混合動力汽車工況識別自適應能量管理策略

鄧濤, 羅俊林, 韓海碩, 汪明明, 程棟

(1.重慶交通大學機電與車輛工程學院, 400074, 重慶; 2.重慶交通大學城市軌道交通車輛系統集成與控制重慶市重點實驗室, 400074, 重慶)

混合動力汽車工況識別自適應能量管理策略

鄧濤1,2, 羅俊林1, 韓海碩1, 汪明明1, 程棟1

(1.重慶交通大學機電與車輛工程學院, 400074, 重慶; 2.重慶交通大學城市軌道交通車輛系統集成與控制重慶市重點實驗室, 400074, 重慶)

為改善傳統等效燃油消耗最低策略(ECMS)在真實復雜路況下的控制效果,以并聯混合動力汽車為研究對象,提出了一種依據工況變化在線調整等效因子的自適應等效燃油消耗最低(A-ECMS)控制策略。首先,提取差異化顯著的工況特征參數,采用聚類分析方法來完成工況分類,構建典型工況庫,計算出各典型工況對應的最優等效因子;然后,采用學習向量量化(LVQ)神經網絡設計了工況識別器,經充分訓練后識別器準確率達到98.8%;最后,在線采集選定的車輛行駛特征參數,將當前實際工況識別為典型工況庫中某一種,采用對應典型工況下的最優等效因子作為當前優化輸入,建立了基于工況識別的A-ECMS控制策略。仿真結果表明:與ECMS相比,在單一給定工況下,A-ECMS燃油經濟性降低了0.8%,而電池組荷電狀態(SOC)提高了0.13%,能取得近似優化效果;在多工況聯合工況下,燃油經濟性提高了4.18%,且SOC波動減小了43.26%,證明了A-ECMS控制策略的優越性。

混合動力汽車;能量管理;工況識別;自適應;等效燃油消耗最低策略

能量管理策略是混合動力汽車實現節能減排的關鍵技術,而行駛工況對能量管理策略的控制效果有顯著影響。若能夠準確獲取汽車未來行駛工況,就能夠采用優化算法獲取最優解,但車輛實際行駛工況是隨機的,因此工況的在線預測、識別對能量管理的開發十分重要。

一類研究主要利用GPS、ITS獲得駕駛循環的信息,對已知路徑下的能量管理進行優化,從而實現降低油耗的目的[1-4],但需要依靠硬件系統、智能交通系統及外部通訊支持,應用范圍受較大限制;另一類研究基于車輛行駛的歷史數據,采用預測算法對工況進行預測,主要有基于馬爾科夫鏈隨機預測算法,結合模型預測控制、動態規劃能量管理策略[5-6],此類研究雖存在工況適應性不強、計算量較大、實時性一般等不足,但無需外部設備支持,且理論上可獲得接近最優控制效果,得到了諸多學者的青睞。

此外,還有研究人員應用模糊控制器[7-8]、人工神經網絡[9]和支持向量機[10]等對工況進行識別,雖提高了燃油經濟性,但參數選取較少,工況分類準確性不高;也有學者采用k-means[11]、隨機預測[12]等算法,針對某特定地域或某標準循環工況進行預測或識別[13-15],然而工況分類較少,不同工況優化參數差別較大。

為構建代表性強、適用性廣的典型行駛工況庫,本文選取16種標準工況作為基礎樣本,綜合涵蓋高速、市郊、市內及復雜的混合工況等,采用統計方法優化特征參數的選取,聚類分析將16種工況減少為6種典型工況,并結合瞬時優化策略ECMS離線計算得到對應工況的最優油耗轉換系數。采用LVQ設計工況識別器,將實際行駛工況對應為典型工況的某一種,實現工況在線識別,將當前識別工況的最優油耗轉換系數作為當前優化輸入,提出了基于工況識別的自適應等效燃油消耗最低策略,并在單一和多工況下仿真分析。

