混合动力汽车控制策略的分析
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混合动力汽车瞬时等效油耗最低控制策略研究摘要:本文提出一个以基于瞬时等效油耗最低控制策略,对影响瞬时油耗计算的重要参数,例如电池电量的等效燃油消耗、电池SOC 维持策略和再生制动能量的修正进行分析研究,推导出精度更高的瞬时油耗最低的优化表达式。
在此基础上,在ADVISOR 软件中进行正交参数优化,初步确定优化表达式中重要参数的取值范围。
前言:混合动力汽车技术为清洁汽车的设计提供了灵活的设计空间,但是其优越经济性和排放性能的获得相对于传统汽车则更加依赖于目标行驶工况的合理选择,总成参数的合理选择与优化,以及能量管理控制策略的合理设计与控制参数的优化。
如果将混合动力汽车在目标行驶工况下的最低燃油消耗问题作为一个纯粹的数学问题进行研究,那么根据最优控制理论对扭矩分配进行优化可以获得混合动力汽车在该目标行驶工况下行驶的全局最低燃油消耗:1min _0Min {((),())((),())}N fc fc fc mc eq mc mc t J m T t t t m T t t t ωω-==⋅∆+⋅∆∑ (1)上式的解可以作为混合动力汽车在目标行驶工况下获得全局最低燃油消耗的控制指令,但是实际行驶中是无法预知汽车在每个时刻的工作状态的,因此基于最优控制理论的全局最低燃油消耗在实际控制中是无法实现的。
为克服全局最优理论存在的不足,研究人员提出了基于车辆实时运行状态的瞬时优化控制策略。
瞬时等效油耗最低控制策略瞬时等效油耗最低控制策略(ECMS )包含两层含义:1、等效油耗——对于电量维持型混合动力汽车,消耗的电池电能(除再生制动回收的电能外)需要在车辆后面的行驶中消耗一定量的燃油进行补充,因此需要建立所消耗电池电能与补偿这些电能所需燃油的等效关系,将某一瞬时发动机消耗燃油与所消耗电池电能的等效燃油量归结为统一的能耗指标,作为优化控制的控制目标。
这是瞬时优化控制策略的核心;2、瞬时优化——根据混合动力汽车的实际运行状态,在每一控制时间内对车辆行驶需求的驱动功率在发动机和电机之间的分配进行实时优化,以使作为控制目标的等效油耗最低,从而确定动力总成的工作模式和功率分配。
万方数据 万方数据舒适和最高效能行驶的优势发挥到最大(图2)。
图2油电混合动力汽车控制系统3.1油电混合动力系统逻辑控制的特点(1)输出控制方式不同。
较之传统以内燃机作为动力源的汽车,混联式混合动力汽车的动力总成控制系统既要确定每个动力源的工作状态及分配到其上的需求转矩,又要控制其在不同工作状态之问的切换。
(2)换档控制方式不同÷传统汽车的换档控制以驾驶者的动作意图为基础,当接收到新的工作状态指令后立即作出决策并传达至各执行机构,而混联式混合动力系统通常使用机械式自动变速器(AMT)型式的变速器,在接收到驾驶者动作意图后,动力总成控制器根据动力总成部件的当前状态进行部件协调控制后再做出决策。
(3)多部件协调控制复杂。
除了对换档过程的部件状态进行协调外,动力总成控制器还需要对不同驱动模式下动力源及动力传动系统的工作状态协调控制,精确判断各种工况并及时调整动力输出,合理分配电机和燃油机的驱动力输出比并根据实际储电量做出调整。
3.2油电混合动力系统的关键控制环节(1)操作意图识别环节。
操作意图体现的输入信息主要包括油门踏板的角度、制动踏板的角度、空调系统运行状况、换档手柄位置、转向要求等信息来识别驾驶员对汽车动力的需求。
(2)整车能量管理环节。
能量管理是以驾驶员操控需求为目标,对整车当前所处状态,包括:上海汽车2009。
06蓄电池储电量、车速、档位和动力总成各传感器状态对多能源动力总成的能量流动路径和动力负荷分配进行优化,从系统的角度给出动力总成系统的目标控制状态,以期得到最佳的燃油经济性和排放特性。
(3)部件协调控制环节。
此控制环节从部件的角度控制系统自当前状态切换到目标状态从而减小系统状态切换和换档过程中由于动力中断和恢复而引起的冲击,并协调状态切换过程的部件动作、避免相互间干扰,起到保护部件的目的并实现安全、舒适和最高效率行驶。
