基于LVQ工況識別的混合動力汽車自適應能量管理控制策略

鄧　濤　盧任之　李亞南　林椿松

重慶交通大學，重慶，400074

基于LVQ工況識別的混合動力汽車自適應能量管理控制策略

鄧濤盧任之李亞南林椿松

重慶交通大學，重慶，400074

摘要：為提高混合動力汽車的燃油經濟性，選取6種典型行駛工況代表“市區”、“郊區”和“高速公路”3類主要工況，采用基于規則的模糊能量管理控制策略，以整車燃油經濟性為目標，在3類主要工況下用改進型粒子群優化算法優化發動機聯合工作曲線與發動機關閉曲線系數，得到相應的優化后的隸屬度函數的參數；運用學習向量量化(LVQ)算法識別車輛運行工況，動態選擇相應的模糊控制策略，使混合動力汽車控制策略對選定的幾種代表性工況具有自適應性，從而提高整車的燃油經濟性。仿真對比結果表明，相比于傳統混合動力汽車，燃油經濟性提高了3.4%。

關鍵詞：混合動力汽車；工況識別；燃油經濟性；粒子群優化算法；學習向量量化(LVQ)算法

0引言

運行工況對混合動力汽車(hybrid electric vehicle,HEV)的燃油經濟性與排放性影響較大，是設計與評價混合動力汽車的一項重要指標，也是能量管理控制策略必須考慮的關鍵因素。然而,當前大多數能量管理控制只考慮單一工況，燃油經濟性的提升受到局限，而且無法使控制策略適應各種不同工況。Williamson等[1]對并聯柴-電混合巴士在7種運行工況下進行研究，發現柴油機具有不同效率和運行參數。Sharer等[2]在past軟件中建立了經典混合動力模型即Toyota Prius和Ford Focus汽車模型,在多種運行工況下仿真分析得出運行工況對混合動力汽車的影響比對傳統汽油機汽車的影響要大。汽車的運行工況是混合動力汽車控制策略制定的必要條件，工況的不同會對控制策略的發揮有影響，進而影響整車的燃油經濟性與排放性。所以,對混合動力汽車的運行工況進行識別，從而采用相應工況的控制策略參數，建立滿足不同工況的控制策略越來越重要[3-5]。

本文以NYCC、MANHATTAN、WVUSUB、CSHVR、US06_HWY、HWFET 6種典型工況代表車輛的6種不同行駛工況，作為仿真道路行駛工況,這6種工況涵蓋了“市區”、“郊區”、“高速公路”3類主要工況[6]，以基于規則的控制策略為基礎，以整車燃油經濟性為優化目標，采用改進的粒子群優化(particle swarm optimization，PSO)算法優化發動機聯合工作曲線系數和發動機關閉曲線系數，采用學習向量量化(learning vector quantization， LVQ)算法對行駛工況進行識別，得到基線法中3個參數優化后的取值，由此得到以上幾種工況下各自不同參數的能量管理控制策略，該控制策略能夠適應以上幾種不同工況，并且可有效提高整車燃油經濟性。

1基于規則的發動機基線控制策略

以某并聯式中度混合動力汽車為研究對象，整車結構如圖1所示，整車參數配置如表1所示。圖1中，AMT表示機械自動變速器(auto mechanical transmission)。

圖1　某型并聯式中度混合動力汽車結構

名稱項目參數整車部分整備質量(kg)1535發動機發動機型號1.0LSI排量(L)1.0峰值(kW)47最高轉速(r/min)5700動力電池電池類型鋰電池額定容量(A·h)6額定電壓(V)290.5AMT擋位數6電機額定功率(kW)75額定電壓(V)240

為了達到實車運用的目的，采用了簡單的基于規則的發動機基線控制策略[7]，如圖2所示。設Treq為混合動力汽車的需求轉矩，Tm為電機轉矩(放電為正，充電為負)，Te為發動機輸出轉矩，基本控制規則如下：

