混合動力基礎及并聯混合動力電動汽車控制策略

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1、精選優(yōu)質文檔-----傾情為你奉上 混合動力基礎及并聯混合動力電動汽車控制策略 1 混合動力技術的分類及原理 電動汽車（EV）[1]是21世紀清潔、高效和可持續(xù)得交通工具，是一種電力驅動的道路交通工具。電動汽車這個概念的內涵很廣泛，它包括蓄電池電動汽車或純電動汽車（BEV）、混合動力電動汽車（HEV）和燃料電池電動汽車（FCEV），涉及到很多學科，內容廣泛而且復雜，其核心技術包括底盤和車身技術、驅動技術和能源技術。 目前，蓄電池電動汽車、混合動力電動汽車和燃料電池電動汽車處于不同的發(fā)展階段，面臨著不同的挑戰(zhàn)。蓄電池電動汽車的關鍵問題在于蓄電池及其管理系統(tǒng)，主要適用于短程、低速的社

2、區(qū)間，難以實現市場化。燃料電池電動汽車具有作為未來主流汽車的潛力，但其技術尚處于研發(fā)階段，它的成本太高和燃料系統(tǒng)的供應是主要問題。因此，從1996年以后，國外很多公司開始研究混合動力電動汽車，國內多家科研機構和企業(yè)也紛紛涉足混合動力電動汽車的研發(fā)。混合動力電動汽車能量效率高，排放性能好，技術相對成熟，市場化進程快，與燃料電池電動汽車相比，技術實現的障礙小，成本低。 當人們把解決汽車能源與環(huán)境問題的希望寄托在混合動力上后，各種混合動力汽車如雨后春筍般紛紛面世[2]。1997 年，在第57 屆法蘭克福國際車展上，奧迪首先展出一款并聯混合動力汽車Duo；同年，在第32 屆東京國際車展上，豐田公司推

3、出具有里程碑意義的Prius車型。奧迪與豐田的這一舉動引發(fā)了混合動力汽車的研發(fā)熱潮；1998 年1 月，克萊斯勒公司宣布開發(fā)出Doudge Intrepid　ESX2并聯混合動力車；1999年，福特公司P2000 型5 座并聯混合動力車在北京展出；1999 年11 月，在第33屆東京國際車展上，除了豐田公司以外，本田、三菱和日產等公司也分別推出各自產品，并在性能方面有了很大的改善；而2000 年1 月的北美國際車展更是讓人耳目一新，通用、寶馬、戴-克和豐田等公司所展出的混合動力汽車新產品總計有23款，其中，13款由內燃機與電機混合驅動，10 款為燃料電池混合動力汽車。預計在今后的十幾年里，混合

4、動力電動汽車的發(fā)展將更為迅速。 混合動力電動汽車按結構一般分類為3種：串聯式、并聯式、混聯式. 1.1 串聯 圖一 串聯結構的特征是以電力形式進行復合，發(fā)動機直接驅動發(fā)電機對儲能裝置和牽引電機供電，電動機用來驅動車輪，儲能裝置起著發(fā)動機輸出和電動機需求之間的調節(jié)作用。其優(yōu)點是發(fā)動機的運行獨立于車速和道路條件，適用于車輛頻繁起步、加速和低速運行。發(fā)動機在最佳工況點附近運轉，避免了怠速和低速工況，從而提高了效率，提高了排放性能。但在機械能與電能的轉化過程中有效率損失，很難達到明顯降低油耗的目的，目前主要用于城市大客車，在轎車中很少見。 1.2 并聯 并聯結構的特征是以機械形式進行復合，發(fā)

5、動機通過變速并聯混合動力系統(tǒng)裝置和驅動橋直接相連，電機可同時用作電動機或發(fā)電機以平衡發(fā)動機所受的載荷，使其能在高效率區(qū)域工作。但是由于發(fā)動機和驅動橋機械連接，在城市工況時，發(fā)動機并不能運行在最佳工況點，車輛的燃油經濟性比串聯時要差。 其中轉速復合裝置類似于差速器，這種結構形式在實際中很難被采用，因為這種結構需要發(fā)動機和電動機的輸出轉矩時刻保持相等；單軸轉矩復合式車輛驅動系中機械功率的聯合是在發(fā)動機曲軸輸出端處實現的，變速器為單軸輸入，本田Insight屬于這種形式；雙軸轉矩復合式的機械功率的聯合是在變速器的輸出軸處實現的，發(fā)動機和電機采用不同的變速系統(tǒng)，變速器為雙端輸入；華沙工業(yè)大學設計

