基于意图识别的混合动力汽车控制策略研究

基于意图识别的混合动力汽车控制策略研究

戴贤青

广东亿顶新能源汽车有限公司 惠州市 512000

摘要：车辆传动系统的电气化是未来可持续发展中重要的一个环节。但就现阶段而言，纯电动汽车的电池技术还未实现突破；混合动力汽车的节油潜力也没有得到充分发挥，良好设计的能量管理策略可以提高节油率。

关键词：混合动力汽车；动态规划；控制

引言

中国的汽车销量近年来稳居世界第一，为中国GDP的增长做出了重大贡献。另一方面，燃油车保有量的持续增加，其尾气污染严重、对石油燃料依赖性强等问题日渐突出。为缓解上述情形，燃油车排放法规日益严格，而新能源汽车由于其经济性好、动力性强和污染物排放少等特点成为了当前车辆研究的热点。

1混合动力汽车

车辆电动化的过程从开始的HEV式混合动力、到现今的纯电动车辆，随着技术不断进步，燃油功率占比逐步减少，电动功率占比逐步增加。其结构形式也越发多变。例如，可采用电机，发动机进行混合动力驱动，或不采用变速器，使用分布式电机分别驱动前后轴；更可以不采用差速器，用轮毂电机直接驱动车轮。车辆的驱动结构一般可分为单个动力源与多个动力源两种形式，单个动力源即为传统发动机燃油车辆，多个动力源目前技术最成熟的为混合动力汽车。所谓混合动力，就是将燃油发动机和电动机同时安装在一辆汽车上。电动机和发动机相比，有着更加清洁，效率高的特点。将电力驱动与燃油驱动两种驱动方式进行结合，充分发挥了二者的优势。同时在电池技术尚未达到今天这个程度的时候，平衡了电动车续航里程过少与燃油车排放过高的两个问题。混合动力最大的优势即在于动力系统的灵活性，不同于发动机，变速箱等机械部件的刚性机械连接。

2混合动力汽车最优能量管理

混合动力汽车最优能量管理的经典数值计算方法有两种：一是基于系统模型的动态规划；二是庞特里亚金极值原理。其中，DP近似求解哈密尔顿-雅可比-贝尔曼方程以得到最优控制问题在离散时间的最优解。DP需要获得完整的驾驶工况信息且计算负荷高，因此现阶段仅用DP的离线计算来导出控制规则。等效燃油消耗最小策略是以PMP为理论基础的一种实时优化能量管理策略。它将全时域最优控制问题转化为基于等效因子的瞬时优化问题，在确定等效因子后，能够很容易地进行能量管理问题的实时求解。然而对于不同的驾驶工况，合适的等效因子需要通过大量的离线仿真才能获得，难以根据实际驾驶场景进行实时求解，因而ECMS实时效果差。

3整车制动策略

车辆常规制动再生制动策略有两种：一种是优先考虑电机制动的串联再生制动，其制动系统较为复杂；另一种是结构简单的并联再生制动，为电动机制动和传统液压制动的叠加，成本较低，易于实现，在半解耦式制动系统中较为常见。基于并联制动分配策略，结合电动汽车的理想制动力分配曲线，建立能量回收率较高的新型并联制动分配策略。本研究的纯电动车机械制动力为半解耦式，取前、后轴机械制动力分配系数β＝０．７１，通过改变电机制动力大小，使得制动力分配系数在合理取值范围内变化，在保证制动稳定性和安全性的前提下，提出整制动策略。

4国内研究现状

国内对制动能量回收的研究开始时间较晚，但在节能减排的政策引导下，国内科研院所及车企针对制动能量回收技术也开展了大量研究。分别从按回馈制动与摩擦制动耦合关系、按液压调节机构所依托的技术平台划分、按液压调节机构的布置方式划分、按制动踏板与制动力机械耦合关系划分等四个方面总结了电动汽车制动能量回收系统分类，并从正常制动和紧急制动两种制动工况下协调控制研究方面分析了国内外制动能量回收系统研发进展，认为国内应推进协调式制动能量回收系统研发，并围绕系统研发制造中的关键点集中进行系统主要性能的综合优化，形成竞争力产品。

