尹安東， 姜 濤(.合肥工業(yè)大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院，合肥 230009；2.汽車技術(shù)與裝備國家地方聯(lián)合工程研究中心，合肥 230009)

插電式混合動(dòng)力汽車(Plug-in hybrid electric vehicle, PHEV)的燃油經(jīng)濟(jì)性是設(shè)計(jì)與評(píng)價(jià)混合動(dòng)力汽車的一項(xiàng)重要指標(biāo)，更是制定能量管理控制策略必須考慮的關(guān)鍵因素[1].由于混合動(dòng)力系統(tǒng)存在多種運(yùn)行模式，而不同的行駛工況實(shí)際上需要不同的控制策略以選擇相應(yīng)合理的運(yùn)行模式，但是，目前一些使用較為廣泛的控制策略，例如全局最優(yōu)控制策略[2]是僅對(duì)特定的行駛工況特征進(jìn)行能量分配，而特定的標(biāo)準(zhǔn)工況只能代表某個(gè)地區(qū)的工況條件卻不具有廣泛性，并不適用于實(shí)車運(yùn)行的實(shí)時(shí)路況，因而在一定程度上減弱了混合動(dòng)力汽車在燃油經(jīng)濟(jì)性方面的優(yōu)勢(shì).國內(nèi)外諸多學(xué)者，在選取合適的識(shí)別算法，并在此基礎(chǔ)上制定各式各樣的能夠適應(yīng)工況變化的控制策略方面作了深刻的研究.國內(nèi)學(xué)者林歆悠等[3]通過使用LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)工況特征參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練識(shí)別，提出了工況自適應(yīng)的控制策略；美國專家Jeon S等[4]則提出使用Hamming神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識(shí)別工況，并在控制策略中針對(duì)不同工況調(diào)用優(yōu)化好的控制參數(shù)；Lei F等[5]采用的模式識(shí)別方法，即用一組特征向量來完成工況識(shí)別和分類表示.由此發(fā)現(xiàn)，將車輛運(yùn)行適應(yīng)不同工況條件的需求考慮進(jìn)控制策略的設(shè)計(jì)中是當(dāng)前提高混合動(dòng)力汽車燃油經(jīng)濟(jì)性的一項(xiàng)重要研究.

文中在基于插電式混合動(dòng)力汽車系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，選擇具有代表性的城市工況，利用學(xué)習(xí)向量量化(Learning vector quantization, LVQ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)各個(gè)工況特征參數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)行駛工況的識(shí)別，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了基于工況識(shí)別的整車控制策略，并在cruise中建立了混合動(dòng)力汽車的前向仿真模型，在構(gòu)建的城市工況下進(jìn)行聯(lián)合仿真，從而驗(yàn)證控制策略的合理性和有效性.

1 基于LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工況識(shí)別

1.1 4種典型工況的選定

城市循環(huán)工況復(fù)雜性高，存在頻繁的加速和減速，等待綠燈或到站停車等情況，因此，針對(duì)城市循環(huán)工況的特征，文中選定了4種典型的城市工況作為仿真道路行駛工況：①工況1為鬧市區(qū)交通極擁堵，走走停停(SnG)城市工況；②工況2為次干道生活區(qū)低速行駛(Urban)較擁堵城市工況；③工況3為主干道中速行駛(Sub)較順暢城市工況；④工況4為近郊區(qū)中高速行駛行駛(Rural)順暢城市工況，各工況分別如圖1(a)～(d)所示.

圖1 4種城市工況

1.2 工況特征參數(shù)的提取

工況的特征參數(shù)是描述循環(huán)工況特征的參數(shù)[6-7]，其選取原則上是要包含此循環(huán)工況的大部分特征，但工況特征參數(shù)選取過多的話，會(huì)導(dǎo)致計(jì)算量加大；選取過少的話，則無法準(zhǔn)確表達(dá)工況的特征信息，導(dǎo)致識(shí)別后誤差加大.因此，文中在前人研究成果基礎(chǔ)上，對(duì)所研究的特征參數(shù)進(jìn)行精簡.首先選取平均速度，速度標(biāo)準(zhǔn)偏差，加速時(shí)間比等12個(gè)能描述工況特征的特征參數(shù)，再通過主成分分析以及K均值聚類方法對(duì)這些特征參數(shù)進(jìn)行篩選，最后僅采用平均速度，平均減速度，勻速時(shí)間比以及怠速時(shí)間比這4個(gè)最具代表性的特征參數(shù)作為評(píng)價(jià)所研究工況的變量，其計(jì)算表達(dá)式[8]如下所示.

