基于模糊邏輯算法的增程式電動汽車控制策略研究

都雪靜，王 寧，崔淑華

(東北林業大學 交通學院，黑龍江 哈爾濱 150040)

0 引言

石油危機和環境問題隨著全球汽車保有量的持續增長而日益嚴重，世界各國越來越重視汽車尾氣中的NOx, CO和HC等有害氣體以及溫室氣體CO2產生的環境污染問題。歐洲委員會起草的《Clean Energy for All Europeans》[1]和我國出臺的《中華人民共和國節約能源法》和《推進運輸結構調整三年行動計劃(2018—2020年)》都在推動新能源汽車的發展，但純電動汽車的電池、電機和電控3大技術難題沒有得到有效解決[2]。由傳統內燃機汽車向純電動汽車轉換的過程中，增程式電動汽車被認為是最為理想的車型，所以針對增程式電動汽車開展相關研究，不僅能夠提升我國研發電動汽車關鍵技術的能力，而且能夠早日實現新能源汽車規劃的目標。

增程式電動汽車是一種既可通過外接電源獲得電能驅動車輛行駛，也可通過增程器獲得電能驅動車輛行駛的電動汽車[3]。增程式電動汽車的研發核心在于增程器的控制策略研究，謝瑞芳[4]、卜凡靖[5]、馬權鑠[6]、尹安東[7]、徐群群[8]、席利賀[9]和解少博[10]等運用多種數學算法對控制策略進行了優化，通過軟件仿真驗證提出的控制策略能夠實現油耗的降低和續駛里程的增加。Peng[11]、胡明寅[12]、曲曉冬[13]、何彬[14]和Rousseau[15]等以提高能量利用率和燃油經濟性為目標，構建能量控制策略，通過試驗和仿真驗證能量管理策略的合理性。雖然針對增程式電動汽車控制策略的研究較多，但依然存在工況考慮不全面、控制策略優化研究不足等問題，因此，對增程器控制策略的研究仍具有十分重要的意義。

1 動力系統參數匹配及仿真驗證

1.1 增程式電動汽車動力系統

與電動汽車不同的是，增程式電動汽車的動力系統增加了增程器，當動力電池SOC≥SOCmax時，增程器關閉，汽車處于純電動模式；當動力電池SOC≤SOCmin時，增程器開始運行。根據電池電量，增程器既可將電能傳遞至驅動電機，也可為動力電池充電。如圖1所示，增程式電動汽車的動力系統包括驅動電機系統、電源系統和增程器等。

圖1 增程式電動汽車動力傳動系統組成

1.2 整車基本參數及性能指標

合理的參數匹配是提升整車性能的關鍵[16]。本研究以國內某款現有電動汽車為參考依據，選用其整車基本參數進行匹配計算，整車基本參數及性能指標如表1和表2所示。

表1 整車基本參數

表2 性能指標

1.3 驅動電機參數匹配

電動汽車在水平良好路面上以最高車速行駛需要的驅動電機功率Pm1為：

(1)

式中，Pm1為電動汽車以最高車速行駛時所消耗的功率;g為重力加速度；代入表1及表2中對應參數求解得出Pm1=63.30 kW。

電動汽車以爬坡車速爬上最大爬坡度時所需要的驅動電機功率Pm2為：

(2)

式中，Pm2為電動汽車以爬坡車速爬上最大爬坡度所消耗的功率；vp為最大爬坡度下車輛穩定行駛速度，取vp=30 km/h；αmax=arctanimax，imax為最大爬坡度，取imax=30%；代入表1及表2中對應參數求得Pm2=46.811 kW。

電動汽車加速能力指電動汽車從某一速度加速到另一速度所需的最短時間，電動汽車滿足加速能力所需要的電機功率為：

(3)

驅動電機的峰值功率必須滿足最高車速、最大爬坡度和加速性能的功率需求，即驅動電機峰值功率需滿足：

Pemax≥max(Pm1,Pm2,Pm3)，

(4)

