混合動力汽車能量管理系統(tǒng)的模糊控制與仿真研究

前言

環(huán)境和能源問題的日益突出，使低排放甚至零排放汽車的開發(fā)受到了廣泛的關注。電動汽車以無(低)污染、高燃油經濟性、高性能和低排放的優(yōu)點成為當代汽車發(fā)展的主要方向。但是，電動汽車的發(fā)展需要解決兩大關鍵問題：即能量存儲和動力驅動問題，由于短期內動力電池貯能不足的問題很難解決，于是能量管理技術就成為電動汽車發(fā)展的重要部分。本文主要是對基于模糊邏輯控制的混合動力汽車能量管理系統(tǒng)控制來進行具體分析。

并聯(lián)式混合動力汽車動力系統(tǒng)模型

并聯(lián)式混合動力電動汽車動力系統(tǒng)模型，主要包括駕駛員決策、發(fā)動機、電機、蓄電池以及整車動力性計算模型等。一種前向復合并聯(lián)混合動力汽車動力系統(tǒng)模型如圖1所示。

汽車在行駛過程中，動力系統(tǒng)提供的驅動力用來克服汽車的滾動阻力、坡度阻力、空氣阻力以及加速阻力，從而實現(xiàn)汽車的勻速行駛、加速或爬坡等。汽車行駛過程中，驅動力Ft、滾動阻力Ff、坡度阻力Fi、空氣阻力Fw以及加速阻力Fj，可以按照式(1)計算。

式中Ttq為發(fā)動機轉矩(Nm)，ig為變速器的傳動比，io為主減速器的傳動比，r為車輪半徑(m)，G為作用于汽車上的重力（N），f為滾動阻力系數(shù)，CD為空氣阻力系數(shù)，A為迎風面積(m2)，μa為行駛速(km/h)，δ為汽車旋轉質量換算系數(shù)，m為汽車質量(kg)，(du/dt)為行駛加速度(m/s2)，ηr為傳動系的機械效率。

在一定的發(fā)動機與電機復合轉速n(r/min)下，經過變速器與主減速器的減速，作用到車輪上，驅動車輪轉動，汽車以速度ua(km/h)(ua=0.377rn/igi0)行駛。在汽車行駛過程中，不僅驅動力與行駛阻力相互平衡，動力系統(tǒng)提供的功率與阻力功率也相互平衡。將行駛方程兩邊乘以行駛車速ua，并經單位變換，得到汽車功率平衡方程(功率單位為kW)：

式中：Pe為汽車的功率，i為道路坡度。

模糊邏輯控制策略

控制策略思想

本文的控制策略就是在保證發(fā)動機最高燃油效率的前提下，提高車輛的驅動性能、滿足排放法規(guī)要求，以及保持電池的充電平衡。由于道路工況和驅動條件的非線性，對于電動機何時產生輔助轉矩或對電池充電的控制變得非常復雜。另外由于不同駕駛員的操作方法不盡相同，所以很難實現(xiàn)電池充放電平衡。模糊邏輯控制策略能解決非線性復雜問題，對于并聯(lián)混合動力電動汽車的控制策略建模比較適用。

在并聯(lián)混合動力汽車傳動系統(tǒng)控制中，一般根據電池的SOC、駕駛員的踏板位置、車速及車輪所需的平均功率等參數(shù)，按照一定的規(guī)則使發(fā)動機和電動機輸出相應的扭矩(或功率)，以滿足驅動輪驅動扭矩的要求。本文中模糊控制器的輸入參數(shù)是道路總的請求轉矩與發(fā)動機優(yōu)化轉矩的差值ΔT和電池荷電狀態(tài)SOC，輸出參數(shù)為控制系數(shù)K，如圖2所示。

模糊邏輯控制器設計

模糊控制器采用Matlab提供的模糊邏輯工具箱設計，該工具箱基于Matlab的數(shù)學計算平臺構造模糊函數(shù)，并能在此環(huán)境下建立和編輯模糊控制器，而且將設計的控制器與Simulink集成進行仿真分析。

模糊化模塊

本文輸入變量描述為{‘負大’,‘負小’,‘零’,‘正小’,‘正大’}，輸入變量SOC描述為{‘過低’,‘偏低’,‘適中’,‘高’},輸入變量的隸屬函數(shù)分別如圖3、圖4所示。輸出變量K值為{0，0.75，0.8，0.85，0.9，1，1.05，1.1，1.2，1.25}，由于輸出采用單值函數(shù)表示，因此推理方法采用Takagi-Sugeno類型，這種類型較為特殊，它將去模糊化結合到模糊推理中去，最后輸出為精確量。