4结语混合动力技术通过切换和组合发动机与电动机,并进行技术优化匹配,从而保证动力输出和低油耗、低排放的结合。
2驱动系统总体设计方案混合动力汽车驱动系统的部件特性、参数以及控制策略对于车的性能具有十分重要的作用。
但是充电设备的限制以及蓄电池组容量还是不能够忽视的,如果使用容量小的蓄电池,在行驶时电池荷电状态在一定范围内变动,而不用借助外部电网。
所以本方案属于电量维持型混动汽车[2]。
混合动力汽车驱动系统主要包括发电机、电池组、电动第二种布置形式,如图3,动力输出的扭矩主要在变速器的输出轴前端进行耦合,变速器的作用是传递发动机的输出功率,其额定功率比第一种形式小。
这两种布置形式,扭矩耦合装置主要是通过齿轮传动来实现。
齿轮传动效率高,结构紧凑,带传动布置灵活,具有防过载的特点,在实际中采用较多。
第三种布置形式,如图4,发动机和电机通过各自的传动系驱动车轮。
但是存在控制复杂的缺点,本文并联式———————————————————————基金项目:广东省普通高校青年创新人才类项目(2019GKQNCX93)。
图2变速器输入轴耦合形式油箱电池发动机离合器扭矩耦合装置电动机变速器差速器图1混合动力汽车动力总成结构图HV 蓄电池动力控制单元电动机发电机动力分离装置发动机减速机图3变速器输出轴耦合形式油箱电池发动机离合器扭矩耦合装置电动机变速器差速器混合动力汽车驱动系统采用第二种布置形式,扭矩通过带传动装置在变速器输出轴处进行扭矩耦合。
3混合动力汽车驱动系统部件参数确定对于混合动力汽车驱动系统的主要部件参数,要在动力性能满足的前提下,根据动力系统的控制策略,整车参数来确定[3]。
本文所选车型基础参数如表1所示。
式中,P c 为发动机单独驱动产生的功率;率,取为0.9;m 为整车质量;g 为重力加速度;力系数;v c 为巡航速度;C D 为空气阻力系数;3.2电动机参数确定如图5所示。
驱动电机典型的输出特性主要包括两个工作区:①速以下恒转矩区,主要作用是对混合动力汽车的载重能力速空间。
驱动电机功率可由下式计算[3]:式中,P d 为电动机功率;η2为电机传动效率;低速行驶时的速度。
研究论文H A I X I A K E X U E年第期(总第期)海峡科学混合动力客车再生制动控制策略的研究福建工程学院机电及自动化工程系余捷[摘要]根据已在我国多个城市运营的某混合动力客车车型现有的制动系统及其工作模式的介绍,展开再生制动能量管理和控制策略的研究。
以理论分析和仿真研究为手段,揭示目标车型再生制动控制策略下的制动安全性能及制动能量回收率的表现,从而为进一步提高混合动力客车再生制动系统性能提供了参考依据。
[关键词]混合动力客车;再生制动;控制策略;制动力分配再生制动是油—电混合动力汽车(本文所提到的混合动力汽车均指这类汽车)的重要工作模式,它能在车辆减速或下坡时,在保证车辆制动性能的条件下,将储存于汽车上的动能或位能通过电机转化为电能并储存在于电储能装置中[1]。
该工作模式下,制动系统不仅产生车辆所需全部或部分制动力,实现了车辆的减速和制动,同时可回收一定的制动能量,有效地实现车辆的节能减排,并减少了制动器摩擦片的磨损。
因此,在环保节能安全的汽车技术设计理念的引导下,再生制动的研发已成为新一代节能汽车技术的热点之一。
可见,开展再生制动的理论和应用研究不但有重要的理论意义,而且还有较高的实用价值。
而国内目前对混合动力汽车的再生制动的研究相对于国外起步较晚,在以下方面还有待深入研究[2]:①再生制动能量管理和控制策略;②再生制动系统建模和车辆制动动力学建模;③基于整车综合制动动力学仿真的综合优化;④再生制动系统的实验模拟、匹配控制和综合评价。
本文根据已在我国多个城市运营的某混合动力客车车型现有的制动系统及其工作模式的介绍,展开再生制动能量管理和控制策略的研究。
以理论分析和仿真研究为手段,揭示目标车型再生制动控制策略下的制动安全性能及制动能量回收率的表现,从而为优化混合动力客车制动系统控制策略提供参考。