圖2　HEV發動機工作區域控制策略

(1)當車速v低于某一值或者需求轉矩Treq小于某一值時，電機單獨提供驅動轉矩， Treq=Tm。

(2)當發動機在給定轉速與需求功率下高效率工作時，發動機單獨驅動，Treq=Te；并且當蓄電池荷電狀態(SOC)值較低時，發動機驅動汽車的同時給電池充電，Treq=Te+Tm，此時Tm為負值。

(3)當汽車的需求轉矩Treq較大、超過了發動機的最優效率曲線時，發動機與電機同時提供汽車所需轉矩，Treq=Te+Tm。

(4)當混合動力汽車運行于怠速模式并且電池的SOC值較低時，發動機提供需求轉矩Treq的同時驅動發電機給電池充電，Treq=Te+Tm；如果電池SOC充足，則發動機停止工作，電機提供需求轉矩，Treq=Tm。

(5)當電池SOC值低于電池SOC值的上限時，混合動力汽車制動時，制動能量通過電機轉化為電能給電池充電,Treq=Tm。

由此建立整車控制策略，如圖3所示。

圖3　基于工況識別的控制策略

2模糊控制器

基線法控制策略就是將發動機外特性曲線乘以某系數，得到發動機聯合工作曲線和發動機關閉曲線，它一定程度上確定了混合動力源分配。但是基線法控制策略并沒有優化發動機聯合工作曲線系數與發動機關閉曲線系數。考慮到系統精確的數學模型難以確立且其他全局優化算法計算量大，目前難以有實車運用的可能，而模糊控制器計算量小，魯棒性好，因此本文采用模糊控制器控制發動機聯合工作曲線系數和發動機關閉曲線系數。如圖2所示，Temin對應的曲線系數為K1，Temax對應的曲線系數為K2，K1與K2的初始值為0，K1∈[-1, 1], K2∈[-1, 1]。取值為1時對應曲線向上平移200N·m，取值為-1時對應曲線向下平移200N·m。K1與電池SOC以及電機轉速有關，K2影響到發動機的高效工作區域，與電池SOC、電機轉速、汽車需求轉矩Treq有關。模糊控制器的輸入變量為這些對參數有影響的量，即SOC值、電機轉速ωe和需求功率Treq，輸出為K1、K2。

采用帶參數的三角形隸屬度函數作為模糊控制器的隸屬度函數，輸出變量K1的模糊語言變量為{VS(很小)，S(小)，LS(稍小)，M(中)，LL(稍大)，L(大)，VL(很大)}。定義輸出變量K1的隸屬度函數VS的論域為[-100, P1, P2]，定義函數S的論域為[P3, P4, P5]，定義函數LS的論域為[P6, P7, P8]，定義函數M的論域為[P9, P10, P11]，定義函數LL的論域為[P12, P13, P14]，定義函數L的論域為[P15, P16, P17]，定義函數VL的論域為[P18, P19, 100]。輸入變量蓄電池SOC值的模糊語言變量為{VL(很低)，L(低)，LL(稍低)，LH(稍高)，H(高)，VH(很高)}；定義函數VL的論域為[-100, P20, P21]，定義函數L的論域為[P22, P23, P24]，定義函數LL的論域為[P25, P26, P27]，定義函數LH的論域為[P28, P29, P30]，定義函數H的論域為[P31, P32, P33]，定義函數VH的論域為[P34, P35, 100]。輸入變量電機轉速的模糊語言為{VS(很慢)，S(慢)，LS(稍慢)，LF(稍快)，F(快)，VF(很快)}；定義電機轉速的隸屬度函數VS的論域為[-100, P36, P37]，定義函數S的論域為[P38, P39, P40]，定義函數LS的論域為[P41, P42, P43]，定義函數LF的論域為[P44, P45, P46]，定義函數F的論域為[P47, P48, P49]，定義函數VF的論域為[P50, P51, 100]。