(1)

(2)

(3)

(4)

表1 代表工況特征參數(shù)

1.3 LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法介紹

LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了競爭學(xué)習(xí)與監(jiān)視學(xué)習(xí)算法[9]，能夠?qū)?fù)雜和非線性的對(duì)象進(jìn)行高效模式識(shí)別，已經(jīng)成熟應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域.因此，文中采取此算法作為行駛工況的識(shí)別方法.LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要由3部分組成：輸入向量層、競爭層、線性輸出層，其結(jié)構(gòu)如圖2所示.圖中:P為R維的輸入模式;R為訓(xùn)練樣本的維數(shù);S為神經(jīng)元的個(gè)數(shù);上標(biāo)1、2分別為競爭層和線性輸出層.在競爭層，網(wǎng)絡(luò)結(jié)合競爭學(xué)習(xí)和有監(jiān)督的學(xué)習(xí)對(duì)輸入向量進(jìn)行分類，在線性輸出層，將競爭層的分類結(jié)果傳遞到用戶定義的目標(biāo)分類上.文中循環(huán)工況定義了4個(gè)特征參數(shù)，因此，輸入層有4個(gè)節(jié)點(diǎn)，通過競爭層的算法對(duì)輸入向量進(jìn)行分類，線性輸出層的4個(gè)神經(jīng)元?jiǎng)t代表4種工況.

圖2 LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

1.4 工況識(shí)別驗(yàn)證

用MATLAB編寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練程序并以此生成Simulink識(shí)別模型，程序中采用第一代LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來訓(xùn)練特征參數(shù)樣本，訓(xùn)練62代以后，識(shí)別誤差降到0，此時(shí)識(shí)別誤差不再下降，可認(rèn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程完成，如圖3所示.

圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果

為驗(yàn)證編寫的LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別程序的準(zhǔn)確性，基于Simulink平臺(tái)搭建工況特征參數(shù)提取模塊[10].從上述4種類別的工況中，分別選取每一類代表工況，依次組合形成一個(gè)大的測(cè)試工況，如圖4所示.但對(duì)整個(gè)工況直接加以識(shí)別，難度太大，且識(shí)別結(jié)果不準(zhǔn)確，因而，在這里采用分段識(shí)別的方法，這樣不僅能提高識(shí)別的準(zhǔn)確性，而且能夠提高燃油經(jīng)濟(jì)性.選擇識(shí)別周期20 s，對(duì)此測(cè)試工況進(jìn)行識(shí)別，識(shí)別結(jié)果如圖5所示.其中：縱坐標(biāo)1代表SnG工況；2代表Urban工況；3代表Sub工況；4代表Rural工況.

圖4 測(cè)試工況

從圖5中可以看出，盡管片段之間可能因?yàn)閯澐值倪^于相似，使識(shí)別結(jié)果出現(xiàn)一定誤差，但所設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠大致識(shí)別出工況類型[11].將得到的識(shí)別結(jié)果輸入至控制策略中，便可以進(jìn)行下一步的仿真分析.

圖5 工況識(shí)別結(jié)果

2 基于工況識(shí)別的控制策略設(shè)計(jì)

2.1 PHEV動(dòng)力結(jié)構(gòu)

所研究對(duì)象為一款插電式四驅(qū)混合動(dòng)力汽車，其結(jié)構(gòu)為混聯(lián)式，如圖6所示.圖中可以看出，整車包含3個(gè)動(dòng)力部件，其中前軸為發(fā)動(dòng)機(jī)和ISG電機(jī)，后軸為后驅(qū)電機(jī).驅(qū)動(dòng)模式下，可分為前驅(qū)、后驅(qū)和四驅(qū)3種，其中，前驅(qū)包括發(fā)動(dòng)機(jī)單獨(dú)驅(qū)動(dòng)模式、發(fā)動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)同時(shí)帶動(dòng)ISG電機(jī)充電的行車充電模式、發(fā)動(dòng)機(jī)與ISG電機(jī)共同驅(qū)動(dòng)的并聯(lián)驅(qū)動(dòng)模式；后驅(qū)包括純電動(dòng)模式、發(fā)動(dòng)機(jī)帶動(dòng)ISG電機(jī)充電但仍由后驅(qū)電機(jī)驅(qū)動(dòng)的串聯(lián)模式；四驅(qū)即為3個(gè)動(dòng)力部件同時(shí)工作的模式.在制動(dòng)模式下，則分為再生制動(dòng)、機(jī)械制動(dòng)和聯(lián)合制動(dòng)3種方式.

