k2×E+CE+CP+k3×W?1] （7）

式中：k1、k2、k3——相關(guān)權(quán)重系數(shù)，分別取值k1=0.6、k2=0.8、k3=1。W的計(jì)算式為：

[W=MH2×nbatI2F] （8）

式中：W——?dú)錃庀牧?；MH2——?dú)錃獾哪栙|(zhì)量；nbat——電池個(gè)數(shù)；I——電池電流；F——法拉第常數(shù)。

2.3.3" 種群選擇、交叉與變異

選擇操作選用輪盤賭法，得出算法中第i個(gè)個(gè)體的概率Pi為：

[Pi=fi fi] （9）

式中：fi——變異個(gè)體的適應(yīng)度，之后使用自適應(yīng)方法對(duì)算子的交叉與變異幾率進(jìn)行調(diào)整。

[Pc=h1×fm?fsfm?fa，" fm≥fah2，" fmlt;fa] （10）

[Pm=h3×fm?fsfm?fa，" fm≥fah4，" fmlt;fa] （11）

式中：Pc——自適應(yīng)交叉概率；Pm——自適應(yīng)遺傳概率；fm、fs、fa——最大自適應(yīng)、交叉?zhèn)€體中較大適應(yīng)度與平均適應(yīng)度。h1、h2、h3、h4的取值分別為0.6、0.8、0.1與0.1。

2.3.4" 優(yōu)化結(jié)果

針對(duì)模糊能量控制系統(tǒng)，選定遺傳算法的種群數(shù)量為40，迭代次數(shù)為60次，可得優(yōu)化后的模糊規(guī)則如圖4所示。

3" 仿真模型建立與結(jié)果分析

3.1" 仿真模型建立

為驗(yàn)證基于遺傳模糊控制的燃料電池汽車油耗降低方法的有效性，使用MATLAB/Simulink進(jìn)行仿真，構(gòu)建燃料電池混合動(dòng)力汽車相關(guān)控制模型，并與傳統(tǒng)模糊控制算法進(jìn)行對(duì)比。

其中燃料電池、遺傳模糊控制策略與動(dòng)力電池充電模型具體如圖5～圖7所示。

3.2" 仿真結(jié)果分析

WLTP為一種用于評(píng)價(jià)車輛燃油經(jīng)濟(jì)性與排放性能的全球化測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)，WLTP相對(duì)于NEDC更為現(xiàn)代化和精確，更好地反映了真實(shí)駕駛條件下的汽車性能。其在全球范圍內(nèi)得到了廣泛的采用，現(xiàn)已成為許多國(guó)家與地區(qū)的法定測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)。

本文采用WLTP工況對(duì)車輛具體性能進(jìn)行分析，仿真結(jié)果如圖8～圖10所示。

由圖8可得，傳統(tǒng)模糊控制算法的最終氫耗量為102.80g，而自適應(yīng)模糊算法的最終氫耗量為81.90g，故所提出方法相對(duì)于對(duì)比算法等效氫耗量降低了20.3%，使目標(biāo)車輛的燃油經(jīng)濟(jì)性顯著提高。

由圖9可知，在WLTP工況下自適應(yīng)模糊控制策略電池SOC值相較于傳統(tǒng)模糊控制策略電池SOC值波動(dòng)更小，動(dòng)力電池的荷電狀態(tài)維持能力明顯提高。雖然較于優(yōu)化前SOC值有所降低，但整體循環(huán)工況下SOC值仍處于適宜區(qū)間，同時(shí)也體現(xiàn)了適當(dāng)犧牲動(dòng)力電池保護(hù)燃料電池的優(yōu)化理念。

由圖10可知，燃料電池整體工作效率較高，但傳統(tǒng)模糊控制策略的效率變化頻繁且波動(dòng)區(qū)間較大，而燃料電池在遺傳模糊策略的作用下效率波動(dòng)次數(shù)與范圍均有所降低，進(jìn)而效率頻繁波動(dòng)所導(dǎo)致的燃料電池性能衰退現(xiàn)象逐漸減少，燃料電池系統(tǒng)魯棒性也有所提高。

4" 結(jié)論

本文為提高燃料電池混合動(dòng)力汽車的燃油經(jīng)濟(jì)性，并解決常規(guī)模糊控制中存在的參數(shù)優(yōu)化與調(diào)節(jié)相對(duì)困難、構(gòu)建隸屬度函數(shù)主觀性高與魯棒性差等問題，提出一種基于遺傳模糊控制的燃料電池混合動(dòng)力汽車燃油經(jīng)濟(jì)性提高方法。與傳統(tǒng)模糊控制算法進(jìn)行對(duì)此，通過MATLAB/Simulink仿真平臺(tái)，仿真驗(yàn)證了所提出控制策略效果。仿真結(jié)果表明如下。

1）遺傳模糊控制算法相對(duì)于對(duì)比算法，等效氫耗量降低了20.3%，使目標(biāo)車輛的燃油經(jīng)濟(jì)性顯著提高。

2）此算法在WLTP工況下電池SOC波動(dòng)更小，動(dòng)力電池的荷電狀態(tài)維持能力明顯提高，同時(shí)體現(xiàn)了適當(dāng)犧牲動(dòng)力電池保護(hù)燃料電池的優(yōu)化理念。

3）加入遺傳模糊控制算法后，通過遺傳算法優(yōu)化模糊控制，避免了構(gòu)建模糊規(guī)則與隸屬度函數(shù)主觀性高等問題，使其效率波動(dòng)次數(shù)與范圍均有所降低，進(jìn)而效率頻繁波動(dòng)所導(dǎo)致的燃料電池性能衰退現(xiàn)象逐漸減少，提高了燃料電池系統(tǒng)的魯棒性。

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（編輯" 楊凱麟）