同理，K2的模糊隸屬度函數選擇三角形隸屬度函數，輸入變量蓄電池SOC值的模糊語言變量定義與上文相同，不再贅述。輸入變量需求轉矩Treq的模糊語言變量為{VS(很小),S(小),LS(稍小),LB(稍大),B(大),VB(很大)}；定義汽車需求轉矩的隸屬度函數VS的論域為[-100, P53, P54]，中間的定義與上文的相同，不再贅述。定義函數VH的論域為[P89, P90, 100]。兩者的模糊規則如表2、表3所示。

表2　K1的模糊控制規則表

表3　K2的模糊控制規則表

3基于改進型PSO算法的隸屬度函數

PSO算法相對于其他智能算法具有參數設置簡單、收斂速度快的優點，且適用于非線性尋優問題，對于像隸屬度函數參數較多的問題應用起來特別方便。由于標準PSO算法收斂速度慢，容易陷入局部最優，因此采用改進型PSO算法優化模糊控制器隸屬度函數參數。對標準PSO算法收斂速度過慢、迭代后期容易陷入局部最優的缺陷進行改進，引入自適應權重因子與突變因子，當粒子的最優位置變化很小，如前后位置差值的絕對值小于0.001時，可認定粒子群陷入局部優化，保留記錄這個陷入局部優化的解的坐標點，以此位置為基礎，將10%的粒子重新隨機初始化，在記錄下來的陷入局部最優解的坐標位置的基礎上，以變異數值(介于0.05～0.1)為半徑隨機分布粒子群的位置。為了在獲得全局優化效果的同時不影響收斂性，慣性權重因子w的取值應該是：迭代初期取值比較大，達到一定迭代次數后w的取值變小。慣性權重用下式進行調節：

(1)

式中，fbest(t)為種群歷史最佳位置的適應值；fpi(t)為第i個粒子個體歷史最佳位置的適應值；r為(0，1)之間的常數；N為種群中粒子個數。

以粒子的最佳適應值與種群的歷史最佳的適應值的“距離”作為慣性權重調節依據。該距離越小w越小，集中搜索以保證最優解收斂；該距離越大，w越大，保證全局性的搜索。

本文以燃油經濟性為粒子群算法優化的目標，上述模糊控制器的隸屬度函數的參數作為算法的粒子群，改進的PSO算法的優化流程如圖4所示。

圖4　改進的PSO算法的優化流程

4典型行駛工況

實際道路的行駛工況比較復雜，混合動力汽車在實際運行中可能連續運行于各種復雜的行駛工況。本文選取6種行駛工況作為3類典型工況：代表城市中心道路工況的NYCC和MANHATTAN，代表郊區道路工況的WVUSUB和CSHVR，代表高速路工況的US06_HWY和HWFET，如圖5所示。

(a)WVUSUB(b)CSHVR

(c)US06_HWY(d)HWFET

(e)NYCC(f)MAHATTAN圖5　6種典型工況

5基于LVQ方法的工況識別

5.1工況特征參數的計算

根據以往研究結果，如果采用的工況歷史數據樣本時間長度太小，則可能不能正確地包含循環工況的特征信息，相反，如果采用的樣本時間長度太大，則在實時控制情況下計算負擔太大[8]。另外，樣本時間數據段也是可以變化的，但為了方便計算運行，采用固定時間段。根據以往研究，大部分時間樣本工況片段選取在150～300 s之間。綜上所述，為了獲取道路工況特征參數的樣本數據，將道路工況分成片段，每個片段為180 s，并且可以疊加[4]，疊加選擇情況如圖6所示，1～9代表工況片段的序號。

圖6　道路工況分段示意圖(US06_HWY)

