串聯式混合動力拖拉機能量管理策略

2015-04-21 10:31:29方樹平周志立徐立友

河南科技大學學報(自然科學版) 2015年6期

方樹平，周志立，徐立友

(河南科技大學車輛與交通工程學院，河南洛陽 471003)

串聯式混合動力拖拉機能量管理策略

方樹平，周志立，徐立友

(河南科技大學車輛與交通工程學院，河南洛陽 471003)

以串聯式混合動力拖拉機為研究對象，針對電動汽車和電動拖拉機的不同，對高級車輛仿真器(advanced vehicle simulator,ADVISOR)進行了二次開發，建立了串聯式混合動力拖拉機仿真系統。制定了恒溫器式和功率跟隨式策略，并在此基礎上提出了模糊控制式能量管理策略。分別應用3種策略對串聯式混合動力拖拉機在犁耕工況下進行了仿真分析。分析結果表明：3種策略都能有效地維持電池荷電狀態(SOC值)在指定范圍內。在犁耕工況下工作1 h，采用模糊控制式能量管理策略時，電池SOC曲線變化最為平緩，拖拉機的燃油經濟性比功率跟隨式策略提高了4.16%，比恒溫器式策略提高了8.10%。

串聯式混合動力；拖拉機；高級車輛仿真器；能量管理；模糊控制

0 引言

近年來，中國大力提倡發展“綠色農機”，國家環保總局發布的GB 20891—2007 明確了拖拉機的強制排放指標[1]，節能減排成為拖拉機研究領域的重點。針對傳統拖拉機存在變速器結構復雜、傳動效率低、油耗高、排放高[2]以及純電動車輛存在續航里程短、充電不便等問題[3]，混合動力車輛可以通過能量管理方案解決此類問題。

能量管理策略、電池技術和電機驅動及控制構成了混合動力車輛開發的三大關鍵技術[4]。能量管理策略的優劣直接影響了整車性能。能量管理策略分為規則控制策略、瞬時優化控制策略、全局優化控制策略和基于工況自適應的路況預測控制策略4種[5]。文獻[6-8]分別針對串聯、并聯和混聯式混合動力汽車研究了其能量管理策略及優化問題，以達到固定循環工況減少燃油消耗和排放的目的。文獻[9]針對單電機電控機械式自動變速器(automated mechanical transmission,AMT)重度混合汽車，提出了不受工況限制的動態能量管理策略。文獻[10-11]研究了混合動力汽車能量管理策略的全局優化問題。目前，國內外對于混合動力車輛能量管理策略的研究主要集中在汽車等高速車輛上，而對拖拉機的研究較少。

本文以串聯式混合動力拖拉機為研究對象，制定串聯式混合動力拖拉機的能量管理策略，并在基于ADVISOR二次開發的仿真系統下進行仿真分析，為拖拉機控制系統設計提供依據。

1 串聯式混合動力拖拉機的能量流動與控制策略

1.1 串聯式混合動力拖拉機的能量流動

本文所采用的串聯式混合動力拖拉機結構及能量流動圖[2]如圖1所示，能量流動有如下幾條路線：

(Ⅰ)電池→控制器→電動機→變速器→驅動橋。

(Ⅱ)發動機→發電機→控制器→電池→電動機→變速器→驅動橋。

(Ⅲ)發動機→發電機→控制器→電動機→變速器→驅動橋。

(Ⅳ)驅動橋→變速器→電動機→電池(制動能量回收)。

圖1 串聯式混合動力拖拉機結構及能量流動圖

1.2 串聯式混合動力拖拉機的能量管理策略

串聯式混合動力車輛通常有恒溫器式和功率跟隨式兩種成熟的能量管理策略[12-15]。

基于上述兩種能量管理策略的思想，制定了串聯式混合動力拖拉機的恒溫器式和功率跟隨式能量管理策略，并在此基礎上提出了模糊控制式能量管理策略。

1.2.1 恒溫器式能量管理策略

恒溫器式策略根據電池荷電狀態(SOC值)確定發動機的開啟和關閉，并使發動機工作在最佳工作點處。該工作點是根據發動機萬有特性圖，預先計算出的燃油消耗最低時發動機的轉速和轉矩關系[16]。其內容如下：

