張代慶，牛禮民，李德月，吳汪箭

（安徽工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,安徽 馬鞍山 243032）

增程式電動汽車以經(jīng)濟(jì)性高、排放量小等優(yōu)勢，在新能源汽車產(chǎn)業(yè)中占據(jù)著不可忽視的地位。增程器作為增程式電動汽車的重要組成部分，其與動力電池之間能量的合理分配將直接影響整車經(jīng)濟(jì)性及續(xù)航里程，因此探索出合理的能量管理策略對提高其能量利用率至關(guān)重要。增程式電動汽車的能量管理策略可分為基于規(guī)則與基于優(yōu)化兩種類型，基于規(guī)則的能量管理策略又分為邏輯門限控制策略和模糊控制策略。如文獻(xiàn)[1]提出一種基于邏輯門限的控制策略，通過PID 控制方法減少電能消耗。文獻(xiàn)[2]基于模糊控制策略構(gòu)建了一種模糊能量管理控制器來優(yōu)化總的等效燃油消耗。基于優(yōu)化算法的能量管理策略可分為瞬時優(yōu)化策略和全局優(yōu)化策略。如文獻(xiàn)[3]基于瞬時優(yōu)化控制策略提出了蟻群算法和連續(xù)的廣義極小殘差法相結(jié)合的等效油耗優(yōu)化策略。文獻(xiàn)[4]通過構(gòu)建基于能量損失函數(shù)的動態(tài)規(guī)劃算法提高了增程式電動汽車在不同工況下的燃油經(jīng)濟(jì)性。

目前的研究現(xiàn)狀顯示將分布式人工智能多智能體技術(shù)應(yīng)用到增程式電動汽車能量管理策略的報道尚不多見，而MAS 組網(wǎng)能夠通過多個智能體之間的通信和合作完成單個智能體無法完成的工作[5]?；诖?，本文將多智能體技術(shù)應(yīng)用到EREV 能量管理系統(tǒng)中，在JADE 平臺中搭建MAS組網(wǎng)，采用MACSimJX 實現(xiàn)組網(wǎng)與整車Simulink模型連接，各動力部件智能體根據(jù)自身狀態(tài)選擇性地與其他智能體交互，避免因信息集中造成的控制輸出時延，并通過仿真協(xié)調(diào)不同能量源間的功率輸出，使增程器、動力電池等動力部件在其最優(yōu)工作區(qū)間作業(yè)，實現(xiàn)EREV 能量管理的實時控制。

1 增程式混合動力汽車模型

增程式混合動力汽車在結(jié)構(gòu)上屬于串聯(lián)式混合動力汽車，其主要由增程器、電動機(jī)、動力電池構(gòu)成，結(jié)構(gòu)簡圖如圖1 所示。

1.1 動力電池

動力電池是混合動力汽車的儲能裝置，在動力系統(tǒng)中起著重要作用。建立動力電池的等效電路Rint模型，如圖2 所示，數(shù)學(xué)計算公式如式（1）所示。

圖2 動力電池模型Fig.2 Power battery model

式中：Ubat為電池端電壓；Uoc為電池開環(huán)電壓；Rint為電池的等效內(nèi)阻；IGen為發(fā)電機(jī)電流；IM為驅(qū)動電機(jī)電流。電池總電流為發(fā)電機(jī)電流和驅(qū)動電機(jī)電流之和。電池的Uoc和Rint受電池溫度的影響而變化，可通過查表法得到。

根據(jù)安時積分法對動力電池的SOC 值進(jìn)行估計。安時積分法的原理如式（2）所示。

式中：SOC 為當(dāng)前動力電池SOC 值；SOCint為動力電池的初始SOC 值；Ib為電池總電流；Qbat為電池容量。

1.2 驅(qū)動電機(jī)

驅(qū)動電機(jī)是EREV 的能量轉(zhuǎn)換和動力輸出裝置，它根據(jù)控制器的轉(zhuǎn)矩命令將動力電池和發(fā)電機(jī)提供的電能轉(zhuǎn)化為機(jī)械能，同時向動力電池反饋電流。驅(qū)動電機(jī)的效率是電機(jī)轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速的函數(shù)，可通過查表得出。

驅(qū)動電機(jī)機(jī)械功率計算公式如式（3）所示，輸出電流計算公式如式（4）所示。

式中：Pmot為驅(qū)動電機(jī)機(jī)械功率，kW；Tm為驅(qū)動電機(jī)轉(zhuǎn)矩，N·m；nm為驅(qū)動電機(jī)轉(zhuǎn)速，r/min。

