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基于模型預(yù)測(cè)控制的邏輯動(dòng)態(tài)管理策略*

2021-10-26 12:01:52范藝凡楊惺幸董守鴻潘天澤
山西電子技術(shù) 2021年5期
關(guān)鍵詞:經(jīng)濟(jì)性消耗燃油

范藝凡,楊惺幸,董守鴻,潘天澤

(河南科技大學(xué)信息工程學(xué)院,河南 洛陽(yáng) 471009)

0 引言

混合動(dòng)力汽車最關(guān)鍵的技術(shù)就是整車控制策略,不同的方式對(duì)整車動(dòng)力性能和節(jié)能性有不同影響。為了提高設(shè)計(jì)質(zhì)量,縮短研制周期,在設(shè)計(jì)階段就需要根據(jù)有關(guān)設(shè)計(jì)參數(shù),對(duì)汽車動(dòng)力性和燃料經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行預(yù)測(cè)[1]。

本文針對(duì)一種并聯(lián)混合動(dòng)力新能源汽車,基于貝葉斯推論對(duì)未來(lái)可能加載與車輪的功率需求進(jìn)行了預(yù)測(cè),進(jìn)而基于模型預(yù)測(cè)控制設(shè)計(jì)了控制策略,優(yōu)化計(jì)算出使得燃油消耗最小情況下驅(qū)動(dòng)車輛的電機(jī)轉(zhuǎn)矩控制變量。

1 并聯(lián)混動(dòng)汽車工作模式分析

并聯(lián)新能源傳動(dòng)系統(tǒng)主要包括:發(fā)動(dòng)機(jī),發(fā)電機(jī),動(dòng)力耦合機(jī)構(gòu)和變速機(jī)構(gòu)。

該并聯(lián)新能源汽車具有六種驅(qū)動(dòng)方式。離合器的狀態(tài)與驅(qū)動(dòng)模式狀況如表1所示。

表1 驅(qū)動(dòng)模式與離合器狀態(tài)

2 功率需求預(yù)測(cè)

為了預(yù)先獲取驅(qū)動(dòng)車輛的目標(biāo)需求功率,采用離線實(shí)驗(yàn)對(duì)油門開(kāi)度、某一負(fù)載下發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速等輸入變量進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),構(gòu)建輸入范圍內(nèi)需求功率的概率數(shù)據(jù)查找表對(duì)未來(lái)的目標(biāo)需求功率進(jìn)行預(yù)測(cè)。

選取轉(zhuǎn)速ω,未來(lái)需求功率Preq和油門開(kāi)度α構(gòu)成控制變量ui,把ui中的變量在最大值和最小值之間進(jìn)行離散化得Ψhj,通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)得ui的取值集合Φ(k),就可以通過(guò)貝葉斯概率推論計(jì)算需求功率集合Ψ1j下的后驗(yàn)概率[2-4]。

功率預(yù)測(cè)的方法如圖1所示。

圖1 需求功率預(yù)測(cè)方法

訓(xùn)練數(shù)據(jù)記錄5個(gè)小時(shí)內(nèi)的車輪加載,輸入變量選取為:λi=[α ω Preq],為保證精度,這里α的離散為5個(gè)級(jí)別:30%,40%,50%,60%,70%,ω離散為5個(gè)級(jí)別(300rpm-2 300rpm),Preq離散的數(shù)值nc=25。測(cè)得的需求功率轉(zhuǎn)矩和預(yù)測(cè)的功率轉(zhuǎn)矩記錄如圖2所示。由圖2可見(jiàn),基本貝葉斯后驗(yàn)概率的功率預(yù)測(cè)方法具有較高預(yù)測(cè)精度。

圖2 功率需求預(yù)測(cè)結(jié)果

3 模型預(yù)測(cè)控制策略

目標(biāo)需求轉(zhuǎn)矩通過(guò)功率需求預(yù)測(cè)獲得,模型預(yù)測(cè)控制取電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩u(k)作為控制變量,取SOC作為狀態(tài)變量。優(yōu)化控制變量序列u(k)通過(guò)預(yù)測(cè)模型控制策略求解最小燃油消耗獲得,序列中的第一個(gè)值用來(lái)進(jìn)行當(dāng)前時(shí)刻混動(dòng)汽車的控制。