式中，Pemax為驅動電機的峰值功率。

根據以上具體計算得出最大功率不小于68.545 kW。為滿足整車性能，同時考慮到車載電子附件的需求功率，選取電機的峰值功率Pemax=70 kW。額定功率Pe滿足：

(5)

式中，λ為驅動電機的過載系數，一般取值范圍為2～3，取λ=2；電機峰值功率取值為70 kW，可計算得出額定功率為35 kW。

電動機峰值轉速與車輛最高車速滿足：

(6)

式中，Nmax為驅動電機峰值轉速；i0為汽車主減速比。

將最高車速160 km/h代入上式得出驅動電機峰值轉速為7 850 r/min，峰值轉速和額定轉速關系滿足：

(7)

式中，Ne為驅動電機額定轉速；β為電機擴大恒功率區系數，取β=2.5；計算得出Ne=3 200 r/min。

驅動電機的額定轉矩和峰值轉矩為：

(8)

式中,T為轉矩；P為功率；N為扭矩。

代入相關數據可得出額定轉矩Te=105 N·m，最大轉矩Temax=210 N·m。

1.4 動力電池參數匹配

電動汽車在平坦路面上巡航行駛所消耗的功率為：

(9)

式中，Pmd為電動汽車巡航行駛時所消耗的功率；vd為電動汽車巡航行駛速度,根據國家標準《電動汽車 動力性能 試驗方法》(GB/T 18385—2005)[18]中的規定，取vd=60 km/h；代入數據求得Pmd=6.45 kW。

電池組能量應滿足：

(10)

式中，Ez為電池組能量；ηmc為驅動電機及控制器整體效率，取值為0.95；ηb為電池放電效率，取值為0.95；ηa為汽車附件能量消耗比例系數，取值為0.17；DOD為電池放電深度，取值為0.7；代入數據求得Ez=16.41 kW·h。

電池組能量與容量的關系滿足：

(11)

式中，Uz為動力電池直流母線電池組電壓，Uz=336 V；Cz為電池組容量。

電池組容量應滿足：

(12)

根據公式，計算得出動力電池容量Cz=48.84 A·h，取Cz=50 A·h。電池組的串聯個數N1為：

(13)

式中，Ub為磷酸鐵鋰電池單體電壓，Ub=3.2V；代入數據求得N1=105，所以電池組串聯個數取105。

電池組并聯個數N2為：

(14)

式中，Cb為磷酸鐵鋰電池單體電池容量，Cb=10 A·h;代入數據求得電池組并聯個數N2=5。

1.5 增程器參數匹配

為了保證增程器開啟時，能夠為車輛提供穩定輸出，以VU=120 km/h勻速行駛，計算發動機的額定功率、發電機的額定功率為：

(15)

式中，Pg為發電機額定功率，計算得到發電機額定功率為31 kW。發動機的額定功率應當滿足：

(16)

為了保證增程模式下汽車的續駛里程，發動機油箱容積需滿足：

(17)

式中，V為發動機油箱容積；S2為NEDC工況增程模式續駛里程，參考表2取S2=350 km；be為車輛高效區燃油消耗率，經查詢可知發動機最優燃油消耗率區間約為202～210 g/(kW·h)，取值為205 g/(kW·h)；ρ為汽油密度，取值為0.752 g/mL；代入數據求得V=20 L ,即選擇油箱容積為20 L。

1.6 仿真驗證

本研究使用AVL CRUISE進行整車模型的建立，如圖2所示。我國對電動汽車續駛里程的認證依據標準是《電動汽車 能量消耗率和續駛里程 試驗方法》(GB/T 18386—2017)[17]，本研究沿用歐洲的NEDC續駛標準進行汽車動力性和經濟性仿真。

1.6.1 動力性仿真結果分析驗證

從仿真結果可以得出車輛能夠達到的最高車速、0～100 km/h的加速時間以及最大爬坡度，如圖3所示。對于仿真中的結果經查表可知，當車速由0 km/h升至100 km/h，耗時約9.90 s。