1目标车型再生制动系统结构与控制策略简介目标车型配备的混合动力系统的结构及其制动模式下回馈能量路线如图1所示,动力系统由驱动桥、驱动电机、驱动电机控制器(由AC/DC 转换器、DC/DC 转换器及电机工作模式控制器等组成)、储能元件(超级电容)、发动机、永磁发电机、混合动力控制器等组成;而制动工况下离合器分离,永磁发电机关闭,回馈能量流动流动路线为:驱动桥→驱动电机→驱动电机控制器→储能元件。
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混合动力汽车控制策略优化研究作者:吴艳苹刘旭东段建民来源:《现代电子技术》2008年第17期摘要:将自适应遗传算法与序列二次规划算法结合构成混合遗传算法,用于求解混合动力汽车控制策略参数优化问题。
一方面,分析并建立了控制策略参数优化的有约束非线性模型;另一方面,改进算法中自适应交叉和变异概率调整公式,并提出了序列二次规划算子与遗传算法结合的新方式。
仿真结果表明,该算法提高了收敛速度和求解精度,保证了全局收敛性,在混合动力汽车控制策略参数优化中的应用是有效的。
关键词:混合动力汽车;控制策略;混合遗传算法;参数优化中图分类号:U469.72 文献标识码:A 文章编号:1004373X(2008)1713304Research on Optimum Control Strategy for Hybrid Electric VehicleWU Yanping,LIU Xudong,DUAN Jianmin(College of Electronic Information and Control Engineering,Beijing University of Technology,Beijing,100022,China)Abstract:On the basis of Adaptive Genetic Algorithm (AGA) and Sequential Quadratic Programming (SQP),a hybrid generic algorithm is presented for parametric optimization of control strategy for Hybrid Electric Vehicle (HEV).The optimal model of parameters is formulated as a constrained nonlinear programming problem.The hybrid genetic algorithm not only proposes a new calculation formula of crossover and mutation probability,but also proposes a new AGA and SQP combinative mode.The study on case proves the validity of the parameters optimization and the efficiency of this hybrid genetic algorithm.Keywords:hybrid electric vehicle;control strategy;hybrid genetic algorithm;parametric optimization1 引言混合动力汽车(Hybrid Electric Vehicle,HEV)结合了传统内燃机汽车和电动汽车的优点,可以在保证车辆动力性能的前提下,减小燃油消耗和废气排放。
混合动力汽车传动系统的建模与控制混合动力汽车(Hybrid Electric Vehicle,HEV)作为一种将传统内燃机与电动机相结合的新型汽车,具有很高的能源效率和环境友好性。
混合动力汽车传动系统的建模与控制是实现其优化性能的关键技术之一。
本文将从建模和控制两个方面,介绍混合动力汽车传动系统的相关技术。
