肖興偉，楊繼斌，鄧鵬毅，黃瑞珂

（1.四川工業(yè)科技學(xué)院，四川 德陽(yáng) 618500；2.西華大學(xué)汽車與交通學(xué)院，四川 成都 610039）

目前，由于化石燃料消耗過(guò)大、排放污染物造成環(huán)境污染嚴(yán)重等問(wèn)題突出，各國(guó)都致力于尋找可再生、更加清潔的能源作為汽車能量源。氫燃料電池以其清潔、高效、無(wú)污染等優(yōu)點(diǎn)成為當(dāng)下發(fā)展熱點(diǎn)[1]。經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城市化進(jìn)程加快，對(duì)貨物運(yùn)輸車輛的節(jié)能減排性能提出了更高的要求：一是從高污染、高排放車輛向低污染、低排放清潔運(yùn)輸車輛發(fā)展；二是從高燃耗、低效率車輛向低燃耗、高效率運(yùn)輸車輛發(fā)展[2]。因此，氫燃料電池物流車成為當(dāng)前國(guó)內(nèi)外解決這一問(wèn)題的有效方案。

燃料電池物流車一般采用燃料電池與動(dòng)力電池或超級(jí)電容等組成混合動(dòng)力源，通過(guò)調(diào)節(jié)動(dòng)力源的能量輸出，可滿足汽車行駛動(dòng)力需求，并且提升燃料電池效率；因此，燃料電池混合動(dòng)力汽車能量管理策略對(duì)于提升燃料電池經(jīng)濟(jì)性和耐久性至關(guān)重要。燃料電池混合動(dòng)力汽車能量管理策略主要有基于規(guī)則[3]、基于優(yōu)化[4]和基于學(xué)習(xí)的[5]方法?；谝?guī)則的能量管理策略適合在線應(yīng)用，可以在嵌入式處理器高效運(yùn)行?；趦?yōu)化的能量管理策略可以達(dá)到最優(yōu)的控制結(jié)果，但是計(jì)算量大，在線應(yīng)用比較困難?；趯W(xué)習(xí)的能量管理策略可以基于實(shí)時(shí)和歷史信息的大數(shù)據(jù)集，實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)最優(yōu)控制策略和自適應(yīng)能力[6]。為加快燃料電池混合動(dòng)力物流車能量管理策略的開(kāi)發(fā)與驗(yàn)證，基于模型的控制策略開(kāi)發(fā)[7-8]和硬件在環(huán)測(cè)試[9-10]是非常有效的方法。

本文在Matlab/Simulink 中建立基于規(guī)則式的燃料電池物流車能量管理策略，聯(lián)合STM32-MAT與STM32CubeMX 完成STM32 控制器底層配置，自動(dòng)生成在控制器運(yùn)行的C 代碼，結(jié)合dSPACE實(shí)時(shí)仿真系統(tǒng)完成硬件在環(huán)閉環(huán)控制測(cè)試。

1 燃料電池物流車建模

本文搭建燃料電池物流車正向的仿真模型，包括工況模型、駕駛員模型、控制器模型、燃料電池加動(dòng)力電池的混合動(dòng)力源模型、電機(jī)模型、傳動(dòng)系統(tǒng)模型、車輪模型、縱向動(dòng)力學(xué)模型[11]。整車仿真模型頂層框圖如圖1 所示。

圖1 整車仿真模型頂層框圖Fig.1 Top level block diagram of vehicle simulation model

1) 工況模型。

工況模型主要用于輸出需求車速。基于時(shí)間-速度模型，通過(guò)查表得出當(dāng)前時(shí)刻需求車速，如式(1) 所示。

式中：fv為一維查表函數(shù)；vdem為工況需求車速。本文測(cè)試工況選擇的是中國(guó)貨車行駛工況（CHTC_HT），如圖2 所示。

圖2 中國(guó)貨車行駛工況（CHTC_HT）Fig.2 China heavy-duty commercial vehicle test cycle-truck

2) 駕駛員模型。

駕駛員模型采用抗積分飽和的PID 模型方法，用于根據(jù)需求車速與實(shí)際車速的誤差，調(diào)節(jié)加速踏板和剎車踏板的開(kāi)度大小，以模擬駕駛員的操作，如式(2)所示。

