串聯式混合動力車輛制動能量回饋控制策略研究

伍豐，張靈芝，鄧景新

串聯式混合動力車輛制動能量回饋控制策略研究

伍豐，張靈芝，鄧景新

（湖南鐵路科技職業技術學院，湖南 株洲 412006）

論文介紹了混合動力車輛能量回饋技術的現狀，明確了串聯式混合動力車輛的傳動系統結構和能量體配置方案，分析了目前混合動力車輛所采用的能量回饋控制策略的優缺點，提出了一種考慮能量體溫度影響的制動能量回饋模糊控制策略，并通過仿真分析驗證了該控制策略的可行性。

模糊控制；制動能量回饋；混合動力

前言

隨著儲能技術和電傳動技術的不斷發展，電動車輛因其具有環保、經濟、節能、噪音小、加速快等諸多優點而越來越受到市場的認可，但由于高能量密度和高功率密度的儲能技術問題并未完全解決，混合動力將是必經之路，混合動力車輛具有高性能、低排放、工作方式靈活等優點。如果能制定合理的控制策略，將大大降低燃油消耗，根據西門子ELFA系統的控制策略省油總結，混合動力車輛系統整體節油大于40%；而這40%的節油率中，制動能量回饋對節油貢獻為20%，因此做好整車制動回饋可以使節能更加高效，延長車輛的電動續航里程。

1 混合動力車輛能量回饋技術

1.1 串聯式混合動力的傳動系統結構

按動力傳輸方式的不同，可以將混合動力分類分為：串聯式、并聯式、混聯式、復合式。圖1給出了這幾種混合動力汽車的動力系統結構圖。

并聯式和混聯式使用發動機和牽引電機兩種動力源驅動傳動機構，機械傳動和電傳動兩種方式并存，由于存在機械傳動，不能適用于全電化車輛，且混聯式結構復雜，一旦設計有偏差故障率較高。串聯式混合動力汽車通過發動機直接驅動發電機發電，發出的電能不僅可以給牽引電機提供電能，多余的電能還可以給能量體充電，讓發動機始終工作在高效區。由于能量都以電能的形式傳遞，因此既可以適用于橋式電機方案，也可以用于輪轂電機方案，尤其適用于特種車輛的全電化改造；串聯式混合動力在城市公交和乘用轎車上都有成熟應用，圖2給出了采用串聯式混合動力的雪佛蘭沃藍達傳動系統布置圖[1]。

1.2 儲能裝置

在用電動汽車的儲能裝置中，鉛酸電池的歷史最久，其1890年開始量產，具有價格低、技術成熟等優勢，在目前的儲能市場中占比近90%，但由于其能量密度只有30 W·h/kg～45 W·h/kg，使用壽命短，在混合動力汽車上使用較少，市場占有率也在逐年下降；鎳氫電池比鉛酸電池具有更高的比功率，但價格較高，如果在車上配備大容量的電池，將會大大增加車輛成本，因而鎳氫電池一般只適用于電能配比較低的非插電式的混合動力車輛，鋰電池雖然比功率不及鎳氫，但克服了鎳氫電池比能量低的缺點，因而在插電式的混合動力車輛上得到了廣泛應用，各種儲能裝置的性能對比如表1所示。

圖2 雪佛蘭沃藍達傳動系統布置圖

從表1可以看出，鋰電池和雙層超級電容的性能正好能做到優劣互補，配備鋰電池組合超容組的混合動力車輛可以擁有較強的純電動續航里程和較大的瞬時電功率，因而本文所研究的混合動力車輛選用鋰電池和雙電層超級電容的組合方案，組合原理如圖3所示，該方案可以通過調節雙向DC/DC變換器的工作狀態來控制超容組的輸入和輸出功率。

圖3 儲能裝置組合方案

表1 儲能裝置性能對比

類型比功率/(W/kg)比能量/(W·h/kg)工作電壓/V工作溫度/℃循環壽命/次 鉛酸電池100～30030～452?30～55400～600 鎳氫電池500～1 000801.2?20～601 000 鋰電池250～45090～1603.2?20～552 000 雙電層超容7 000～12 0005～62.7?40～65100萬 混合水系電容400～800121.5?20～555萬 鋰離子超容800～2 0008～124?25～7010萬