圖6 PHEV動(dòng)力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

2.2 驅(qū)動(dòng)模式控制策略設(shè)計(jì)

在驅(qū)動(dòng)模式控制策略中，模式切換條件是主要問題[12-13].文中以SOC值、車速等作為邏輯門限值，制定整車控制策略如下：

(1)若電池SOC大于SOClow，判斷車速是否小于Vlow，若此時(shí)車速小于最小門限值，且整車需求轉(zhuǎn)矩不大于驅(qū)動(dòng)電機(jī)單獨(dú)驅(qū)動(dòng)所能提供的最大轉(zhuǎn)矩，則進(jìn)入純電動(dòng)模式.若車速大于等于Vlow或者需求轉(zhuǎn)矩大于驅(qū)動(dòng)電機(jī)的最高轉(zhuǎn)矩，并且需求轉(zhuǎn)矩不大于當(dāng)前轉(zhuǎn)速下發(fā)動(dòng)機(jī)所能提供的最大轉(zhuǎn)矩，則進(jìn)入發(fā)動(dòng)機(jī)單獨(dú)驅(qū)動(dòng)模式.若發(fā)動(dòng)機(jī)單獨(dú)驅(qū)動(dòng)不能滿足整車需求，則優(yōu)先進(jìn)入并聯(lián)驅(qū)動(dòng)模式，若并聯(lián)驅(qū)動(dòng)同樣不能滿足整車需求，則進(jìn)入四輪驅(qū)動(dòng)模式.

(2)若電池SOC小于等于SOClow，若整車需求轉(zhuǎn)矩不大于驅(qū)動(dòng)電機(jī)所能提供的最大轉(zhuǎn)矩，則進(jìn)入串聯(lián)驅(qū)動(dòng)模式.反之進(jìn)入行車充電模式.

2.3 制動(dòng)模式控制策略設(shè)計(jì)

(1)若電池SOC小于SOChigh，整車需求的制動(dòng)轉(zhuǎn)矩小于等于驅(qū)動(dòng)電機(jī)和ISG電機(jī)提供的制動(dòng)轉(zhuǎn)矩之和，且不是緊急制動(dòng)，車速不小于最低門限值Vlow_break，則進(jìn)入再生制動(dòng)模式.

(2)若電池SOC小于SOChigh，整車需求的制動(dòng)轉(zhuǎn)矩大于驅(qū)動(dòng)電機(jī)和ISG電機(jī)提供的制動(dòng)轉(zhuǎn)矩之和，且不是緊急制動(dòng)且車速不小于最低門限值Vlow_break，則進(jìn)入聯(lián)合制動(dòng)工作模式.

(3)其他情況下進(jìn)入機(jī)械制動(dòng)工作模式.

圖7是基于工況識(shí)別的插電式混合動(dòng)力汽車能量管理策略示意圖，其思想是利用工況識(shí)別方法對(duì)當(dāng)前行駛工況進(jìn)行辨識(shí)，一旦系統(tǒng)獲取當(dāng)前工況模式，則選擇相應(yīng)的控制策略[3].若當(dāng)前識(shí)別工況為SnG工況且電量充足時(shí)，則采用純電動(dòng)模式進(jìn)行驅(qū)動(dòng)，以此類推.通過此種模式切換來提高整車的燃油經(jīng)濟(jì)性.

圖7 基于工況識(shí)別的整車控制流程

3 實(shí)例樣車的仿真分析

3.1 實(shí)例樣車技術(shù)參數(shù)

根據(jù)文中所采用的插電式混合動(dòng)力汽車的工作模式和基本設(shè)計(jì)要求，確定其主要技術(shù)參數(shù)指標(biāo)如下.

(1)整車長、高、寬分別為3 550 mm、1 495 mm、1 485 mm；整車整備質(zhì)量為1495 kg；滿載質(zhì)量為1 795 kg.