1 整車建模

1.1 整車布置及參數

以某并聯式混合動力汽車作為研究對象,結構如圖1所示。整車整備質量為1 565 kg,最高車速160 km/h,電機選用永磁同步電機,其額定功率為65 kW,額定電壓240 V,最高轉速10 000 r/min,發動機為1.4 L自然吸氣發動機,峰值功率為65 kW,最高轉速為5 700 r/min,發動機、電機與轉矩耦合器之間的傳動比為分別為1、1.734;電池選用動力鋰電池,容量為14 A·h,電壓290.5 V,變速器采用6擋機械自動變速箱(AMT)。

圖1 并聯混合動力汽車結構示意圖

1.2 關鍵部件建模

結合臺架實驗數據,建立發動機數值模型

(1)

(2)

Pfc(Te(t),ωe(t))=Fkw(Te,ωe)ηfc(Te(t),ωe(t))

(3)

ηfc(Te(t),ωe(t))=Feff(Te,ωe)

(4)

式中:Te為發動機扭矩;Mspd=1為發動機處于轉速控制模式;ωcmd為發動機的目標轉速;Tint(ωcmd)為發動機維持在ωcmd下需要的初始扭矩;Pspd為發動機處于轉速控制模式時,對初始扭矩Tint(ωcmd)修正的比例-積分函數;mef為發動機燃油消耗率;Pfc(Te(t),ωe(t))為當前有效功率;ηfc(Te(t),ωe(t))為當前發動機效率。

電機特性可描述為

Tm,min=fm,min(ωm);Tm,max=fm,max(ωm)

(5)

Tm∈[Tm,minTm,max]

(6)

ηm=fm,map(Tm,ωm)

(7)

(8)

Ib=Pb/Vb

(9)

式中:Tm,min、Tm,max分別為電機最小、最大扭矩;fm,min(ωm)為電機制動轉矩特性查表函數;fm,max(ωm)為電機驅動轉矩特性查表函數;ηm是電機效率;fm,map為電機效率函數;Ib為電池組輸出電流;Pb為輸出功率;Vb為端電壓。

采用電池內阻模型對電池進行建模,即

Vb,oc=NbFb,voc(x)

(10)

Rb=NbFR,b(x)

(11)

Vb=Vb,vocIb(x)Rb

(12)

(13)

式中:Fb,voc(x)、FR,b(x)分別為單體電池的開路電壓、內阻,二者均為電池組荷電狀態(SOC)的查表函數;Nb為電池組當中單體電池串聯數;Rb、Vb,voc分別為電池組的內阻、開路電壓;Ib為電池電流,一般情況下,充電電流為正,放電電流為負;xb為SOC;xb,0為初始SOC;Cb為電池容量。

2 等效燃油消耗最低ECMS策略

ECMS通過一個等效因子將當前電量消耗等效為燃油消耗,從而將全局優化轉化為瞬時優化[16]。然而,傳統ECMS不能很好地控制SOC平衡,需要進行SOC修正,采用文獻[17]提出的懲罰函數概念建立電池電量維持策略,建立ECMS目標優化函數

(14)

fs(Δs)=1+aΔs3+bΔs4

(15)

(16)

式中:meq(t)為車輛總燃油消耗量;mfc(t)為發動機的燃油消耗量;ηmc,dis為電機驅動效率;ηmc,chg為電機發電效率;當pmc(t)≥0,γ=1代表驅動;pmc(t)<0,γ=0代表發電;sdis為放電等效因子;schg為充電等效因子;fs(Δs)為懲罰函數;a、b均為經驗系數,本文取值為1、0.2;Δs為標準化的SOC偏差;xb,h為電池SOC的最高限值;xb,l為電池SOC的最低限值。

ECMS策略需要滿足以下約束條件

(17)

式中:Treq為需求扭矩;Tm為電機扭矩;Te為發動機扭矩;Tm_min、Tm_max分別為電機當前轉速下最小、最大扭矩;Te_min、Te_max分別為發動機當前轉速下最小、最大扭矩。