4 模型的優(yōu)化方式

4.1 MPC優(yōu)化模型

通過(guò)對(duì)并聯(lián)新能源車輛的驅(qū)動(dòng)模式分析,設(shè)計(jì)基于驅(qū)動(dòng)模式切換的MPC模型預(yù)測(cè)控制策略。狀態(tài)變量的轉(zhuǎn)換和燃油消耗如公式(1)所描述:

(1)

式中,x(k)是時(shí)刻k時(shí)的SOC值;y(k)是時(shí)刻k時(shí)的總?cè)加拖?;?k)是時(shí)刻k時(shí)驅(qū)動(dòng)模式矩陣;u(k)代表電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩Tm(k)的控制變量。根據(jù)實(shí)際的驅(qū)動(dòng)模式,A為一個(gè)1×6的矩陣:

A=[μi(k)ηbat(k)/Qc0μi(k)ηbat(k)/Qcμi(k)ηbat(k)/Qcμi(k)ηbat(k)/Qc0].

同樣B1和B2也分別是1×6的矩陣,用來(lái)計(jì)算總的等效燃油消耗:

B1=[0a1(k)(Treq(k))+a0(k)a1(k)(Treq(k))+a0(k)a1(k)(Treq(k))+a0(k) 0 0]

a0和a1是發(fā)動(dòng)機(jī)燃油消耗擬合系數(shù)?;靹?dòng)汽車每一時(shí)刻只能以六種驅(qū)動(dòng)模式中的一種運(yùn)行,為了在模型預(yù)測(cè)控制中體現(xiàn)驅(qū)動(dòng)模式,定義δ(k)為:δ(k)=[δ1δ2δ3δ4δ5δ6]T,矩陣中的每一項(xiàng)在時(shí)刻k只可能有一項(xiàng)是1,而其它值都是0。如果δ1是1,其余都為0,意味著車輛工作在發(fā)動(dòng)機(jī)單獨(dú)驅(qū)動(dòng)模式。對(duì)公式(1)進(jìn)行滾動(dòng)優(yōu)化,優(yōu)化模型描述為:

(2)

公式中,N為預(yù)測(cè)時(shí)域區(qū)間;xmin(k)和xmax(k)是SOC的上下限值;C1,C2,C3和C4是從公式中得到的優(yōu)化參數(shù)。

4.2 MPC模型求解

模型預(yù)測(cè)控制采用Matlab中的Gurobi優(yōu)化工具處理。在時(shí)刻k,控制變量序列u(k)在預(yù)測(cè)區(qū)間(k-k+N)進(jìn)行計(jì)算,每次只有控制序列的第一個(gè)值被模型預(yù)測(cè)控制策略用來(lái)分配電機(jī)轉(zhuǎn)矩,利用前述優(yōu)化方法重復(fù)上述步驟,會(huì)得到k+1時(shí)刻的控制序列。為了降低模型預(yù)測(cè)控制策略的計(jì)算復(fù)雜度,提高模型預(yù)測(cè)控制的實(shí)時(shí)效率,驅(qū)動(dòng)模式切換過(guò)程中需要進(jìn)行電機(jī)轉(zhuǎn)矩的判定規(guī)則。目標(biāo)需求轉(zhuǎn)矩Treq可以用來(lái)判定車輛是否是制動(dòng)或是停止,當(dāng)Treq小于或等于0時(shí),意味著車輛處于再生制動(dòng)狀態(tài)或是靜止?fàn)顟B(tài),電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩可以直接確定,當(dāng)Treq大于發(fā)動(dòng)機(jī)的最大輸出功率時(shí),車輛工作在混動(dòng)模式,除此之外,車輛應(yīng)在其它四種驅(qū)動(dòng)模式之間切換,電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩可通過(guò)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)得以確定。

