基于優化模糊控制的混動汽車能量管理策略研究

代國強，李捷輝，趙國良，張維真，孫天碩

(1.江蘇大學汽車與交通工程學院，江蘇 鎮江 212013；2.南京清研海易新能源動力有限責任公司，江蘇 南京 211806)

純電動汽車市場前景廣闊，但是還存在可靠性、電池成本、續航里程等諸多挑戰[1-2]。而混合動力汽車(Hybrid Electric Vehicle，HEV)既有效地規避了純電動汽車現階段存在的各種問題，同時相比燃油汽車具有更低的燃油消耗和污染物排放，因此其具有重要研究意義[3]。

能量管理策略既是混合動力汽車動力性和經濟性的保障，也是當前汽車行業的重要研究方向。近年來已提出的能量管理策略主要可分為：通過實驗、標定和工作經驗制定的基于規則的能量管理策略；利用智能算法改進被控對象制定的基于優化的能量管理策略；根據過程的歷史信息預測過程輸出的未來值制定的基于預測的能量管理策略[4-5]。模糊控制算法由于其較佳的魯棒性、實時性、適應性等優點，適用于解決時變、滯后、非線性系統的控制問題[6-7]。但是模糊算法的控制效果主要取決于隸屬度函數、規則庫和模糊推理，這就導致模糊控制存在偶然性、缺乏理論支撐、主觀性過強等問題。因此為了達到最佳控制效果，有必要對模糊控制器進行優化[8-9]。目前許多研究已將優化模糊控制算法應用到汽車能量管理策略中：文獻[10]利用遺傳算法優化混動汽車模糊控制策略的模糊規則以減少主觀性，優化后整車油耗和污染物排放都有明顯降低。但遺傳算法種群多樣性差、收斂速度慢影響優化結果。文獻[11]提出了以降低動力系統能量消耗為優化目標，以粒子群算法優化能量管理策略的模糊控制器參數。粒子群算法原理簡單、調整參數少，然而慣性權重和學習因子的選擇比較麻煩。文獻[12]設計了通過蟻群算法對模糊隸屬度函數參數進行優化以提高發動機工作效率的控制策略，這種方法也并未解決模糊規則的制定依賴于主觀判斷經驗的問題，且蟻群算法存在過早收斂的現象。文獻[13]提出了一種模糊比例積分永磁同步電機伺服系統控制策略，利用麻雀搜索算法實時在線調整模糊控制的論域，但目前還未在混動汽車能量管理中嘗試運用。麻雀搜索優化算法(SSA)具有種群多樣性高、收斂速度快、不依賴梯度信息等優點，已在路徑規劃、故障診斷、圖像處理等領域得到廣泛應用，成為智能算法領域新的研究熱點[14-16]。

本研究通過對并聯式混動重型商用車動力分配特性進行分析，制定模糊控制的能量管理策略。所制定的模糊控制能量管理策略具有良好的實時性和魯棒性，但不能實現最優的燃油經濟性。針對這一問題建立電機等效油耗的模型，以總油耗為優化目標，利用SSA算法對模糊控制器模糊控制隸屬度函數參數的制定進行優化。聯合仿真結果表明基于優化模糊控制的策略提高了混動汽車的經濟性，研究內容可以為混動汽車相關控制策略制定提供參考。

1 模糊控制能量管理策略

1.1 控制策略模型

在Matlab/Simulink軟件中搭建控制策略，包括循環工況、駕駛員模型、TCU模型和HCU模型等。策略的控制邏輯大致分為以下三部分： 1)駕駛員模型采集循環工況的目標車速信號和物理模型反饋的真實車速信號，通過 PID算法將當前時刻對應的油門和制動信號輸出到 HCU模型；2)HCU模塊根據駕駛員輸入信號，物理模型反饋的車速、發動機的轉速和轉矩、電機的轉速和轉矩以及TCU模塊反饋的當前擋位計算出需求轉矩，再由模糊控制算法求出發動機輸出扭矩，需求轉矩減去發動機輸出扭矩即為電機輸出轉矩；3)TCU模型則是通過當前實際擋位、加速踏板信號和變速箱輸入軸轉速算出變速箱的目標擋位，將目標擋位發送給物理模型并反饋至HCU模型。

