混合動力車控制策略的逆向研發與仿真

王 甲，潘興博，楊 宏，張 宇 Wang Jia，Pan Xingbo，Yang Hong，Zhang Yu

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混合動力車控制策略的逆向研發與仿真

王 甲，潘興博，楊 宏，張 宇 Wang Jia，Pan Xingbo，Yang Hong，Zhang Yu

（北京現代汽車有限公司 新能源開發部，北京 101300）

介紹混合動力車控制策略研發的新思路，通過逆向較成熟的混合動力車型，借鑒其控制策略來編寫混動車控制策略。以某合資品牌并聯混動車型為例，利用Matlab/Simulink搭建整車控制策略模型，并利用Matlab與Cruise進行聯合仿真驗證所搭建的策略模型的仿真效果。

混合動力；策略；仿真；逆向

0 引 言

近年來新能源產業蓬勃發展，在鼓勵政策的扶持下，新能源車型的銷量也在急速增長。2015年純電動車年銷量已達113 070輛，混合動力車年銷量達63 557輛。

在嚴苛的燃油經濟性要求下，進一步發展混合動力汽車勢在必行。

相比國外成熟的混動技術，國內混合動力汽車技術起步較晚，技術水平存在較大差距。國內混合動力車型多為插電混動車型，由于現行的油耗計算方法可通過提高純電續駛里程來降低標稱的油耗，標稱油耗并不能反映車輛應用混動技術后真實的節能效果。

混合動力汽車最大的技術瓶頸是整車的控制策略，好的控制策略使電機對內燃機的動力進行補償，使內燃機始終工作在高效區，極大改善車輛的油耗。

一些大的車企均有各自的較為成熟的混動系統，不同的混動系統均有對應的控制策略相匹配。其中混動系統整體的架構較為直觀，而控制策略作為技術核心，最為復雜，開發難度大，且對整車的性能影響非常大。

現今混動車型依程度分為輕混、中混和重混；依結構分為串聯、并聯和混聯（動力分流）等，其中并聯混動和動力分流為當下主流的混動系統。

并聯混動是較易于實現、難度較低而效果較好的混動系統，是混合動力汽車發展的一大方向。并聯混動系統分為：

P0電機置于變速箱之前，通過皮帶輪與發動機連接；

P1電機置于變速箱之前，與發動機曲軸相連；

P2電機置于變速箱的輸入端，在發動機與變速箱之間；

P3電機置于變速箱的輸出端，與發動機分享同一根軸，同源輸出；

P4電機置于變速箱之后，與發動機的輸出軸分離，一般是驅動無動力的輪子。

同類型的混動系統的車型，控制邏輯類似，吸收和借鑒相似結構較為成熟車型的控制策略，可極大縮短研發周期，提高開發效率。

1 控制策略分析

研究對象是某合資品牌并聯混動車型，且已獲得整車CAN網絡通信協議。對該車型控制策略摸底的第一步是根據車型的結構、參數以及網絡數據協議對車型控制策略可能的形式進行分析。

1.1 某混動車型機械架構

單離合雙電機P2結構如圖1所示，依靠離合器調節車輛動力輸出，HSG（Hybrid Start Generator）只做啟動電機和發電機用途，驅動電機取代液力變矩器。

1.2 控制策略架構及要素分析

1.2.1 CAN網絡通信協議分析

獲取或破譯的整車CAN網絡通信協議，通過通信協議分析車輛控制方法。通過CAN網絡可獲取混動車各部件工作的關鍵信息。見表1。

表1 CAN總線上關鍵控制器信號

輸入輸出 加速踏板開度整車動力需求 制動踏板開度能量回收扭矩 擋位車速 工作模式發動機轉速 電池電量發動機扭矩 車速驅動電機轉速 驅動電機扭矩 HSG電機轉速 HSG電機扭矩 擋位 輪速 離合器狀態

1.2.2 混動工作模式

根據混合動力車及CAN信號相關文件資料，車輛工作模式共分為11種，如圖2所示。

1.3 控制策略預期架構

由于CAN總線報文中存在車輛工作模式的信號，將車輛的工作模式劃分為11種。同時，車輛報文中包含整車動力需求。結合常見的混動汽車控制策略推斷整車控制策略的架構應包含動力需求分析、工作模式判斷和扭矩分配策略3個部分[1]，如圖3所示。

2 控制策略摸底試驗

2.1 試驗內容

讓車輛在不同條件下（速度、電量、擋位、踏板開度等）行駛，記錄車輛的各部件工作狀態數據，包括離合器、電機、發動機、變速箱等。根據試驗數據反推混動車輛的控制策略，包括模式切換條件、扭矩分配策略、能量回收策略、換擋策略等。