式中：uPID∈[-1,1]，uPID＜0表示駕駛員踩下制動(dòng)踏板，uPID＞0表示駕駛員踩下加速踏板，uPID=0表示踏板處于放松狀態(tài)；Kp、Ki、Kd分別為比例、積分、微分系數(shù)，取值為1.2、0、0.1；vdem為工況需求車速；vact為實(shí)際車速。

3) 控制器模型。

控制器模型根據(jù)駕駛員模型輸入的踏板信號(hào)、車輛的車速信號(hào)及車輛各模塊狀態(tài)，按照能量分配策略，實(shí)時(shí)計(jì)算燃料電池和動(dòng)力電池需求功率，完成控制量輸出。

4) 燃料電池模型。

燃料電池輸出電壓表示為

式中：Eoc表示燃料電池穩(wěn)態(tài)開(kāi)路電壓，V；Va表示陰極和陽(yáng)極的活化過(guò)電壓，V；Vc表示濃度過(guò)電壓，V；Vohm表示歐姆過(guò)電壓，V。

5) 動(dòng)力電池模型。

動(dòng)力電池模型使用Shepherd 方程[12]描述動(dòng)力電池端電壓與時(shí)間之間的定量關(guān)系。

式中：E為動(dòng)力電池端電壓；ES為空載時(shí)候的電池電壓；i為放電電流；K、N、A、B為模型參數(shù)；Q為電池容量。

使用安時(shí)積分法計(jì)算電池荷電狀態(tài)。

式中：SOC(t)為當(dāng)前時(shí)刻動(dòng)力電池SOC 值；SOC(t0)為初始時(shí)刻動(dòng)力電池SOC 值；i為放電電流；Q為電池容量。

6) 車輛其他部件模型。

電機(jī)模型采用基于電機(jī)效率MAP 的靜態(tài)模型，通過(guò)試驗(yàn)數(shù)據(jù)得到電機(jī)效率MAP 圖，根據(jù)電機(jī)功率和電機(jī)轉(zhuǎn)速，計(jì)算電機(jī)實(shí)際輸出轉(zhuǎn)矩。

根據(jù)傳動(dòng)系統(tǒng)的效率及傳動(dòng)比建立傳動(dòng)系統(tǒng)模型，模型通過(guò)驅(qū)動(dòng)電機(jī)輸出轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩，計(jì)算出傳動(dòng)系統(tǒng)輸出的轉(zhuǎn)矩與轉(zhuǎn)速。

車輪模型主要根據(jù)傳動(dòng)系統(tǒng)傳出的實(shí)際轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速，在驅(qū)動(dòng)時(shí)得到汽車驅(qū)動(dòng)力，在制動(dòng)時(shí)得到汽車制動(dòng)力合力。

在整車縱向動(dòng)力學(xué)模型中，根據(jù)車輪受力情況，計(jì)算汽車的加速度，并積分得到汽車車速，如式(6)所示。

式中：Ft為車輪驅(qū)動(dòng)力；Ff為滾動(dòng)阻力；Fw為空氣阻力；Fi為坡道阻力；V為汽車車速；a為汽車加速度；m為整車質(zhì)量；δ為車輛旋轉(zhuǎn)質(zhì)量轉(zhuǎn)換系數(shù)。

物流車參數(shù)如表1 所示。

表1 車輛參數(shù)Tab.1 Vehicle parameters table

2 基于規(guī)則的能量管理策略

本文開(kāi)發(fā)基于規(guī)則式的能量管理策略，便于在控制器中高效運(yùn)行。該能量管理策略優(yōu)先輸出燃料電池功率，燃料電池在動(dòng)力電池電量低時(shí)可為動(dòng)力電池充電，動(dòng)力電池提供峰值功率，并且在制動(dòng)時(shí)回收制動(dòng)能量。