5 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)主要包含一臺(tái)57 kW的發(fā)動(dòng)機(jī)和一臺(tái)50 kW,最大輸出扭矩為272 N·m的電機(jī),車輛最大需求目標(biāo)轉(zhuǎn)矩為650 N·m,車輛其它參數(shù)如表2所示。

表2 混動(dòng)汽車參數(shù)

ADVISOR用來(lái)進(jìn)行仿真,SOC的初始值設(shè)為0.7,上限值設(shè)為0.8,下限值設(shè)為0.3,預(yù)測(cè)區(qū)間時(shí)長(zhǎng)設(shè)為15 s,采樣間隔設(shè)為1 s。循環(huán)工況如圖3(a)所示,模型預(yù)測(cè)控制和CD-CS控制下的SOC結(jié)果對(duì)比如圖3(b)所示,燃油消耗的對(duì)比如圖3(c)所示。

圖3 循環(huán)工況SOC和燃油消耗的比較

由圖3(b)可以看出,CD-CS控制時(shí),在8 000 s的時(shí)候,電池的SOC會(huì)降到0.3左右,而后電池的SOC就維持在0.3左右。在MPC控制時(shí),電池能量是逐步消耗的,至工況結(jié)束時(shí),電池的SOC值為0.347。由圖3(c)可以看到,CD-CS在開(kāi)始的8 000 s,是基本上采用電池驅(qū)動(dòng),而后燃油的消耗迅速增加,整個(gè)過(guò)程中燃油的消耗量為14.75 L,而MPC的燃油消耗是逐步上升的,整個(gè)過(guò)程中的燃油消耗為13.04 L。由此可見(jiàn),相比于CD-CS控制,MPC更有效合理的使用了電池的能量,燃油的消耗可以降低13%左右。

并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車改善汽車經(jīng)濟(jì)性的核心就是改善發(fā)動(dòng)機(jī)的工作點(diǎn)[5]。兩種控制策略下發(fā)動(dòng)機(jī)的工作點(diǎn)如圖4、圖5所示??梢钥吹?,CD-CS控制下,發(fā)動(dòng)機(jī)的工作點(diǎn)分布分散,而MPC控制下發(fā)動(dòng)機(jī)的工作點(diǎn)分布相對(duì)集中。意味著MPC控制下,發(fā)動(dòng)機(jī)更有效的工作在高效區(qū)域,這也是有效提高燃油經(jīng)濟(jì)性的原因。

圖4 CD-CS控制下的發(fā)動(dòng)機(jī)的工作點(diǎn)

圖5 MPC控制下發(fā)動(dòng)機(jī)的工作點(diǎn)

為了進(jìn)一步驗(yàn)證MPC在提高燃油經(jīng)濟(jì)性上的性能,選擇另外兩種工況循環(huán)(NEDC和NYCC)加以驗(yàn)證。CD-CS控制下和MPC控制下的燃油消耗進(jìn)行比較。NEDC工況下,MPC控制時(shí)的燃油經(jīng)濟(jì)性提高了10.07%,NYCC工況下MPC控制時(shí)的燃油經(jīng)濟(jì)性提高了13.07%。NYCC工況下的燃油經(jīng)濟(jì)性好于NEDC的原因是,NEDC工況下車輛速度相對(duì)于NYCC的變化較少。

6 結(jié)論

本文提出了一種基于模型動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)控制的邏輯動(dòng)態(tài)并聯(lián)混動(dòng)汽車管理策略?;谪惾~斯推論,設(shè)計(jì)了系統(tǒng)燃油經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)的模型預(yù)測(cè)控制策略。仿真結(jié)果表明,該模型預(yù)測(cè)控制策略能夠?qū)崟r(shí)進(jìn)行燃油經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)控制并能通過(guò)查找表的方式實(shí)時(shí)運(yùn)算,避免電池的過(guò)度使用,有效的提高系統(tǒng)的燃油經(jīng)濟(jì)性。

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