賈和坤，唐捷旭，陳金柯，孫 閆，解 玄，張 超

(1.江蘇大學 汽車與交通工程學院， 江蘇 鎮(zhèn)江 212013；2.弗爾賽能源科技股份有限公司，江蘇 蘇州 215000)

污染物排放、石油資源匱乏、振動噪聲問題是目前制約傳統(tǒng)內燃機(ICE)汽車發(fā)展的主要障礙[1-3]。2019年7月起，國家第6階段機動車污染物排放標準開始在各地實施，傳統(tǒng)內燃機汽車的發(fā)展面臨著巨大的挑戰(zhàn)。近年來，國家大力支持新能源產業(yè)，越來越多的新能源汽車投入量產并實現(xiàn)市場化。其中純電動汽車(BEV)有著無污染、低噪聲的優(yōu)勢，具有良好的發(fā)展前景。但相較于傳統(tǒng)內燃機汽車，純電動汽車具有續(xù)駛里程短、充電難等問題，在一定程度上限制了其自身的發(fā)展[4-5]。增程式混合動力系統(tǒng)的提出較好地解決了純電動汽車里程焦慮問題。通常，發(fā)動機作為增程器能夠在功率需求較小時帶動發(fā)電機工作，提供電能驅動電機，并給電池充電，保障SOC的動態(tài)平衡，而與此同時，發(fā)動機存在不可避免的污染物排放與噪音振動的問題[6-7]。為了同時兼具純電動汽車零污染、低噪聲與傳統(tǒng)內燃汽機車長續(xù)航的優(yōu)勢，以燃料電池作為增程器的增程式燃料電池混合動力系統(tǒng)(FC-REEV)被認為是一種極具發(fā)展前景的解決方案[8]。

增程式燃料電池混合動力系統(tǒng)是一種串聯(lián)式的高效動力系統(tǒng)。動力電池作為主要動力源承載大部分的功率，同時燃料電池作為輔助動力源提供額外的能量補充，增加整車續(xù)駛里程[9-11]。該混合模式下燃料電池功率較小，對整車的經濟性有利。另外，在需求功率較低的情況下，動力電池可儲存富余的能量，SOC可以長時間平衡在最優(yōu)點，避免深度充放電，有利于改善電池的使用壽命。

能量管理策略的合理設計是混合動力系統(tǒng)高效運行的前提與保障。對于增程式混合動力系統(tǒng)亦是如此[12-14]。基于規(guī)則的開關控制策略即恒溫器控制策略(TCS)是一種在增程混動系統(tǒng)中應用較為廣泛的能量管理策略[15]。其本質為在駕駛循環(huán)初期采用純電動模式，當SOC低于某一限值時(通常在20%左右)開啟增程器為電池充電。但這種策略存在著較為明顯的問題：由于電池無法同時充放電，因此當SOC較低、同時外界功率需求較大時，電池SOC難以及時補充，對電池耐久性不利。

為此，應天杏等[16]以預測整車功率需求為研究對象，提出了一種基于功率需求預測的自適應能量管理策略，結合最優(yōu)控制規(guī)律以及工況SOC線性參考軌跡，優(yōu)化了策略預測誤差。Chen等[17]基于動態(tài)規(guī)劃方法，以優(yōu)化電池使用壽命及電量消耗為導向，提出了一種多模式切換的開關控制策略。結果表明：動態(tài)規(guī)劃方法在電池壽命優(yōu)化方面有著積極的作用。Hwang等[18]利用模糊算法(Fuzzy Logic)改善了系統(tǒng)SOC快速損耗問題，提升了車輛續(xù)駛里程。上述基于預測方法的自適應能量管理策略雖然一定程度上從全局角度優(yōu)化了SOC軌跡，但對于燃料電池在各狀態(tài)下實時效率最優(yōu)化缺乏細致探討。Chen與Hwang通過優(yōu)化SOC狀態(tài)改善了開關控制策略存在的問題，但缺乏對增程器工作效率的深入研究。

因此，本文針對增程式燃料電池混合動力SUV，以優(yōu)化燃料電池工作效率、電池充放電狀態(tài)以及續(xù)駛里程為目標，開展能量管理設計及優(yōu)化研究，設計了一種基于模糊控制的開關控制策略(FTCS)。并基于Matlab/Simulink與Simcenter AMESim聯(lián)合仿真平臺進行整車動力性、經濟性及部件性能仿真，驗證了該策略的可行性及在FC效率與里程優(yōu)化方面的效果。

