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[導(dǎo)讀]前言環(huán)境和能源問題的日益突出,使低排放甚至零排放汽車的開發(fā)受到了廣泛的關(guān)注。電動(dòng)汽車以無(低)污染、高燃油經(jīng)濟(jì)性、高性能和低排放的優(yōu)點(diǎn)成為當(dāng)代汽車發(fā)展的主要方向。但是,電動(dòng)汽車的發(fā)展需要解決兩大關(guān)鍵問題

前言

環(huán)境和能源問題的日益突出,使低排放甚至零排放汽車的開發(fā)受到了廣泛的關(guān)注。電動(dòng)汽車以無(低)污染、高燃油經(jīng)濟(jì)性、高性能和低排放的優(yōu)點(diǎn)成為當(dāng)代汽車發(fā)展的主要方向。但是,電動(dòng)汽車的發(fā)展需要解決兩大關(guān)鍵問題:即能量存儲(chǔ)和動(dòng)力驅(qū)動(dòng)問題,由于短期內(nèi)動(dòng)力電池貯能不足的問題很難解決,于是能量管理技術(shù)就成為電動(dòng)汽車發(fā)展的重要部分。本文主要是對(duì)基于模糊邏輯控制的混合動(dòng)力汽車能量管理系統(tǒng)控制來進(jìn)行具體分析。

并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車動(dòng)力系統(tǒng)模型

并聯(lián)式混合動(dòng)力電動(dòng)汽車動(dòng)力系統(tǒng)模型,主要包括駕駛員決策、發(fā)動(dòng)機(jī)、電機(jī)、蓄電池以及整車動(dòng)力性計(jì)算模型等。一種前向復(fù)合并聯(lián)混合動(dòng)力汽車動(dòng)力系統(tǒng)模型如圖1所示。

汽車在行駛過程中,動(dòng)力系統(tǒng)提供的驅(qū)動(dòng)力用來克服汽車的滾動(dòng)阻力、坡度阻力、空氣阻力以及加速阻力,從而實(shí)現(xiàn)汽車的勻速行駛、加速或爬坡等。汽車行駛過程中,驅(qū)動(dòng)力Ft、滾動(dòng)阻力Ff、坡度阻力Fi、空氣阻力Fw以及加速阻力Fj,可以按照式(1)計(jì)算。

式中Ttq為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩(Nm),ig為變速器的傳動(dòng)比,io為主減速器的傳動(dòng)比,r為車輪半徑(m),G為作用于汽車上的重力(N),f為滾動(dòng)阻力系數(shù),CD為空氣阻力系數(shù),A為迎風(fēng)面積(m2),μa為行駛速(km/h),δ為汽車旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù),m為汽車質(zhì)量(kg),(du/dt)為行駛加速度(m/s2),ηr為傳動(dòng)系的機(jī)械效率。

在一定的發(fā)動(dòng)機(jī)與電機(jī)復(fù)合轉(zhuǎn)速n(r/min)下,經(jīng)過變速器與主減速器的減速,作用到車輪上,驅(qū)動(dòng)車輪轉(zhuǎn)動(dòng),汽車以速度ua(km/h)(ua=0.377rn/igi0)行駛。在汽車行駛過程中,不僅驅(qū)動(dòng)力與行駛阻力相互平衡,動(dòng)力系統(tǒng)提供的功率與阻力功率也相互平衡。將行駛方程兩邊乘以行駛車速ua,并經(jīng)單位變換,得到汽車功率平衡方程(功率單位為kW):

式中:Pe為汽車的功率,i為道路坡度。

模糊邏輯控制策略

控制策略思想

本文的控制策略就是在保證發(fā)動(dòng)機(jī)最高燃油效率的前提下,提高車輛的驅(qū)動(dòng)性能、滿足排放法規(guī)要求,以及保持電池的充電平衡。由于道路工況和驅(qū)動(dòng)條件的非線性,對(duì)于電動(dòng)機(jī)何時(shí)產(chǎn)生輔助轉(zhuǎn)矩或?qū)﹄姵爻潆姷目刂谱兊梅浅?fù)雜。另外由于不同駕駛員的操作方法不盡相同,所以很難實(shí)現(xiàn)電池充放電平衡。模糊邏輯控制策略能解決非線性復(fù)雜問題,對(duì)于并聯(lián)混合動(dòng)力電動(dòng)汽車的控制策略建模比較適用。

