混合动力汽车多能源动力总成控制分析

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第30卷第4期2007年7月

河北农业大学学报

JOURNALOFAGRICULTURALUNIVERSITYOFHEBEI

Vol.30No.4Jul.2007

文章编号:1000-1573(2007)04-0093-04

①

混合动力汽车多能源动力总成控制分析

1

1

2

1

1

张世芳,　杨钰瑛,　贾立斌,　赵树朋,　王会强,　张　燕

(1.河北农业大学机电学院,河北保定071001;2.中国国土资源经济研究院,北京101149;

3.河北先锋机械厂,河北保定071001)

3

摘要:本研究对串联式和并联式混合动力汽车的控制策略进行了分析。在CYCNEDC和CYCHWFET循环工况下,通过仿真分析比较了分别采用电力辅助控制、自适应控制、遗传实时控制3种不同控制策略的车辆性能。结论表明,采用遗传实时控制策略可以有效提高汽车的燃油经济性、排放性能。在NEDC路况下行驶,遗传实时控制相对于辅助动力源控制,燃油经济性改善4714%,HC排放降低612%,CO排放降低2416%,NOx排放降低717%;遗传实时控制相对于自适应控制,燃油经济性改善2014%,HC排放降低016%,CO排放降低

2915%,NOx排放降低1315%。在HWFET路况下行驶也得到比较理想的结果。

关　键　词:混合动力汽车;多能源动力总成;控制;遗传算法;仿真中图分类号:U469.7

文献标识码:A

Studyonmuti2energypowvehicle

u,JIALi2bin,ZHAOShu2peng,

Hui2qiang,ZHANGYan

1

3

2

1

(1.ofandElectricalEngineering,AgriculturalUniversityofHebei,Baoding071001,China;

2.ChineseAcademyofLandandResourceEconomics,Beijing101149,China;

3.XianfengMachineFactoryofHebei,Baoding071001,China)

Abstract:OptimizingofMuti2EnergypowertraincontrolstrategywasthekeytechniqueofHybridElectricVehicle.ThreekindsofstructuresofHEVandtheircontrolstrategywereanalysed—SeriesHybridElectricVehicle,ParallelHybridElectricVehicle,andPSHEV.FordrivingcyclesofCYC-NEDCandCYC-HWFET,threecontrolstrategiessuchasElectricAssistantControl,AdaptiveControlStrategyandGeneticAlgorithmsControlweresimulatedtoanalysevehicleperformance.TheresultsofsimulationindicatedthatthefuelconsumptionefficiencyandemissionperformancewereimprovedbyusingGeneticAlgorithmsControl.InCYC-NEDC,comparedwithElectricAs2sistantControl,fuelconsumptionefficiencywasimproved4714%,HCdecreased612%,COde2creased416%,andNOxdecreased717%.ComparedwithAdaptiveControlStrategy,fuelcon2sumptionefficiencywasimproved2014%,HCdecreased016%,COdecreased2915%,andNOxdecreased1315%.InCYC-HWFET,thesameresultswereachieved.

Keywords:hybridelectricvehicle;muti2energypowertrain;control;geneticalgorithms;simulation

收稿日期:2007-01-19

基金项目:河北农大非生命新兴学科基金资助项目

作者简介:张世芳(1967-),女,河北保定市人,硕士,副教授,主要从事机电工程研究.

①

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河北农业大学学报

驱动或者各自单独驱动(见图2)

。

第30卷

混合动力汽车的控制策略优化是混合动力电动汽车的关键技术,可以有效提高电动汽车的燃油经济性、排放性能和动力性。混合动力车按驱动系结构可分为串联式混合动力汽车SHEV(SeriesHybridElectricVehicle),并联式混合动力汽车PHEV(Par2allelHybridElectricVehicle),混联式混合动力汽车PSHEV

[1-2]