(Ⅰ)當電池SOC

(Ⅱ)當電池SOCmin

(Ⅲ)當電池SOC>SOCmax時，發動機關閉。

(Ⅳ)發動機工作時，處于最佳工作點。

1.2.2 功率跟隨式能量管理策略

功率跟隨式控制策略根據電機與電池組的工作狀態，調節發動機工作點，經發電機向電池組充電。控制目標是燃油消耗最低和電池組的工作壽命最長。其內容如下：

(Ⅰ)當電池SOC>SOCmax時，發動機停止工作，但當拖拉機需求的功率太大時，發動機重新啟動。

(Ⅱ)當電池SOC

(Ⅲ)當發動機工作時，其功率輸出一方面要跟隨拖拉機功率需求的變化，同時維持電池SOC處于工作范圍的中間值附近，并工作于該輸出功率對應的最佳工況點，該最佳工況點為效率最佳工況點。

(Ⅳ)發動機工作時，其輸出功率在一個指定范圍內，以保證較高的效率。

(Ⅴ)發動機工作時，其輸出功率的變化率不應超過規定值。

1.2.3 模糊控制式能量管理策略

模糊控制可以表達串聯式拖拉機控制中難以精確定量表達的規則，如功率要求離最優曲線較近，則盡量少用電池，可以方便地實現不同影響因素(功率需求、SOC、電機效率等)的折衷，魯棒性好[17]。在串聯式拖拉機的設計中，有模型、部件參數、測量值、工作條件或環境等大量不確定因素，這要求串聯式拖拉機的控制系統應有較強的魯棒性。

本文將拖拉機的總線需求功率Preq和電池SOC作為模糊控制器的輸入變量，通過分析兩者的變化來合理決定模糊控制器的輸出變量發動機功率Pe的變化量，達到功率分配的目的。其仿真模型如圖2所示。總線功率需求Preq的論域，實際為拖拉機電動機功率的變化范圍[-13，13]，在其取值范圍內分7個模糊子集，即{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}。電池SOC的論域取為[0，1]，在其論域范圍內分5個模糊子集，即{BL，SL，M，SH，BH}。對于模糊控制器的輸出變量發動機功率Pe，根據發動機MAP圖劃分的經濟區域可確定其論域為[10，14]，在其論域范圍內分5個模糊子集，即{BS，SS，M，SH，BH}。

圖2 模糊控制式能量管理策略仿真模型

(Ⅰ)隸屬函數設計

由于三角形隸屬度函數和梯形隸屬度函數具有結構簡單、運算速度快和控制效果好的特點，因此，本文設計的模糊控制器輸入輸出變量采用兩者相結合的隸屬度函數。SOC、總線需求功率和發動機功率的隸屬度函數如圖3～圖5所示。

圖3 SOC隸屬函數圖4 總線需求功率Preq隸屬函數

圖5 發動機功率Pe隸屬函數

(Ⅱ)控制規則設計

模糊控制式策略和恒溫器式控制策略從原理上來說，兩者都是基于規則的控制策略，且兩者控制規則的制定都是基于對控制對象的了解和工程師在控制過程中的經驗，因此，模糊規則的制定可以參考目前應用較多的基于規則的控制策略的控制經驗，見表1。

2 基于ADVISOR二次開發的串聯式混合動力拖拉機仿真系統

表1 發動機功率Pe的控制規則

為了驗證所制定能量管理策略的合理性，需要一個可靠的串聯式混合動力拖拉機仿真系統。目前，ADVISOR是世界汽車行業最普遍使用的電動汽車仿真軟件平臺之一，是在Matlab/Simulink軟件大環境下開發的，各子系統均采用模塊化設計思想，且仿真模型與源代碼完全免費公開[18]，因此，本文選擇此軟件進行了二次開發。針對串聯式混合動力拖拉機與串聯式混合動力汽車的不同，對仿真工況、車速計算模型、整車模型和驅動力控制模型等進行了相應的修改，以建立串聯式混合動力拖拉機的仿真系統。由于開發復雜，本文僅對拖拉機工況、車速計算模型和整車模型做簡要闡述。

2.1 拖拉機工況

ADVISOR中只有汽車行駛工況，沒有拖拉機工況。以拖拉機犁耕工況為例，犁耕工作時速度低，且車速平穩，與汽車工況有很大不同，所以需要重新設定拖拉機工況。

目前，國內拖拉機犁耕作業時速度為4～6 km/h[19]。圖6所示為設定的拖拉機犁耕工況。

2.2 拖拉機車速計算模型

拖拉機在作業時，會產生滑轉，因而使拖拉機的實際速度低于理論速度。由于ADVISOR中是針對汽車的仿真軟件，因此需要在車輪模型中做出相應修改。拖拉機實際速度可表示為：

u=u0(1-δ)，

(1)