在并聯(lián)混合動(dòng)力汽車傳動(dòng)系統(tǒng)控制中,一般根據(jù)電池的SOC、駕駛員的踏板位置、車速及車輪所需的平均功率等參數(shù),按照一定的規(guī)則使發(fā)動(dòng)機(jī)和電動(dòng)機(jī)輸出相應(yīng)的扭矩(或功率),以滿足驅(qū)動(dòng)輪驅(qū)動(dòng)扭矩的要求。本文中模糊控制器的輸入?yún)?shù)是道路總的請求轉(zhuǎn)矩與發(fā)動(dòng)機(jī)優(yōu)化轉(zhuǎn)矩的差值ΔT和電池荷電狀態(tài)SOC,輸出參數(shù)為控制系數(shù)K,如圖2所示。

模糊邏輯控制器設(shè)計(jì)

模糊控制器采用Matlab提供的模糊邏輯工具箱設(shè)計(jì),該工具箱基于Matlab的數(shù)學(xué)計(jì)算平臺(tái)構(gòu)造模糊函數(shù),并能在此環(huán)境下建立和編輯模糊控制器,而且將設(shè)計(jì)的控制器與Simulink集成進(jìn)行仿真分析。

模糊化模塊

本文輸入變量描述為{‘負(fù)大’,‘負(fù)小’,‘零’,‘正小’,‘正大’},輸入變量SOC描述為{‘過低’,‘偏低’,‘適中’,‘高’},輸入變量的隸屬函數(shù)分別如圖3、圖4所示。輸出變量K值為{0,0.75,0.8,0.85,0.9,1,1.05,1.1,1.2,1.25},由于輸出采用單值函數(shù)表示,因此推理方法采用Takagi-Sugeno類型,這種類型較為特殊,它將去模糊化結(jié)合到模糊推理中去,最后輸出為精確量。

模糊控制規(guī)則表的建立

本文中模糊控制器采用雙輸入單輸出結(jié)構(gòu)(MISO)。根據(jù)條件,建立“IF-THEN”型的規(guī)則庫,該規(guī)則庫建立的原則就是在盡量保證電池充放電平衡的條件下,使發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩工作在最小燃油消耗區(qū)域。因此可以建立模糊邏輯控制表,見表1。

從表1中可以看到第一條規(guī)則可以解釋為:當(dāng)ΔT為“負(fù)大”,且SOC值為過低,則輸出K為1,表示發(fā)動(dòng)機(jī)工作在目標(biāo)轉(zhuǎn)矩,多出來的能量用于給電池充電。如果用語言來表示則為:IF(ΔTis負(fù)大)and(SOCis過低)then K is 1。表中其它數(shù)值可以用類似語言來描述。

反模糊

反模糊化模塊采用面積中心法作為反模糊策略。從多能源控制目標(biāo)看,并聯(lián)混合動(dòng)力汽車的主要控制目標(biāo)是發(fā)動(dòng)機(jī)和電動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)矩(或功率)分配問題,如何合理優(yōu)化分配轉(zhuǎn)矩是控制策略的重要內(nèi)容。模糊邏輯是一種比較合適的控制策略,具有較好的魯棒性,能實(shí)現(xiàn)非線性、多目標(biāo)和多參數(shù)的控制。模糊邏輯控制,能將控制邏輯的隸屬函數(shù)及參數(shù)權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化,以得到更佳的結(jié)果。

建模、仿真結(jié)果與分析

基于<strong><span onmouseover="_tipon(this)" onmouseout="_tipoff()"><a href="http://www.eefocus.com/search/forsearch.php?word=Matlab%7C0" class="eefocus-src-key" target="_blank">Matlab</a></span></strong>/Simulink的混合動(dòng)力系統(tǒng)建模

