混合動(dòng)力汽車控制策略研究現(xiàn)狀文獻(xiàn)綜述目錄TOC\o"1-3"\h\u133691.1基于規(guī)則的控制策略 2285261.2基于全局最優(yōu)控制策略 371081.3基于瞬時(shí)優(yōu)化控制策略 427088參考文獻(xiàn) 5在確定車輛的動(dòng)力系統(tǒng)類型、部件選擇、參數(shù)匹配和優(yōu)化后，采用適當(dāng)?shù)目刂撇呗允歉纳破囆阅艿年P(guān)鍵。如上所述，控制策略是混合動(dòng)力汽車發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)，直接影響混合動(dòng)力系統(tǒng)不同部分之間的能量流動(dòng)和整車性能。整車控制策略時(shí)混合動(dòng)力汽車的基本控制算法，一般在混合動(dòng)力汽車的頂層控制單元實(shí)施，其控制目標(biāo)有提供最佳動(dòng)力性能，滿足駕駛員需求，降低油耗和排放，優(yōu)化傳動(dòng)系效率等。就電量維持型混合動(dòng)力汽車而言，還需要在操作之前和操作之后保持電池SOC基本保持不變。但是，上述控制目標(biāo)，如最佳動(dòng)力性能和減少燃料消耗，往往不同同時(shí)滿足。因此，良好的控制策略必須能夠在不同的控制目標(biāo)之間達(dá)成妥協(xié)，從而實(shí)現(xiàn)令人滿意的總體性能。國外對(duì)混合動(dòng)力汽車控制策略的研究最常見的是把車速作為參數(shù)，該控制策略以車速作為發(fā)動(dòng)機(jī)是否開啟的閾值，當(dāng)車速低于該閾值時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)不開啟，由電動(dòng)機(jī)單獨(dú)工作。當(dāng)車速大于該閾值時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)提供全部驅(qū)動(dòng)力矩，電動(dòng)機(jī)跟隨轉(zhuǎn)動(dòng)。當(dāng)整車負(fù)荷較大時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)和電動(dòng)機(jī)同時(shí)工作。但是使用該控制車輛燃油經(jīng)濟(jì)性沒有達(dá)到最優(yōu)，且沒有考慮排放。還有一種控制策略是以混合度作為控制參數(shù)，如美國克萊斯勒生產(chǎn)的“DodgeIntrepid”、日本本田的“Insight”。主要控制思想是讓發(fā)動(dòng)機(jī)在一般情況下單獨(dú)驅(qū)動(dòng)車輛，電動(dòng)機(jī)則在如整車負(fù)荷較高、汽車加速和電池充電的特殊情況時(shí)才運(yùn)行。行駛過程中發(fā)動(dòng)機(jī)一直處于高效率區(qū)間，因此燃油經(jīng)濟(jì)性較好?？刂茟?zhàn)略受到國內(nèi)外研究人員的廣泛重視，目前是混合動(dòng)力汽車領(lǐng)域研究和記錄最多的內(nèi)容之一。國內(nèi)外根據(jù)各種需求研發(fā)和制定了許多混合動(dòng)力汽車控制策略，目前，并聯(lián)混合動(dòng)力汽車控制策略主要有四種，分別是：①基于規(guī)則的控制策略；②基于全局最優(yōu)控制策略；③基于瞬時(shí)優(yōu)化控制策略；④基于智能算法的控制策略，如圖1.7。圖1.7混合動(dòng)力汽車控制策略分類1.1基于規(guī)則的控制策略基于規(guī)則的控制策略主要基于工程經(jīng)驗(yàn)，根據(jù)混合動(dòng)力汽車各部件的特性圖確定不同能量源的工作模式，主要包括基于邏輯門限值的控制策略和基于模糊邏輯的控制策略?；谀：壿嫷目刂撇呗噪m然具有某些智能的特點(diǎn)，但進(jìn)行模糊推理需要事先制定好邏輯規(guī)則，因此，基于邏輯門限值的控制策略和隨后開發(fā)的基于模糊邏輯的控制策略都是基于規(guī)則的控制策略。基于邏輯門限值控制策略的工作原理是固定門限值，即根據(jù)不同的行駛工況確定每個(gè)動(dòng)力部件的工作狀態(tài)，并使動(dòng)態(tài)零件的運(yùn)行參數(shù)控制在特定區(qū)域，以實(shí)現(xiàn)各種控制目標(biāo)。趙子亮等人基于邏輯門限值進(jìn)行了控制策略研究。該方法將電動(dòng)機(jī)作為發(fā)動(dòng)機(jī)的輔助部件，根據(jù)車輛行駛工況對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出動(dòng)力進(jìn)行補(bǔ)充或者消耗。