1.2 模糊控制器設計

能量管理策略模糊控制器的輸入變量為需求轉矩Treq和電池荷電狀態(state of charge，SOC)，輸出變量是發動機輸出轉矩Teng，再由電機提供剩下的需求轉矩Tmot。模糊控制流程見圖1。

圖1 模糊控制流程

首先將變量以適當的比例進行尺度變換，使其縮放到適當的論域范圍。電池SOC的論域為[0.3，0.9]，需求轉矩Treq和發動機輸出轉矩Teng變換后的論域均為[0，10]。需求轉矩Treq和發動機輸出轉矩Teng分別被定義為{NB(小)，NS(偏小)，ZM(適中)，PS(偏大)，PB(大)}5個模糊子集，電池SOC被定義為{L(低)，NL(偏低)，M(適中)，PH(偏高)，H(高)}5個模糊子集。隸屬度函數是精確量與模糊量轉化的樞紐，決定控制的靈敏度，根據工程運輸車輛特點和行駛工況選擇合適的隸屬度函數。在運輸過程中需求轉矩Treq主要分布在中高負荷區間，因此需求轉矩Treq的ZM、PS、PB模糊子集選擇梯形隸屬度函數，其余模糊子集采用三角形隸屬度函數；由于車輛為非插電式并聯混動汽車，電池SOC不會出現大幅度的變化，為了提高控制的精準度，電池SOC模糊子集均采用三角形隸屬度函數。發動機控制目標是其工作在中高負荷區間，因此發動機輸出轉矩Teng的ZM、PS、PB模糊子集選擇梯形隸屬度函數，其余模糊子集采用三角形隸屬度函數。Treq,SOC和Teng的隸屬度函數見圖2。

圖2 隸屬度函數

1.3 模糊規則的制定

控制策略應使發動機在適宜的負載下運行以提高其熱效率，避免發動機在低負荷低效率下工作；電機的高效率工作區間大，盡量使電機參與車輛的驅動；另外電池SOC需要維持在合理區間內。按照圖3所示控制策略框圖制定具體的模糊規則：電池的SOC很高，且需求轉矩不大或車輛起步時發動機不工作，汽車進入純電行駛模式；電池的SOC值在適中狀態，需求轉矩較大，汽車進入并聯驅動模式；電池SOC小于設定閾值，為保證充放電性能和壽命，汽車進入純油模式。

圖3 控制策略框圖

2 基于優化模糊控制的能量管理策略

2.1 麻雀搜索算法分析

SSA算法將麻雀群體中的成員分為探索者、跟隨者、預警者3種類型[17]。設定由n只麻雀組成的群體在D維空間中覓食，探索者對應高適應度的麻雀，最先尋找到食物所在位置，引導麻雀群體的覓食方向和搜索范圍。探索者位置更新公式為

(1)

式中：T為當前迭代次數；j為維度；α為隨機數；Titer為最大迭代次數；Q為服從正態分布的隨機數；Lj為1×D的矩陣；R為預警值，ST為安全值。如果跟隨者找到了食物，就會變成探索者。跟隨者位置更新公式為

(2)

(3)

式中：β為步長控制參數；ε為常數；K為隨機數；fi為當前麻雀個體的適應度值；fg，fw分別為第T次迭代后麻雀群體的全局最佳適應度值和最差適應度值。簡單來說，探索者有較好的適應度值，跟隨者是適應度值較差的個體，而警示者是服務于探索者，決定探索者是否繼續搜索。探索者、跟隨者、預警者都是圍繞著適應度函數去搜索最佳位置。

2.2 適應度函數選取

利用油電等效系數把電機消耗的電池電量轉換為燃油消耗量[18]，本研究算法優化目標是減少循環工況下車輛等效燃油消耗量。故將電機等效燃油消耗量和發動機油耗之和的倒數作為麻雀搜索算法的適應度函數，適應度函數設置如下：