1 動力系統(tǒng)及部件建模

1.1 動力系統(tǒng)模型

對于增程式燃料電池混合動力SUV，為了更好地實現(xiàn)燃料電池與動力電池之間的耦合與功率分配，需要對整車混合動力系統(tǒng)進行建模分析。系統(tǒng)結構如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)結構示意圖

燃料電池系統(tǒng)經過單向DC/DC變換器后與能量管理系統(tǒng)(EMS)連接并進行通訊。動力電池經過雙向DC/DC變換器后與EMS相連并實現(xiàn)通訊。整車控制器VCU根據駕駛員踏板信息(駕駛員需求)以及當前車速計算出需求扭矩信號發(fā)送給驅動電機，驅動電機根據需求扭矩信號以及當前電壓平臺信息與當前轉速計算出需求電流信號并發(fā)送給EMS，最終EMS對需求電流信號解耦并按策略進行分配，實現(xiàn)整車功率分配控制。表1列出了整車參數(shù)。

整車功率需求根據牽引力與當前車速計算：

(1)

Preq=F·V

(2)

式中：F為車輛動力系統(tǒng)作用驅動輪上的驅動力(牽引力)(N)；m為整車總質量(kg)，包括整備質量以及駕駛員與乘客質量；g=9.81 m/s2為重力常數(shù)；Cr為滾動阻力系數(shù)；θ為坡道傾斜角(°)；CD為空氣阻力系數(shù)；A為迎風面積(m2)；δm為旋轉質量系數(shù)；ρ為空氣密度(kg/m3)；V為車速(m/s)；a為車輛加速度(m/s2)；Preq為整車功率需求(W)。

表1 整車參數(shù)

電機通過需求扭矩與當前電機轉速以及電壓平臺信息計算出需求電流：

(3)

式中：Ireq為需求電流(A)；Ncom為VCU扭矩命令(N)；Vmot為電機轉速(r/min)；Plost為電機功率損失(W)；U為電機電壓(V)。

基于Simcenter AMESim多功能綜合仿真平臺建立增程式燃料電池SUV整車模型，如圖2所示。

圖2 AMESim整車仿真模型示意圖

1.2 燃料電池模型

如前文所述，燃料電池在運行過程中變載適應性差，啟停延時長。同時，電堆工作效率隨功率變化較為明顯，特別是在低負荷工況下，燃料電池效率突變更加明顯[19]。因此，燃料電池系統(tǒng)的建模分析是能量管理策略中性能與效率優(yōu)化的前提。通過實驗數(shù)據與對以往研究的分析，建立如下燃料電池數(shù)學模型：

Pfc=P-Pohmic-Pact-pconc-Pacc

(4)

式中：Pfc為燃料電池系統(tǒng)輸出功率(W)；P為電堆理論功率；Pohmic為歐姆損失功率；Pact為活化損失功率；Pconc為濃度損失功率；Pacc為系統(tǒng)附件消耗的功率。

(5)

式中：mfc為系統(tǒng)瞬時氫氣消耗速率(g/s)；N為電堆單電池數(shù)量；Ifc為系統(tǒng)輸出電流(A)；MH2為氫氣摩爾質量(g/mol)；F為法拉第常數(shù)。

(6)

式中：ηfc表示燃料電池工作效率; LHVH2表示氫氣低熱值(kJ/kg)。

燃料電池系統(tǒng)伏安特性曲線、氫氣消耗曲線以及工作效率曲線如圖3，燃料電池系統(tǒng)各參數(shù)數(shù)值如表2所示。

圖3 燃料電池工作特性曲線

表2 燃料電池參數(shù)

2 能量管理策略

2.1 策略規(guī)則

增程式燃料電池混合動力SUV需要滿足城市工況、城郊工況以及長途工況等常見的汽車運行工況，續(xù)駛里程、電池耐久性及穩(wěn)定性是策略需要重點考慮的問題。同時，考慮到燃料電池自身的運行局限性如變載響應慢、啟停延時長等，能量管理策略在設計時需要充分考慮燃料電池的工作狀態(tài)。另外，由于動力電池耐久性受其充放電速率影響明顯，因此，控制策略需針對整車在運行過程中電池充放電狀態(tài)進行優(yōu)化。