設(shè)物流車行駛所需的功率為P_n，燃料電池最大輸出功率為P_fc_max，燃料電池最小輸出功率為P_fc_min，動(dòng)力電池最大放電功率為P_bat_dischrg_max，動(dòng)力電池最大充電功率為P_bat_chrg_max，燃料電池功率輸出為P_fc_bus，動(dòng)力電池功率輸出為P_bat_bus，汽車行駛速度為v_spd，電池SOC 值為Bat_soc。為保護(hù)動(dòng)力電池，防止出現(xiàn)過(guò)充和過(guò)放，延長(zhǎng)動(dòng)力電池使用壽命[13]，所設(shè)計(jì)的能量管理策略盡量維持動(dòng)力電池SOC 值在40～85 之間。

具體能量管理策略如下。

當(dāng)動(dòng)力電池SOC ＜20時(shí)，動(dòng)力電池為防止出現(xiàn)過(guò)放不再進(jìn)行功率輸出；當(dāng)SOC ＜40時(shí)，燃料電池可對(duì)動(dòng)力電池充電；當(dāng)動(dòng)力電池SOC ≥85，動(dòng)力電池為防止過(guò)充不再回收制動(dòng)能量。

1) 當(dāng)0 ≤P_n ≤P_fc_max時(shí)，優(yōu)先燃料電池輸出。

當(dāng)動(dòng)力電池SOC ＜40，燃料電池可為動(dòng)力電池充電，此時(shí)存在以下兩種情況。

①燃料電池最大功率P_fc_max與需求功率P_n之差未超過(guò)動(dòng)力電池最大充電功率P_bat_chrg_max，此時(shí)燃料電池以最大功率P_fc_max輸出，動(dòng)力電池充電功率大小為燃料電池最大輸出功率與需求功率之差。

② 若燃料電池最大功率P_fc_max與需求功率P_n之差超過(guò)了動(dòng)力電池最大充電功率P_bat_chrg_max，此時(shí)動(dòng)力電池以最大充電功率P_bat_chrg_max充電，燃料電池輸出功率滿足車輛需求與動(dòng)力電池充電。

當(dāng)動(dòng)力電池SOC ＞40，燃料電池不再為動(dòng)力電池充電，此時(shí)燃料電池輸出功率滿足車輛行駛需求，動(dòng)力電池不輸出功率。

2) 當(dāng)P_fc_max ＜P_n ≤P_bat_dischrg_max+P_fc_max時(shí)，燃料電池以最大輸出功率P_fc_max輸 出，剩余功率需求由動(dòng)力電池輸出。

3) 當(dāng)P_n ＞P_fc_max+P_bat_dischrg_max時(shí)，燃料電池和動(dòng)力電池都以最大輸出功率輸出。

4) 當(dāng)汽車需求功率P_n ＜0時(shí)，表明汽車處于制動(dòng)狀態(tài)，此時(shí)燃料電池以最小輸出功率P_fc_min輸出，動(dòng)力電池根據(jù)車速、SOC 等信息決定是否回收制動(dòng)能量。

當(dāng)車速v_spd ＜5 km/h時(shí)，動(dòng)力電池不回收制動(dòng)能量。當(dāng)車速v_spd ≥5 km/h，此時(shí)存在以下兩種情況。

①若制動(dòng)功率大于等于動(dòng)力電池最大充電功率P_bat_chrg_max，則動(dòng)力電池以最大充電功率回收制動(dòng)能量。

② 若制動(dòng)功率小于動(dòng)力電池最大充電功率P_bat_chrg_max，則動(dòng)力電池能量回收功率大小為P_n的絕對(duì)值。

具體的能量分配流程如圖3 所示。

圖3 能量分配流程圖Fig.3 Energy distribution flowchart

3 控制器開(kāi)發(fā)

本文設(shè)計(jì)的控制器需采集動(dòng)力電池SOC 值、汽車車速、燃料電池輸出電壓、燃料電池健康狀態(tài)等信息，并且計(jì)算汽車行駛的需求功率，通過(guò)圖3所示的能量管理策略實(shí)時(shí)管理燃料電池與動(dòng)力電池功率輸出。

