混合动力电动汽车能量管理策略研究

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摘要:能量管理策略是混联式混合动力电动汽车的重要研究与设计内容之一。文章介绍了混合动力控制系统整体结构和控制原理，建立了系统数学模型，优化了整车能量管理策略；根据整车性能要求设计了电驱动系统相关参数，基于Matlab/Simulink软件平台建立了仿真模型，进行了仿真试验及结果分析。试验结果表明：基于模糊逻辑的能量管理策略实现了较好的控制效果，提升了整车的动力性、经济性和平稳性。

关键词:混联式混合动力电动汽车；能量管理策略；模糊逻辑；仿真

混合动力电动汽车是目前国内外市场上最常见的一种新能源汽车类型[1]。与其他类型的新能源汽车比较，混合动力电动汽车的关键技术比较成熟、经济性较好。但是，由于混合动力电动汽车同时配备发动机和电力驱动系统，整车结构比较复杂，控制技术要求较高。能量管理系统是新能源汽车整车控制的核心部分，能量管理策略是混合动力电动汽车研究的关键问题[2]。由于能量管理系统研发成本较高，为提高可靠性并降低研发成本，研究人员多利用计算机仿真技术辅助设计，调整模型参数计算各种条件下的仿真结果，以获得最优的设置参数。目前，国内研究人员较多利用Matlab/Simulink软件进行新能源汽车相关仿真研究。例如，黎永键等利用Matlab软件开发了纯电动汽车整车控制器仿真平台，并应用于控制策略的优化和测试[3]。周振响利用Simulink软件进行混合动力电动汽车建模仿真测试，通过仿真试验研究电驱动系统动态特性[4]。本文研究混联式混合动力电动汽车能量控制策略，构建能量管理系统的数学模型，设计并推算各子系统参数，基于Matlab/Simulink平台设计仿真软件并进行试验。

1混合动力控制系统数学模型

1.1混合动力系统结构

按照发动机和电动机的结构关系，混合动力系统可分为串联式、并联式和混联式[5]。其中，混联式混合动力系统应用最为广泛，应用实例包括普锐斯、凯美瑞等混合动力电动汽车车型。本文以丰田混合动力系统THS（ToyotaHybridSystem）为参照，其结构如图1所示。系统组成包括：发动机及控制器、动力蓄电池组及电源管理器、驱动电机及电机控制器、整车控制器、传感器信号、传动系统等[6]。THS系统主要部件作用介绍如下：MG1（发电机）和MG2（电动机）均为永磁电机，其产生的转矩可用于与电流相匹配的所有用途，而转速由交流电的频率控制。变频器将HV蓄电池的高压直流电转换为三相交流电来驱动MG1和MG2。电机控制器、发动机控制器、电源系统等电控单元由整车控制器控制。此外，变频器将用于电流控制的信息传输到整车控制器。

1.2混合动力系统控制原理分析

混联式混合动力电动汽车控制系统整体框架如图2所示。整车控制器接收加速踏板传感器和换挡杆位置传感器信号，以判断驾驶员的驾驶意图，计算判断整车工况并确定目标转速和转矩，发送指令至发动机控制器和电机控制器，分别控制发动机、电动机工作；发动机和电动机为混联关系，可独立工作，其输出转矩经过转矩耦合器，通过传动机构输送至驱动桥；发电机由发动机带动工作，产生电能并为动力电池组充电[7]。

1.3控制系统数学模型

1.3.1发动机模型。THS系统同时配备发动机和电机作为动力源。其中，发动机为阿特金森循环发动机类型。简化阿特金森循环发动机，可列出以下数学模型：在某种工况下，以发动机实际输出力矩与目标力矩的差值为状态输入量，整车控制器调整电子节气门开度位置，保证目标转速在规定范围内。基于上述分析，发动机数学模型方程式如下式：1000ηt,e(Mgfr+12ρaCDAfV2+Mgi)（1）式中：Pe为发动机有效功率；M为整车质量；fr为滚动阻力系数；ρa为空气密度；Af为迎风的正面面积；CD为空气阻力系数；r为驱动轮半径；ηt，ß为电机至驱动轮传动效率。1.3.2电机系统模型。THS系统配备电机为永磁同步电机。永磁同步电机可简化为转子和定子两部分，定子线圈通三相交流电产生旋转磁场，定子磁场与永磁体的转子相互作用产生电磁力，从而驱动转子旋转输出。根据文献，可利用Park坐标变换法列出永磁同步电机（d-q轴）的等效动态电路方程式如下：式中：id和iq为d轴和q轴定子电流；Rs为定子电阻；ωe为电角速度；ϕf为永磁体磁链；Ld、Lq分别为d、q轴电感分量。电磁转矩Te可由式（4）计算：1.3.3行星齿轮机构模型。行星齿轮机构用于电动机和发动机动力耦合，并实现发电机正常工作，以保证动力电池组具有持续电能。行星齿轮机构内部结构图如图3所示。设太阳轮转速为ns，齿圈转速为nr，行星架转速为ny，由文献[12]可知以上关联式为按照以下方法设计行星齿轮内部结构：发电机连接到太阳轮，驱动轮连接到齿圈，发动机连接到行星架。令kys=1+ig，有以下关系式成立：

2能量管理策略优化与设计

2.1能量管理策略优化方法

文献[8]相关研究表明，电动汽车能量管理策略主要有基于规则的能量管理策略、基于成本函数的能量管理策略等。上述能量管理策略主要缺点是没有将循环驾驶、驾驶员驾驶风格等作为考虑因素，导致无法保证较长的工作时段最优性能。由于混合动力系统的复杂性，基于准确的数学模型的传统设计方法具有局限性。相关研究工作证明，采用模糊集合的模型控制理论设计电动汽车能量管理策略是可行的。因此，本文引入了一种将循环模式和模糊逻辑相结合的能量管理策略：根据汽车当前车速、需求转矩、电池剩余电量、工作环境等因素，运用模糊逻辑对发动机和电动机进行最优功率分配，如图4所示。

