電機發電特性優化再生制動控制策略的方法

方桂花，王鶴川，曾 標，胡賢東

（內蒙古科技大學機械工程學院，內蒙古 包頭 014010）

1 引言

對電動車輛開發制動能量回收技術是提高汽車行駛里程、降低尾氣排放有效方法。電機在制動過程中處于發電狀態，驅動輪經過傳動系統驅動發電機進行發電。制動力的分配策略是保證安全制動、提高制動能量回收效率關鍵，國內外許多學者對此進行了研究并以模糊控制策略為主，文獻[1]建立了一種以整車制動力、車速、電池SOC 作為模糊控制器的輸入，再生制動轉矩分配系數為輸出的控制算法，控制效果良好；文獻[2-3]提出了一種模糊控制策略，將制動踏板信號作為控制器輸入的一部分；文獻[4]設計的模糊控制算法對ISG 電機轉矩系數跟蹤控制，實車試驗結果驗證了該算法的有效性。

模糊控制表的量化等級有限，造成該算法在再生制動控制中存在一定能量損失，增加量化等級提高控制準確度的方法會增加控制器運算處理時間，降低模糊控制器的處理性能。建立的再生制動控制算法分為兩層次，下層算法為傳統的汽車再生制動模糊控制算法，上層算法為基于電機發電特性MAP 的最大發電功率點追蹤算法，兩種算法結合既保留模糊控制法的非線性處理能力，又可以對電機最大發電功率進行尋優控制。

2 車輛制動能量回收系統簡述

在車輛在制動過程中，動能施加在驅動輪上進入傳動系統，此時電機處于發電狀態，能量管理系統將電機產生的能量存儲到電池中，再生制動能量回收系統簡圖，如圖1 所示。

圖1 制動能量回收系統簡圖Fig.1 Schematic Diagram of Braking Energy Recovery System

在該過程中系統能回收的能量E 可表示為：

式中：ηe—電機發電效率；ηt—傳動系統效率；ηh—電池充電效率；m—車輛質量；v0—制動初速度；v1—制動過程終止速度；s—制動距離；Ff—滾動阻力；Fi—坡道阻力；Fw—空氣阻力；Fu—總機械制動力。

主要研究依據電機發電MAP 圖對傳統模糊控制策略中再生制動力分配系數加以改善，進而提高能量回收量，電池充放電效率對再生制動的影響不作深入研究，在車輛制動過程中前后軸制動力分配方案采用傳統的固定比值分配方式，前軸為從動軸用機械方式制動，后軸為驅動軸用機電復合制動，再制動力控制器確定電機轉矩占當前轉速下電機最大轉矩的比值，后軸制動力不足部分由機械制動力補充[5]，即：

式中：Fc—車輛總制動力；Ff—前軸制動力；Fr—后軸制動力；kf—前后軸制動力分配系數；Fmf—后軸機械制動力；Fe—電機再生制動力；kr—電機制動力的分配系數；Tmax—當前轉速下電機最大轉矩。

2 再生制動模糊控制器設計

2.1 控制器輸入、輸出變量選取

在能量回收過程中電機轉速、制動強度、電池SOC 值對電機再生制動力占總制動力的比值有一定影響，電機轉速在較低時（0～1500）r/min 發電效率很低，在高速階段（2800～4000）r/min 電機最大再生制動力矩較小，應該減小電機制動力矩的比重，中等車速（1500～2800）r/min 能量回收條件良好，應使增大電機制動力矩充分回收制動能量[6]；制動強度較大時（0.7～1）為保障制動安全，應降低電機再生制動力矩分配系數；當制動強度中等時（0.2～0.7），應增大電機制動力系數，盡可能回收制動能量；當制動強度較小時（0～0.2），應增大電機制動力分配系數，盡可能多的回收制動能量[7]；電池 SOC 值較大時（0.7～1），電池不需要充電，這時逐漸關閉再生制動功能。SOC 值中等時（0.3～0.7），電機制動力矩可適當加大，SOC 較小時（0～0.3），電池可以回收較多的能量，這時應盡可能進行能量回收。模糊控制器對電機再生制動力矩的分配系數為 Kd，即 Kd=Td/Tmax。

2.2 輸入輸出量模糊化

規定電液復合制動力模糊控制器輸入量模糊子集分別為三個輸入變量的模糊集均為｛High，Middle，Low｝，模糊論域均為｛0，0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9，1｝，輸出變量 Kd的模糊集為｛High，Middle，Low｝，電機轉速范圍為（0～4000）rad/min，制動強度Z、電池SOC 值以及輸出系數Kd范圍均為（0～1）。以控制器三個輸入參數對再生制動力矩系數Kd的影響因素制定電機轉速、制動強度以及電池SOC 值的隸屬函數，隸屬函數形狀采用正態分布函數形狀，具體分布，如圖2 所示。

圖2 輸入量與輸出量隸屬函數Fig.2 Membership Function of Input and Output

2.3 模糊控制規則

根據輸入變量、輸出變量的量化等級以及目前在該領域的控制經驗，確定了27 條模糊規則，在matlab/fuzzy 控制器中，輸入制動模糊控制規則，如表1 所示。

表1 模糊控制規則Tab.1 Fuzzy Control Rules

2.4 解模糊

傳統再生制動模糊控制算法在解模糊過程中采用加權平均法將控制量模糊集合k 轉為精確控制量kd，由于該算法的模糊集合量化等級有限，控制準確度存在一定不足，并且該模糊算法沒有考慮電機發電特性對能量回收效果的影響，通過加權平均算法求解控制量模糊集合k 得到的精確控制量可以保證制動安全但在能量回收效果方面存在不足[8]，這里為保留模糊控制器的非線性求解能力，將模糊控制器輸出的（0～1）之間的控制量等量劃分為十個等級，并將結果作為最大功率點跟蹤控制器的輸入量，求解每一等級范圍下的最大發電功率控制點。