3.1 控制器硬件

控制器采用STM32F103ZET6 單片機(jī)，基于高性能的ARM CortexTM-M3 32 位內(nèi)核，工作頻率最高可達(dá)到72 MHz，內(nèi)置512 K 字節(jié)的閃存，滿足程序存儲(chǔ)要求，擁有豐富的外設(shè)，3 個(gè)12 位ADC 模塊，2 個(gè)DAC 轉(zhuǎn)換器，8 個(gè)定時(shí)器，以及豐富的通信接口（CAN、USART、SPI、I2C 等）。硬件包含最小系統(tǒng)的電源穩(wěn)壓模塊、晶振電路、復(fù)位電路、I/O接口等，并采用基于TJA1050 芯片的CAN 收發(fā)器與外界控制器進(jìn)行CAN 通信。

3.2 基于模型的控制器軟件開(kāi)發(fā)

控制器軟件采用基于模型開(kāi)發(fā)方式，應(yīng)用Matlab/Simulink/Stateflow 可視化、圖形化的模塊快速建立控制策略模型[14-15]。而在Simulink 中集成STM32-MAT/TARGET 嵌入式目標(biāo)工具箱。該工具箱提供管理STM32 外設(shè)數(shù)據(jù)的Simulink 模塊庫(kù)，可將相應(yīng)外設(shè)模塊拖放到Simulink 模型中，完成外設(shè)參數(shù)配置，建立控制器外設(shè)與控制策略模型之間的聯(lián)系，最后使用Simulink 的Embedded Coder 生成相應(yīng)控制策略模型嵌入式C 代碼，經(jīng)編譯后可直接下載到控制器中運(yùn)行。

基于STM32-MAT 聯(lián)合Matlab/Simulink 軟件開(kāi)發(fā)步驟如下。

1) 使用圖形化配置軟件STM32CubeMX 對(duì)控制器的引腳、時(shí)鐘、功能外設(shè)等進(jìn)行配置，最終生成.ioc 文件。CAN 參數(shù)配置如圖4 所示。

圖4 CAN 參數(shù)配置界面Fig.4 CAN parameters configuration interface

2) 建立Simulink 模型，將STM32-MAT 工具箱中的MCU CONFIG 添加到模型中，關(guān)聯(lián)之前建立的.ioc 文件。

3) 添加相應(yīng)外設(shè)模塊到控制策略模型，并配置相應(yīng)參數(shù)。

4) 使用Embedded Coder 生成C 代碼。

4 基于dSPACE 的硬件在環(huán)仿真測(cè)試

4.1 仿真測(cè)試概述

硬件在環(huán)測(cè)試是使用仿真模型替代物理被控對(duì)象，運(yùn)行在實(shí)時(shí)仿真系統(tǒng)中，并通過(guò)I/O 接口及通信接口與實(shí)際控制器連接形成閉環(huán)，從而對(duì)控制器進(jìn)行系統(tǒng)測(cè)試。

dSPACE 是基于Matlab/Simulink 開(kāi)發(fā)的半實(shí)物實(shí)時(shí)仿真系統(tǒng)，可作為快速開(kāi)發(fā)原型，充當(dāng)控制器作用，也可以連接實(shí)際控制器，充當(dāng)被控對(duì)象，實(shí)現(xiàn)在硬件上快速驗(yàn)證控制算法，以及對(duì)控制器或被控對(duì)象進(jìn)行測(cè)試[16]。

燃料電池、動(dòng)力電池、電機(jī)、傳動(dòng)系統(tǒng)、車輪、整車動(dòng)力學(xué)、駕駛員、工況等模型同時(shí)運(yùn)行在dSPACE 中，得到車輛實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)。dSPACE 將電池SOC 值、實(shí)際車速值等整車部件運(yùn)行相關(guān)信息通過(guò)CAN 總線發(fā)送給控制器，以便控制器完成計(jì)算控制輸出。

本文通過(guò)Simulink Coder 將整車能量管理策略模型生成嵌入式C 代碼，編譯后下載到真實(shí)控制器。將整車模型編譯后加載到dSPACE 中，控制器通過(guò)CAN 總線與dSPACE 連接進(jìn)行信息通信交互，并通過(guò)ControlDesk 軟件圖形化、可視化地管理測(cè)試變量，進(jìn)行在線測(cè)試管理。測(cè)試實(shí)物如圖5所示。

