混合动力基础及并联混合动力电动汽车控制策略.doc

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混合动力基础及并联混合动力电动汽车控制策略

1混合动力技术的分类及原理

电动汽车（EV）[1]是21世纪清洁、高效和可持续得交通工具，是一种电力驱动的道路交通工具。

电动汽车这个概念的内涵很广泛，它包括蓄电池电动汽车或纯电动汽车（BEV）、混合动力电动汽车（HEV）和燃料电池电动汽车（FCEV），涉及到很多学科，内容广泛而且复杂，其核心技术包括底盘和车身技术、驱动技术和能源技术。

目前，蓄电池电动汽车、混合动力电动汽车和燃料电池电动汽车处于不同的发展阶段，面临着不同的挑战。

蓄电池电动汽车的关键问题在于蓄电池及其管理系统，主要适用于短程、低速的社区间，难以实现市场化。

燃料电池电动汽车具有作为未来主流汽车的潜力，但其技术尚处于研发阶段，它的成本太高和燃料系统的供应是主要问题。

因此，从1996年以后，国外很多公司开始研究混合动力电动汽车，国内多家科研机构和企业也纷纷涉足混合动力电动汽车的研发。

混合动力电动汽车能量效率高，排放性能好，技术相对成熟，市场化进程快，与燃料电池电动汽车相比，技术实现的障碍小，成本低。

当人们把解决汽车能源与环境问题的希望寄托在混合动力上后，各种混合动力汽车如雨后春笋般纷纷面世[2]。

1997年，在第57届法兰克福国际车展上，奥迪首先展出一款并联混合动力汽车Duo；同年，在第32届东京国际车展上，丰田公司推出具有里程碑意义的Prius车型。

奥迪与丰田的这一举动引发了混合动力汽车的研发热潮；1998年1月，克莱斯勒公司宣布开发出DoudgeIntrepid　ESX2并联混合动力车；1999年，福特公司P2000型5座并联混合动力车在北京展出；1999年11月，在第33届东京国际车展上，除了丰田公司以外，本田、三菱和日产等公司也分别推出各自产品，并在性能方面有了很大的改善；而2000年1月的北美国际车展更是让人耳目一新，通用、宝马、戴-克和丰田等公司所展出的混合动力汽车新产品总计有23款，其中，13款由内燃机与电机混合驱动，10款为燃料电池混合动力汽车。

预计在今后的十几年里，混合动力电动汽车的发展将更为迅速。

混合动力电动汽车按结构一般分类为3种：

串联式、并联式、混联式.

1.1串联

图一

串联结构的特征是以电力形式进行复合，发动机直接驱动发电机对储能装置和牵引电机供电，电动机用来驱动车轮，储能装置起着发动机输出和电动机需求之间的调节作用。

其优点是发动机的运行独立于车速和道路条件，适用于车辆频繁起步、加速和低速运行。

发动机在最佳工况点附近运转，避免了怠速和低速工况，从而提高了效率，提高了排放性能。

但在机械能与电能的转化过程中有效率损失，很难达到明显降低油耗的目的，目前主要用于城市大客车，在轿车中很少见。

1.2并联

并联结构的特征是以机械形式进行复合，发动机通过变速并联混合动力系统装置和驱动桥直接相连，电机可同时用作电动机或发电机以平衡发动机所受的载荷，使其能在高效率区域工作。

但是由于发动机和驱动桥机械连接，在城市工况时，发动机并不能运行在最佳工况点，车辆的燃油经济性比串联时要差。

其中转速复合装置类似于差速器，这种结构形式在实际中很难被采用，因为这种结构需要发动机和电动机的输出转矩时刻保持相等；单轴转矩复合式车辆驱动系中机械功率的联合是在发动机曲轴输出端处实现的，变速器为单轴输入，本田Insight属于这种形式；双轴转矩复合式的机械功率的联合是在变速器的输出轴处实现的，发动机和电机采用不同的变速系统，变速器为双端输入；华沙工业大学设计的混合动力系统属于这种形，这种结构也可以实现无级变速，但是不能实现发动机输出转矩和电机输出转矩的直接叠加。

在牵引力复合式系统中，机械功率的联合是在驱动轮处通过路面实现的，具有两套独立的驱动系，可以实现全轮驱动，主要适用于SUV，丰田的THS—C系统就属于这种形式。

1.3混联

混联式结合了串联和并联的优点。

但是结构复杂，以丰田Prius为例，如图3所示，Prius采用行星齿轮机构作为动力分配装置，发动机与行星架相连，发动机的一部分功率通过发电及转换为电能对电机供电或对储能装置进行充电；另一部分机械能直接作用于齿圈上，同时电机与齿圈相连，提供部分功率和转矩。