具體控制思想如下:當(dāng)汽車速度低于一定限度或電動(dòng)機(jī)須起動(dòng)時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)不起動(dòng)，由電動(dòng)機(jī)單獨(dú)驅(qū)動(dòng)；當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)工作在某一轉(zhuǎn)速時(shí)，如果所需扭矩小于發(fā)動(dòng)機(jī)的最小扭矩，則發(fā)動(dòng)機(jī)停止工作，電機(jī)提供所需扭矩；發(fā)動(dòng)機(jī)以一定轉(zhuǎn)速運(yùn)行時(shí)，如果汽車所需扭矩大于發(fā)動(dòng)機(jī)能提供的最大扭矩，發(fā)動(dòng)機(jī)和電動(dòng)機(jī)共同驅(qū)動(dòng)，電動(dòng)機(jī)起輔助作用，提供額外扭矩；當(dāng)電池SOC過低時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)除提供驅(qū)動(dòng)車輛所需扭矩外，還向電動(dòng)機(jī)提供額外的扭矩，電動(dòng)機(jī)作為發(fā)電機(jī)給蓄電池充電；在再生制動(dòng)過程中，電動(dòng)機(jī)用作發(fā)電機(jī)，將回收的能量儲(chǔ)存在電池中。該控制策略特點(diǎn)是簡單易行，但門限值是一個(gè)事先設(shè)定的固定值，適應(yīng)工作狀態(tài)和參數(shù)變化的能力較弱，實(shí)際道路狀況對(duì)車輛燃料經(jīng)濟(jì)性影響大。為了進(jìn)一步改進(jìn)這一策略，Y.J.Huang等人提出了一項(xiàng)控制策略，把邏輯門限值和瞬時(shí)優(yōu)化結(jié)合，目的是在達(dá)到可接受的車輛性能和控制要求的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)最佳能效并維持在一定范圍內(nèi)，在一定程度上取得了不錯(cuò)的效果[13]?；谀：壿嬁刂撇呗允菍＜业慕?jīng)驗(yàn)作為規(guī)則存儲(chǔ)在模糊控制器中，控制器會(huì)模糊化輸入?yún)?shù)（如需求轉(zhuǎn)矩、電池SOC、車速等）。并根據(jù)既定的控制規(guī)則進(jìn)行控制，從而對(duì)動(dòng)力系統(tǒng)進(jìn)行全面控制，提高車輛整體性能。美國奧克蘭大學(xué)NielsJ.Schouten等人提出了基于模糊邏輯控制的功率分配控制器，該控制器優(yōu)化了雙軸并聯(lián)混合動(dòng)力汽車主要部件之間的能量流動(dòng)。香港中文大學(xué)G.Q.Xu等人制定了基于模糊邏輯的再生制動(dòng)控制策略，以提高能量回收水平。為保證車輛制動(dòng)安全，前后驅(qū)動(dòng)力分布比例應(yīng)與理想的驅(qū)動(dòng)力分布曲線相匹配，以避免車輛制動(dòng)過程中的車輪抱死和滑移現(xiàn)象。韓國成均館大學(xué)金正民等針對(duì)固定模式混合動(dòng)力汽車提出了一種模式控制策略，既考慮到了車輛扭矩需求，又降低了燃料消耗。JavierSolanoMartinez等人設(shè)計(jì)了一個(gè)模糊邏輯控制器，用于管理裝有電池、燃料電池系統(tǒng)和超級(jí)電容器的混合動(dòng)力車輛的能量，該控制策略考慮到燃料電池系統(tǒng)、車輛速度和超級(jí)電容荷電狀態(tài)。通過上述分析，基于模糊邏輯的控制策略有助于確定無法準(zhǔn)確表達(dá)的規(guī)則，但配置模糊邏輯主要基于人工經(jīng)驗(yàn)，無法取得最優(yōu)效果。1.2基于全局最優(yōu)控制策略對(duì)于全局最優(yōu)控制策略，它是通過最優(yōu)控制理論和最優(yōu)化方法制定的。目前有三種主要的控制戰(zhàn)略，分別是動(dòng)態(tài)規(guī)劃理論的控制策略、基于古典變分法的控制策略和基于龐特利亞金極小值原理的控制策略。許多國內(nèi)外學(xué)者研究了的控制策略。B.Geng等人基于龐特利亞金極小值原理，用最小等效燃油消耗達(dá)到最低駕駛成本的目標(biāo)，提出了燃?xì)廨啓C(jī)驅(qū)動(dòng)的混合動(dòng)力汽車的控制策略。N.Kim等人根據(jù)龐特利亞金極小值原理研究了混合動(dòng)力汽車的最優(yōu)控制問題，美國密歇根大學(xué)和通用研究中心基于龐特利亞金極小值原理，根據(jù)狀態(tài)約束分別在邊界處和邊界內(nèi)兩種情況，對(duì)漢密爾頓函數(shù)進(jìn)行了分段求解?；趧?dòng)態(tài)規(guī)劃理論的能量管理策略主要包括Berman動(dòng)態(tài)規(guī)劃和多目標(biāo)數(shù)學(xué)規(guī)劃?