崔寧,秦四成,趙丁選
(1.吉林大學機械科學與工程學院,130022,長春;2.珠海城市職業技術學院機電工程學院,519000,廣東珠海)
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液壓挖掘機并聯混合節能動力系統多目標優化控制策略
崔寧1,2,秦四成1,趙丁選1
(1.吉林大學機械科學與工程學院,130022,長春;2.珠海城市職業技術學院機電工程學院,519000,廣東珠海)
針對采用電容蓄能進行能量回收的并聯式液壓挖掘機混合動力系統提高能量效率和降低轉矩變化幅度的問題,提出了一種基于實時優化力矩分配的新型多目標優化控制策略。根據負載特性將由電動機/發電機與柴油機構成的混合動力裝置的工況分為高負載和低負載兩個采用不同目標轉速的工作區,通過曲線擬合對定轉速下轉矩與能量效率特性關系進行建模,構建以轉矩為變量的目標函數,并通過懲罰函數對轉矩變化幅度進行限制,提高系統的能量效率并降低轉矩變化對系統機械結構的損害。采用仿真程序和模擬實驗平臺分別進行了實驗,以驗證該策略的效果。實驗結果表明:與固定比例轉矩策略相比,系統的最大轉矩變化幅度降低了37.9%,總體能量損耗和燃油損耗分別降低了8.74%和8.9%。采用該控制策略后,系統在提供相近的功率輸出特性的情況下,其總體的能量消耗、燃油消耗和轉矩特性均得到了改善。
能量效率;并聯式混合動力;液壓挖掘機;控制策略
隨著世界范圍內工業技術的發展,能源短缺和環境污染問題日趨嚴重,基于多種能源的混合動力技術的研發是當前工業領域的熱點。由電機和發動機共同構成的混合動力系統已成功運用在汽車上[1-4],在工程機械領域也已進行了多年的研究[5]。
挖掘機是工程機械中比較有代表性的一類。由于挖掘機動力系統負載變化比較頻繁、波動比較大,發動機大多數時間在非高效區內工作,燃料的利用率低下,排放質量較差,因此改善發動機的燃油效率是混和動力系統的核心問題。并聯式混合動力系統是當前挖掘機混合動力系統研究的熱點。這類系統采用通過電機的發電和助力的方式來調節發動機工況,使發動機盡可能在高效區工作,從而提高燃油經濟性和排放性能[6]。此外電動機可工作于電動或發電狀態,減少了系統的動力總成;發動機與電動機的并聯驅動也降低了這兩大動力總成的功率[7-8]。
控制策略是混合動力系統的核心技術,主要有基于規則的和基于優化的兩種類型?;趦灮姆椒軌虻玫阶顑灮蚪谱顑灥目刂菩Ч?是當前的研究熱點[9-10]。舒紅對一種混聯型混合動力系統運行工況進行了分析?;诎l動機、電機和蓄電池的效率圖,建立了混聯型混合動力汽車充電工況和放電工況的系統效率模型。放電工況以系統放電效率最大為優化目標,充電工況根據蓄電池荷電狀態不同,分別以系統充電效率最大、系統充電效率與充電功率乘積最大為優化目標,對混合動力系統能量管理策略進行了優化研究[11]。張博等應用PSAT前向仿真軟件及矩陣分割全局優化算法,對并聯式Plug-in混合動力汽車在不同電能消耗續駛里程下的能量管理策略進行了優化設計研究[12]。
當前混合動力挖掘機的能量管理策略多為基于系統能耗將轉矩和轉速調節在最佳工作區間[9],但這種策略往往對電機的效率考慮的不夠充分,結合電機特性的效率優化是控制器設計的重要目標。另外,轉矩的變化幅度是一個尚未充分考慮的目標,由于疲勞特性等的影響,該目標將對系統的使用壽命和可靠性造成較大影響。本文針對液壓挖掘機混合動力系統的工作特性,提出了一種基于實時優化的新型算法,以實現上述目標。
本文所用的并聯式混合動力液壓挖掘機節能系統結構如圖1所示。在動力結構上,采用了在一般挖掘機系統中通用的雙泵供油的方式。為了實現能量回收,在主泵上安裝了一個采用柴油機與電動/發電機并聯驅動液壓泵的混合動力裝置,并通過一個包含能量回收功能的動力源驅動電動/發電機。該動力源由變換器/逆變器、超級電容及蓄電池等共同構成。混合動力裝置的機械能通過分動箱直接驅動主泵帶動液壓系統做功。電動/發電機可在柴油機的帶動下處于發電狀態,并經過變換器/逆變器將這一部分能量存儲到超級電容中,超級電容處于充電狀態,并可將電能儲存在電池中,也可使電動/發電機處于電動狀態,與柴油機一起驅動主泵。主泵為液壓柱塞泵,其排量的調節通過對傾角液壓缸的位移進行控制來實現。

圖1 并聯式液壓挖掘機混合動力系統
2.1 實時優化控制策略
本文提出的實時優化控制策略如圖2所示。操作者發出的控制指令通過挖掘機系統的逆模型轉化為動力系統需要的輸出,在經過負載工作區判斷后,獲得泵斜盤的期望角度和泵的期望轉速及期望轉矩。系統通過斜盤傾角回路和混合動力系統回路實現對泵的控制。期望轉矩經優化分配后,可獲得柴油機的期望轉矩Tcd、電機的期望轉矩Tdd或發電機的期望轉矩Tgd,以這2個期望轉矩和泵的期望轉速轉矩為優化變量設計控制器來完成對電機與柴油機的控制。
2.2 基于力矩分配的能量效率優化
