本文研究的PHEV动力系统结构如图1所示。系统主要由发动机、ISG(Integrated starter/generator)电机、湿式多片离合器C1、机械无级变速器(Continuously variable transmission, CVT)、电动油泵、电池组、充电器等部件组成。整车和动力系统参数如表1所示。

图1

Fig.1

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	图1 PHEV动力系统Fig.1 Powertrain of PHEV

表1

Table 1

表1(Table 1)

表1 PHEV动力系统参数 Table 1 Parameters of PHEV powertrain 整车 整车质量m0/kg 1547 迎风面积A/m2 2.28 风阻系数CD 0.357 车轮半径r/m 0.289 滚动阻力系数fr 0.0083 汽油机 最大功率Pemax/kW 93 最大转矩Temax/(N· m) 160(3900 r/min) 转速范围ne/(r· min-1) 800~6000 ISG电机 最大功率Pm/kW 32 最大转矩Temax/(N· m) 113 转速范围nm/(r· min-1) 0~6000 电池 容量Q0/(A· h) 40 标称电压U0/V 336 CVT 速比范围icvt 0.422~2.432 主减速比i0 5.297

表1 PHEV动力系统参数 Table 1 Parameters of PHEV powertrain

图1中整车控制器通过控制湿式多片离合器C1的结合与分离实现ISG电机起动发动机和整车工作模式的切换; 通过控制电动油泵的运转实现低转速时蓄能器油压与CVT油压的建立; 通过CAN总线实现整车控制器与发动机控制器、电机控制器、电池管理系统、CVT控制器的通信, 监测车辆的运行状态, 完成电机、发动机工作模式和转矩、转速的控制。

为了提高能耗经济性, 本文制定能量管理策略的思路是:基于驾驶员操作意图, 根据系统的动力耦合方式、发动机特性曲线和电池SOC进行工作模式划分, 建立能耗经济性目标函数, 运用瞬时优化方法进行发动机与电机转矩分配。其基本控制策略如图2所示, 该策略包含3个部分:①驾驶员驱动意图识别; ②驾驶员制动意图识别; ③工作模式划分及转矩分配。

图2

Fig.2

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	图2 基于驾驶意图的控制策略Fig.2 Control strategy based on driving intention

1.2.1 驱动意图识别

驶员驱动意图主要包含起步意图、加速意图和巡航意图。其中加速意图可进一步细分为一般加速、平缓加速、急加速; 巡航意图可进一步细分为低速巡航、中速巡航、高速巡航。

本文驱动意图识别采用模糊推理控制器, 输入变量为车速、加速度、加速踏板开度、加速踏板开度变化率; 输出变量为驾驶员驱动意图。

车速的语言变量为:{很小(VS), 小(S), 中(M), 大(B)}, 论域为0到160。

加速度的语言变量为:{负大(NB), 负中(NM), 负小(NS), 零(Z), 正小(PS), 正中(PM), 正大(PB)}, 论域为-3到3。

加速踏板开度的语言变量为:{零(Z), 小(S), 中(M), 大(B)}, 论域为0到100。

加速踏板开度变化率的语言变量为:{负大(NB), 负中(NM), 负小(NS), 零(Z), 正小(PS), 正中(PM), 正大(PB)}, 论域为-100到100。

输入变量的隶属度函数如图3所示。模糊规则的形式为“ if…and…then…” , 一共有19条控制规则。在系统模型建立后, 为了达到良好的控制效果, 对隶属度函数进行多次修正, 最终确定驾驶员驱动意图模糊规则库, 如表2所示。

图3

Fig.3

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	图3 驱动意图输入变量的隶属度函数Fig.3 Membership function of input variables about driving intention

表2

Table 2

表2(Table 2)

表2 驱动意图模糊规则库 Table 2 Fuzzy rules of driving intention 驱动意图 车速 加速度 加速踏板开度 加速踏板开度变化率 起步 VS - - - 平缓加速 - PS S M PS、PM、PB、 PS 一般加速 - PM M B PM、PB、 PS 紧急加速 - PB B PM、PB 低速巡航 S Z - NS、Z、PS 中速巡航 M Z - NS、Z、PS 高速巡航 B Z - NS、Z、PS

表2 驱动意图模糊规则库 Table 2 Fuzzy rules of driving intention

从表2可以看出, 起步意图的识别通过车速一个参数完成。加速意图的识别通过加速度、加速踏板开度和加速踏板开度变化率3个参数完成。当加速度为PS、加速踏板开度为S、加速踏板开度变化率为PS、PM、PB时, 定义加速意图为平缓加速; 当加速度为PS、加速踏板开度为M、加速踏板开度变化率为PS时, 定义加速意图亦为平缓加速; 当加速度为PM、加速踏板开度为M、加速踏板开度变化率为PM、PB时, 定义加速意图为一般加速; 当加速度为PM、加速踏板开度为B、加速踏板开度变化率为PS时, 定义加速意图仍为一般加速; 当加速度为PB、加速踏板开度为B、加速踏板开度变化率为PM、PB时, 定义加速意图为紧急加速。

巡航意图的识别通过车速、加速度和加速踏板开度变化率3个参数完成。当车速为S、加速度为Z、加速踏板开度变化率为NS、Z、PS时, 定义为低速巡航; 当车速为M、加速度为Z、加速踏板开度变化率为NS、Z、PS时, 定义为中速巡航; 当车速为B、加速度为Z、加速踏板开度变化率为NS、Z、PS时, 定义为高速巡航。