1.3 能量回饋的一般控制策略

出于安全考慮，混合動力車輛的電制動一般要遵循以下基本原則，其一是車輛應在容許的范圍內最大限度地回收制動能量，但如果車輪的滑移率大于0（0通常取0.2）時，應該放棄電制動改為機械制動以保證車輛的安全性；其二是分配給能量體的制動功率不能大于能量體的吸收能力；其三是要滿足前后輪地面制動力分配曲線。為了高效地回收制動能量，需要對混合動力車輛的電制動和機械制動進行合理分配，目前使用較為廣泛的是按制動強度進行分段，即當制動強度小于1（1的取值通常在0.1到0.3之間）時采用電制動，制動強度在1到2（2通常取0.7）之間時采用電制動和機械制動同時工作，當制動強度大于2時，出于安全考慮不再使用電制動，制動力全部由機械制動提供。

目前較為常用的能量回收策略有門限開關法和智能控制法，門限開關法是預先設置若干個門限值，當變量的值達到門限值后開啟或關閉對應的功能，該方法控制思路簡單，但由于控制規則固定，能量回饋的效率較低；隨著智能控制技術的逐漸成熟，智能控制策略越來越多的應用到混合動力汽車中來，但大部分的研究都是針對牽引過程，文獻嘗試將模糊控制策略引入到制動過程中來，但因沒有考慮到電池溫度等參數，勢必大大影響電池壽命和性能，不適宜在實際過程中應用[2]。

2 基于模糊邏輯的能量回饋控制策略

2.1 控制流程

制動能量回饋需要綜合考慮制動強度、能量體吸收電功率的能力以及制動安全性等方面的問題，采用常規的控制方法邏輯復雜、回收效率較低，因而本文提出了一種以能量體電量、能量體溫差和制動強度為輸入，以代表電制動分配比例的電制動系數為輸出的模糊控制策略，其控制流程為駕駛員踩下制動踏板后，前后輪制動分配器根據制動力分配曲線計算出分配給前、后輪的制動力，同時模糊控制器接收來自能量管理單元的鋰電池電量、鋰電池溫度差、超容電量及制動強度信息，經過模糊推理和解模糊后輸出電制動系數，制動力分配器綜合制動強度、電制動分配系數、前輪制動力、后輪制動力等信息，計算出分配給液壓制動和再生制動的制動力矩。在超容組和鋰電池組的功率分配關系上，堅持超容優先的原則[3-4]。

SOCB—電池組SOC；SOCC—超容組SOC；?Tb—電池組當前溫度與理想溫度的差值；Z—制動前度；Ke—電制動系數。

2.2 模糊控制器的設計

2.2.1模糊化

本系統中制動強度、電池組SOC和超容組SOC的輸入范圍均是[0,1]，?代表的是電池組當前溫度與理想工作溫度之間的差值，對?進行歸一化處理后其輸入范圍也是[0,1]。對輸入輸出量論域做如下定義：()={LE,GE}、()={LE,GE}、(?)={LE,ME,GE}、()={LE,ME, GE}、()={LE,ML,ME,MB, GE}，以上定義中LE代表較小、ME代表中、GE代表較大、ML代表中小、MB代表中大。根據仿真對比，最終確立的隸屬度函數如圖5所示。

2.2.2模糊規則的建立

能量管理系統實時計算出電池組和超容組的剩余電量和溫度，模糊控制器根據電量、溫差、踏板等輸入參數，通過模糊推理計算出相應的輸出，根據實際運行要求，可以總結出如下的模糊控制規則：

（1）為了盡可能多地回收制動能量，在保證安全的前提下，優先使用電制動；

（2）制動強度較大時，由于機械制動的可靠性比電制動高，出于安全考慮，減小電制動的使用；

（3）若超容沒有充滿，考慮到超容能吸收較大的電功率，此時可以分配較大的電制動系數；

（4）超容的電量充滿后，如果電池組的溫差較小，且電池組沒有充滿，說明電池組可以吸收電制動功率，此時分配一個中等大小的電制動系數；

（5）超容和鋰電池都無法吸收制動功率時，停止使用電制動。

根據以上規則建立如下的模糊規則表。

表2 模糊控制規則表

E(Z)=LEE(Z)=MEE(Z)=GE SOCBSOCC△TbKeSOCBSOCC△TbKeSOCBSOCC△TbKe LELELEGELELELEGELELELEML LELEMEGELELEMEGELELEMEML LELEGEGELELEGEGELELEGEML LEGELEGELEGELEMBLEGELEML LEGEMEGELEGEMEMELEGEMEML LEGEGELELEGEGELELEGEGELE GELELEGEGELELEGEGELELELE GELEMEGEGELEMEGEGELEMELE GELEGEGEGELEGEGEGELEGELE GEGELELEGEGELELEGEGELELE GEGEMELEGEGEMELEGEGEMELE GEGEGELEGEGEGELEGEGEGELE