。本研究对这几种结构的控制策略进

HWFET循

行了分析,并在CYCNEDC和CYC

图2　并联式混合动力汽车示意图

Fig.2　StructureofPHEV

环工况下,通过仿真分析比较了分别采用电力辅助控制、自适应控制、遗传实时控制3种不同控制策略的车辆性能。

并联式混合动力汽车的发动机通过机械传动机构直接驱动汽车,其能量的利用率相对较高,燃油经济性一般比串联的要高;发动机的运行工况要受到汽车行驶工况的影响,排放比串联驱动的要差;系统可采用小功率的发动机与电动机,使得整车动力总成尺寸小,质量也较轻;该布置形式适于路况简单的城市间公路及高速公路行驶的车辆。当汽车进入市区行驶时,关闭发动机,;当汽车在市,,。2.1　并联电力辅助控

1　SHEV结构及控制分析

SHEV由发动机、发电机和驱动电机3大动力

总成串联组成驱动系统,如图1所示

。

,电机和电池提供

图1SHEV

峰值功率。当发动机功率不足时,电机作为一种辅助动力来工作,利用电机提供额外的功率支持,并且要保持电池SOC处于允许的工作范围内。具体的工作方式是:当车速低于某一数值时,电机提供全部的驱动转矩;当发动机在给定的速度上运行效率很低时,发动机停止运行,电机提供驱动转矩;如果所需转矩高于当前发动机转速下发动机所能提供的最大转矩时,电机提供额外的驱动转矩;制动能量回收,电机将制动能转换为电能给电池充电;当电池SOC较低时,发动机此时的输出转矩高于驱动转

SHEV,发

动机工况可以避免受到道路阻力的影响,因而发动机能固定在最高效率和较低排放状态工作,结构布置比较简单;由电动机驱动,可以方便地实现制动能量回收;动力总成的功率较大,外形和质量都较大,能量转换次数多,效率低,该布置形式更适合路况复杂的城市公路行驶的车辆。串联型混合动力汽车发动机能够相对独立于汽车的行驶工况工作,因此控制策略的主要目标是使发动机在最佳效率区和排放区工作。此外,还必须考虑合并在一起的电池、电传动系统、发动机和发电机的总体效率。串联混合动力汽车的逻辑门限值控制策略有两种不同的控制模式,恒温器控制策略和功率跟随控制模式。

矩,发动机将提供额外的转矩给电机,电机再给电池充电。

2.2.2　并联式混合动力的自适应式控制策略　自

适应控制策略(Adaptivecontrolstrategy)同时考虑了整车的燃油经济性和排放性能。在有效操作转矩范围内,ACS优化了燃油消耗量HC,CO,NOx。它具有以下特征:发动机、排气系统、电机和电池的瞬时效率都在整体优化的范围内;可根据驾驶情况自动调整发动机、电机、电池温度和可获得的再生制动能;燃油经济性和排放的目标由用户设定;对于每一个操作点ACS会对发动机和电机转矩组合进行考察,进而确定最优运行点;通过最小化影响函数来评

2　PHEV结构及控制分析

2.1　并联式混合动力汽车驱动系统结构特点

PHEV是由发动机、电动机2大动力总成采用

并联的方式组成的驱动系统

[3]

。与串联动力系统布

置不同的是,并联式布置保留了发动机和后续传动系统的机械连接,汽车可以由发动机和电动机共同

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　第4期　　　张世芳等:混合动力汽车多能源动力总成控制分析

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定瞬时燃油消耗和排放,整个测试过程的性能为各个瞬时值的加权和。

在实际中,燃油消耗和排放同时达到最优化是不太可能的,这种控制策略实际上是2种情况的折衷。对于汽油机来讲,燃油消耗和排放同时达到较好的水平,在发动机Map图上只有很小的一块区域。实际车辆的运行情况非常复杂,要想保证发动机仅仅在一个很小的区域内运行几乎是不可能的,因此燃油经济性和排放同时最优受到限制。2.2.3　基于遗传算法的实时控制策略优化　遗传

算的目标函数,确定最优工作点。遗传算法程序采用浮点编码方法,交叉概率0195,变异概率0105,按比例选择的方法构造选择算子,采用精英保留策略将每代的最优个体保存到下一代。不同的转矩和转速需求下目标函数求得最优解所用遗传代数不同,选用20代的遗传计算基本上满足所有目标函数的需求,并且保证了计算速度。