系統各動力組成部分的能量效率的提高是節能的關鍵,因此本文優化控制的核心便是優化目標函數的設計。為了實現節能的目標,需要讓系統做的有用功達到最大,因此設定下面的目標函數
J=min(kcPcd)2+(kdPdd)2+(kgPdg)2+
(ktcΔTtc)2+(ktdΔTtd)2+(ktgΔTtg)2
(1)

(a)控制總圖

(b)泵傾角控制器

(c)混合動力系統回路圖2 實時優化控制策略
式中:k(kc,kd,kg)為加權系數;Pcd為柴油機消耗能量與最高效率狀態下消耗能量的差值;Pdd為電機消耗能量與最高效率狀態下消耗能量的差值;Pdg為發電機實際發電量與最高效率狀態下發電量的差值。由于電機和發電機為一體,因此kd和kg必有一個為0。ΔT(ΔTc,ΔTd,ΔTg)為轉矩變化幅度的絕對值。kt(ktc,ktd,ktg)為懲罰函數式的加權系數,在ΔT較小時為0,在ΔT超過一定幅度時以一定斜率增大,ktd和ktg必有一個為0。
函數J代表了系統柴油機和電機所耗費的無用功能量之和。該函數的意義是使系統在維持既定的功率輸出的前提下,令系統的無用功總量達到最小,間接令系統能量效率達到最高。為了維持既定的功率輸出,系統需令混合動力系統的功率輸出與負載功率相等,即滿足負載功率約束
Pl=Pc+Pd-Pg
(2)
由于電動機/發電機與柴油機角速度相同,該約束可轉化為
Tl=Tc+Td-Tg
(3)
式中:Tl為負載轉矩;Tc、Td、Tg分別為柴油機、電動機與發電機的轉矩。
在角速度ω一定的前提下,柴油機的最高效率點時的功率Pcm為一個與轉矩Tc相關的函數
Pcm=Fc(Tc,ω)
(4)
損耗能量為
Pcd=Pcm-Pciηci
(5)
式中:Pci為柴油機的輸入功率;ηci為柴油機的能量效率參數,如下文所述,在轉速一定的條件下,可以擬合為柴油機轉矩Tc的函數。類似地,電機處于電動機和發電機狀態在角速度ω時的損耗能量為
Pdd=Pdm-Pdiηdi
Pdg=Pdm-Pdiηdi
(6)
得到針對柴油機、電動機和發電機的優化策略
J=minF(T,ω,ΔT)
stc.Tl=Tcd+Tdd-Tgd
Tcmin Tdmin Tgmin ΔT<Δ (7) 其中,F(T,ω,ΔT)=(kcPcd)2+(kdPdd)2+(kgPdg)2+(ktcΔTtc)2+(ktdΔTtd)2+(ktgΔTtg)2,T(Tcd,Tdd,Tgd)為柴油機、電動機與發電機的期望轉矩。由于Pcd、Pdd、Pdg等變量均可表示為轉矩的函數,該函數事實上是通過調節轉矩來實現對能量效率的優化,Δ(Δc,Δd,Δg)為轉矩變化幅度閾值。 本文算法的優越性在于采用了實時優化函數的方法來設定期望轉矩。除實現本文的目標外,還可針對油耗比、經濟性等多種目標需求進行調整。如參照電池電量,可設定充電與發電的切換系數的取值范圍,結合燃油價格和電價格通過調節系數獲得最優的價格比等[13]。 2.3 算法實現 圖3 柴油機油耗特性曲線 本文需根據柴油機及電機的特性,依照前文所述的算法,對控制策略進行有針對性的調整。圖3所示為本系統所用的柴油機典型工況下的油耗特性曲線。通過對該圖進行分析,可得到如下條件:柴油機在轉速為1 200~1 800 r/min、轉矩為250~400 N·m的范圍內,是高效率工作區。轉速為1 300 r/min、轉矩為270 N·m,轉速為1 700 r/min、轉矩為350 N·m分別是兩個高效率的工作點,接近最高的效率,同時這兩個點相距足夠遠,可提供不同的功率輸出。因此,依照這兩個轉速分別設置高功率工作模式和低功率工作模式。 為了獲取最優轉矩,可以通過多項式曲線擬合的方式獲得在這兩個轉速下的柴油機的工作效率與力矩之間的特性。使用類似的方法,分別構建了1 200和1 800 r/min情況下,電機處于發電機狀態和電動機狀態時轉矩與效率的關系特性曲線。如圖4所示分別為轉速在1 200和1 800 r/min情況下,柴油機、發電機及電機的轉矩與效率的關系特性曲線,擬合公式為 η=k1τ5+k2τ4+k3τ3+k4τ2+k5τ+k6 (8) 式中:η為效率;τ為轉矩;k1~k6為多項式系數。表1給出了轉矩與效率的關系特性曲線中的參數。其中:ηcl、ηdl、ηgl分別為柴油機、電動機和發電機在轉速為1 200 r/min下的效率;ηch、ηdh、ηgh分別為柴油機、電動機和發電機在轉速為1 800 r/min下的效率。 圖4 轉矩與效率的關系特性曲線 本算法的目標函數為一個二次型函數,經微分后結合轉矩約束可化為一個高次多項式,求取其為0時的根,并結合轉矩范圍約束和最高效率點位置可獲得最優解或邊界次優解。負載轉矩Tl的調節可通過調節柱塞泵的斜盤傾角實現。 表1 效率轉矩特性擬合參數值 電動機/發電機本身為一個無刷直流電機,本文采用文獻[14]中的直接轉矩(direct torque control, DTC)控制器來對其進行控制。