2混合动力技术发展的技术基础

汽车混合动力技术发展与机械、电气、内燃机、能源技术息息相关，随着这些方面技术的发展，混合动力技术的发展也随之广泛。

主要包括：

1）最先进的内燃机技术，体积小重量轻以及油耗低排放性能优良的发动机都引领着汽车业的发展，而目前Prius发动机的技术已经达到了目前先进的水平。

2）先进的电机系统技术，电机技术则决定着电动汽车的发展空间，对于电动机的要求也越来越高，电动机要具有较大的负载特性以及很宽的高效率工作区间。

3）高性能的动力电池，动力电池在混合动力电动汽车上应用,

主要起到以下作用:

a）起动、加速时作为动力；

b）车辆减速、下坡行驶时回收车辆动能。

因此要求动力电池具有：

①高输出能力和高回收能量的接受能力；②体积小、重量轻；③SOC控制技术；④高可靠性和安全性；⑤长的使用寿命。

以上的技术发展带动着混合动力技术的发展，而混合动力的发展又提高了这些基础技术的发展空间。

3并联混合动力电动汽车控制策略

如何优化控制策略是实现混合动力汽车低油耗、低排放目标的关键所在。

在满足汽车动力性和其他基本技术性能以及成本等要求的前提下，针对各部件的特性及汽车的运行工况，控制策略要实现能量在发动机电机之间的合理而有效的分配，使整车系统效率达到最高，获得整车最大的燃油经济性、最低的排放以及平稳的驾驶性能[3]。

并联混合动力汽车是一个集机械、电器、化学和热力学系统于一体的复杂的高度非线性动态系统，如何有效地协调好各子系统，控制各子系统间的能量流动，并针对不同的行驶工况和驾驶风格，在不降低整车性能的情况下，实现整车的最佳燃油经济性和排放并兼顾整车的成本是并联混合动力汽车控制策略的设计方向。

早期的控制策略由于技术的限制大多是基于速度的控制[4]。

在这种控制策略中，将发动机启动的设定车速设计为一个定值，依据瞬时工况车速判定整车的工作模式：

当车速低于设定值时，发动机关闭。

由电机单独工作;当车速高于设定值时，发动机单独工作；当车轮负荷比较大时（如汽车急加速、爬陡坡或以较高车速爬坡），则由发动机和电机联合驱动车轮。

基于速度的控制策略，由于其简单，易于被控制工程师理解，技术门槛较低，因而在混合动力汽车开发初期得到了较为广泛的研究和应用。

但同时也有其明显的缺点：

控制参数单一，动态特性差，没有充分利用混合动力系统的优势，通常整车的燃油经济性不是最优，而且还没有考虑排放,特别是有时车速即便很高，但对驱动力的要求可能很低，比如在高速滑行或匀速行驶时，此时发动机的工作负荷较低,效率不高。

基于以上原因，现在的控制策略基本上属于基于转矩或功率的控制。

目前已经提出的控制策略主要可以分为4类：

基于规则的逻辑门限控制策略；瞬时优化控制策略；智能控制策略；全局最优控制策略。

3.1基于规则的逻辑门限控制策略[5-8]

这类控制策略的主要思想是：

根据发动机的静态效率曲线图，通过控制选定的几个变量，如整车功率需求、加速信号、电池SOC等等，并根据预先设定的规则，判断并选择混合动力系统的工作模式，使车辆运行在高效区，提高汽车的燃油经济性。

其中包括：

电力辅助控制策略；恒温器控制策略；最大电池SOC控制策略等。

电力辅助控制策略的思想是当车速低于某一最小车速时，由电机提供全部驱动力。

当行驶需要扭矩大于发动机在给定转速下所能产生的最大扭矩时，由电机提供扭矩助力。

当发动机在给定转速下，如果按需求扭矩工作发动机效率不高时，发动机关闭，由电机提供需求扭矩。

当电池SOC过低时，发动机提供额外扭矩带动电机工作对电池充电。

恒温器控制策略最早应用于串联式混合动力汽车，当汽车高速运行于公路上，不需要频繁加减速时，大大减少了使用电动驱动系统的概率，且此时车辆功率需求常常低于发动机满载时，发动机还有一部分的富余功率，致使电池SOC很容易达到上限。