基于以上分析，根據整車運行過程中的功率需求以及SOC，將策略劃分為4種工作狀態(tài)，分別為純電動、混合驅動、增程驅動以及制動能量回收。各狀態(tài)下的能量流情況如圖4所示。

圖5為控制策略框圖，其中，SOChigh與SOClow分別表示動力電池最佳狀態(tài)SOC區(qū)間上下限，SOCint表示模式再切換回純電動時的SOC狀態(tài)條件；Ifc表示燃料電池輸出電流，其大小由模糊控制器決定；Ibat表示電池輸出電流；Ipow表示燃料電池最大功率電流；Ireq表示電機需求電流；H2表示系統(tǒng)氫氣消耗量；H2_con表示系統(tǒng)氫氣總量。

2.2 模糊邏輯

對于一些復雜被控對象，系統(tǒng)中某些控制變量往往是不容易量化的，運用常規(guī)的控制方法不易對其進行精準控制。因此，將系統(tǒng)精確量模糊化，利用專家經驗知識進行非線性控制的模糊邏輯，為復雜多變的控制環(huán)境提供一種較好的解決思路。利用模糊控制對燃料電池系統(tǒng)輸出電流Ifc進行控制，結合動力電池SOC與驅動電機電流需求Ireq，對燃料電池工作效率進行優(yōu)化。模糊控制原理如圖6所示。

圖6 模糊控制原理示意圖

利用Matlab中的Fuzzy Logic工具箱，對模糊控制器進行定義，采用適應性較好的三角形隸屬度函數(shù)。輸入為電機電流需求，論域為[-60，140]，包括有4個模糊子集，分別為{NB，NS，PS，PB}；輸入參數(shù)SOC論域為[0.1，1]，包括5個模糊子集，分別為{PVS，PS，PM，PB，PVB}；模糊控制輸出量為燃料電池輸出電流，其論域選取的是燃料電池系統(tǒng)高效區(qū)間，如圖7所示。論域為[40，150]，包括5個模糊子集，分別為{NVS，NS，NM，NB，NVB}。

圖7 高效區(qū)燃料電池系統(tǒng)效率曲線

模糊規(guī)則方面，遵循增程式燃料電池混合動力SUV的運行特點，在混合驅動模式下，動力電池將提供大部分的功率輸出。當SOC較低、需求電流較大時，燃料電池系統(tǒng)以較大的功率輸出為電池充電；當SOC較高、需求電流較低時，燃料電池系統(tǒng)輸出功率應較小，防止過度充電。據此制定模糊控制規(guī)則(表3)。圖8則展示了模糊控制規(guī)則。

表3 模糊控制規(guī)則

圖8 模糊控制規(guī)則示意圖

3 仿真與分析

采用基于AME2SL方式的聯(lián)合仿真方法，即在AMESim中建立整車模型及控制器接口，并將模型接入Simulink中進行控制器邏輯編輯設計，進而同步進行仿真運算。采用一種前向仿真方法驗證動力性、經濟性以及在混合驅動模式下燃料電池運行特性與電池充放電狀態(tài)。聯(lián)合仿真界面如圖9所示。動力性驗證一方面可以保障整車在大負荷工況下穩(wěn)定工作，另一方面衡量車輛運行的可靠性。經濟性主要針對整車在各標準循環(huán)工況下的續(xù)駛里程情況。

圖9 聯(lián)合仿真平臺示意圖

3.1 動力性仿真

在AMESim整車模型中設置將VCU接收的駕駛員踏板信息分別改為：制動踏板信號0，加速踏板信號1，擋位設置為前進擋，即加速踏板踩到底，松開制動踏板。圖10(b)(c)為百公里加速與最高車速結果。結果顯示：百公里加速時間為6.1 s，整車最高車速為212 km/h。

對于整車爬坡性能仿真，采用4%、12%爬坡車速衡量。在整車模型環(huán)境特征模塊，分別賦予整車4%、12%的道路坡度。駕駛員加速踏板全開，車輛持續(xù)加速至車速穩(wěn)定，該穩(wěn)定車速對應了當前坡度下的爬坡車速。爬坡車速仿真結果如圖11所示。4%、12%爬坡車速分別為194.6、161.2 km/h。