1.3 增程器

增程器由發(fā)動機(jī)和發(fā)電機(jī)兩部分機(jī)械連接而成，當(dāng)動力電池SOC 值過低時，由發(fā)動機(jī)帶動發(fā)電機(jī)對電池進(jìn)行電能補(bǔ)充。建立增程器實驗?zāi)Ｐ?，根?jù)發(fā)動機(jī)萬有特性表即可得到發(fā)動機(jī)的燃油消耗情況。由于發(fā)動機(jī)和發(fā)電機(jī)是機(jī)械連接的，所以發(fā)動機(jī)的轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩和發(fā)電機(jī)的相同，故增程器的輸出電流計算公式為

式中：IGen為增程器/發(fā)電機(jī)輸出電流；Pe為發(fā)動機(jī)/增程器輸出功率；Ubat為動力電池端電壓。

1.4 整車動力學(xué)

車輛受阻力和牽引力的作用，其動力學(xué)方程為

式中：Tm為驅(qū)動電機(jī)轉(zhuǎn)矩，N·m；i0為主減速器傳動比；r為車輪半徑，m；ηT為傳動系綜合效率；f為滾動阻力系數(shù)；α為坡道角；CD為空氣阻力系數(shù)；A為迎風(fēng)面積；u為車速，km/h；δ為旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù)。驅(qū)動電機(jī)轉(zhuǎn)速可由車速計算得到，如式（7）所示。

式中：nm為驅(qū)動電機(jī)轉(zhuǎn)速；i0為總傳動比。

2 MAS 組網(wǎng)與Simulink 模型的連接

智能體概念起源于對分布式人工智能[6]的研究，在面對復(fù)雜問題時，通過多個Agent 相互協(xié)調(diào)，實現(xiàn)對問題的分配與求解。在MAS 中每個Agent具有外界感知能力和交互協(xié)調(diào)能力，有獨立解決相應(yīng)問題的能力。當(dāng)MAS 中某個Agent 因自身原因與外界失去聯(lián)系時，由于每個Agent 并不需要接收全局信息，其他Agent 依然能夠解決問題[7]。

JADE 是多功能智能體開發(fā)平臺，利用Java 計算機(jī)語言編寫Agent 框架。在FIPA（the foundation for intelligent physical agents）規(guī)范下Agent擁有：1）獨立的身份標(biāo)識，使得在MAS 組網(wǎng)中相互識別；2）通信服務(wù)，Agent 可以在消息傳遞系統(tǒng)中選擇要接收的信息；3）多線程服務(wù)，Agent 內(nèi)部支持多種Behaviour()行為，可以和多個Agent 同時活動。

圖3 所示為智能體的基本結(jié)構(gòu)，包括感知環(huán)節(jié)、通信環(huán)節(jié)、信息狀態(tài)庫、先驗知識庫以及推理及執(zhí)行環(huán)節(jié)。其中：感知環(huán)節(jié)，實時接收外部信息狀態(tài)；通信環(huán)節(jié)，選擇性地與MAS 中其他Agents進(jìn)行交互；信息狀態(tài)庫，將接收到的信息集合成自身狀態(tài)數(shù)據(jù)庫；先驗知識，對Agent 已分配點進(jìn)行保存，以便下次任務(wù)的查詢；推理及執(zhí)行環(huán)節(jié)，Agent根據(jù)自身狀態(tài)和交互信息，協(xié)調(diào)分配并發(fā)送相關(guān)執(zhí)行命令。

圖3 智能體的基本結(jié)構(gòu)Fig.3 Basic structure of agent

MATLAB/Simulink 不支持多線程運行[8]，在運行由Java 語言組建的多智能體系統(tǒng)時，有可能使模型系統(tǒng)變得極不穩(wěn)定，因此利用MACSimJX 作為中間組件，實現(xiàn)多智能體系統(tǒng)和Simulink 模型之間的連接(通信通道)。圖4 所示為JADE 驅(qū)動程序圖。通過S-function 將MACSimJX 添加到Simulink模型中，負(fù)責(zé)模型和智能體之間的信息傳遞和建立聯(lián)系，將信息傳遞給Agents。