柴油機的控制由一種簡單而高效的PID控制器來實現 (9) 式中:ui為控制輸出;ωi和αi分別為實際的角速度和其積分;下標d代表期望值;kPi、kIi、kDi為PID控制器系數。 3.1 實驗設備 為了對算法的結果進行驗證,運用MATLAB/simulink程序搭建了實驗程序。該程序在考慮初始條件和邊界條件下建立包含柴油機、電動/發電機及泵等系統的仿真模型,并可將實際功率需求加載到模型中,對同一工況進行多次的重復仿真實驗。圖5為用于實驗的負載模擬系統。該系統包含了由電動/發電機、柴油機和能量回收系統構成的混合動力系統,并采用PWM對電比例溢流閥進行控制,實現負載壓力的模擬。通過工控機將在實體車上采集到的各種工況下不同執行機構的作業負載讀入生成流量和壓力曲線,將其輸入仿真程序和實驗平臺,即可實現工況模擬和復現,并在近似的工況下進行控制策略的比較實驗。 圖5 模擬實驗系統 3.2 實驗過程及結果 為了考察新策略的效果,以某7 t挖掘機(柴油機額定功率160 kW)為原型。使用純柴油機、固定比例轉矩策略(柴油機與電動/發電機轉矩分別為總轉矩的70%和30%)與多目標優化策略進行對比實驗。 圖6 系統50 s內的功率需求 (a)仿真實驗轉矩的優化結果 (b)模擬實驗轉矩的優化結果 (c)總體能量的消耗 (d)燃油消耗圖7 50 s仿真實驗的結果 圖6為在典型工況下,系統50 s內的實際需求功率載荷譜曲線,圖7為系統50 s內的仿真實驗結果。圖7a和圖7b分別為仿真及實驗中的轉矩分配的結果,由圖可知,由于使用了多目標優化控制策略,柴油機的轉矩被很好地控制在了高效的轉矩區域,并且在工作過程中也在一定程度上兼顧了電動機/發電機系統的工作效率。最大的轉矩變化出現在約35 s處。固定比例轉矩策略中,柴油機轉矩幅度為61.7 N·m/s,發電機為26.5 N·m/s,而此時柴油機最大幅度為29.4 N·m/s,發電機最大幅度為38.3 N·m/s,最大轉矩變化幅度降低了37.9%,可見新算法不僅降低了轉矩的變化幅度,同時也考慮了電機響應速度較快的特性,并且兩個機械系統的轉矩變化較為均衡。圖7c為能量損耗結果,圖7d為燃油消耗結果,由圖可見,使用混合動力系統的能耗比使用純柴油機的能耗有所降低,而使用多目標優化的控制策略后,系統的能耗得到了更大的降低,同時也降低了燃油的損耗。與固定比例轉矩策略相比,新策略的總體能量損耗降低了8.74%,燃油損耗降低了8.9%。相對來說,模擬實驗中的轉矩結果存在一定干擾及延遲,因此效果略遜于仿真實驗結果。 圖8 轉矩變化結果 圖8為150 s左右出現的較為典型的轉矩變化結果。在圖8a處,通過對電機和柴油機的轉矩分別調節,使二者均衡變化,避免了轉矩變化過快;在圖8b處,目標轉矩變化超出了閾值,因此只令電機和柴油機的轉矩以閾值上限變化。這雖然使系統動力學性能有所降低,但對機械系統起到了較好的保護作用,同時考慮泵的特性,這種劇烈變化一般只在剛性碰撞等特殊狀況下發生,此時泵的輸出變化在事實上對系統的性能影響較小。 以采用電容蓄能進行能量回收的并聯式液壓挖掘機混合動力系統為研究對象,提出了一種基于轉矩分配的多目標優化策略,提高系統的能量效率并降低轉矩變化幅度以保護機械結構。基于Matlab/simulink的仿真平臺和包含負載模擬系統的模擬實驗平臺進行本文所提策略與固定比例轉矩策略的對比實驗,實驗結果表明: (1)通過對混合動力系統柴油機和電動機/發電機的轉矩進行優化控制,不僅可實現各部分能量效率及總體能量效率的提高,還可以改善系統的轉矩變化特性,以保護機械結構,提高機械系統可靠性。 (2)使用了新策略的系統與使用固定比例轉矩控制策略的系統相比,其轉矩變化幅度、總體能量消耗和燃油消耗均得到了改善。 (3)改變優化目標函數中的加權系數和約束,可以針對不同的工況和工作需求對上述目標進行適當調整。 [1] STELSON K A. Saving the world’s energy with fluid power [C]∥Proceedings of the 8th JFPS International Symposium on Fluid Power, 2011: 1-7. [2] BORHAN H, VAHIDI A, PHILLIPS A M, et al. MPC based energy management of a power-split hybrid electric vehicle [J]. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2012, 20(3): 593-603. [3] OPILA D F, WANG X, MCGEE R, et al. An energy management controller to optimally trade off fuel economy and drivability for hybrid vehicles [J]. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2012, 20(6): 1490-1505. [4] 于安才, 姜繼海. 液壓混合動力挖掘機回轉裝置控制方式的研究 [J]. 西安交通大學學報, 2011, 45(7): 30-33. YU Ancai, JIANG Jihai. Control strategy for hydraulic hybrid excavator slewing [J]. Journal of Xi’an Jiaotong University, 2011, 45(7): 30-33. [5] 譚兆鈞, 韓嘉驊, 姚進. 混合動力裝載機變頻泵控轉向液壓系統的魯棒控制器設計 [J]. 四川大學學報: 工程科學版, 2013, 45(S1): 177-182. TAN Zhaojun, HAN Jiahua, YAO Jin. Robust controller design for variable frequency pump-control steering hydraulic system of hybrid wheel loader [J]. Journal of Sichuan University: Engineering Science Edition, 2013, 45(S1): 177-182. [6] WANG L, BOOK W J, HUGGINS J D. Application of singular perturbation theory to hydraulic pump controlled systems [J]. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2012, 17(2): 251-259. [7] HO T H, AHN K K. Speed control of a hydraulic pressure coupling drive using an adaptive fuzzy sliding-mode control [J]. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2012, 17(5): 976-986. [8] LIU J, PENG H. Modeling and control of a power split Hybrid vehicle [J]. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2008, 16(6): 1242-1251. [9] 肖清, 王慶豐, 張彥廷. 液壓挖掘機電容蓄能式并聯混合動力系統結構及控制策略研究 [J]. 中國機械工程, 2008, 19(5): 625-629. XIAO Qing, WANG Qingfeng, ZHANG Yanting. Research on structure and control strategy of parallel hybrid system applied to hydraulic excavator using capacitor as accumulator [J]. China Mechanical Engineering, 2008, 19(5): 625-629. [10]王磊. 一種混聯式混合動力客車能量管理及模式切換協調控制研究 [D]. 上海: 上海交通大學. 2013: 11-12. [11]舒紅, 劉文杰, 袁景敏, 等. 混聯型混合動力汽車能量管理策略優化 [J]. 農業機械學報, 2009, 40(3): 31-35. SHU Hong, LIU Wenjie, YUAN Jingmin, et al. Optimization of energy management strategy for a parallel series HEV [J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2009, 40(3): 31-35. [12]張博, 李君, 高瑩, 等. Plugin混合動力汽車能量管理策略優化設計 [J]. 農業機械學報, 2009, 40(9): 20-25. ZHANG Bo, LI Jun, GAO Ying, et al. Optimization of plugin hybrid electric vehicle energy management control strategy [J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2009, 40(9): 20-25. [13]秦大同, 葉心, 胡明輝, 等. ISG型中度混合動力汽車驅動工況控制策略優化 [J]. 