3 工況在線自適應識別

3.1 工況分類

3.1.1 特征參數分析和提取 為了正確識別行駛條件,需要謹慎選擇工況特征參數的數量。如果特征數目太多,會加重計算負擔;特征參數太少則難以全面表征特定行駛循環的特點。通過對代表工況樣本的統計特征值進行分析,得到能很好表征工況特點的參數,以此對工況進行分類和構建工況識別算法。由于循環工況作為樣本數量較少,無法為基于統計學方法的特征參數研究提供足夠數據和論證。將工況Cn以1 s為間隔,劃分為n個階段,以此形成時間序列{Cn},隨機選擇起點n0=random(0,1,2,…,n-1),以工況時長ts對時間序列{Cn}進行截斷ci=Cn0+i,i=1,2,3…,ts,n0+i≤n。

圖2 不同工況樣本平均車速統計直方圖

考慮計算量和信息包含的完整性,初選取樣本工況時間窗長度ts為160 s。以紐約工況NYCC、城市工況UDDS和高速工況US06這3種標準工況為例,分別創建300個樣本,并對這300個樣本的各特征參數繪制統計直方圖。以平均車速為例,不同工況樣本平均車速統計直方圖如圖2所示。由圖2可知,不同工況樣本之間的平均車速較集中,相互間也有明顯差異,說明區分度較好。對其他特征逐一分析,最終得到的特征參數包括:平均車速、最高車速、平均加速度、最大加速度、平均減速度、最大減速度以及停車時間。

3.1.2 行駛工況聚類分析 要實現工況識別,首先需要構建目標工況庫。為構建代表性強、適用性廣的典型工況庫,選取多國發布的16種標準循環工況作為基礎樣本,綜合涵蓋高速、市郊、市內及復雜的混合工況等。考慮到車輛工作狀態頻繁切換時性能較差,采用聚類方法對16種工況進行分類,以減少工況識別目標數量,同時保證典型工況的代表性。

在分類開始前,先建立分類對象集合X(16個標準循環工況)上的模糊相似關系R″=[rij]mn,其中0≤rij≤1,i,j=0,1,2,…,n,rij為xi、xj的相似程度。采用夾角余弦法計算相似性統計量

(18)

在實際運用中,由于工況特征參數單位不一,數值差距較大,需要把各個原始數據進行標準化。首先計算每一維特征的均值和方差

(19)

求各數據的標準化值

(20)

采用極值標準化將式(20)壓縮在[0,1]區間內

(21)

由此得到待分類對象集X上定義的模糊相似性關系,根據其自反性和對稱性,構造傳遞閉包,進行合成運算,將其改造為模糊等價關系

(22)

3.2 工況在線自適應識別算法

3.2.1 學習向量量化(LVQ)神經網絡訓練 考慮到模式識別、數值優化、數據壓縮等方面,采用LVQ神經網絡[14-15]來設計識別器。對應選定的行駛工況特征,該神經網絡有9個輸入、6個輸出(分別為6種代表工況的類別編號)。將總樣本庫分成3塊,其中70%用作訓練樣本,15%用作驗證樣本,15%用作測試樣本。經過多次按照不同訓練參數對設計的神經網絡進行訓練,選擇效果較好的一組參數,中間層為11個神經元,學習速率為0.01,采用算法為LVQ1,最大代數為80,神經網絡收斂曲線如圖3所示。

圖3 LVQ神經網絡收斂曲線

神經網絡從第1代訓練開始,誤差急速縮小,當訓練到第61代時取得最優化誤差0.033 75。測試樣本識別的綜合準確率達到96.7%,總樣本空間的綜合識別率達到98.8%,可滿足工況識別的需要。

3.2.2 識別分析 為了驗證車輛實際行駛工況的識別效果,選取6種典型工況,按照隨機順序首尾相接,共有720種組合。本文選取“UDDS+US06+NEDC+FTP+NYCC+HWFET”作為實際行駛循環工況。每200 s采集一次工況各特征參數,所得工況識別結果如圖4所示。

圖4 車輛實際行駛工況識別結果

由于識別系統使用歷史數據來預測下一個小工況的分類,所以對于第1個200 s,考慮汽車實際使用場景,第1個時間段包含了車輛起動和駛入道路,所以采用直接賦值的方法,強制使用歐洲城市循環工況下優化的等效因子作為優化輸入。由于工況特征參數采用了較多的速度和加速度相關參數,所以識別器對速度值和加減速度的變化較為敏感,對于某些車速劇烈變化區域,識別器準確率有所下降,但識別混淆的工況,兩者特征參數相近,對應的最優等效因子差距并不明顯。

