基于模糊邏輯控制的插電混合動力汽車控制策略制定
弗吉尼亞理工大學的混合動力汽車車隊針對并聯插電式混合動力汽車開發了一種控制策略。這種并聯插電式混合動力系統已被安裝在一輛2016款雪佛蘭科邁羅上。整個混合動力系統包含280kW發動機、100kW電機、8擋變速器和12.6kW·h電池組。汽車行駛時,轉矩來自于發動機和電機,如何優化這兩種轉矩的分配直接影響混合動力汽車的性能。通過采用控制策略實現這兩種轉矩的合理分配,可以達到降低油耗和排放的目的。介紹了弗吉尼亞理工大學混合動力汽車車隊基于模糊邏輯控制制定的一種控制策略。
在制定基于模糊邏輯的控制策略時,將燃油經濟性和汽車動力性作為控制目標。模糊邏輯控制策略的輸入變量為汽車所需轉矩與發動機轉矩的差值和電池荷電狀態,輸出變量為發動機轉矩與電機轉矩的比值系數。制定控制策略時,首先確定發動機優化轉矩曲線,該曲線給出不同轉矩下燃油消耗最小的發動機轉速;之后根據發動機優化轉矩確定所需的電機轉矩。確定電機轉矩時,考慮電池荷電狀態的影響,荷電狀態較低時需要發動機提供更多的轉矩,甚至完全由發動機驅動汽車行駛,從而實現在保證汽車動力性要求的前提下,盡可能保證發動機在最優工況下運行。在Matlab中,對模糊邏輯控制策略和傳統的基于確定性規則的控制策略進行仿真。仿真結果顯示:確定性規則控制策略的汽車百公里加速時間為4.9s、燃油消耗為560Wh/km;而模糊邏輯控制策略的汽車百公里加速時間為4.8s、燃油消耗為555Wh/km。由此能夠看出,模糊邏輯控制策略不能顯著改善汽車動力性和能源消耗,但能夠增加控制自由度,且不需要建立精確的動力系統模型,而具有較大的穩定性。
Eduardo D.Marquezl et al. SAE 2016-01-2222.
編譯:王淼