圖4 JADE 驅(qū)動程序圖Fig.4 JADE driver diagram

圖5 所示為MACSimjx 簡易模型。該模型有3 個幅值、頻率均相同的正弦函數(shù)，配上相應(yīng)的增益值作為輸入端，MACSimJX 作為客戶端負(fù)責(zé)信息傳遞。3 個正弦函數(shù)分別傳入3 個Agents 中進(jìn)行交互、計算。

圖5 MACSimjx 簡易模型與仿真圖Fig.5 Simple model and simulation of MACSimjx

圖6 為輸出端結(jié)果。由圖可知MACSimJX組件能夠按照制定的規(guī)則完成不同線程系統(tǒng)間的信息傳遞，證明了此組件的有效性。

圖6 輸出結(jié)果Fig.6 Output results

在仿真結(jié)束后，通過JADE 中sniffer 組件查看并記錄Agents 間的信息交互情況。圖7 所示為Agents 間信息交互圖。仿真開始客戶端分別將Simulink 中信息傳遞給組網(wǎng)中3 個智能體（ssa1—藍(lán)色線，sda2—黃色線，eda3—紅色線）。智能體根據(jù)內(nèi)部規(guī)則設(shè)定，分別接收其他智能體傳來的信息，同時將自身信息傳遞給另外兩個智能體，經(jīng)過計算后將結(jié)果返回至Simulink 模型。

圖7 Agents 間信息交互圖Fig.7 Information interaction diagram among Agents

3 能量管理策略

能量管理策略為EREV 智能控制的核心，增程器和驅(qū)動電機(jī)的動力分配方案將會直接影響整車的能量消耗。

3.1 電輔助控制策略

電輔助控制策略以發(fā)動機(jī)為主要動力源，驅(qū)動電機(jī)為后備輔助動力源對EREV 進(jìn)行能量分配。該策略較為簡單且易實現(xiàn)，但是在整車經(jīng)濟(jì)性方面效果不理想，其具體流程如下。

1）如果SOC 低于最低閾值，則增程器工作來給動力電池充電。

2）增程器保持開啟狀態(tài)，直到SOC 達(dá)到高閾值，關(guān)閉增程器，由電機(jī)單獨驅(qū)動車輛。

3.2 動態(tài)規(guī)劃能量管理策略

動態(tài)規(guī)劃（DP）控制策略采用多階段決策方式對能量管理問題進(jìn)行離線計算求解。盡管DP 算法所得解通常為最優(yōu)解，但卻因計算量過大而難以應(yīng)用于實車，因此本文將DP 算法作為最優(yōu)對照組[9]。DP 算法由逆向求解和正向?qū)?yōu)兩部分組成，圖8所示為DP 算法的基本原理示意圖。

圖8 DP 算法原理圖Fig.8 Schematic diagram of DP algorithm

為了合理地使用動力電池電能，將電池SOC作為系統(tǒng)狀態(tài)變量，增程器功率作為控制變量，采取合適的離散步長如式（8）所示對系統(tǒng)變量離散化。

式中：fs為系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程，用來描述離散系統(tǒng)的狀態(tài)變化；x(k)和u(k)分別為系統(tǒng)離散后第k階段的狀態(tài)變量和控制變量。將式（1）和式（2）離散化得到如式（9）所示的系統(tǒng)離散狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程。

將式（10）所示整車燃油經(jīng)濟(jì)性作為目標(biāo)函數(shù)。式中meng為增程器燃油消耗量，可表述為增程器轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速的函數(shù)。根據(jù)發(fā)動機(jī)和電機(jī)的物理極限可以得到優(yōu)化性能指標(biāo)的約束如式（11）所示。

式中：Pe_min和Pe_max分別為增程器最小功率和最大功率；Pchr和Pdis分別為電機(jī)最大充電功率和最大放電功率；Pd為整車需求功率；SOCmin和SOCmax分別為電池SOC 最小限值和最大限值。

DP 控制策略的逆向求解步驟如下。

1）對整車狀態(tài)變量、控制變量進(jìn)行離散化。

2）以第k階段的狀態(tài)量x(k)和不同的控制量u(k)為自變量，通過式（14）計算當(dāng)前階段的目標(biāo)函數(shù)J(k)，將該階段最小目標(biāo)函數(shù)值存儲在成本矩陣中，并同時記錄對應(yīng)的控制序列。