圖10 百公里加速與最高車速仿真結果

圖11 爬坡車速仿真結果

各項動力性仿真結果均能夠滿足整車預期設計目標。

3.2 儲能部件性能仿真

本文中設計的基于模糊邏輯的開關控制策略(FTCS)能夠優(yōu)化燃料電池系統(tǒng)的工作效率與電池充放電狀態(tài)。對于燃料電池，系統(tǒng)開啟工作時，根據效率MAP圖，盡可能工作在最佳效率點。對于動力電池，充放電狀態(tài)的優(yōu)化體現(xiàn)在SOC曲線上升及下降的斜率，對應了充放電的速率。FTCS有效地降低了電池瞬時放電深度，避免了過大的充放電電流，對提升動力電池的使用壽命有著積極的作用。具體地，將在NEDC、WLTC以及CLTC-P(中國工況輕型汽車乘用車部分)3種標準循環(huán)工況下，對比FTCS、TCS在混合動力模式下SOC變化情況以及燃料電池工作效率。

在3種標準循環(huán)工況條件下，對比FTCS、TCS在混合動力模式過程中SOC變化趨勢。設置初始SOC為60%，仿真結果如圖12所示?？梢钥闯?，F(xiàn)TCS在3種標準工況下的SOC曲線上升和下降趨勢均較為平滑，這表明電池瞬時充放電速率較低，有利于電池耐久性的提升。

圖12 各工況下電池SOC變化趨勢

同步地，對比燃料電池在各個仿真工況中功率變化以及效率。其中，模糊控制器在增程器開啟期間對其輸出電流進行控制，如圖13所示，在總氫氣全部消耗的前提下，F(xiàn)TCS策略中燃料電池能夠對外輸出更多能量(面積部分表示)，同時擁有更高的效率。圖中，F(xiàn)TCS在3種工況中能夠實時調節(jié)燃料電池工作狀態(tài)，使其工作效率在高效區(qū)(≥50%)動態(tài)波動。TCS中設置燃料電池輸出電流為高效區(qū)間最大電流(254 A)，以保證在增程器開啟后電池SOC能夠得到及時補充。從圖中也可以看出，TCS平均效率低于FTCS。

圖13 各工況下燃料電池效率及功率情況

3.3 續(xù)駛里程仿真

續(xù)駛里程仿真主要考察整車能量消耗率。分析了續(xù)駛里程仿真在3種標準循環(huán)工況時FTCS、TCS的續(xù)駛里程。仿真設置動力電池電芯額定電壓3.65 V，額定容量55 Ah，PUCK結構為100串2并。設置初始SOC值為100%，放電截止SOC為10%。氫氣總量1.6 kg，續(xù)駛里程仿真結果如圖14所示。

圖14 續(xù)駛里程仿真結果

NEDC循環(huán)工況下，TCS續(xù)駛里程381.694 km，F(xiàn)TCS為400.776 km；WLTC循環(huán)工況下，TCS續(xù)駛里程334.756 km，F(xiàn)TCS為 351.745 km；CLTC-P循環(huán)工況下，TCS、FTCS續(xù)駛里程分別為 399.803、418.655 km。

4 結論

1) 以增程式燃料電池混合動力SUV為研究對象，結合模糊邏輯對TCS進行優(yōu)化。以優(yōu)化電池充放電狀態(tài)、FC工作效率及整車續(xù)駛里程為目標，基于Simulink/AMESim聯(lián)合仿真平臺搭建了整車及EMS模型。采用一種前向能量流仿真方法，對比分析了TCS與FTCS在充放電狀態(tài)、 FC工作效率及續(xù)駛里程方面的結果。

2) 在滿足動力性指標的前提下，F(xiàn)TCS在NEDC、WLTC以及CLTC-P3種標準循環(huán)工況中均能夠有效改善電池充放電狀態(tài)，提升FC工作效率，增加續(xù)駛里程。其中，電池SOC在增程器開啟期間上升下降更加平滑，有利于電池壽命改善；FC工作效率在工況下平均優(yōu)化15.6%；整車續(xù)駛里程分別增加4.99%、5.08%、4.72%。