(4)

式中：Jmin為最低等效油耗；meng為發動機油耗；s(t)為油電等效系數；mbat為電機單位時間內消耗的等效燃油。

利用麻雀算法的種群多樣性以及高收斂速度，計算出各工況下最佳的能量分配方式。采用SSA算法對模糊控制器隸屬度函數參數進行優化。在滿足轉速、轉矩、電池SOC等約束條件下，達到經濟性最佳的效果(見圖4)。

圖4 SSA優化模糊控制器示意

2.3 算法編碼以及運行參數設定

將SSA算法運用到隸屬度函數優化中的前提是對其進行編碼，每個隸屬度函數關于其中心位置均對稱。變量Treq用參數X1,…X5表示，變量SOC用參數X6,…X10表示，變量Teng用參數X11,…X15表示。故需要優化確定的隸屬度函數參數為15個，即SSA算法的維數為15維。麻雀算法種群規模n=30，迭代次數T=100，變量維度D=15。發現者數量占整個麻雀群體20%，意識到危險的麻雀數量占10%，ST=0.8。

3 混合動力汽車建模

3.1 車輛物理模型

并聯式HEV結構見圖5，發動機與電機是獨立的驅動系統。電機位于離合器和變速箱之間，根據需求控制離合器實現動力模式靈活切換。

圖5 并聯式混合動力汽車結構

基于Simcenter/AMESim軟件平臺建立聯合仿真被控對象的物理模型(見圖6)。其中，ECU模型為發動機控制單元，接收HCU模塊發送的指令控制發動機的啟停和運行。發動機模型是通過multi_engine_flag選取，其主要參數包括油耗MAP、外特性MAP和倒拖扭矩MAP。電機模型是根據電機的試驗數據搭建，其主要參數包括電機最大扭矩和效率MAP。電池模型提供電機驅動時的電能，并存儲在制動時電機回收的能量，其主要參數有額定電壓、初始SOC和額定容量等。這些數據以data文件的形式存儲在模型數據庫中，在模型中需要將參數與對應的MAP文件進行關聯。

圖6 車輛物理模型

3.2 關鍵參數

某重型商用車主要參數見表1。仿真所需的參數通過臺架試驗采集得到，其中發動機的燃油消耗率MAP見圖7，電機的效率MAP見圖8。HEV所使用的發動機、電機和電池的基本參數見表2。

表1 整車主要參數

圖7 發動機萬有特性MAP圖

圖8 電機效率MAP圖

表2 部件基本參數

4 仿真試驗與結果分析

4.1 聯合仿真試驗

為驗證所提優化模糊控制能量管理策略的有效性，本研究采用GB/T 38146.2—2019《中國汽車行駛工況第2部分：重型商用車輛》中的重型商用車輛行駛工況(China heavy-duty commercial vehicle test cycle，CHTC)對其進行仿真驗證。CHTC循環是一種更符合我國重型商用車實際的運行工況，且有利于重型商用車測試認證體系的整合。CHTC-D是CHTC循環工況下的中國自卸汽車行駛工況，總時長為1 300 s。通過AME2SL模塊把AMESim整車模型嵌入到Simulink控制策略模型中并連接對應的信號通道。

4.2 車速跟隨效果分析

圖9示出兩種能量管理策略的車速跟隨比較。從圖9可以看出：兩種能量管理策略下的物理模型反饋車速整體跟隨效果很好，僅在目標車速變化較快時會出現較小的遲滯現象。另外，優化模糊控制能量管理策略在CHTC-D循環下目標車速的跟隨效果好于模糊控制策略：模糊控制能量管理策略中物理模型反饋車速與循環工況目標車速最大車速差為2.60 km/h，平均車速誤差為0.30 km/h；而優化模糊控制能量管理策略中最大車速差為1.69 km/h，平均車速誤差為0.22 km/h。相比之下，最大車速差波動下降了38%，平均車速誤差波動下降了32%。通過麻雀搜索算法改進隸屬度函數后優化模糊控制策略對車速變化的響應情況更好，這是由于在不同需求轉矩下調整發動機和電機的輸出轉矩，從而改善動力性和控制精度。