3）令k=k-1 進(jìn)行迭代，根據(jù)式（13）計算k-1 階段的狀態(tài)量，直至k=1 結(jié)束。

正向?qū)?yōu)則從第一個離散區(qū)間開始搜索，以每一區(qū)間目標(biāo)函數(shù)最小的控制序列為動力最優(yōu)分配方案，并以式（13）計算下一區(qū)間狀態(tài)，直至最后一個離散區(qū)間結(jié)束。

3.3 多智能體控制策略

利用多智能體系統(tǒng)對恒溫器式控制策略進(jìn)行改進(jìn)，創(chuàng)建發(fā)動機(jī)智能體EngineAgent、驅(qū)動電機(jī)智能體MGAAgent、蓄電池智能體BatteryAgent 以及系統(tǒng)智能體SystemAgent。圖9 所示為EREV 的EMS 控制模塊。MATLAB/Simulink 輸入端信號有動力電池端電壓Ubat、電池輸入總電流Ibat、整車需求轉(zhuǎn)矩Treq以及整車需求轉(zhuǎn)速nreq。輸入信號以數(shù)組的形式分別通過MACsimJX 傳遞給EngineAgent、BatteryAgent、MotorAgent，在相應(yīng)的子智能體中進(jìn)行模式識別，并將識別的結(jié)果發(fā)送給SystemAgent。系統(tǒng)智能體根據(jù)不同的模式進(jìn)行相應(yīng)計算和推理，并將計算結(jié)果發(fā)送給其他智能體以實現(xiàn)交互和修正。

圖9 多智能體轉(zhuǎn)矩分配模塊Fig.9 Multi-agent torque distribution module

當(dāng)電池電壓低時應(yīng)及時充電，所以高、低閾值應(yīng)適當(dāng)提高。當(dāng)電池電壓提高時，高、低閾值應(yīng)適當(dāng)降低。因此根據(jù)電池端電壓Ubat設(shè)定自適應(yīng)SOC 閾值。當(dāng)Ubat處于[320,340]區(qū)間時，SOC高、低閾值設(shè)定為0.43、0.37；當(dāng)Ubat處于[340,350]區(qū)間時，SOC 高、低閾值設(shè)定為0.41、0.35；當(dāng)Ubat大于350 時，SOC 高、低閾值設(shè)定為0.4、0.3。

基于MAS 的功率分配策略如下：BatteryAgent根據(jù)電池端計算電池SOC 值，根據(jù)自適應(yīng)SOC閾值判斷電池電量狀態(tài)，并將電量狀態(tài)發(fā)送給其他智能體進(jìn)行交互和推理。MotorAgent 對動力電池最大功率和當(dāng)前整車需求功率進(jìn)行比較來判斷動力電池功率是否充足，同時也要將功率狀態(tài)發(fā)送給EngineAgent 進(jìn)行協(xié)同狀態(tài)判斷。而EngineAgent則需要根據(jù)電池電量狀態(tài)和功率狀態(tài)判斷增程器的開關(guān)。當(dāng)SOC 值低于SOC 低閾值或者整車Preq高于動力電池輸出功率Pbat_max時，增程器啟動；當(dāng)SOC 值大于SOC 閾值且當(dāng)整車Preq低于動力電池最大輸出功率Pbat_max時，關(guān)閉增程器，動力電池單獨驅(qū)動車輛行駛。完成邏輯判斷后EngineAgent將開關(guān)狀態(tài)發(fā)送給SystemAgent，最后由SystemAgent進(jìn)行發(fā)動機(jī)和電機(jī)的轉(zhuǎn)矩分配并控制相應(yīng)執(zhí)行器工作。為提高燃油經(jīng)濟(jì)性，SystemAgent 要按照發(fā)動機(jī)最優(yōu)工作曲線對增程器進(jìn)行功率分配。圖10所示為多智能體能量分配策略流程圖。

圖10 多智能體能量分配策略Fig.10 Multi-intelligence energy allocation strategy

4 仿真分析

通過MACSimjx 將MAS 組網(wǎng)和Simulink 模型連接并進(jìn)行仿真，驗證所建立的多智能體組網(wǎng)技術(shù)對EREV 能量分配的有效性，并對比了整車模型在多智能體組網(wǎng)控制下與傳統(tǒng)電輔助控制策略下的能量消耗。選擇在國六標(biāo)準(zhǔn)WLTC 工況下進(jìn)行仿真，得到的車速如圖11 所示，仿真結(jié)果顯示車速跟隨情況較好。