縮短識別周期對氫電車輛綜合控制提高有較大幫助,但是過于細化周期需要更復雜的計算,受限于硬件計算速度,加上頻繁切換等效因子參數會導致車輛動力部件工況變化劇烈,所以選擇一個合適的識別時間間隔就變得尤為重要,綜上考慮,本文最終選擇時間截斷間隔為200 s。

4 自適應等效燃油消耗最低A-ECMS策略

4.1 A-ECMS控制策略

結合工況識別算法與ECMS,建立自適應等效燃油消耗最低A-ECMS控制策略,控制策略示意圖如圖5所示。

圖5 A-ECMS控制策略示意圖

針對選定的6種典型循環工況,應用ECMS算法計算得到對應工況下的最優等效因s1,s2,…,s6,結果如表1所示。根據車輛行駛工況的歷史數據,利用工況識別系統計算工況特征參數,輸入到工況識別模型中,將當前行駛工況依據貼近度識別為6種典型循環工況中的某一個進行輸出。根據工況識別結果選擇對應工況的最優等效因子作為ECMS算法的當前等效因子,用于計算最優扭矩分配,從而優化電機和發動機工作點。

表1 ECMS優化的典型工況等效因子

4.2 仿真分析

4.2.1 單工況仿真分析 考慮短距離運行下的容錯率,在NEDC工況下,進行工況模式識別,結果如圖6所示。

圖6 NEDC工況識別結果

工況開始后前4個ECE循環,識別較為準確,從1 000 s到1 185 s時間段內,識別使用的是800 s到1 000 s的歷史數據,錯誤識別為第3類(UDDS)工況,而此時車輛正處于高速,理論上即使用NEDC下的等效因子也無法達到此時間間隔內最優,所以此段容錯率應更高,仿真結果也證明了該結論。

圖7 NEDC工況ECMS和A-ECMS的SOC對比圖

對比分析A-ECMS與傳統ECMS控制策略所得的SOC效果,結果如圖7所示。由圖7可知,兩種策略下,xb相差為0.13%,燃油經濟性的差為0.8%,對比其余幾種典型工況,均得到相似結果。這說明A-ECMS控制策略在單工況下能取得接近于ECMS控制策略的良好優化效果,同時也證明了對部分時間間隔區段即使識別錯誤,A-ECMS控制策略也有足夠的容錯率。

4.2.2 多工況聯合仿真分析 為了驗證復雜多變行駛工況下的實際效果,隨機選擇組合工況UDDS+US06+NEDC+FTP+NYCC+HWFET作為假設實際工況,仿真比較ECMS和A-ECMS,SOC對比如圖8所示。

圖8 多工況ECMS和A-ECMS的SOC對比圖

對于工況開始200 s時,由于缺乏歷史數據,本文統一使用NEDC工況下的等效因子作為優化輸入。第200 s后,模式識別器開始使用第一個歷史200 s數據作為識別樣本進行在線識別,此時A-ECMS策略將工況識別為UDDS,車速較高情況下開始進行微充電,而ECMS策略一直將工況看作歐洲城市工況NEDC,市區工況內車速較低,策略傾向于電機驅動,所以電池SOC快速下降。第1 800 s后車輛進入NEDC工況,A-ECMS策略將其識別為城市工況,策略傾向于電機驅動,降低油耗,而此時ECMS策略下雖是最優等效因子,但車輛SOC較低,已進入電量保持階段,導致油耗偏高,二者SOC變化差別較大。總體上,A-ECMS策略下SOC波動更平緩,表明動力部件工作狀態切換更為平滑。FTP和NYCC工況下,二者表現較為相近:FTP工況電量維持;NYCC工況傾向于電機驅動。HWFET工況段,A-ECMS策略電量充足,傾向于穩定維持,而ECMS策略經過上一工況段的放電,此時進入快速充電模式。