6、的混合動力系統(tǒng)屬于這種形，這種結構也可以實現無級變速，但是不能實現發(fā)動機輸出轉矩和電機輸出轉矩的直接疊加。 在牽引力復合式系統(tǒng)中，機械功率的聯合是在驅動輪處通過路面實現的，具有兩套獨立的驅動系，可以實現全輪驅動，主要適用于SUV，豐田的THS—C系統(tǒng)就屬于這種形式。 1.3 混聯 混聯式結合了串聯和并聯的優(yōu)點。但是結構復雜，以豐田Prius為例，如圖3所示，Prius采用行星齒輪機構作為動力分配裝置，發(fā)動機與行星架相連，發(fā)動機的一部分功率通過發(fā)電及轉換為電能對電機供電或對儲能裝置進行充電；另一部分機械能直接作用于齒圈上，同時電機與齒圈相連，提供部分功率和轉矩。 2 混合動力技

7、術發(fā)展的技術基礎 汽車混合動力技術發(fā)展與機械、電氣、內燃機、能源技術息息相關，隨著這些方面技術的發(fā)展，混合動力技術的發(fā)展也隨之廣泛。主要包括： 1）最先進的內燃機技術，體積小重量輕以及油耗低排放性能優(yōu)良的發(fā)動機都引領著汽車業(yè)的發(fā)展，而目前Prius發(fā)動機的技術已經達到了目前先進的水平。 2）先進的電機系統(tǒng)技術，電機技術則決定著電動汽車的發(fā)展空間，對于電動機的要求也越來越高，電動機要具有較大的負載特性以及很寬的高效率工作區(qū)間。 3）高性能的動力電池，動力電池在混合動力電動汽車上應用, 主要起到以下作用: a)起動、加速時作為動力； b)車輛減速、下坡行駛時回收車輛動能。因此要求動力

8、電池具有： ① 高輸出能力和高回收能量的接受能力；②體積小、重量輕；③SOC 控制技術；④高可靠性和安全性；⑤長的使用壽命。 以上的技術發(fā)展帶動著混合動力技術的發(fā)展，而混合動力的發(fā)展又提高了這些基礎技術的發(fā)展空間。 3 并聯混合動力電動汽車控制策略 如何優(yōu)化控制策略是實現混合動力汽車低油耗、低排放目標的關鍵所在。在滿足汽車動力性和其他基本技術性能以及成本等要求的前提下，針對各部件的特性及汽車的運行工況，控制策略要實現能量在發(fā)動機電機之間的合理而有效的分配，使整車系統(tǒng)效率達到最高，獲得整車最大的燃油經濟性、最低的排放以及平穩(wěn)的駕駛性能[3]。 并聯混合動力汽車是一個集機械、電器、

9、化學和熱力學系統(tǒng)于一體的復雜的高度非線性動態(tài)系統(tǒng)，如何有效地協(xié)調好各子系統(tǒng)，控制各子系統(tǒng)間的能量流動，并針對不同的行駛工況和駕駛風格，在不降低整車性能的情況下，實現整車的最佳燃油經濟性和排放并兼顧整車的成本是并聯混合動力汽車控制策略的設計方向。 早期的控制策略由于技術的限制大多是基于速度的控制[4]。在這種控制策略中，將發(fā)動機啟動的設定車速設計為一個定值，依據瞬時工況車速判定整車的工作模式：當車速低于設定值時，發(fā)動機關閉。由電機單獨工作;當車速高于設定值時，發(fā)動機單獨工作；當車輪負荷比較大時(如汽車急加速、爬陡坡或以較高車速爬坡)，則由發(fā)動機和電機聯合驅動車輪。基于速度的控制策略，由于其簡單