2.2 試驗設備介紹

性能試驗臺是整車動力總成的測試設備，如圖4所示，利用該試驗臺可模擬整車的動力總成在實際道路上的行駛。因此在試驗臺上可模擬車輛各類穩定和極端的工況，根據各工況的試驗數據推斷車輛的控制策略。

機器人相比人類駕駛員，控制精度更高，工作更穩定，可精確控制加速/制動踏板的開度，如圖5所示。借此可進行大量重復性摸底試驗，讓車輛在試驗中以各種可能的方式運行。

已有車輛的CAN通信協議，在整車CAN網絡中可獲取加速踏板、SOC、變速箱擋位、離合器狀態、車速、發動機轉速、電機轉速、發動機扭矩、電機扭矩、電池電流、電池電壓、工作模式等從采集到控制的關鍵數據。試驗過程中利用CANcaseXL設備和CANOE軟件將CAN網絡中的關鍵信號記錄下來作為策略反推的主要依據。

2.3 摸底內容

測試車輛在不同工作模式、車速、加速強度、制動力度和電池電量下的扭矩分配，發動機介入，換擋時機等，見表2。

表2 摸底試驗項目及數據采集

試驗項目數據 總驅動力需求各車速、踏板開度下的輪端扭矩輸出 穩定加減速下換擋時機各加速踏板開度加速過程的換擋時機滑行或不同制動踏板開度減速過程換擋時機 發動機介入時機各踏板開度、SOC下發動機啟動時車速 工作模式切換條件不同穩定車速下能量維持和能量消耗模式的觸發的SOC值

續表2

試驗項目數據 混動模式扭矩分配發動機介入過程電機和發動機扭矩，不同踏板開度對應發動機扭矩 滑行能量回收發動機、電機、輪端扭矩、車速、擋位 制動能量回收10%，20%，30%制動過程，車速、再生扭矩及總制動扭矩的變化

2.4 試驗方法

分別在HEV（Hybrid Electric Vehicle）混合動力模式、EV（Electric Vehicle）純電動模式、CHG（Charge）充電模式下以不同的初始電量進行試驗并采集試驗數據。

試驗1：利用駕駛機器人以固定的踏板開度10%，20%，30%，…，100%進行由零到最高車速的加速試驗。

每個加速過程都可找到固定的加速踏板開度對應不同車速時模式切換時機、發動機介入時機和換擋時機等，將數據整理可得不同工作模式的切換條件和扭矩分配策略。

試驗2：車輛在特定車速下，觀察SOC的變化，記錄發動機介入時的SOC值，繼續行駛一段時間后，記錄發動機停止介入時的SOC值，由此找到電池電量對車輛工作模式的影響關系。

試驗3：將車輛行駛至最高車速，然后在不同踏板開度下滑行（0%，10%，20%，30%，…，100%），進行制動，記錄制動過程中電機、發動機和機械制動三者之間的制動扭矩分配。