(2)發(fā)動(dòng)機(jī)：最大轉(zhuǎn)矩和最大轉(zhuǎn)速分別為140 N·m、3 800 r/min.

(3)ISG電機(jī)：額定功率和峰值功率分別為10 kW、18 kW；最高轉(zhuǎn)速為6 500 r/min；最大轉(zhuǎn)矩為100 N·m.

(4)后驅(qū)電機(jī)：額定功率和峰值功率分別為25 kW、75 kW；最高轉(zhuǎn)速為9 000 r/min；最大轉(zhuǎn)矩為115 N·m.

(5)電池：單體最大容量為6 Ah.

3.2 基于Cruise的PHEV仿真模型建立

根據(jù)混合動(dòng)力汽車的技術(shù)參數(shù)，在Cruise平臺(tái)搭建了整車仿真模型[14]，如圖8所示.

圖8 插電式混合動(dòng)力汽車整車模型

3.3 基于工況識(shí)別的仿真結(jié)果分析

搭建完成整車模型后，建立了cycle run計(jì)算任務(wù)，旨在考察整車的燃油經(jīng)濟(jì)性，以此驗(yàn)證控制策略的有效性與合理性[15]，仿真的工況選用上文構(gòu)建的測(cè)試工況，分別在初始電量為高和低的兩種情況下進(jìn)行仿真分析，仿真結(jié)果如圖8、圖9所示.

從圖8(a)可以看出，在初始電量處于較高水平時(shí)，優(yōu)先消耗電能，發(fā)動(dòng)機(jī)只在中高速的Rural工況下開啟，工作在最優(yōu)轉(zhuǎn)矩線下，輸出需求轉(zhuǎn)矩.而且可以發(fā)現(xiàn)，發(fā)動(dòng)機(jī)只有在啟停階段會(huì)出現(xiàn)扭矩跳動(dòng)現(xiàn)象，其余時(shí)刻輸出比較持續(xù)，說明模式切換是合理的.而從圖9(a)中可以看出，在初始電量較低時(shí)，電機(jī)無法提供整車所需轉(zhuǎn)矩，低速時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)就必須開啟，進(jìn)入串聯(lián)工作模式，驅(qū)動(dòng)整車的同時(shí)帶動(dòng)ISG電機(jī)給電池充電，在中速和高速工況下，發(fā)動(dòng)機(jī)同樣要輸出轉(zhuǎn)矩，保證汽車正常行駛.

圖8 初始電量高時(shí)仿真結(jié)果

圖9 初始電量低時(shí)仿真結(jié)果

通過比較圖8(b)和圖9(b)可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)初始電量充足時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)在中低速工況下是不工作的，因而不消耗燃油，在整個(gè)測(cè)試工況下，燃油消耗量僅為202.3 g.而在初始電量較低時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)始終需要保持工作，因而在整個(gè)循環(huán)工況下,燃油消耗升至438.2 g.但不管初始電量高或者低，文中所考查的混合動(dòng)力汽車所消耗的燃油量遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)汽車的油耗，這充分說明了混合動(dòng)力汽車在燃油經(jīng)濟(jì)性方面的優(yōu)勢(shì)，同樣也提醒應(yīng)避免使混合動(dòng)力汽車長時(shí)間工作在低電量狀態(tài)下，以減少整車油耗.

4 結(jié) 論

1)將城市循環(huán)工況分為4類，并分別提取特征參數(shù)，在使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)后設(shè)計(jì)了LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工況識(shí)別模塊以應(yīng)對(duì)行駛過程中的各種工況條件.

2)采用一款插電式四驅(qū)混合動(dòng)力汽車，設(shè)計(jì)其工作模式為6種驅(qū)動(dòng)和3種制動(dòng)模式，在識(shí)別結(jié)果基礎(chǔ)上使用Simulink平臺(tái)制定了基于工況識(shí)別的整車控制策略.

3)在Cruise中搭建了整車前向仿真模型，在測(cè)試工況條件下聯(lián)合仿真后的結(jié)果表明：所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模塊能夠較為準(zhǔn)確的識(shí)別工況類型，同時(shí)控制策略能在不同的SOC狀態(tài)下根據(jù)不同的工況類別切換至相應(yīng)的工作模式，轉(zhuǎn)矩輸出合理，整車的油耗較低.

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