一、混合动力汽车传动系统的建模混合动力汽车传动系统主要由内燃机、电动机和能量存储装置(电池组)组成。
其基本原理是通过内燃机和电动机的协同工作,实现能量的最优分配和利用。
1. 内燃机建模内燃机是混合动力汽车传动系统的核心部件之一。
其建模主要包括燃烧过程和机械动力传递两个方面。
燃烧过程建模主要是通过分析内燃机的燃料供给、进气、压缩、燃烧和排气等过程,建立数学模型描述其功率输出和燃料消耗。
常用的方法包括基于物理原理的热力学模型和基于神经网络的经验模型等。
机械动力传递建模主要是通过分析内燃机的转速、扭矩和输出功率等参数,建立数学模型描述其输出特性。
常用的方法包括基于物理原理的机械模型和基于曲线拟合的经验模型等。
2. 电动机建模电动机是混合动力汽车传动系统的另一个关键部件。
其建模主要包括电机特性和电机控制两个方面。
电机特性建模主要是通过分析电机的电流、电压、转速和扭矩等特性参数,建立数学模型描述其输出特性。
常用的方法包括基于物理原理的电磁模型和基于神经网络的经验模型等。
电机控制建模主要是通过分析电机的控制策略和调节器等组成部分,建立数学模型描述其控制方式和性能。
常用的方法包括基于PID控制器的经典控制模型和基于模糊控制器的智能控制模型等。
3. 能量存储装置建模能量存储装置即电池组是混合动力汽车传动系统的储能装置。
其建模主要包括电池特性和能量管理两个方面。
电池特性建模主要是通过分析电池的电荷状态和能量输出等特性参数,建立数学模型描述其输出特性。
常用的方法包括基于物理原理的电化学模型和基于统计学的经验模型等。
混合动力汽车控制策略的分析摘要:混合动力汽车的动力系统基本可分为串联式、并联式和混联式3种,对并联型和串联型混合动力汽车控制策略研究现状进行分析。
混联式混合动力系统结合了串联式和并联式两种结构的优点,使得能量流动的控制和能量消耗的优化具有更大的灵活性和可能性,并对混联式结构的几种控制方案进行了分析。
指出混合动力汽车的控制策略不十分完善,需要进一优化。
控制策略不仅仅要实现整车最佳的燃油经济性,而且还要兼顾发动机排放、蓄电池寿命、驾驶性能、各部件可靠性及整车成本等多方面要求,并针对混合动力汽车各部件的特性和汽车的运行工况,使发动机、电动机、蓄电池和传动系统实现最佳匹配。
关键词:混合动力汽车结构控制策略1、混合动力汽车的研究背景混合动力汽车是兼顾了电动汽车和传统汽车优点的新一代汽车结构型式,因其具有低油耗低排放的潜力,其动力性接近于传统汽车,而生产成本低于纯电动汽车,因此,最近几年来对混合动力汽车的研究开发成为世界上各大汽车公司、研究机构和大学的一个热点。
以相信,在电动汽车的储能部件—电池没有根本性突破以前,使用混合动力电动汽车是解决排污和能源问题最具现实意义的途径之一。
混合动力电动汽车与传统的内燃机汽车和电动汽车不同,它一般至少有两种车载能量源,其中一种为具有高功率密度的能量源。
利用两种能量源的特性互补,实现整车系统性能的改善和提高。
要实现两者之间相互协调工作,这就需要有良好的控制策略。
控制策略是混合动力汽车的灵魂,它根据汽车行驶过程中对动力系统的能量要求,动态分配发动机和电动机系统的输出功率。
采用不同的控制策略是为了达到最优的设计目标,其主要目标为:最佳的燃油经济性、最低的排放、最低的系统成本、最佳的驱动性能。
当前开发研制的混合动力汽车可以分为三类:串联式、并联式、混联式混合动力电动汽车。
在各部件的选型确定以后,采用合适的控制策略是实现最佳燃油经济性,降低排放的关键。
目前提出的混合动力汽车控制策略还不成熟,实用性不强,只有基于工程经验进行设计的逻辑门限控制策略在实际商品化混合动力汽车中得到了应用。
开发一种成熟实用的控制策略仍然是目前亟待解决的难题。
随着对混合动力系统控制策略研究的深入,诸如自适应控制、模糊逻辑控制等方法也有运用。
自适应控制策略,实际上是一种实时控制策略,它同时考虑了发动机的燃油消耗和排放。
由于实时控制策略能够保证在任一时刻都是由效率最优的部件工作,因此其燃油经济性要优于模糊逻辑控制策略。