式中：u為拖拉機實際速度，km/h；u0為拖拉機的理論速度，km/h；δ為拖拉機滑轉率。

圖6 拖拉機犁耕工況

拖拉機滑轉率δ的大小取決于拖拉機的驅動和行走裝置的形式、構造、尺寸、附著質量、土壤特性、掛鉤負荷等。在實際仿真中，可采用一種由國內牽引試驗資料統計得出的驅動輪滑轉率方程[20]。拖拉機滑轉率δ與驅動力系數φ的關系為：

(2)

驅動力與附著系數的關系可表示為：

Fq=φZq，

(3)

式中：φ為驅動力系數；φmax為最大附著系數；δ*為特征滑轉率值；Fq為拖拉機的驅動力，N；Zq為驅動輪垂直載荷，N。

隨著驅動力的變化，滑轉率也在不斷地變化，將式(2)所示的關系以數據形式存入表中，通過查表得到實時滑轉率，根據式(1)計算出拖拉機驅動輪的理論角速度，反向推理出電動機的轉速轉矩等。拖拉機車速計算仿真模型如圖7所示。

圖7 拖拉機車速計算模型

2.3 拖拉機整車模型和頂層模塊

圖8 串聯式混合動力拖拉機受力分析簡圖

串聯式混合動力拖拉機的受力簡圖如圖8所示。圖8中，G為串聯式混合動力拖拉機作用在質心(a，h)上的重力，N；FT為牽引阻力，N；Xc、Xq為前、后輪受到的平行地面的土壤反作用力，近似用拖拉機總的滾動阻力Ff來代替，N；Zc、Zq為前后輪受到的垂直地面的土壤反作用力，N；Fq為驅動力，N。

考慮到拖拉機在行駛方向的平衡，可得拖拉機行駛平衡方程式：

(4)

式中：σ為旋轉質量換算系數；g為重力加速度，m/s2。

與汽車不同，拖拉機由于作業時速度低，可不考慮風阻，但需要考慮牽引阻力FT。所以在ADVISOR整車模型中需要進行修改，修改后的整車模型如圖9所示，拖拉機頂層模塊如圖10所示。

3 控制策略仿真分析

根據文獻[2，21-23]所提供的混合動力拖拉機驅動系統參數計算方法，以某型農用拖拉機為研究對象，經過計算，并參考市場上所銷售產品，得到整機主要參數，如表2所示。

圖9 拖拉機整車模型圖10 串聯式混合動力拖拉機頂層模塊

表2 串聯式混合動力拖拉機整機參數

為驗證串聯式混合動力拖拉機仿真系統的正確性，針對圖6所示的拖拉機工況，在軟件自帶的策略下，得到目標速度與實際速度的對比圖，如圖11所示。為驗證所制定能量管理策略的合理性，對上述拖拉機工況進行10次循環，即拖拉機連續工作1 h，然后分別對3種策略進行仿真，得到電池SOC的變化曲線，如圖12所示。燃油消耗量、電池SOC終值和等效燃油消耗量等如表3所示。

圖11 目標車速與仿真車速對比圖圖12 3種策略下的SOC變化曲線

表3 3種策略下的燃油消耗量

由圖11可以看出：實際車速能夠很好地跟隨目標車速，即能很好地跟隨工況車速，說明針對ADVISOR的二次開發是合理的，可以用來研究其能量管理策略。

由圖12可以看出：3種策略都能夠使SOC維持在0.4～0.8。恒溫器式策略SOC下降速度最快，表明電池快速放電，電池壽命短；功率跟隨式策略電池SOC變化較恒溫器式更慢，但有很多局部彎折，表明電池壽命較恒溫器式更長，發動機開啟頻繁；模糊控制式策略SOC值變化最為平穩，放電時SOC變化較為緩慢，在跌至0.4以后，能以合理的速度回升，電池壽命較前兩種更長。

從表3可以看出：模糊控制式策略等效燃油消耗量最佳，分別比恒溫器式策略節油8.10%，比功率跟隨式策略節油4.16%。

4 結論

(1) 通過對ADVISOR的二次開發，建立了串聯式混合動力拖拉機仿真系統，為其能量管理策略的研究提供了可靠的平臺。

(2) 恒溫器式、功率跟隨式和模糊控制式策略都能夠對串聯式混合動力拖拉機的能量分配實現管理。3種策略都能夠將電池SOC值維持在0.4～0.8，模糊控制式策略的控制效果比其他兩種策略更好，分別比恒溫器式策略節油8.10%，比功率跟隨式策略節油4.16%。

(3)恒溫器式和功率跟隨式策略都是通過人為地設定門限值，將電池SOC控制在一定范圍內，還需對門限值的設置進行深入研究。

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