圖11 WLTC 車速跟隨圖Fig.11 WLTC speed following diagram

圖12 所示為電輔助控制下的SOC 值和發(fā)動機(jī)功率圖。初始SOC 為0.7，當(dāng)動力電池到達(dá)SOC低閾值時，發(fā)動機(jī)開啟并對動力電池進(jìn)行充電，此時增程器以恒定功率輸出，在SOC 值到達(dá)高閾值后發(fā)動機(jī)關(guān)閉，電池SOC 維持在預(yù)設(shè)區(qū)間內(nèi)。

圖12 電輔助控制仿真圖Fig.12 Simulation diagram of electric-assisted control

圖13 所示為DP 控制策略的SOC 值和發(fā)動機(jī)功率圖。由圖可知，相比于傳統(tǒng)電輔助控制策略，DP 控制策略的增程器功率輸出更加均勻，SOC 下降更平緩，但是增程器啟停次數(shù)大幅度增加，一定程度上影響發(fā)動機(jī)使用壽命。

圖13 DP 控制仿真圖Fig.13 DP control simulation diagram

圖14 所示為MAS 組網(wǎng)控制的SOC 值和發(fā)動機(jī)功率圖。由圖可知，MAS 組網(wǎng)控制下的增程器功率相比于傳統(tǒng)電輔助控制策略更合理，發(fā)動機(jī)啟停次數(shù)也比動態(tài)規(guī)劃更少，仿真過程中動力電池SOC 變化幅度更小，更利于延長電池使用壽命，增加續(xù)駛里程。

圖14 MAS 組網(wǎng)控制仿真圖Fig.14 MAS network control simulation

從圖12、圖13 和圖14 可以看出，當(dāng)接收到整車信息后，多智能體組網(wǎng)技術(shù)能夠根據(jù)Preq和SOC 值判斷發(fā)動機(jī)的啟停，依照各智能體間主體控制程序輸出功率實現(xiàn)對EREV 的整車需求轉(zhuǎn)矩的分配，且電池SOC 值保持情況良好。

表1 所示分別為傳統(tǒng)電輔助控制、動態(tài)規(guī)劃控制策略和MAS 組網(wǎng)智能控制下的能量消耗情況。由表可知，傳統(tǒng)電輔助控制總能量消耗量為16 694.6 kJ，電能消耗量為4 497.8 kJ，燃油消耗量為0.396 L，動態(tài)規(guī)劃控制策略的總能量消耗為14 113.5 kJ，電能消耗為3 795.5 kJ，燃油消耗0.335 L，MAS 組網(wǎng)智能控制的總能量消耗值為13 921.5 kJ，電能消耗量為3 942.3 kJ，燃油消耗量為0.324 L。在初始條件相同時，相比于動態(tài)規(guī)劃控制策略，MAS 組網(wǎng)智能控制的節(jié)油率為3.3%，電能消耗量高出3.9%，總能量消耗減少了1.4%；相比于傳統(tǒng)電輔助控制策略，MAS 組網(wǎng)智能控制的節(jié)油率為18.2%，電池電能消耗減少了12.4%，總能量消耗減少了16.6%。在不考慮其他能量轉(zhuǎn)化的情況下，智能控制下的整車能量消耗在可接受的范圍，因此MAS 組網(wǎng)可以通過MACSimJX實現(xiàn)對EREV 轉(zhuǎn)矩分配的智能控制。

表1 不同控制下能量消耗情況Tab.1 Energy consumption under different controls

5 結(jié)論

1）提出一種基于多智能體組網(wǎng)技術(shù)的增程式電動汽車能量管理策略，構(gòu)建了EREV 主要動力部件智能體框架，通過MACSimJX 實現(xiàn)了各動力部件智能體組網(wǎng)與Simulink 模型的連接。

2）使用MAS 組網(wǎng)對恒溫器能量管理策略進(jìn)行改進(jìn)，并在WLTC 工況下進(jìn)行仿真。仿真結(jié)果表明，所提策略相比于動態(tài)規(guī)劃算法總能量消耗減少了1.4%，節(jié)油率為3.3%，控制效果相差不大，相比于傳統(tǒng)電輔助控制策略總能量消耗減少了16.6%，節(jié)油率為18.2%，控制效果顯著提升，有效做到了節(jié)能減排，增加了車輛行駛里程。