但是实时控制策略过分依赖于各个部件的性能特性的精确性,由于受电池老化、发动机动态特性等的影响,在实际车辆的实时控制中很难得到应用。
模糊逻辑控制策略由于其鲁棒性好的特点,适用于车辆控制这样一个复杂的系统,对混合动力电动汽车的控制有明显的优越性。
在国内,由于混合动力电动汽车的起步较晚,对混合动力控制策略的研究远没有达到成熟的程度,大都处于理论研究阶段。
在应用方面可以说才刚刚起步,尚未实现产品化和产业化,与国外有关混合动力汽车控制方面的技术水平有相当大的差距。
因此,我国应大力提高混合动力汽车关键技术的自主研发能力,尤其是对车辆的性能有较大影响的控制策略的自主研发能力,以提高我国混合动力汽车的产品化进程。
2. 混合动力汽车的种类、特点及控制策略分析混合动力电动汽车(HEV)是在一辆汽车上同时配备电力驱动系统和辅助动力单元(Auxiliary power unit,APU)的汽车,其中APU是燃烧某种燃料的原动机或由原动机驱动的发电机组,目前HEV所采用的原动机一般为柴油机、汽油机或燃汽轮机。
混合动力电动汽车将原动机、电动机、能量储存装置(蓄电池)组合在一起,它们之间的良好匹配和优化控制,可充分发挥内燃机汽车和电动汽车的优点,避免各自的不足,是当今最具实际开发意义的低排放和低油耗汽车。
目前世界各国研究开发的混合动力电动汽车有不同的结构形式,根据其驱动系统的配置和组合方式不同,可分为串联式、并联式和混联式三种组合方式。
2.1 串联式驱动系统2.1.1定义串联式系统由发动机、发电机、储能装置、电机控制器和车辆传动系组成,其基本结构如图1所示。
图一串联式系统的基本结构由图1可知,串联式系统的基本结构是由发动机到发电机,然后由发电机把电能传递给电机控制器,或是储能装备(动力电池组或超级电容组),电机控制器再把电能传递给驱动电机,再由驱动电机机械连接传动系进行工作。
该系统包括以下特点:(1)驱动电机是整车唯一驱动动力源;(2)不需变速机构,可实现无极变速;(3)不需要离合器;(4)发动机与整车传动系完全机械解耦;(5)发动机工作点集中在最佳油耗区;(6)可取消发动机怠速工况。
2.1.2电能分配机构形式串联混合动力汽车电能分配机构有3种形式,如图2所示。
不同的结构采用不同的控制策略。
图二采用不同控制策略时的能量流动形式图2(a)的结构采用恒温器式控制策略,发电机工作在最佳效率工况点,只为电池充电;图2(b)的结构采用功率跟随型控制策略,电池只在纯电动模式和制动回馈时起作用,平时均由发电机输出电流供电动机使用;图2(c)的结构,发电机输出电流可以同时流向电池和电动机,此时电池能够起到能量缓冲器的作用,弥补发电机与电动机之间的功率差异,使控制策略的实现更加灵活。
在获得更高系统效率的同时也能维持发动机始终工作在经济且排放较低的区域,当电动机制动回馈时,给电池充电可实现能量的回收。
如要采用“功率跟随+恒温器控制策略”则要求使用该种结构。
2.1.3 控制策略主控制器是连接驾驶员和动力系统之间的桥梁,其控制策略的选择将影响整个动力系统的能量转换效率以及动力电池的使用寿命。
目前较常见的2种控制策略是“恒温器”控制模式和“功率跟随”控制模式。
(1)恒温器控制策略恒温器控制策略允许发动机在电池的荷电状态(SOC)高于SOCmax之前按设定的高效区域恒功率运转,此时发动机关闭,汽车为零排放、纯电动行驶;当SOC 降到低于SOCmin值时,发动机再次启动并输出恒功率,这与温室的温度控制相似。
这种模式下的电能流动形式如图2(a)所示,驱动电机所需的能量只能从动力电池获得,这样动力电池就必须满足所有瞬时功率的需要,其放电电流的波动会很大,经常出现大电流放电的情况,对电池放电效率和使用寿命均有不利影响;其次,虽然APU可以在最优效率点工作,由于多了能量转换的环节,电池充放电的效率损失也许会大于APU优化后的收益。
该策略对APU有利而对动力电池不利。
(2)功率跟随型控制策略功率跟随型控制策略要求发动机的输出功率跟踪路面的负载要求,这样发动机总保持运转,仅当纯电动模式运行时才停机,由电池提供电能,这种模式下的电能流动形式如图2(b)所示。