3 最大功率點追蹤算法設計

電機作為能量回收系統的核心部分，研究變速變負載的發電特性對提高能量回收效率有重要意義。電機的發電功率：

式中：P—電機發電功率；T—電機轉矩；n—電機轉速；η—電機運行效率。

電機的發電特性MAP 圖是描述電機在運行過程中轉速、轉矩與工作效率關系的重要參考依據。某公交車50kW 電動機MAP圖，如圖3 所示。在能量回收過程中，電機轉速逐漸降低，電機再生制動力矩為控制器的輸出量，模糊控制器輸出的電機轉矩等級系數與當前時刻電機轉速范圍在電機MAP 圖中確定一區域，假定該區域為A 區，可以看出轉矩增大發電效率降低，轉矩減小發電效率升高。

圖3 50kW 電機效率MAP 圖Fig.3 MAP Diagram of 50kW Motor Efficiency

圖4 改進式三點比較發計算流程圖Fig.4 Improved Three Point Comparison Calculation Flow Chart

在區域中采用最大功率改進式三點比較跟蹤算法中的進行電機發電功率尋優控制，通過調節電機轉矩T 的大小使電機發電系統始終工作在或接近最佳狀態獲得最大輸出功率[9]。在MAP 圖中的 A 區從下到上依次取 3 個功率點 P1、P2、P3分別對應 T1、T2、T3，以 P2為基準點，T2為電機轉矩實際值，P1、P3相應的再生制動轉矩分別與之相差-ΔT 與ΔT，最佳功率點位置與此3 個功率點有以下3 種情況：（1）P1>=P2>P3，最佳功率點應在基準點P2下邊，下次搜索基準點選為P1；（2）P3>=P2>P1，最佳功率點應在基準點 P2上邊，下次搜索基準點選為 P3；（3）P2>P1且 P2>=P3，最佳功率點在基準點P2附近，基準點位置不變。對于情況（1）、（2），基準點離最大功率點側距離較遠[10]，令ΔT=ΔTKm，Km>1，重新計算T1=T2-ΔT，T3=T2+ΔT；對于（3）情況，令 ΔT=ΔTKm，Km<1，重新計算 T1=T2-ΔT，T3=T2+ΔT。該算法流程圖，如圖4 所示。

4 仿真分析

以某客車為例，在Cruise 軟件中搭建客車整車模型，如圖5 所示。在Matlab/Simulink 中搭建制動能量回收控制策略，如圖6 所示。通過Interface 接口實現聯合仿真，公交車整車基本參數，如表2所示。

圖5 Cruise 軟件中公交車模型Fig.5 Bus Model in Cruise Software

圖6 在Simulink 中再生制動控制模型Fig.6 Regenerative Braking Control Model in Simulink

表2 公交車整車基本參數Tab.2 Basic Parameters of Bus

本次仿真中電池初始SOC 值設置為0.6，地面附著系數設置為0.8，車輛初始速度設為50km/h，制動強度分別為Z=0.2，Z=0.5，Z=0.8，制動強度Z=0.5 情況下模糊控制策略與設計的基于電機發電特性的改進控制策略的再生制動力系數對比圖與再生制動能量回收效果對比圖，如圖7、圖8 所示。

在Cruise 軟件中電機轉矩信號為負值，實際電機提供的再生制動力矩為控制系數與當前轉速下電機最大轉矩乘積，在圖8中，改進控制算法的瞬時發電功率基本上大于模糊算法的瞬時發電功率。制動強度分別為Z=0.2，Z=0.5，Z=0.8 情況下優化控制算法能量回收對比圖，如圖9 所示。制動強度Z=0.2 時為保護電機，電機再生制動力較小；制動強度Z=0.5 時電機再生制動力矩較大，盡可能回收制動能量；制動強度Z=0.8 時，為保證制動安全，電機再生制動力矩占總制動力比值較小。詳細的制動能量回收相關數據對比，如表3 所示。

圖7 改進控制算法與模糊控制算法電機轉矩控制系數比較Fig.7 Comparison between Improved Control Algorithm and Fuzzy Control Algorithm for Motor Torque Control Coefficient

圖8 改進控制算法與模糊控制算法瞬時發電功率比較Fig.8 Comparison of Instantaneous Power Generation between Improved Control Algorithm and Fuzzy Control Algorithm

圖9 改進控制算法在不同制動強度下的電機轉矩控制系數比較Fig.9 Comparison of the Torque Control Coefficients of the Improved Control Algorithm Under Different Braking Intensities

表3 制動能量回收數據對比Tab.3 Comparison Of Braking Energy Recovery Data

5 結論

（1）以混合動力公交車的制動能量系統為基礎，建立了電機轉速、電池SOC、制動強度與再生制動力矩之間的模糊控制算法，并提出了模糊策略在控制電機發電功率方面存在的不足。

（2）基于電機發電特性設計了最大功率追蹤算法中的變搜索步長三點法，控制電機再生制動力矩對電機發電最大功率點進行準確追蹤，仿真結果表明該算法比傳統模糊控制算法有較好的能量回收效果。

（3）建立了公交車的整車仿真模型，并對設計的改進算法分別進行了三種制動強度下的制動仿真，結果表明改進算法即滿足模糊控制策略的設計原則，同時提高了再生制動能量回收量。