圖9 多工況ECMS和A-ECMS電機扭矩對比圖

圖10 多工況ECMS和A-ECMS發動機扭矩對比圖

電機、發動機扭矩對比如圖9、10所示。市內低速工況段,A-ECMS策略使得電機提供更多輔助扭矩,避免發動機工作在惡劣區域;同時電機發電時間更多,有利于電池電量的維持。從全過程看,發動機輸出的峰值扭矩有所下降,發動機工作區間波動明顯降低,對油耗和排放有改善。多工況下,采用A-ECMS策略得到電機和發動機工作點分布如圖11、12所示,電機和發動機工作點大部分時間都維持在高效率區域。

圖11 多工況A-ECMS電機工作點效率分布圖

圖12 多工況A-ECMS發動機工作點效率分布圖

整個多工況下對A-ECMS與ECMS進行綜合對比,由結果可知,采用A-ECMS策略后,百公里燃油消耗降低4.18%,SOC終值增加8.39%,SOC峰谷值波動減少了43.26%。

5 結 論

(1)運用統計直方圖篩選用于工況識別所需差異化顯著的9個特征參數,采用聚類分析方法將樣本工況庫的16種標準行駛工況按照貼近度和相似性分為了6種典型代表工況。

(2)結合LVQ工況識別算法與傳統ECMS控制策略,建立了基于工況識別的自適應等效燃油消耗最低A-ECMS控制策略。

(3)對比分析單工況和多工況下A-ECMS和傳統ECMS控制策略,結果表明:單工況下A-ECMS具有接近ECMS策略的效果;多工況下,A-ECMS具有良好的工況自適應能力,且燃油經濟性提升了4.18%,SOC降低了8.39%,SOC峰谷波動降低了43.26%,顯示出良好的節油控制效果。

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AdaptiveEnergyManagementStrategyBasedonDrivingCycleIdentificationforHybridElectricVehicles

DENG Tao1,2, LUO Junlin1, HAN Haishuo1, WANG Mingming1, CHENG Dong1

(1. School of Mechantronics & Vehicle Engineering, Chongqing Jiaotong University, Chongqing 400074, China; 2. Chongqing Key Laboratory of System Integration and Control for Urban Rail Transit Vehicle, Chongqing 400074, China)

To improve the control performance of traditional equivalent fuel consumption minimum strategy (ECMS) under the real complex road conditions, an adaptive equivalent consumption minimum strategy (A-ECMS) of energy management was proposed for a parallel hybrid electric vehicle, which can adjust the equivalent factor online according to the change of driving cycle. The significantly different characteristic parameters of driving cycle were extracted by statistical method. The driving cycles were classified with cluster analysis method, and the database of typical driving cycles was constructed. Then, the optimal equivalent factor for each typical driving cycle can be calculated. A recognizer of driving cycles was designed by learning vector quantization method, and its accuracy of recognization was proved up to 98.8%. The actual driving condition was identified to be one of the typical driving cycles by the recognizer, and the corresponding optimal equivalent factor was adopted as the optimization input of ECMS. Thus, the A-ECMS control strategy based on the driving condition online identification was established. The simulation results show that the optimization effect of A-ECMS is similar to ECMS under the given single cycle, the fuel economy of A-ECMS is decreased by 0.8% and SOC increased by 0.13%. Under the multi-driving cycles, the fuel economy of A-ECMS strategy is improved by 4.18%, and the fluctuation of SOC is reduced by 43.26%, which can prove the superiority of the A-ECMS.

hybrid electric vehicle; energy management; driving cycle identification; adaptive; equivalent consumption minimum strategy

2017-06-03。 作者簡介: 鄧濤(1982—),男,教授,碩士生導師。 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);重慶市博士后研究人員特別資助項目(xm2014032)。

時間: 2017-11-06

網絡出版地址: http:∥kns.cnki.net/kcms/detail/61.1069.T.20171106.1409.008.html

10.7652/xjtuxb201801012

U469.72

A

0253-987X(2018)01-0077-07

(編輯 趙煒 苗凌)