5.2道路工況的特征參數選取

道路工況的特征參數原則上是要包含各自循環工況的特征，但工況的特征參數選取太多的話，計算量太大；特征參數選取太少則不能正確包含循環工況的特有信息，工況識別的誤差太大。為了達到特征參數選擇最優化，必須滿足每個特征參數各自獨立地包含一種工況特征信息，根據文獻[9]的研究，特征參數種類選取平均速度、正向平均加速度(a>0.1 m/s2)、低速(15～30 km/h)時間比例、中高速(70～90 km/h)時間比例、高速(>90 km/h)時間比例、極低減速度(a<-2.5 m/s2)時間比例、高減速度(a<-2 m/s2且a>-2.5 m/s2)時間比例、最大循環工況加速度(m/s2)、最大循環工況速度(km/h)、工況速度標準差(km/h)、中等減速度(a<-1 m/s2且a>-1.5 m/s2)時間比例、中高減速度(a>-2 m/s2且a<-1.5 m/s2)時間比例、高加速度(a>1.5 m/s2且a<2.5 m/s2)時間比例、極高加速度(a>2.5 m/s2)時間比例。

5.3LVQ神經網絡方法介紹

用于工況識別的分類識別算法有貝葉斯歸類算法、決策樹、粗集理論、模糊聚類分析算法、LVQ算法、支持向量機等。支持向量機模式識別方法特別適用于二維的問題， LVQ神經網絡結合了競爭學習與監視學習算法，已經成功應用于模式識別、數據壓縮等領域。對于工況識別問題，神經網絡比較常用，因此采用LVQ算法作為行駛工況識別的方法。LVQ神經網絡由三部分組成：輸入向量層、競爭層、線性輸出層，其結構如圖7所示。圖7中，P為R維的輸入模式；R表示輸入訓練樣本向量的維數；上角標1、2分別表示競爭層、線性輸出層；S為神經元的個數；n為神經元的輸入；a為神經元的輸出；IW(1,1)為輸入層神經元與競爭層神經元的權系數矩陣；LW(2,1)為競爭層神經元與線性輸出層神經元之間的連接權系數矩陣；‖ndist‖表示求兩個多維度向量組的距離；compet(·)表示競爭層神經網絡計算處理；purelin(·)表示線性輸出層神經網絡計算處理 。

圖7　LVQ神經網絡結構

道路工況有10個特征參數，因此輸入層有10個節點。競爭層通過競爭學習算法對輸入向量進行分類。通過了學習算法處理的類稱之為子類，這些子類被分為明確定義的目標類。線性輸出層的6個神經元代表6種道路工況，采用第二代LVQ神經網絡算法(即LVQ2算法)來訓練樣本，以提高分類的正確率。訓練80代后，識別誤差降到0.01。當識別誤差不再下降之后，可認為神經網絡訓練過程完成。具體實現過程參見文獻[10]。分段計算后得到3類典型工況的訓練樣本，然后進行神經網絡訓練，獲取工況識別參數。

6仿真分析

6.1典型工況模糊控制器參數獲取

按照圖4所示的流程將上述6種行駛工況輸入到改進型PSO算法模型中，經過改進型PSO算法優化后得到“城市”、“郊區”、“高速公路”3類典型工況的模糊控制器隸屬度函數的參數。因為隸屬度函數參數比較多，在此僅列出NYCC工況優化后的隸屬度函數參數取值，如表4所示，其他工況的參數不一一列出。

6.2實時工況識別仿真分析

將上述6種行駛工況以混合搭配的方式組合形成一個大的實時測試工況，其中1代表城市工況，2代表郊區工況，3代表高速路工況，依次類推。然而，針對整個工況直接進行工況識別，難度較大，而且準確性不高。因此，采取工況分段識別的方法，不僅能提高燃油經濟性[11]，而且可大大提高識別精確性。時間段選擇180s，然后進行仿真分析，測試工況如圖8所示，模式識別結果如圖9所示。