10、，易于被控制工程師理解，技術門檻較低，因而在混合動力汽車開發(fā)初期得到了較為廣泛的研究和應用。但同時也有其明顯的缺點：控制參數單一，動態(tài)特性差，沒有充分利用混合動力系統(tǒng)的優(yōu)勢，通常整車的燃油經濟性不是最優(yōu)，而且還沒有考慮排放,特別是有時車速即便很高，但對驅動力的要求可能很低，比如在高速滑行或勻速行駛時，此時發(fā)動機的工作負荷較低,效率不高。 基于以上原因，現在的控制策略基本上屬于基于轉矩或功率的控制。目前已經提出的控制策略主要可以分為4類：基于規(guī)則的邏輯門限控制策略；瞬時優(yōu)化控制策略；智能控制策略；全局最優(yōu)控制策略。 3.1基于規(guī)則的邏輯門限控制策略[5-8] 這類控制策略的主要思想是：根據

11、發(fā)動機的靜態(tài)效率曲線圖，通過控制選定的幾個變量，如整車功率需求、加速信號、電池SOC等等，并根據預先設定的規(guī)則，判斷并選擇混合動力系統(tǒng)的工作模式，使車輛運行在高效區(qū)，提高汽車的燃油經濟性。其中包括：電力輔助控制策略；恒溫器控制策略；最大電池SOC控制策略等。電力輔助控制策略的思想是當車速低于某一最小車速時，由電機提供全部驅動力。當行駛需要扭矩大于發(fā)動機在給定轉速下所能產生的最大扭矩時，由電機提供扭矩助力。當發(fā)動機在給定轉速下，如果按需求扭矩工作發(fā)動機效率不高時，發(fā)動機關閉，由電機提供需求扭矩。當電池SOC過低時，發(fā)動機提供額外扭矩帶動電機工作對電池充電。恒溫器控制策略最早應用于串聯式混合動力汽

12、車，當汽車高速運行于公路上，不需要頻繁加減速時，大大減少了使用電動驅動系統(tǒng)的概率，且此時車輛功率需求常常低于發(fā)動機滿載時，發(fā)動機還有一部分的富余功率，致使電池SOC很容易達到上限。為避免發(fā)動機低效工作，此時應關掉發(fā)動機，由電機單獨驅動汽車；當電池SOC達到設定的下限時，發(fā)動機啟動，由電機單獨驅動，富余的功率則用來給電池充電。最大電池SOC控制策略的目標是電池SOC盡量維持在最高允許值處，發(fā)動機盡可能運行，盡可能少地使用電動驅動系統(tǒng)。這是由于車輛在城市工況下頻繁地加速，將會導致電池快速放電，使電池SOC下降很快，對電池的壽命影響很大。 3.2瞬時優(yōu)化控制策略[9-10] 規(guī)則的邏輯門

13、限控制策略是基于工程師的經驗及靜態(tài)的能耗圖來制定的，由于它不考慮工況的動態(tài)變化，因此它不是最優(yōu)的。為了克服這些缺點，人們又提出了一種新的控制策略—瞬時優(yōu)化控制策略，也叫實時控制策略。目前提出來的瞬時控制策略主要有“等效燃油消耗最少”和“功率損失最小”兩種。雖然這兩種方法的出發(fā)點不同，但其原理是一樣的。 等效燃油消耗最小控制策略的主要思想是：在某一瞬時工況,將電機消耗的電量折算成發(fā)動機提供相等能量所消耗的燃油和產生的排放，再加上制動回收的能量與發(fā)動機實際的燃油消耗和排放組成總的整車燃油消耗與排放模型，計算此模型的最小值，并選在此工況下最小值所對應的點作為當前發(fā)動機的工作點。 瞬時優(yōu)化控制策略

14、可以綜合考慮燃油消耗和排放，它通過一組權值來描述各自的重要性，用戶可以根據自己的要求來設定這組權值，從而在燃油消耗和排放之間獲得折中。比如,在排放法規(guī)比較嚴格的地區(qū)，可以適當地提高排放的權值比重，放棄一點燃油經濟性；注重燃油消耗，但排放法規(guī)比較寬松的地區(qū)，則可以適當提高燃油消耗的權值比重。 當然，這種控制策略也有它的缺點：需要大量的浮點運算，計算量大，實現起來困難，成本比較高。此外，在計算過程中，需要對未來的行駛工況中由制動產生的回收能量進行預估，這就需要建立一個比較精確的預測模型，這一點實現起來也比較困難，它需要兩個前提：一是對典型工況的統(tǒng)計分析，二是實時判斷行車工況。 3.3智能控制策