使用这种策略,减少了动力电池充放电循环,与充放电有关的功率损失也就相应减少。
然而,由于必须满足续驶里程内的所有功率要求且要做出快速响应,所以导致发动机频繁起停,影响了发动机的效率和排放特性。
这种控制策略对动力电池有利而对APU不利。
(3)“功率跟随+恒温器”控制策略此外,可采用“功率跟随+恒温器”的综合控制方式。
发动机在SOC较低或负载功率较大时均会起动,当负载功率较小且SOC高于预设的上限值SOCmax时,发动机被关闭,在发动机关和开之间设定了一定范围的状态保持区域,这样可以避免发动机的频繁起停。
发动机一旦起动便在相对经济的区域内对电动机的负载功率进行跟踪,当负载功率大于或小于发动机经济区域所能输出的功率时,电池组可以通过充放电对该功率差进行缓冲和补偿,图2(c)所示的能源分配机构保证了这种控制策略的顺利实现。
经过仿真试验对比得出:不同的串联混合动力的控制策略对燃油经济性的影响有差别,功率跟随型比恒温器模式控制策略在改善燃油经济性方面要提高8.3%;而采用“功率跟随+恒温器”的综合控制方式这种的控制策略下,可以减少电能的循环损耗,避免电池大电流放电和发动机的频繁起动,降低了油耗,提高了排放性能。
这种将恒温器和功率跟随两种控制策略结合起来使用,既减少了蓄电池的过度循环和大电流充放电,又避免了发动机的频繁起停,使其达到整体效率最高。
同时,电动机具有调速范围宽、起动力矩大、过载能力强等优点,但整车动力性稍显不足[1]。
2.2并联式混合汽车2.2.1 定义在效率上,并联式结构通常较串联式更优越。
因此,虽然控制上较串联式复杂,一些混合汽车还是选择并联式。
而并联式结构也有多种型式,主要有单轴式和双轴式2种。
以双能源(发动机和电机)并联式混合动力汽车为研究对象,其驱动结构如图3所示。
图三并联驱动结构控制策略2.2.2控制策略混合动力汽车的控制策略最常用的有逻辑门限值控制、动态自适应控制、逻辑模糊控制和神经网络模糊控制4种[2]。
动态自适应控制的出发点是在任一时刻,使能量流动过程中的能量损失最小。
但是实时控制策略过分依赖于各个部件的性能特性的精确性,受电池老化、发动机动态特性等的影响,在实际应用中很难达到这一目标。
实时控制策略可以用于评价其它的控制策略的潜力。
模糊逻辑控制策略的出发点是通过综合考虑发动机和蓄电池的工作效率来实现混合动力系统的整体效率达到最高。
神经网络模糊控制器是由神经网络和模糊控制共同组成的混合系统,通过神经网络实现的模糊控制,将神经网络与模糊控制相结合,利用人工神经网络的自学习能力对模糊控制规则进行记忆,通过训练来学习给定的经验并将控制规则隐含在整个网络之中。
而最简单、最实用的控制策略是逻辑门限值控制,国外的样车和产品车型大都采用这种控制方法。
采用其他3种复杂的控制方法需要采集和运算的数据量非常大,且效果改善不是很大[2]。
因此,下面简单介绍逻辑门控制策略。
逻辑门限值控制策略是以整车油耗和排放最佳为控制目标,提出同时限制电池和发动机工作区间的控制策略,通过设定门限值,将发动机控制在高效率区运行,提供要求的转矩;电机作为载荷调节装置,当需要大力矩输出时电机参加驱动,当需要小力矩输出时电机吸收发动机转矩进行发电,并将电池的荷电状态SOC维持在合理的范围内。
其相应的基本策略是:当电池的SOC值在正常的工作范围时,汽车采用电机起步;当汽车车速低于所设定的车速时,由电机单独驱动车轮;当车速高于设定的车速时,电机停止驱动而由发动机驱动车轮;当负荷比较大时(如汽车急加速、爬大坡或以较高车速爬坡时),发动机和电机联合驱动车轮。
基于逻辑门限值的控制策略,一汽自主开发出CA6100SH8混合动力客车[3]。
该控制策略下的整车工作模式,可分为停机模式、电机启动发动机模式、换挡模式、驱动和制动模式以及跛行回家模式等5类。
通过离线仿真分析和实车试验验证了上述各种工作模式和功率分配的可行性。
对于同一种并联形式的混合动力汽车来说,采用不同的控制策略可以得到不同的燃油消耗、排放和电池的状态。