圖3 車輛動力性仿真結果

由圖3所得到的仿真結果可知：最高車速177 km/h的加速時間為9.90 s，最大爬坡度為32%，均符合所設定的性能指標參數。

1.6.2 經濟性仿真結果分析驗證

車輛模型在NEDC工況環境下進行仿真，得到電池SOC值和行駛里程的關系曲線，如圖4所示。

信息數據的加密是其安全隱私保護中經常會用到的手段，雖說該類技術能夠在一定程度上增加信息數據的安全性，避免泄露事件的發生，但它卻無法準確應用到所有數據的隱私防護之中。反之，利用加密數據搜索技術能夠完成對所有重要數據的隱私保護，以提升用戶隱私信息的安全性。具體來說，依托云計算運用數據搜索能夠有效降低相對應的限制問題，但卻仍能夠在特定情況下引發數據丟失的問題?？傮w來說，應用加密數據搜索技術的安全性相對較高，是當前形勢下可以嘗試推廣應用的技術。

圖4 NEDC工況仿真結果

純電動模式續駛里程S1為：

(18)

式中，L為車輛行駛距離，經過仿真，L=10 925.96 m；△SOC為電池SOC變化量，△SOC=0.09；代入數據得出S1=84.98 km。

將以上仿真結果匯總,如表3所示。

表3 動力性能仿真結果

通過表3可以得出，各項仿真結果均符合所設定的性能指標參數，可為后續控制策略的仿真及優化奠定良好的基礎。

2 增程器控制策略研究

2.1 恒功率控制策略

本研究運用Stateflow搭建恒功率控制策略模型，如圖5所示，其中Switch_ICE代表發動機開關信號，Switch_GEN代表發電機開關信號。

圖5 恒功率控制策略模型

車輛開始運行時，電池SOC>SOCmin，增程器不運行，此時車輛處于純電動運行(EV)；隨著車輛的行駛，電池SOC≤SOCmin，增程器開始工作，車輛進入增程模式(REEV)，發動機以設定的工作點工作;當電池SOC>SOCmax，增程器停止工作，車輛恢復純電動運行。

2.2 功率跟隨控制策略

功率跟隨控制策略即增程器根據車輛需求工作，該控制策略的特點是，在增程器開啟后，發動機理論上能夠實現對車輛需求功率進行跟隨。車輛需求功率為：

(19)

式中，P為車輛需求功率;以式(19)為依據，結合MATLAB軟件的Embedded MATLAB Funtion模塊構建功率跟隨控制策略。

2.3 多工作點控制策略

結合以上兩種控制策略的優點形成多工作點控制策略，該控制策略選取發動機工作高效區內3個不同的工作點，根據車輛行駛需求確定發動機的工作點，并判斷是否進行切換，工作點選取如表4所示。

表4 工作點參數

根據工作點個數取名為三工作點控制策略，該控制策略是按照規定的控制邏輯并結合電池SOC值信號、車速信號和發動機轉速信號，實現增程器在設定的規則下開啟或關閉以及改變發動機的輸出功率大小，其規則如圖6所示，設定SOCmin為增程器開啟點，SOCmax為增程器關閉點；車輛加速時，車速≥50 km/h時，發動機由低負荷點切換到中負荷點；車速≥90 km/h時，發動機由中負荷點切換到高負荷點；車輛減速時，車速≤80 km/h時，發動機由高負荷點切換到中負荷點；車速≤40 km/h時，發動機由中負荷點切換到低負荷點。

圖6 三工作點控制策略規則

本研究運用MATLAB/Simulink軟件，結合以上對于發動機工作點的選取規則以及三工作點控制策略的控制流程進行三工作點控制策略建模，如圖6所示。

圖8為三工作點控制策略工作點切換邏輯圖，是圖7中增程器控制模塊，運用Stateflow基于圖6三工作點控制策略規則構建。根據電池SOC值和車速決定增程器的開啟還是關閉以及開啟后發動機輸出功率的大小即確定發動機的工作點。圖中Switch_ICE代表發動機開關信號，Pe代表發動機輸出功率，velocity代表車速。