3　混合动力汽车控制策略仿真分析

CYCNEDC为欧洲法规路况,整个实验工况

实时控制综合考虑蓄电池的SOC、发动机温度、催化装置温度、吸收的再生能量及车辆的操作历史等对车辆性能的影响,建立衡量行驶成本的目标函数并基于遗传算法理论求取使行驶费用目标函数最小的发动机电机工作组合点。对于优化计算来说任一转矩和转速需求对应的目标函数都是未知的,不能确定函数的性质,并且在整个路况下优化算法的计算量很大。当目标函数未知和计算效率要求较高时,适宜采用遗传算法进行优化计算化问题,(。

f(x)=

cmax-g(x,x循环时间1200s,平均车速为3215kmΠh,最高车速为120kmΠh。CYCHWFET为美国高速公路工况循环,整个实验工况循环时间800s,平均车速为7716kmΠh,最高车速为9614kmΠh。仿真分析车型

为ADVISOR2002提供的实例车型。车辆主要部件:发动机选用110L(41kW),电动机选用75,蓄电池选用,数量为25,101335,在不同。

在CYC

NEDC和CYC

HWFET循环工况

0,(1)

下,通过仿真比较分别采用电力辅助控制、自适应控制、遗传实时控制3种不同控制策略的车辆性能。结论如表1所示。

性,对于车辆的每个转矩转速需求,都有与其对应的实时控制目标函数,即根据路况实时确定待优化计

表1　仿真分析结论

Table1　Resultsofsimulation

控制策略Controlstrategy电力辅助控制自适应控制遗传实时控制

循环工况DrivingCycle

CYCNEDCCYCCYCCYC

HWFETHWFETHWFETCYCNEDCCYCNEDC

百公里油耗ΠLFuelconsume

5.94.74.64.13.43.2

HCΠ

-1

(g km)0.3430.2530.2830.2310.2850.212

COΠ

-1

(g km)1.4721.1802.5101.5961.3410.914

NOxΠ

-1

(g km)0.2550.2070.2200.2000.2030.178

在NEDC路况下行驶,遗传实时控制相对于辅助动力源控制,燃油经济性改善4714%,HC排放降低612%,CO排放降低2416%,NOx排放降低717%

。遗传实时控制相对于自适应控制,燃油经济

性改善2014%,HC排放降低016%,CO排放降低2915%,NOx排放降低1315%。如图3所示。

图3　NEDC循环工况下车辆性能比较

Fig.3　VehicleperformanceinCYCNEDC

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河北农业大学学报第30卷

在HWFET路况下行驶,遗传实时控制相对于辅助动力源控制,燃油经济性改善3418%,HC排放降低1319%,CO排放降低2213%,NOx排放降低1212%。遗传实时控制相对于自适应控制,燃油经济性改善2515%,HC排放降低717%,CO排放降低4218%,NOx排放降低10%。如图4所示

。

略的车辆性能。在NEDC路况下行驶,遗传实时控制相对于辅助动力源控制,燃油经济性改善4714%,HC排放降低612%,CO排放降低2416%,NOx排放降低717%;遗传实时控制相对于自适应控制,燃油经济性改善2014%,HC排放降低016%,CO排放降低2915%,NOx排放降低1315%。在HWFET路况下行驶也得到比较理想

的结果。通过对辅助动力源控制、自适应控制和遗传实时控制控制效果的比较,遗传实时控制有效的改善了燃油经济性和排放。参考文献:

[1]　陈清泉,孙逢春,祝嘉光.现代电动汽车技术[M].北

图4　HWFET循环工况下车辆性能比较

Fig.4　VehicleperformanceinCYCHWFET

京:北京理工大学出版社,2002:3-7.

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4　结论

本文对串联式和并联式混合动力汽车的控制策

略进行了分析。在CYCNEDC和CYCHWFET循环工况下,助控制、自适应控制、遗传实时控制,2004(-(编辑:张月清)

(上接第62[8]　BOYDMR,BACONTH,SUTTOND.Antiherpes2

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(编辑:李　川)

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/cj51.html