2.2基于模糊逻辑的能量管理策略

2.2.1制定模糊逻辑规则。混联式混合动力系统的控制逻辑示意如图5所示。电池荷电状态（StateOfCharge）记为SOC，其最小值为SOCmin、最大值为SOCmax；车速记为V，其最小值为Vmin、最大值为Vmax；加速度记为a，其最大值为amax、最小值为amin。根据车速、加速度和荷电状态同时决定控制策略，各种工况下控制策略如下：1）低速区域（车速V<Vmin）。当SOC<SOCmin，动力电池组不输出电能，控制器指令发动机以经济模式运行，并通过驱动发电机向电池组充电；当SOCmin<SOC<SOCmax，发动机和电动机共同产生车辆运行所需力矩；当SOC>SOCmax，发动机停止运转，进入电动机单机驱动模式，即由电动机提供车辆运行所需的力矩。2）中等速度区域（Vmin<V<Vmax）。当SOCmin<SOC<SOCmax，行星齿轮机构的太阳轮被固定在车梁上，发动机和电动机按照并联方式运行，同时输出功率并通过耦合器传递到车轮以驱动汽车。3）加速和全负荷工作区域（V=Vmax，a=amax）。当SOC>>SOCmin，发动机和电动机共同输出功率，向驱动轮传递功率，此时无需向动力电池组充电；当SOC<<SOCmin，发动机单独工作，其产生的力矩主要用于驱动汽车，由发动机带动发电机产生电能并向动力电池组充电。4）制动工况。当制动所需功率超过电动机所能提供最大制动能量时，且SOC>SOCmax，电动机提供最大制动能量，剩余部分由机械制动提供；当SOC<SOCmax，两种方式联合制动，共同起作用；当SOC<SOCmin，只有机械制动起作用，制动时产生的热能经过转化器转化为电能，并以化学能的形式存储在动力电池组中。2.2.2建立模糊逻辑规则表。参考文献[9]的研究内容，利用图表法建立模糊逻辑规则如表1所示。

2.3混合动力控制系统参数设计

参照凯美瑞混合动力电动汽车车型的相关参数，本文设定汽车基本参数如下：m=1750kg，SA=2.85m2，CD=0.3，R=0.25m，fr=0.03。2.3.1发动机参数设计图6a描述了在平坦路面和5%坡度路面上，1500kg车辆的载荷功率与车速的关系以及电动机输出特性。由图可知：在平坦路面上，对应于160km/h的车速，需要43kW的功率；在5%坡度路面上，配置四档和三档变速器的车辆将分别达到103km/h和110km/h的最高车速。传动系统主传动比为1.3，减速比为3.2。2.3.2电机参数设计图6b描述了在水平良好路面上以及坡度小于5%的路面，车辆由0km/h速度至100km/h的加速时间与电机输出功率的对应关系。由图中曲线可知，要求汽车百公里加速时间为12s时，对应的电动机功率为75kW左右，该功率可以保证该车可以以60km/h车速在平坦路面和5%坡度的路面定速巡航。因此，本文选择电动机额定功率为55kW、最大功率为75kW。2.3.3动力蓄电池参数设计由规定的加速性能所确定的电动机最大功率和由恒速确定的动力电池组额定功率，可由式（7）计算[15]：式中：Pbat、Pmotor分别代表蓄电池、电动机功率；ηmotor表示电动机效率。在本设计中，动力蓄电池的额定功率约为85kW。在行驶循环中，动力蓄电池的容量计算如下：式中：CE为蓄电池总能量容量；Cp为允许使用的总能量百分数。

3仿真试验与分析

根据汽车行驶工况，选择美国环境保护署EPA制订的城市道路循环UDDS（UrbanDynamom⁃eterDrivingSchedule）作为试验循环工况。通过仿真试验得到燃油消耗率曲线、荷电状态SOC特性线、车速变化曲线以及电机输出力矩特性线，如图7所示；UDDS工况下燃油消耗量试验数据统计如表2所示。试验结果分析如下：1）从图7a以及表2可知，发动机燃油消耗率在41.86~230.23g/kWh区间变化，当发动机转速达到4000r/min时，其燃油消耗率达到最大值，范围满足UDDS工况燃油经济性的要求。2）从图7b可知，动力电池荷电状态SOC初始值为40.3%，在启动、低速工况下动力电池提供的电能转化为整车动能驱动车辆，因此下降明显；在中等负荷工况下，发动机开始提供动能，同时向动力电池充电，因此SOC迅速上升，以保证SOC值处于稳定状态。荷电状态SOC值的控制策略使发动机和动力电池能量消耗处于最优水平，以减少车辆在启动、怠速、低速等工况下能量损耗。3）由图7c、图7d可以看出，车辆速度变化范围为0~90km/s，输出力矩最大值200Nm。从中可以看出，电机输出力矩实际值与标准值有高度一致性，鲁棒性较强、超调量较小，较好地解决了传统控制器存在的转矩、磁链脉动较大、逆变器开关频率不恒定的问题。

4结论

1）仿真试验结果证明：本文设计的混合动力电动汽车能量管理模型有较好的动态响应特性、外干扰的鲁棒性较强、超调量较小，因此该模型可用于混合动力电动汽车控制系统的研发。2）基于模糊控制策略的能量管理算法能解决传统控制方法存在的转矩、磁链脉动较大、逆变器开关频率不恒定的问题。

作者:黎永键 邱秀丽 陈述官 单位:广东农工商职业技术学院