表4　NYCC工況控制策略模糊控制器的優化結果

圖8　測試工況圖

圖9　工況識別模式結果

因為工況被劃分為片段的形式進行工況識別，所以片段之間可能會因為劃分得過于相似，使得LVQ神經網絡算法識別產生誤差，但LVQ神經網絡算法是可以大致識別出工況類型的。將得到的結果輸入到控制策略中，進行整車控制策略的仿真分析，其自適應過程如圖10所示。

圖10　基于LVQ算法識別的自適應控制示意圖

基于LVQ神經網絡算法的工況識別的控制策略與無工況識別的基本模糊規則控制策略仿真結果對比如表5所示，表中數據是6種工況統計結果的平均值。

表5　工況識別計算結果

注：SSOC，e為仿真運行結束時的SOC值，SSOC，s為仿真運行開始時的SOC值。

從表5結果中可以看出，采用LVQ神經網絡算法工況識別后，混合動力汽車的燃油消耗減少了3.4%，SOC值變化減小了2.7%，SOC值波動(即SSOC，e-SSOC，s)減小了19.64%，因此采用有工況識別的控制策略的混合動力汽車在以上6種工況下運行，總的百公里燃油消耗可減少3.4%。

7結論

(1)在基本的規則控制策略的基礎上建立了以發動機關閉曲線、發動機聯合工作曲線為基礎的工作區域動態調整的模糊能量管理控制策略。

(2)采用改進的PSO算法優化發動聯合工作曲線系數與發動機關閉曲線系數， 得到三類典型工況的模糊控制器的參數。

(3)利用LVQ神經網絡算法的模式識別能力在組合工況下仿真分析，使混合動力汽車在不同工況下采用相應的模糊能量管理控制策略，由Simulink模型仿真結果可知，相比一般的無工況識別與算法優化的模糊控制策略，該能量管理控制策略可使整車百公里油耗減少3.4%。

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(編輯蘇衛國)

Adaptive Energy Control Strategy of HEV Based on Driving Cycle Recognition by LVQ Algorithm

Deng TaoLu RenzhiLi YananLin Chunsong

Chongqing Jiaotong University,Chongqing,400074

Abstract:In order to reduce fuel consumption, six kinds of typical driving cycles were chosen to represent the “urban”, “suburban” and “highway”. And for vehicle fuel economy, based on fuzzy control strategy with rules,an improved PSO algorithm was adopted to optimize the engine working with motor curve factor and the engine shutting off curve factor, then the optimized parameters of membership function could be achieved under the above typical driving cycles. Furthermore, LVQ algorithm was adopted to recognize real-time driving cycle, the corresponding fuzzy control strategy could be chosen according to the recognition results, which maintained the adaptability for those driving cycles, and improved HEV’s fuel economy. Simulation results show that fuel economy adopted with this control strategy is improved by 3.4% comparing to the traditional methods without cycle recognition.

Key words:hybrid electric vehicle(HEV); driving cycle recognition; fuel economy; particle swarm optimization(PSO) algorithm;learning vector quantization(LVQ) algorithm

收稿日期：2015-04-23

基金項目：國家自然科學基金資助項目(51305473)；中國博士后科學基金資助項目(2014M552317)；重慶市基礎與前沿研究計劃資助項目(cstc2013jcyjA60007)；重慶市教委科學技術研究項目(KJ120421)；重慶市博士后研究人員科研項目特別資助(xm2014032)

中圖分類號：U469.72

DOI：10.3969/j.issn.1004-132X.2016.03.025

作者簡介：鄧濤，男，1982年生。重慶交通大學機電與車輛工程學院副教授。主要研究方向為混合動力控制。發表論文30余篇。盧任之，男，1990年生。重慶交通大學機電與車輛工程學院碩士研究生。李亞南，男，1989年生。重慶交通大學機電與車輛工程學院碩士研究生。林椿松，男，1990年生。重慶交通大學機電與車輛工程學院碩士研究生。