插電式混合動力汽車能量控制理論綜述

鄧濤 黃希光 盧任之 李小靜 李亞南

摘要：為提高插電式混合動力車輛的能量控制性能，能量管理策略一直受到很高的重視，本文介紹了國內外相關最優控制理論和優化算法，著重闡述SOC自適應的A-ECMS的優勢，旨在為我國混合動力能量管理策略的未來發展方向提出方案。

關鍵詞：PHEV?SOC?A-ECMS

引言

作為一種新型的多能量源交通工具，混合動力汽車的性能與其采用的能量管理策略密切相關。在滿足汽車動力性能的前提下，能量管理策略實現在發動機、電機之間合理的轉矩分配，以獲得整車最大的燃油經濟性能、最低的排放以及平穩的駕駛性能。

1.插電式混合動力汽車概念

插電式混合動力汽車是指在特定工作條件下，可以從兩種或兩種以上的能量存儲器、能量源或能量轉化器中獲取驅動能量的汽車，并可以附加充電的設備。

2.控制理論和最優化原理

2.1邏輯門限值控制：控制過程由邏輯門限值確定，結構原理上較易實現，并且對系統給的非線性控制很有效。

2.2動態自適應控制：動態自適應控制是針對對象特性的變化、漂移和環境干擾對系統的影響提出，通過在線辨識使這種影響逐漸降低以致消除。

2.3邏輯模糊控制：模糊控制可以利用語言信息卻不需要精確的數學模型，從而可以實現對不確定性系統較好的控制。

2.4神經網絡控制：神經網絡控制器是將神經網絡作為控制器，實現對不確定系統或未知系統進行控制，使控制系統達到所要求的動態、靜態特性。

3.四種能量管理策略分析與介紹

3.1優化發動機工作的控制策略：低速和低負荷區域會導致工作效率的下降，優化發動機工作區間成為了能量管理的重要課題。

3.2優化系統效率的控制策略：基于模糊規則控制優化方法，該控制策略，考慮發動機、電池組充放電效率、電機效率等多個參數，以系統效率整體最佳為控制目標。

3.3等效燃油消耗最小控制策略：通過將電動機的瞬時有效等效轉化為發動機油耗，得到等效燃油消耗圖。以瞬時油耗最小為控制目標，動態分配發動機和電動機轉矩。

3.4全局優化控制策略：瞬時油耗的最小值之和不是全過程最小，全局優化模式才是真正意義上的最優化。通過大量的計算實現整個循環工況（或短時期）內的全局優化轉矩分配原則。

4.各種能量管理策略算法的分析

4.1?動態對話：將全過程分為若干個互相聯系的k?個階段，求出每個階段的最小值，以得到最小的目標函數值。

4.2?隨機動態規劃：將駕駛員需求功率模擬為一個離散的隨機動態過程，并建立相應的馬爾可夫模型，在此基礎上采用策略迭代的算法對能量管理策略進行了優化。

4.3?最小值原理：PMP（龐特里亞金）控制策略給出了一系列必要的瞬時優化條件，全局最優解必須滿足所有的條件。

4.4?等效燃油最小：考慮電池在充放電過程中油耗，借助等效因子將電動機的能量消耗等效為發動機的油耗，實時控制。

5.先進A-ECMS算法分類介紹

5.1?行駛工況預測的自適應：根據行駛條件預測，周期性更新控制參數;確定最優等效因子，同時SOC保持恒定。

5.2?駕駛模式識別的A-ECMS算法：周期性識別代表性駕駛模式對應一個預設定好的等效因子（離線計算的預計算值）。

5.3?SOC反饋的自適應算法：基于SOC反饋自適應算法，提出了一個簡單比例控制器、提出了基于PI控制器的自適應規則、提出了離散化自適應規則。

5.4?自適應等效燃油消耗最小的原理圖

5-1??A-ECMS基本原理圖

Fig.5-1?The?basic?principle?diagram?of?A-ECMS

根據行駛工況的預測，駕駛模式識別，以及SOC的反饋，自適應調整等效因子值，達到實時最優控制。

6.結論

能量管理策略，應該滿足實時控制的基礎上，應用優化算法，減少計算機的負荷，從而更加適合于實車。控制策略所針對的對象和環境有不確定性，研究對象越來越復雜，以及無人駕駛技術，使控制理論對智能化提出更高的要求，未來智能化的研究仍然是一個難點。自適應結合神經網絡控制，加入學習能力，調整等效因子值，是未來的發展趨勢。能量管理策略，可以結合整車的控制，考慮燃油經濟性的同時，兼顧排放性和駕駛舒適性和安全性能等多個指標。

參考文獻：

[1]王積偉.現代控制理論與工程[M]，北京：高等教育出版社，2003.

[2]張洪鉞，王青.最優控制理論與應用[M]，北京：高等教育出版社，2005.

[3]楊亞聯，蒲斌，胡曉松，葉盼.Isg型速度耦合混合動力系統全局最優控制方法[J].重慶大學學報，2013，36（09）：71-77.

[4]Jinming?Liu，?Huei?Peng.?Control?Optimization?for?a?Power-Split?Hybrid?Vehicle[J].?Proceedings?ofthe2006?American?Control?Conference，?2006，466-471.

[5]lorenzo?Serrao，?Simona?Onuri，?Giorgio?Rizzoni.?Ecms?as?a?Realization?of?Pontryagin's?Minimum?Principle?for?Hev?Control[J].?2009，3964-3969.