15、略[9,10] 智能控制的基本出發(fā)點是模仿人的智能，根據復雜被控動態(tài)過程的定性信息和定量信息，進行定性定量綜合集成推理決策，以實現對難以建模的復雜非線性不確定系統(tǒng)的有效控制。由于混合動力汽車的能量消耗模型正是這么一個系統(tǒng)，因此它非常適合于智能控制。目前提出的基于智能控制的并聯混合動力汽車控制策略主要有3種：模糊邏輯控制策略、神經網絡控制策略、遺傳算法控制策略。 模糊邏輯控制策略不需要精確的整車能量消耗的數學模型。它可以很方便的處理諸如“如果車速較高且SOC較低而加速踏板踩下較小的角度，則發(fā)動機單獨驅動，并給電池充電”這樣無法用精確參數表達的控制規(guī)則。它不僅可以優(yōu)化發(fā)動機，同時還可以優(yōu)化其他

16、組件，如電機、電池、變速器等，實現各組件間的折中，以達到整車的燃油消耗和排放的最優(yōu)。模糊邏輯控制策略也有其局限性:在模糊推理過程中會增加模糊性；在整個控制過程中，各變量的論域等級是固定的，控制規(guī)律也是固定的，系統(tǒng)的動態(tài)特性較差，無法滿足不同駕駛員意圖和不同的路面環(huán)境下汽車的自動控制；對于復雜系統(tǒng)的模糊規(guī)則的建立還沒有確定的方法可以遵循，隸屬度函數的確立也需要反復進行確定；缺乏簡單有效的方法對模糊邏輯系統(tǒng)進行穩(wěn)定性的研究。 3.4全局最優(yōu)控制策略[11,12] 瞬時優(yōu)化控制策略在每一步長內可能是最優(yōu)的，但無法保證在整個運行區(qū)間內是最優(yōu)的。于是又提出了一種在整個運行區(qū)間內尋優(yōu)的全局最優(yōu)控制策略

17、。全局最優(yōu)控制策略是應用最優(yōu)化方法和最優(yōu)控制理論開發(fā)出來的混合驅動動力分配控制策略。其主要思想是基于某種優(yōu)化理論，建立以整車燃油經濟性與排放為目標，系統(tǒng)狀態(tài)變量為約束的全局優(yōu)化數學模型,運用相關的優(yōu)化算法，求得最優(yōu)的混合驅動動力分配控制策略。目前研究較多的有基于多目標數學規(guī)劃、Bellman動態(tài)規(guī)劃理論以及最小值原理的全局最優(yōu)控制策略。這些控制策略還不成熟,需要大量計算，且依賴于預定的運行工況，實時性較差，主要用于：在標準行駛循環(huán)下，參考全局最優(yōu)控制策略，對實時控制策略進行分析與評估，并從中派生出適用的實時控制策略。 目前提出的并聯混合動力汽車控制策略還不成熟，實用性不強，只有基于工程經驗進

18、行設計的邏輯門限控制策略在實際商品化混合動力汽車中得到了應用。開發(fā)一種成熟實用的控制策略仍然是目前亟待解決的難題。 相比較而言,模糊邏輯控制策略魯棒性強、實時性好，具有很強的實用性，而且能夠克服許多其它控制策略的不足之處，如果能夠與神經網絡相結合，將極具推廣應用價值。 參考文獻： [1]劉金玲,宋健等.并聯混合動力客車控制策略比較.公路交通科技.2005(1):144-146. [2]呂勝利,左曙光.并聯混合動力電動汽車控制策略的綜合分析.上海汽車.2005(7):28-30. [3]孟亞鵬,金國棟,朱舟.并聯混合動力電動汽車轉矩控制策略.汽車科技.2004(6):24-26.

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