圖7 三工作點控制策略模型

圖8 三工作點控制策略工作點切換邏輯

2.4 聯合仿真及結果分析

不同控制策略下的增程器的轉矩、功率等輸出特性如圖9所示，電池初始SOC值均設定為30%。

圖9 不同控制策略下增程器輸出特性

如圖9(a)所示，仿真開始時，當電池SOC值下降至30%以下，增程器的發動機按照預先設定的工作點工作，同時發電機轉矩迅速增大并維持在-115 N·m。起始階段，當需求功率小于發動機輸出功率時，發電機給電池充電。增程器的開啟使電池SOC值迅速增加，直至70%，增程器關閉，車輛進入純電動模式。隨著車輛的行駛以及電池SOC值的下降,增程器再次開啟并維持在固定工作點工作。

如圖9(b)所示，仿真開始時，發動機輸出功率增大至20 kW，同時發電機轉矩迅速增大并維持在-110 N·m；當車輛行駛至295 s時，電池SOC值達到70%，由于車速始終小于100 km/h，增程器的輸出與前一時刻保持一致；當電池SOC值再次小于30%時，由于車速大于100 km/h，需求功率增加,發動機輸出功率隨之增加;車速達到最高值120 km/h時，發動機的輸出功率和發電機的轉矩均達到最高值28 kW和-130 N·m。隨著車輛需求功率的降低，發動機輸出功率和發電機的轉矩降低至20 kW和-110 N·m，并與前一時刻保持一致。

如圖9(c)所示，仿真開始時，車速小于40 km/h且電池SOC值小于30%，增程器工作在低負荷點，發動機輸出功率迅速增大并維持在15 kW，同時發電機轉矩迅速增大并維持在-71 N·m；當車速大于50 km/h時，增程器切換至中負荷點，發動機輸出功率為24 kW，發電機轉矩為-90 N·m。電池電量增大至70%時，增程器關閉，進入純電動模式。當車輛行駛至1 107 s時，電池SOC值減小至30%，此時車速為105 km/h，此時增程器以高負荷點開始工作，發動機輸出功率為35 kW，發電機轉矩為-97 N·m。

通過以上仿真結果可以得出：動力系統的發動機組件、驅動電機組件和電池組件能夠按照控制策略準確工作，證明建立的控制策略模型可行且有效。

通過仿真可得出NEDC循環工況下不同控制策略燃油經濟性結果，如表5所示。

表5 NEDC循環工況下燃油經濟性仿真結果

通過表5可以看出，3種控制策略增程階段續駛里程均達到350 km的設計目標要求，3種控制策略中三工作點控制策略燃油經濟性最高。

對仿真得出的排放結果進行處理，可得到不同控制策略下NOx,CO和HC的單位里程排放數據，如表6所示，三工作點控制策略下的單位里程排放量略高于功率跟隨控制策略，因此，需要對三工作點控制策略進行進一步優化，提高排放性。

表6 不同控制策略NOx，CO和HC的排放數據

3 三工作點控制策略的模糊邏輯算法優化

3.1 模糊規劃的制定

模糊控制是通過模仿人類思維方式，構造計算機模糊控制器，對難以建立準確數學模型的對象，基于模糊推理過程和人類語言表達形成模糊的控制規則。對于增程式電動汽車而言，電池SOC值的波動應始終處于合理范圍內，同時增程器的輸出功率需要滿足整車的需求功率。因此，選取電池SOC值等于0.5為目標值，模糊控制器的輸入量為汽車行駛的車速和電池SOC值與目標SOC值的差值△SOC，模糊控制器的輸出量為增程器的輸出功率。本研究采用“mamdani”模糊推理方法，“mamdani”的形式更符合人類語言表達意圖，更能方便地表達模糊規則以及結論[19]。模糊控制器輸入輸出量如圖10所示。