2.2.3解模糊

解模糊采用工業控制中常用的加權平均法解模糊，其計算公式如下：

式中v為輸入；k為加權系數；為模糊規則總數。

當解模糊后的輸出量電制動系數大于0.9時表示制動能量全部由電制動吸收，小于0.1時表示不使用電制動，處于二者之間時電制動和機械制動同時使用。

2.2.4仿真驗證

在MATLAB/Simulink中建立汽車的仿真模型，按整車參數表3設置好相關參數進行仿真分析，設置仿真時間16 s，

得到圖7所示的仿真結果，其中踏板的輸入為正時表示車輛處于牽引狀態，輸入為負時表示制動狀態[5]。

表3 整車仿真參數表

參數名參數值參數名參數值 滿載質量/kg1 310整備質量/kg1 100 軸距/m2.6質心高度/m0.56 風阻系數0.30迎風面積/m22.0 滾動阻力系數0.011電機額定功率/kW65 電池組配置/kwh14超容組配置/kwh0.25

從仿真結果(a)可以看出，制動強度很小或者為0時，分配了最大的電制動系數，制動強度增加后，電制動的分配系數有所減小，超容電量充滿后，考慮電池的充電能量，電制動系數被進一步的減小；從仿真結果(b)可以看出，當車輛制動時牽引電機開始發電進行能量回饋，仿真結果與設計相符。

圖6 仿真模型

圖7 仿真結果

3 結論

本文首先對混合動力車輛的傳動系統結構、能量體配置、能量回饋的一般控制策略等做了介紹，通過對當前能量回饋策略的總結與優化，提出了一種使用制動強度、能量體電量、電池組溫度作為輸入，以電制動分配系數作為輸出的模糊控制策略，并通過MATLAB仿真對制動控制策略進行驗證。

[1] 黃稟通,朱建軍,周忠偉,等.并聯式混合動力汽車模糊控制策略優化[J].機械設計與制造,2020(12):293-297.

[2] 聶小博,熊玥,潘勇軍.基于模糊PID算法的車身穩定控制策略與多工況聯合仿真[J].動力學與控制學報,2021,19(03):46-52.

[3] 鐘彥雄.混合動力汽車模糊邏輯控制策略研究[J].科技創新與應用,2021(01):135-138.

[4] 李明,胡博,葛帥帥,等.并聯式混合動力汽車能量管理與模式切換控制研究[J].南京理工大學學報,2020,44(06):696-704.

[5] 雷霄,戴朝華,陳維榮,等.基于ADVISOR的燃料電池混合動力機車建模與仿真[J].電源技術,2015,39(12):2643-2646.

Research on Braking Energy Feedback Control Strategy of Series Hybrid Electric Vehicle

WU Feng, ZHANG Lingzhi, DENG Jingxin

( Hunan Vocational College of Railway Technology, Hunan Zhuzhou 412006）

This paper introduces the current situation of energy feedback technology of hybrid electric vehicles, defines the drive system and energy configuration scheme of series hybrid electric vehicles, analyzes the advantages and disadvantages of the current energy feedback control strategy used in hybrid electric vehicles, A fuzzy control strategy of braking energy feedback considering the influence of energy body temperature is proposed, and the feasibility of the control strategy is verified by simulation analysis.

Fuzzy control; Braking energy feedback;Hybrid electric vehicles

10.16638/j.cnki.1671-7988.2021.021.014

U463.2

A

1671-7988(2021)21-55-05

U463.2

A

1671-7988(2021)21-55-05

伍豐，碩士，工程師，就職于湖南鐵路科技職業技術學院，研究方向為電氣自動化技術。

湖南省教育廳科學研究項目（編號：20B393）。