为避免发动机低效工作，此时应关掉发动机，由电机单独驱动汽车；当电池SOC达到设定的下限时，发动机启动，由电机单独驱动，富余的功率则用来给电池充电。

最大电池SOC控制策略的目标是电池SOC尽量维持在最高允许值处，发动机尽可能运行，尽可能少地使用电动驱动系统。

这是由于车辆在城市工况下频繁地加速，将会导致电池快速放电，使电池SOC下降很快，对电池的寿命影响很大。

3.2瞬时优化控制策略[9-10]

规则的逻辑门限控制策略是基于工程师的经验及静态的能耗图来制定的，由于它不考虑工况的动态变化，因此它不是最优的。

为了克服这些缺点，人们又提出了一种新的控制策略—瞬时优化控制策略，也叫实时控制策略。

目前提出来的瞬时控制策略主要有“等效燃油消耗最少”和“功率损失最小”两种。

虽然这两种方法的出发点不同，但其原理是一样的。

等效燃油消耗最小控制策略的主要思想是：

在某一瞬时工况,将电机消耗的电量折算成发动机提供相等能量所消耗的燃油和产生的排放，再加上制动回收的能量与发动机实际的燃油消耗和排放组成总的整车燃油消耗与排放模型，计算此模型的最小值，并选在此工况下最小值所对应的点作为当前发动机的工作点。

瞬时优化控制策略可以综合考虑燃油消耗和排放，它通过一组权值来描述各自的重要性，用户可以根据自己的要求来设定这组权值，从而在燃油消耗和排放之间获得折中。

比如,在排放法规比较严格的地区，可以适当地提高排放的权值比重，放弃一点燃油经济性；注重燃油消耗，但排放法规比较宽松的地区，则可以适当提高燃油消耗的权值比重。

当然，这种控制策略也有它的缺点：

需要大量的浮点运算，计算量大，实现起来困难，成本比较高。

此外，在计算过程中，需要对未来的行驶工况中由制动产生的回收能量进行预估，这就需要建立一个比较精确的预测模型，这一点实现起来也比较困难，它需要两个前提：

一是对典型工况的统计分析，二是实时判断行车工况。

3.3智能控制策略[9,10]

智能控制的基本出发点是模仿人的智能，根据复杂被控动态过程的定性信息和定量信息，进行定性定量综合集成推理决策，以实现对难以建模的复杂非线性不确定系统的有效控制。

由于混合动力汽车的能量消耗模型正是这么一个系统，因此它非常适合于智能控制。

目前提出的基于智能控制的并联混合动力汽车控制策略主要有3种：

模糊逻辑控制策略、神经网络控制策略、遗传算法控制策略。

模糊逻辑控制策略不需要精确的整车能量消耗的数学模型。

它可以很方便的处理诸如“如果车速较高且SOC较低而加速踏板踩下较小的角度，则发动机单独驱动，并给电池充电”这样无法用精确参数表达的控制规则。

它不仅可以优化发动机，同时还可以优化其他组件，如电机、电池、变速器等，实现各组件间的折中，以达到整车的燃油消耗和排放的最优。

模糊逻辑控制策略也有其局限性:

在模糊推理过程中会增加模糊性；在整个控制过程中，各变量的论域等级是固定的，控制规律也是固定的，系统的动态特性较差，无法满足不同驾驶员意图和不同的路面环境下汽车的自动控制；对于复杂系统的模糊规则的建立还没有确定的方法可以遵循，隶属度函数的确立也需要反复进行确定；缺乏简单有效的方法对模糊逻辑系统进行稳定性的研究。

3.4全局最优控制策略[11,12]

瞬时优化控制策略在每一步长内可能是最优的，但无法保证在整个运行区间内是最优的。

于是又提出了一种在整个运行区间内寻优的全局最优控制策略。

全局最优控制策略是应用最优化方法和最优控制理论开发出来的混合驱动动力分配控制策略。

其主要思想是基于某种优化理论，建立以整车燃油经济性与排放为目标，系统状态变量为约束的全局优化数学模型,运用相关的优化算法，求得最优的混合驱动动力分配控制策略。

目前研究较多的有基于多目标数学规划、Bellman动态规划理论以及最小值原理的全局最优控制策略。

这些控制策略还不成熟,需要大量计算，且依赖于预定的运行工况，实时性较差，主要用于：

在标准行驶循环