圖10 模糊控制器輸入輸出量

為了盡量控制電池SOC值在目標值附近波動且波動幅度盡可能小，三工作點模糊邏輯控制規則庫如表7所示。

表7 三工作點模糊邏輯控制規則庫

3.2 三工作點模糊邏輯控制策略

將模糊邏輯算法優化后的三工作點控制策略簡稱為三工作點模糊邏輯控制策略，通過MATLAB/Simulink建立的控制策略模型如圖11所示。

如圖11所示，依據當前車速以及△SOC值，通過模糊邏輯控制器決定增程器的輸出功率大小，剩余控制過程與三工作點控制策略相同。根據輸出功率確定發動機目標轉速和轉矩，經過PID組件處理，能夠將發動機轉速控制為目標轉速；結合轉矩確定發動機的負荷，從而確定發動機的輸出為目標轉矩。

圖11 三工作點模糊控制策略

3.3 聯合仿真及結果分析

查看仿真結果得出，在三工作點控制策略和三工作點模糊邏輯控制策略下，NEDC工況下兩種控制策略增程階段油耗分別為5.15 L/(100 km)和4.87 L/(100 km)，續駛里程分別為388.35 km和410.68 km。對比兩種控制策略仿真結果可知，優化后的控制策略降低油耗0.28 L/(100 km)，增加續駛里程22.33 km。因此，基于模糊算法優化后的三工作點控制策略降低了增程階段的油耗，增加了續駛里程，在燃油經濟性方面得到提升，三工作點模糊邏輯控制策略達到優化效果。

在一個NEDC循環工況下，三工作點控制策略和三工作點模糊邏輯控制策略的SOC值變化曲線如圖12(a)、圖12(b)所示，電池初始SOC值均為30%。

圖12 不同控制策略下SOC變化

對比仿真結果可以看出，一個NEDC循環工況下，優化后的三工作點控制策略能夠使電池SOC值位置在目標點附近波動，可防止電池電量過低導致的過度放電，延長電池壽命。在NEDC循環工況結束時，三工作點控制策略下的電池SOC值下降至27.3%左右，而三工作點模糊邏輯控制策略下的SOC值上升至33.5%左右，同時增程式工作時間減少250 s，前者能夠更加合理地使用增程器，在保證電池SOC值處于合理范圍內的前提下，減少工作時間,進而減低油耗。

圖13(a)和圖13(b)分別為三工作點模糊邏輯控制策略和三工作點控制策略下一個NEDC工況的NOx,CO和HC排放情況。

圖13 不同控制策略下排放性能

將恒功率控制策略、功率跟隨控制策略、優化前后的三工作點控制策略聯合仿真得到的排放數據折合成單位里程排放量，結果如表8所示。

表8 不同控制策略NOx,CO和HC的排放數據

從表8中可以看出，優化后的三工作點控制策略在一個NEDC循環工況下由于增程器工作時間減少約250 s，使3種排放物的單位里程排放減少，排放性能得到提升，優化效果得到驗證。

4 結論

本研究以車輛的動力性指標作為條件，通過動力參數匹配計算及仿真，得出仿真車輛的動力性和燃油經濟性均符合所設定的性能指標參數。運用MATLAB/Simulink和CRUISE軟件并對恒功率控制策略、功率跟隨控制策略和三工作點控制策略進行建模和聯合仿真，得出3種控制策略中，三工作點控制策略的增程階段油耗最低，單位里程污染物排放量略高于功率跟隨控制策略，但均優于恒功率控制策略。隨后通過模糊邏輯算法對三工作點控制策略進行優化，聯合仿真結果表明，優化后的控制策略較優化前油耗降低，續駛里程增加，單位里程污染物排放量降低，各方面表現相較于優化前和其他兩種控制策略均有提高。但本研究缺少對增程式電動汽車制動能量回收模式下的控制策略的設計，是下一步的研究重點。