5基于意图识别的混合动力汽车控制策略

5.1制动能量回收扭矩控制

车辆进入制动能量恢复状态后，VCU根据当前速度和制动踏板犬需要特定的扭矩值。车速和制动踏板开度越高，能量恢复扭矩越大。与滑动能量回收相比，制动能量回收是指司机踩下制动踏板时主动减速，制动能量回收扭矩大于滑动能量回收扭矩。当制动踏板超过20%或车速超过15公里/小时时，根据ESC(或ABS)的要求，恢复制动的最大扭矩应为TK=-110Nm，如果过大，将提前触发ESC(或ABS)。车辆维修制动能量恢复扭矩见下表2，通过线性插值可以获得速度和开度范围内的扭矩。SOC较高时，允许的再充电功率较小，计算特定速度下的允许恢复扭矩。根据车速和制动踏板打开信息，VCU实时检查相应的恢复扭矩，并与允许的蓄电池恢复扭矩进行比较。将这两个值中较小的一个发送到大象扭矩马达，该马达产生扭矩以回收能量。

5.2构建控制策略

通过Simulink软件的模块化编程，构建了基于逻辑门限值控制策略。对发动机，电机和制动器之间的转矩分配，将HEV的工作状态划分为：纯电动、发动机电机混合驱动、再生制动、机械制动、部分再生制动以及停车充电等。控制策略顶层结构包括三大板块：转矩计算、模式识别、转矩分配。述控制策略三大板块中，转矩计算板块基于汽车行驶阻力方程，根据输入路谱的当前车速和下一时刻目标车速计算需求转矩；模式选择板块基于转矩计算板块输出的需求转矩和电池当前的SOC值进行模式划分。其中，T_hi和T_low分别由发动机高效率区间上下限a_hi和a_low乘以当前发动机转速下的最大转矩得到的高效率转矩上下限值，a_hi和a_low分别取0.7，0.3；SOC_high和SOC_low分别为SOC值的上下限值，取值为80%，30%；模式识别板块输出对应的模式编号给转矩分配模块，将总转矩分为发动机转矩、电机1转矩、电机2转矩以及制动转矩4部分。

5.3基于模型预测控制的能量管理策略

模型预测控制(ModelPredictiveControl,MPC)的运行机理可概述如下:在每个采样时刻,根据当前的状态对未来有限时域的观测量进行预测,并求解预测时域内的优化问题,然后刷新系统状态,如此循环直至结束。将MPC运用于插电式混合动力汽车的能量管理中,其实现步骤如下:1)建立预测模型。根据3.1节中所建立的组合车速预测模型,对k+1~k+p内的车速进行预测。2)优化问题求解。在k~k+p内建立动力源分配的优化函数,并确定对应的约束,运用优化算法对该问题求解,获得最优控制变量序列。3)最优控制。在MPC策略中,并不是将整个最优控制变量序列作用于被控系统中,而是选取最优控制序列的第一个元素作用于被控系统,并更新系统状态。然后在下一个采样时刻重复上述步骤,再次进行优化求解,直至结束。

5.4动力电池管理系统

电池管理系统是汽车动力电池和电动车辆之间的重要纽带。电池工作时必须使用汽车发动机、发动机等零部件。此外，还必须为其他电子设备供电。另外，混合动力汽车的电池管理系统很重要，因为电池相关性能受外部环境和自身的影响。电池管理系统可以随时向电控单元反馈电池温度、剩余电量和电流，并采取可靠的处理措施。

5.5基于规则的管理

基于规则的电池管理策略具有设计开发周期短、战略逻辑清晰等优点，在汽车管理领域具有重要意义。运行中的汽车动力元件根据工作状态以多种方式连接，因此必须采用不同的控制策略。基于规则的能源(电池)管理首先在混合动力车辆上进行。该方案的优点是程序少，操作方便。基于决策规则和模糊规则的管理政策有两种。基于规则的控制策略通过ECU、多个传感器和执行器执行的广泛的功耗管理来简化操作。实施方式如下:当电池存储量大、行驶缓慢时，车辆只需要电池驱动，发动机处于关闭状态。当机器以中速行驶时，发动机停止运转。如果车辆高速行驶，则在通过陡峭区间时，应使用混合驱动模式。(二)其他管理。有多种控制策略，包括常规电源跟踪策略、全局优化控制策略、异常优化控制策略等等。电力跟踪策略需要不断收集汽车发动机和电池的电力相关数据，并具有运行稳定的优点。在此基础上，完善了全球最优控制政策，最完善了不正常的最优控制策略。

结束语

控制策略的搭建和动力部件选型是单行星排式混合动力汽车研究的重难点。本文通过选择验证合适的元件参数，搭建了单行星排混合动力整车模型，并构建了逻辑门限值控制策略进行联合仿真。分析采用本控制策略的HEV各部件的运行特性及整车经济性、动力性和排放性，证明各动力部件能够稳定运行，发动机运行在高效率区间，电池的SOC值保持在较稳定的水平。此混合动力汽车模型及控制策略达到了设计目标性能，可以进一步进行智能控制策略优化研究和整车实验验证。

参考文献

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