圖9 CHTC-D工況下車速跟隨情況

4.3 發動機工況點對比分析

圖10示出不同策略下的發動機工況點。通過比較模糊控制策略與優化模糊控制能量管理策略的發動機工作點發現，兩者的發動機轉速都在900～1 600 r/min之間，但發動機運行狀況存在差異，優化模糊控制策略下發動機工作點更多地集中在高效率區域，從而提高了車輛的經濟性。模糊控制策略下發動機的工作點很少運行在轉速1 000～1 300 r/min、扭矩2 000～2 300 N·m的低油耗區域。而優化模糊控制能量管理策略發動機實際輸出的最大輸出轉矩從2 000 N·m左右上升至2 300 N·m左右，提升了25%，發動機的工作點在低油耗區域明顯增多。在模糊控制能量管理策略的仿真結果中，發動機工作點很大一部分集中在低速和低效率區域，這是因為模糊控制策略無法根據工況變化和實時最佳油耗調整模糊控制隸屬度函數，只能按照既定的隸屬度函數進行模式切換和轉矩分配，因此無法改善動力分配，實現最優能量管理。而優化算法可以按照瞬時油耗的變化調整模糊控制隸屬度函數，在確定的模糊規則下也可以靈活改變發動機扭矩，令發動機在整個行程處于更優的工作狀態。因此相比于模糊控制能量管理策略，發動機工作點更多集中在了相對高效的區域，這也是優化模糊控制策略能夠節省燃油消耗的主要原因。

圖10 兩種能量管理策略下發動機工況點分布

4.4 電池SOC變化軌跡對比分析

在SOC初始值為60%情況下，兩種能量控制策略的SOC軌跡見圖11。從圖11可知，兩種控制策略均能保證SOC在循環工況結束時的終值和初始值相近，實現了電池動態平衡，符合非插電式混合動力汽車對SOC的控制要求。但是對比分析發現，兩者SOC曲線變化趨勢有著顯著差異，模糊控制能量管理策略下電池剩余電量最少為47.66%，而優化模糊控制策略下電池剩余電量最少為51.01%，SOC整體波動幅度下降了7.02%。兩種控制策略在同一時刻下的最大電池SOC差值為5.67%，波動幅度為11.78%。模糊控制管理策略經過優化后SOC的變化速率、波動幅度明顯減小。SOC曲線的變化比較緩慢，說明電池的瞬間充放電速度比較低，這有利于提高電池的耐久性。較低的波動幅度能有效地降低電池的放電深度，避免出現過充或過放，從而延長電池的使用壽命。

圖11 循環工況下不同控制策略的SOC軌跡

4.5 整車燃油經濟性分析

在CHTC-D循環工況下，模糊控制百公里燃油消耗量為52.59 L，采用優化模糊控制策略后百公里燃油消耗量為49.47 L，燃油消耗量減少了5.93%。發動機在高效率區域內工作點的增加也說明了麻雀搜索算法能夠進一步改善隸屬度函數。采用優化模糊控制能量管理策略提高了發動機的工作效率，同時有效地改善汽車的節能效果，驗證了優化方法的有效性。

5 結束語

在模糊控制能量管理策略的基礎上，通過對模糊控制隸屬度函數進行改進制定了基于優化模糊控制的能量管理策略，并將控制策略嵌入Simcenter AMESim中進行仿真分析。仿真結果顯示：在CHTC-D循環工況下優化模糊控制策略比模糊控制策略百公里燃油消耗量降低了3.12 L，在循環工況目標車速變化較快時的車速跟隨遲滯現象也明顯改善。采用優化模糊控制能量管理策略時，發動機的工作點向高效率區間集中，電池SOC波動幅度降低7.02%，有效延了長電池的壽命。