2.5 數據分析

2.5.1車輛穩定加速、減速時的換擋時機

通過試驗1和試驗3過程采集數據，將車輛換擋的時機匯總并進行分析，如圖6～9所示。

1）加速踏板越深升擋越早；

2）HEV模式升擋時機比EV模式較為提前，對應的轉速區間更符合內燃機的最佳工況；

3）降擋時機隨制動踏板深度增加而提前。

2.5.2 車輛勻速下的模式切換

車輛在勻速工況下，系統處于充電或放電。SOC在到達某臨界點時觸發模式切換，如圖10所示。

（1）消耗模式：模式2，3消耗電能的模式；

（2）維持模式：模式4，8，9充電或維持電能的模式。

穩定車速越高，電能維持和電能消耗模式切換點的SOC越高。如圖11所示，在相同車速下，HEV模式下切換點的SOC高于EV模式。

區間Ⅰ：維持模式下車輛進入串聯模式（模式9）；消耗模式下車輛純電動行駛（模式2）；

區間Ⅱ：維持模式下車輛由發動機驅動，并帶動電機發電（模式8）；消耗模式下車輛為純電動行駛（模式2）；

區間Ⅲ：維持模式下車輛由發動機單獨驅動（模式4）或同時帶動電機發電（模式8）；消耗模式下車輛由發動機和電機共同驅動（模式3）。

2.5.3 車輛勻速下的扭矩分配

測試車輛穩定在某車速下，電機和發動機之間的扭矩分配，如圖11、圖12所示。

2.5.4 制動及能量回收

不同工況下能量回收扭矩如圖13所示。

1）系統總制動力與車速無關，與制動踏板深度正相關；

2）制動踏板在10%以下時，制動力全部由能量回收扭矩提供；

3）能量回收扭矩在功率達到約46 kW或扭矩達到1 440 Nm時不再增加；

4）總制動力除能量回收扭矩以外，剩余部分由機械制動和發動機制動補足。

3 控制策略搭建

將摸底出來的策略通過Simulink模型搭建出來，并編譯生成用于和Cruise聯合仿真的.dll文件[2]，在Matlab中搭建好控制策略，如圖14所示。

4 控制策略仿真分析

根據整車參數搭建車輛的仿真模型，將Matlab中搭建好控制策略的Simulink模型加載到整車模型中。

4.1 車型參數

某合資品牌混合動力車型參數見表3。

4.2 模型搭建

在Cruise中根據系統架構搭建模型，根據車型具體參數修改模型相應的參數，并添加Matlab DLL控制模塊，將Simulink搭建好的控制策略.dll文件載入，將信號引入各執行部件；即將搭建好的控制策略模型加入整車仿真模型中[3]，如圖15所示。

表3 車型參數

參數參數值 發動機排量/L2.0 類型GDI 功率/kW/轉速/（r/min）115/6 000 扭矩/Nm/轉速/（r/min）189/5 000 電機1（主驅動電機）類型永磁同步電機 功率/kW38 扭矩/Nm205 電機2（HSG）功率/kW8.5 扭矩/Nm43.2 動力電池類型聚合物鋰離子電池 能量/kWh1.62 變速箱6AT

4.3 聯合仿真

在Cruise中對加入了Simulink控制策略的整車模型進行仿真，可以在NEDC工況進行仿真，仿真結果與NEDC工況實車行駛相對照，對比發動機介入時機，電機和發動機扭矩分配等項目，驗證搭建策略在相同條件下是否進行了與實車相同的控制動作。

w如圖16～18所示，車輛仿真結果中擋位、電機和發動機扭矩變化與實車結果較為接近。說明搭建的控制策略基本實現與實車上控制策略相同的控制邏輯[4]。

未來可以通過仿真與實車結果對比不斷優化仿真模型參數，使仿真結果更加精確[5]。

參照GB/T 19753標準進行車輛能耗、續駛里程試驗，見表4。

表4 對比仿真與實測能耗結果

試驗項目實測值仿真結果 條件A（初始 SOC100）A油耗/ (L/100 km) 0 0 A電耗/（Wh/km） 202 159 條件B（初始 SOC15）B油耗/（L/100 km） 5.88 5.7 B電耗/（Wh/km）-229.4-128 續駛里程/km 65 70 綜合油耗/（L/100 km） 1.63 1.5

通過表4發現，搭建的控制策略及整車模型可以完成性能及燃油經濟性仿真任務[6]。

5 結束語

提出一套車輛控制策略逆向摸底的方法。利用該方法初步構建P2并聯混合動力車控制策略，在Cruise仿真軟件上進行仿真，并與實際試驗結果進行對照。但此方法僅適用于對規律性較強的控制策略進行復現分析和移植。

另外，此方法仍有不足之處，逆向的方法無法得到精確且完備的控制策略，可能帶有誤差，非查表類的多變量耦合控制策略難以通過逆向方法獲得。受限于試驗條件，部分因素和極端情況可能未考慮到，溫度、零部件狀態等因素未考慮。

[1]謝星，周蘇，王廷宏，等. 基于Cruise/Simulink的車用燃料電池/蓄電池混合動力的能量管理策略仿真[J]. 汽車工程，2010，32（5）：373-378.

[2]姜海斌，黃宏成. Cruise純電動車動力性能仿真及優化[J]. 機械與電子，2010（4）：61-65.

[3]羅興兵，張明凱. AVL-Cruise與Matlab/Simulink聯合仿真方法在某混合動力車開發的應用[J]. 工業技術創新，2014（4）：440-443.

[4]鐘升闊，趙治國，孫澤昌. 混合動力客車Cruise-Matlab/Simulink協同建模與仿真[C]//2011中國汽車工程學會年會論文集，2011.

[5]馮超. 基于Matlab/Simulink的電動汽車仿真模型設計與應用[D]. 北京：中國科學院大學，2013.

[6]王銳，何洪文. 基于Cruise的整車動力性能仿真分析[J]. 車輛與動力技術，2009（2）：24-26.

1002-4581（2017）03-0023-08

U469.79

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10.14175/j.issn.1002-4581.2017.03.006