1.2.2 制动意图识别

本文研究的PHEV动力系统采用并联式制动系统, 当驾驶员踩下制动踏板时, 便存在摩擦制动。故驾驶员的制动意图主要分为滑行再生制动(驾驶员未踩下制动踏板和加速踏板, ISG电机发电)、再生制动(驾驶员踩下制动踏板, ISG电机发电和摩擦制动并存)及摩擦制动(仅存在摩擦制动), 其中制动意图识别采用mamdani型模糊控制算法, 输入参数包括车速和制动踏板开度; 输出参数为驾驶员制动意图。

车速的语言变量为:{小(S), 中(M), 大(B)}, 论域为0到160。

制动踏板开度的语言变量为:{零(Z), 小(S), 中(M), 大(B)}, 论域为0到100。

输入变量的隶属度函数如图4所示。模糊规则的形式为“ if…and…then…” , 一共有11条制动意图控制规则, 如表3所示。

图4

Fig.4

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	图4 制动意图输入变量的隶属度函数Fig.4 Membership function of input variables about braking intention

表3

Table 3

表3(Table 3)

表3 制动意图模糊规则库 Table 3 Fuzzy rules of braking intention 制动意图 车速 制动踏板开度 机械制动 S、M、B S、M、B 滑行再生制动 M、B Z 再生制动 M、B S、M、B

表3 制动意图模糊规则库 Table 3 Fuzzy rules of braking intention

从表3可以看出, 机械制动意图识别通过制动踏板开度一个参数完成; 滑行再生制动和再生制动意图识别通过车速和制动踏板开度两个参数完成, 当车速为B、制动踏板开度为Z时, 定义制动意图为滑行再生制动; 当车速为B、制动踏板开度为S、M、B时, 定义制动意图为再生制动。

1.2.3 工作模式划分

(1)起步意图特征为车速较低, 考虑到发动机此时的效率低, 进入纯电动模式。

(2)平缓加速时, 为了提高整车的能耗经济性, 使发动机一直工作在最优区域内, 发动机的工作点通过ISG电机调节。若发动机最优输出扭矩T_ebest大于需求扭矩T_req, 且电池SOC小于目标值SOC_obj时, 进入行车充电模式; 若SOC大于目标值SOC_obj时, 进入纯电动模式。

(3)一般加速时, 若SOC大于SOC_obj时, 进入纯电动模式; 若SOC小于SOC_obj且T_req小于T_ebest时, 进入行车充电模式; 若T_req进入最优区域时则进入发动机单独驱动模式; 若SOC小于SOC_obj且T_req大于T_ebest时, 进入混合驱动模式。

(4)急加速时, 驾驶员需求扭矩较大, 进入混合驱动模式。若SOC出现小于CS模式下限值SOC_down时, 可以进行过度放电至最低值SOC_low; 若还需继续放电, 则进入发动机单独驱动模式, 通过提高发动机的负荷来满足驾驶员的扭矩需求。

(5)低速巡航时, 若SOC大于目标值SOC_obj, 则由电机单独驱动; 若SOC小于目标值SOC_obj, 则进入行车充电模式。

(6)中速巡航时, 发动机处于最优区域, 由发动机单独驱动车辆。

(7)高速巡航时, 需求扭矩较大。若SOC大于CS模式下限值SOC_down时, 进入混合驱动模式; 若SOC小于CS模式下限值SOC_down时, 通过提高发动机的负荷来满足驾驶员的扭矩需求, 进入发动机单独驱动模式。

(8)再生制动和滑行再生制动时, 电机处于发电模式, 进行能量回收。此时若湿式多片离合器处于结合状态时, 则保持其结合且对发动机进行断油控制, 发动机进行反拖, 避免驱动模式与制动模式切换时因频繁起动发动机造成整车油耗的增加。

(9)机械制动时, 电机处于零扭矩模式, 其转子充当惯性飞轮。若湿式多片离合器处于结合状态, 则不进行分离且对发动机进行断油控制, 发动机进行反拖; 若车速降低使发动机转速低于怠速最小值时, 则分离湿式多片离合器并对发动机进行停机控制。

1.2.4 转矩分配

(1)PHEV进入纯电动模式时:电机转矩T_m=T_req,

(2)PHEV进入发动机单独驱动模式时:T_m=0, T_e=T_req;

(3)PHEV进入联合驱动模式时, 为了提高能耗经济性并合理分配发动机与电机转矩, 采用瞬时优化迭代方法进行扭矩分配。

定义目标函数J为发动机消耗的燃油成本和电机消耗的电能成本之和:

J=CeηbPmηgηm+CfLf1

式中:C_e为每度电的价格, 元/度; P_m为电机消耗的功率, kW; η _g为电网的充电效率, 取0.98; η _m为ISG电机的效率; C_f为每升油的价格, 元/L; L_f为燃油消耗率, L/s; η _b为电池的充放电效率, 即:

ηb=η, 充电时1/η, 放电时2

式中:η 为电池的效率。

需要指出的是, 当整车进入行车充电模式时, 此时充入电池的能量来自于燃油而不是电网, 这部分能量成本由式(3)计算:

CfηbPmηgηm3

转矩分配的结果如图5所示。

图5

Fig.5

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	图5 电机和发动机转矩(混合驱动)Fig.5 Motor and engine torque of hybrid mode

(4)PHEV进入行车充电模式时, 同样采用瞬时优化迭代方法进行扭矩分配, 结果如图6所示。

图6

Fig.6

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	图6 电机和发动机转矩(行车充电)Fig.6 Motor and engine torque of charging mode