模糊控制規(guī)則表的建立

本文中模糊控制器采用雙輸入單輸出結構(MISO)。根據條件，建立“IF-THEN”型的規(guī)則庫，該規(guī)則庫建立的原則就是在盡量保證電池充放電平衡的條件下，使發(fā)動機轉矩工作在最小燃油消耗區(qū)域。因此可以建立模糊邏輯控制表，見表1。

從表1中可以看到第一條規(guī)則可以解釋為：當ΔT為“負大”，且SOC值為過低，則輸出K為1，表示發(fā)動機工作在目標轉矩，多出來的能量用于給電池充電。如果用語言來表示則為：IF(ΔTis負大)and(SOCis過低)then K is 1。表中其它數(shù)值可以用類似語言來描述。

反模糊

反模糊化模塊采用面積中心法作為反模糊策略。從多能源控制目標看，并聯(lián)混合動力汽車的主要控制目標是發(fā)動機和電動機的轉矩(或功率)分配問題，如何合理優(yōu)化分配轉矩是控制策略的重要內容。模糊邏輯是一種比較合適的控制策略，具有較好的魯棒性，能實現(xiàn)非線性、多目標和多參數(shù)的控制。模糊邏輯控制，能將控制邏輯的隸屬函數(shù)及參數(shù)權值進行優(yōu)化，以得到更佳的結果。

建模、仿真結果與分析

基于strong>span onmouseover=_tipon(this) onmouseout=_tipoff()>a href=http://www.eefocus.com/search/forsearch.php?word=Matlab%7C0 class=eefocus-src-key target=_blank>Matlab/a>/span>/strong>/Simulink的混合動力系統(tǒng)建模

ADVISOR模型代碼具有開放性，可以很容易對其內部模型進行研究。在研究與掌握ADVISOR車輛仿真系統(tǒng)結構組成的基礎上，對它進行二次開發(fā)是可行的。在軟件原有的并聯(lián)式混合動力整車各模塊基礎上，對相關模塊及對應參數(shù)加以修改，搭建新開發(fā)的虛擬樣車系統(tǒng)結構，并修改它在MATLAB/SIMULINK下界面，使其更具可讀性。

混合動力汽車前向仿真模型，包括駕駛員模型、車輛控制器模型、發(fā)動機模型、電機模型、電池模型、離合器模型、變速器模型、主減速器和差速器模型、輪胎模型和車輛動力學模型?？刂撇呗阅Ｐ腿鐖D5所示。

整車性能仿真結果與分析

本文采用歐洲城市道路循環(huán)ECE_EUDC。仿真參數(shù)主要有：整車質量1800kg，風阻系數(shù)0.335，迎風面積2.1m2；發(fā)動機采用電噴汽油機，排量1.0L，功率41kW；電動機采用交流感應電機，峰值功率為25kW，額定電壓144V，效率0.9；蓄電池系統(tǒng)由25塊鉛酸電池組成，容量為18Ah，質量為167kg，總行程10.93km，時間1225s，最大速度120km/h，行駛期間共計13次停車。

仿真結果如圖6、7、8所示。從圖6中可以看出發(fā)動機的轉速是伴隨著車輛在道路循環(huán)上的狀態(tài)而變化的，在道路循環(huán)的停車時間，發(fā)動機處于關閉狀態(tài)，以降低油耗，在加速時由電動機提供輔助功率，在減速時電動機當作發(fā)電機應用回收能量。從圖7中可以看出在道路循環(huán)要求汽車加速時，電機提供輔助驅動；減速、停車時，電機回收制動。從圖8中可以看出SOC也是動態(tài)變化的，最大值為0.716，最小值為0.674，上下波動為0.042，可以看到波動比較小，同時最終SOC值為0.684，基本上實現(xiàn)了在一個循環(huán)內的充放電平衡。從發(fā)動機工作點和電池SOC的變化范圍看，模糊邏輯控制策略模型能將發(fā)動機控制在最佳燃油線附近，并實現(xiàn)電池SOC變化在合理的范圍內。

結束語

混合動力汽車是近年研究和開發(fā)的熱點，如何實現(xiàn)能量的合理分配是解決問題的關鍵。由于在混合動力汽車控制中存在許多影響參數(shù)，這些參數(shù)的函數(shù)關系大多是非線性的，模糊策略具有較好的魯棒性，能解決復雜的非線性問題，實現(xiàn)能量的合理分配。本文的仿真結果表明，在混合動力車中利用模糊控制器控制能量的流向及其在內燃機、電動機和電池組之間的分配關系，不僅滿足減少油耗、降低排放的要求，而且提高了整個驅動系統(tǒng)的效率，為更先進的控制策略和混合動力系統(tǒng)的研究和開發(fā)提供了一些參考。