ADVISOR模型代碼具有開放性,可以很容易對(duì)其內(nèi)部模型進(jìn)行研究。在研究與掌握ADVISOR車輛仿真系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成的基礎(chǔ)上,對(duì)它進(jìn)行二次開發(fā)是可行的。在軟件原有的并聯(lián)式混合動(dòng)力整車各模塊基礎(chǔ)上,對(duì)相關(guān)模塊及對(duì)應(yīng)參數(shù)加以修改,搭建新開發(fā)的虛擬樣車系統(tǒng)結(jié)構(gòu),并修改它在MATLAB/SIMULINK下界面,使其更具可讀性。

混合動(dòng)力汽車前向仿真模型,包括駕駛員模型、車輛控制器模型、發(fā)動(dòng)機(jī)模型、電機(jī)模型、電池模型、離合器模型、變速器模型、主減速器和差速器模型、輪胎模型和車輛動(dòng)力學(xué)模型??刂撇呗阅P腿鐖D5所示。

整車性能仿真結(jié)果與分析

本文采用歐洲城市道路循環(huán)ECE_EUDC。仿真參數(shù)主要有:整車質(zhì)量1800kg,風(fēng)阻系數(shù)0.335,迎風(fēng)面積2.1m2;發(fā)動(dòng)機(jī)采用電噴汽油機(jī),排量1.0L,功率41kW;電動(dòng)機(jī)采用交流感應(yīng)電機(jī),峰值功率為25kW,額定電壓144V,效率0.9;蓄電池系統(tǒng)由25塊鉛酸電池組成,容量為18Ah,質(zhì)量為167kg,總行程10.93km,時(shí)間1225s,最大速度120km/h,行駛期間共計(jì)13次停車。

仿真結(jié)果如圖6、7、8所示。從圖6中可以看出發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速是伴隨著車輛在道路循環(huán)上的狀態(tài)而變化的,在道路循環(huán)的停車時(shí)間,發(fā)動(dòng)機(jī)處于關(guān)閉狀態(tài),以降低油耗,在加速時(shí)由電動(dòng)機(jī)提供輔助功率,在減速時(shí)電動(dòng)機(jī)當(dāng)作發(fā)電機(jī)應(yīng)用回收能量。從圖7中可以看出在道路循環(huán)要求汽車加速時(shí),電機(jī)提供輔助驅(qū)動(dòng);減速、停車時(shí),電機(jī)回收制動(dòng)。從圖8中可以看出SOC也是動(dòng)態(tài)變化的,最大值為0.716,最小值為0.674,上下波動(dòng)為0.042,可以看到波動(dòng)比較小,同時(shí)最終SOC值為0.684,基本上實(shí)現(xiàn)了在一個(gè)循環(huán)內(nèi)的充放電平衡。從發(fā)動(dòng)機(jī)工作點(diǎn)和電池SOC的變化范圍看,模糊邏輯控制策略模型能將發(fā)動(dòng)機(jī)控制在最佳燃油線附近,并實(shí)現(xiàn)電池SOC變化在合理的范圍內(nèi)。

 

結(jié)束語

混合動(dòng)力汽車是近年研究和開發(fā)的熱點(diǎn),如何實(shí)現(xiàn)能量的合理分配是解決問題的關(guān)鍵。由于在混合動(dòng)力汽車控制中存在許多影響參數(shù),這些參數(shù)的函數(shù)關(guān)系大多是非線性的,模糊策略具有較好的魯棒性,能解決復(fù)雜的非線性問題,實(shí)現(xiàn)能量的合理分配。本文的仿真結(jié)果表明,在混合動(dòng)力車中利用模糊控制器控制能量的流向及其在內(nèi)燃機(jī)、電動(dòng)機(jī)和電池組之間的分配關(guān)系,不僅滿足減少油耗、降低排放的要求,而且提高了整個(gè)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的效率,為更先進(jìn)的控制策略和混合動(dòng)力系統(tǒng)的研究和開發(fā)提供了一些參考。
 

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