圖5 測(cè)試實(shí)物圖Fig.5 Picture of test object

4.2 測(cè)試結(jié)果及分析

本文主要對(duì)基于模型開(kāi)發(fā)的控制器進(jìn)行測(cè)試，驗(yàn)證整車控制器硬件功能，包括通信功能，測(cè)試基于代碼生成的軟件邏輯功能的正確性。

1) 物流車速度測(cè)試結(jié)果。

測(cè)試燃料電池混合動(dòng)力物流車在中國(guó)貨車行駛工況（CHTC_HT）下速度響應(yīng)跟隨情況，驗(yàn)證在控制器能量分配下車輛運(yùn)行情況。速度測(cè)試結(jié)果如圖6 所示。

圖6 車速測(cè)試結(jié)果Fig.6 Test results of vehicle speed

由圖6(a)可知，離線仿真車速與硬件在環(huán)測(cè)試車速重合度非常高，圖6(b)顯示車速絕對(duì)差值最大僅為0.860 5 km/h，未超過(guò)1 km/h，說(shuō)明控制器硬件與軟件功能運(yùn)行正常，控制策略實(shí)時(shí)性好。

2) 燃料電池與動(dòng)力電池能量分配。

車輛需求功率、燃料電池及動(dòng)力電池輸出功率、動(dòng)力電池SOC 值離線仿真與硬件在環(huán)測(cè)試結(jié)果如圖7 所示。

圖7 功率及SOC 測(cè)試結(jié)果Fig.7 Test results of power and SOC

由圖7 可以看出：離線仿真數(shù)據(jù)與硬件在環(huán)測(cè)試數(shù)據(jù)吻合度高，車輛需求功率(a)、燃料電池輸出功率(b)、動(dòng)力電池輸出功率(c)及SOC 值(d)標(biāo)準(zhǔn)差誤差分別為0.505%、0.2%、0.866%、3.475%，說(shuō)明控制器能夠準(zhǔn)確實(shí)時(shí)地根據(jù)能量管理策略進(jìn)行動(dòng)力輸出分配，滿足整車能量管理需求。

5 結(jié)論

為快速地對(duì)燃料電池物流車能量管理策略進(jìn)行開(kāi)發(fā)與在線驗(yàn)證，本文建立燃料電池物流車整車模型，并借助STM32-MAT 工具箱與STM32CubeMX，快速建立起控制策略模型與控制器外設(shè)之間的聯(lián)系，自動(dòng)生成目標(biāo)C 代碼，可直接編譯下載到真實(shí)控制器中運(yùn)行，控制器連接dSPACE 實(shí)時(shí)仿真系統(tǒng)進(jìn)行閉環(huán)測(cè)試。從測(cè)試結(jié)果可以看出硬件在環(huán)測(cè)試結(jié)果與離線仿真結(jié)果差異較小，可以得到以下結(jié)論。

1) 通過(guò)圖形化簡(jiǎn)單操作配置控制器外設(shè)參數(shù)，將控制器外設(shè)與控制策略模型直接連接，自動(dòng)生成控制器運(yùn)行C 代碼，無(wú)須開(kāi)發(fā)人員進(jìn)行復(fù)雜的單片機(jī)開(kāi)發(fā)工作，降低了嵌入式開(kāi)發(fā)難度，提升了開(kāi)發(fā)效率。

2) 形成整車閉環(huán)測(cè)試系統(tǒng)，滿足燃料電池汽車能量管理策略前期在線驗(yàn)證需求，檢驗(yàn)控制策略在線運(yùn)行效率，為控制策略后續(xù)的實(shí)車應(yīng)用鋪平道路。

當(dāng)前工作主要是對(duì)提出的基于模型開(kāi)發(fā)與硬件在環(huán)測(cè)試方法進(jìn)行驗(yàn)證，僅開(kāi)發(fā)了規(guī)則式的能量管理策略，未來(lái)可以深入研究基于優(yōu)化及基于學(xué)習(xí)的能量管理策略在線驗(yàn)證及應(yīng)用，達(dá)到最優(yōu)控制結(jié)果。