機械工程學報, 2010, 46(12): 86-92. QIN Datong, YE Xin, HU Minghui, et al. Optimization of control strategy for medium hybrid electric vehicle with ISG at drive condition [J]. Journal of Mechanical Engineering, 2010, 46(12): 86-92. [14]楊建飛. 永磁同步電機直接轉矩控制系統若干關鍵問題研究 [D]. 南京: 南京航空航天大學, 2011: 20-25. (編輯 武紅江) A Multi-Object Optimal Control Strategy for a Parallel Hybrid Power System in Hydraulic Excavators CUI Ning1,2,QIN Sicheng1,ZHAO Dingxuan1 (1. College of Mechanical Science and Engineering, Jilin University, Changchun 130022, China;2. School of Mechanical and Electrical Engineering, Zhuhai City Polytechnic, Zhuhai, Guangdong 519000, China) A novel optimal torque control allocation strategy for the control of the power system that consists of the DC motor/generator and the diesel engine is proposed to improve the energy efficiency and to decrease the torque amplitude of variation for a parallel hybrid power system with an energy regenerator by capacitor for hydraulic excavator. Two work areas with different rotate speeds are built based on load forces. Curve fitting is used to model the character between the torque and the energy efficiency, and a penalty function is built to decrease torque range, then multi-object optimal cost functions are put forward. Experiments are performed by simulation program on a simulated experiment platform. The results and a comparison with the constant torque strategy show that the proposed strategy decreases the torque amplitude of variation by 37.9%, the whole energy by 8.74%, and the fuel consumption by 8.9%. It can be concluded that the new strategy improves the energy consumption, the fuel consumption and the impact on mechanics system caused by torque range. energy efficiency; parallel hybrid system; hydraulic excavator; control strategy 2016-01-12。 作者簡介:崔寧(1973—),男,博士生;趙丁選(通信作者),男,教授,博士生導師。 基金項目:國家高技術研究發展計劃資助項目(2009AA044403)。 時間:2016-04-15 10.7652/xjtuxb201606018 TP137.51 A 0253-987X(2016)06-0116-06 網絡出版地址:http:∥www.cnki.net/kcms/detail/61.1069.T.20160415.1612.012.html


3 實 驗







4 結 論