；诙嗄繕?biāo)數(shù)學(xué)規(guī)劃的能量管理策略的基本思想是解決給定區(qū)域中多個(gè)目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解問題，它基于線性規(guī)劃，旨在解決多目標(biāo)決策問題。S.K.Shahi等人提出了一種優(yōu)化插電式混合動(dòng)力汽車混合度的設(shè)計(jì)方法，以解決在混合動(dòng)力汽車有多個(gè)設(shè)計(jì)目標(biāo)（如排放性能，燃油經(jīng)濟(jì)性）的情況下，缺少確定電池組大小、發(fā)動(dòng)機(jī)和電動(dòng)機(jī)最優(yōu)組合的有效方法的問題。S.Ebbesen等人在混合動(dòng)力汽車中采用了一個(gè)簡單實(shí)用的鋰離子電池容量衰減模型，把它納入到由動(dòng)態(tài)規(guī)劃解決的最佳能源管理控制問題之中，能夠研究燃油經(jīng)濟(jì)性與電池壽命之間的平衡問題。以Berman動(dòng)態(tài)規(guī)劃理論為基礎(chǔ)的控制策略是一種相對(duì)完善的方法，它通過空間狀態(tài)方程，在限制條件下求出了滿足性能指標(biāo)的最優(yōu)解。D.Sinoquet等人根據(jù)簡化的模型使用Berman動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法獲得在規(guī)定的行駛循環(huán)內(nèi)的結(jié)果，并在電池荷電狀態(tài)限制下，對(duì)每一個(gè)時(shí)間步長提供了燃油消耗的最優(yōu)分配，可用于確定最優(yōu)動(dòng)力部件。浦金歡等人研究了并聯(lián)混合動(dòng)力汽車的最優(yōu)控制，建立了最優(yōu)控制數(shù)學(xué)模型和相應(yīng)的動(dòng)態(tài)規(guī)劃遞歸方程。此外，S.J.Moura等人在指定的行駛工況下，采用隨機(jī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃優(yōu)化了插電式管理系統(tǒng)，取得了不錯(cuò)的結(jié)果。雖然全局最優(yōu)最優(yōu)控制策略實(shí)現(xiàn)了能量管理的最優(yōu)化，但實(shí)施該控制策略需要非常復(fù)雜的算法，計(jì)算量很大，在現(xiàn)實(shí)中很難得到應(yīng)用。此算法生成的電源管理策略通常被用作實(shí)現(xiàn)可應(yīng)用于在線控制的能量管理策略的參考。1.3基于瞬時(shí)優(yōu)化控制策略瞬時(shí)優(yōu)化能量管理策略[6]以發(fā)動(dòng)機(jī)的經(jīng)濟(jì)性和排放特點(diǎn)為基礎(chǔ)，結(jié)合燃油經(jīng)濟(jì)和排放等因素，采用最優(yōu)控制原理，建立相應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)值最小，以實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排的目標(biāo)。它以最低等效燃油消耗為基礎(chǔ)，電池消耗的電力相當(dāng)于實(shí)際燃油熱量消耗，每時(shí)每刻的總?cè)加拖氖乔蠼庾顑?yōu)控制參數(shù)的優(yōu)化目標(biāo)，以便在未知的行駛工況下實(shí)現(xiàn)每個(gè)時(shí)刻的最佳值。它的節(jié)能效果優(yōu)于基于邏輯門限值的能源管理策略，并且不像全局優(yōu)化控制策略那樣需要事先了解行駛工況的約束條件。G.Paganelli等人研究了基于等效燃油消耗瞬時(shí)優(yōu)化方法，得出了電量維持型混合動(dòng)力汽車發(fā)動(dòng)機(jī)和電機(jī)瞬時(shí)功率分配戰(zhàn)略。試驗(yàn)結(jié)果表明，除了更好地節(jié)省燃料外，該方法還具有魯棒性和維持電荷的能力。V.Sezer等人改進(jìn)了最小等效燃油消耗的控制策略，該控制策略考慮到了發(fā)電機(jī)、內(nèi)燃機(jī)和電池的效率，提高了串聯(lián)混合動(dòng)力汽車的整體優(yōu)化性能。參考文獻(xiàn)[1]范高林.試析中國新能源汽車發(fā)展的現(xiàn)狀、問題與對(duì)策[J].時(shí)代汽車,2019(03):82-83.[2]馬良君．并聯(lián)混合動(dòng)力電動(dòng)汽車電輔助控制策略仿真分析[J]．現(xiàn)代制造、工藝裝備，2016(02):05-08．[3]劉凱.并聯(lián)式插電混合動(dòng)力汽車控制策略研究[D].北京：北京交通大學(xué)，2018.[4]曾小華，宮維鈞，等．ADVISOR2002電動(dòng)汽車仿真與在開發(fā)應(yīng)用[M]．北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2017．[5]胡偉.混合動(dòng)力汽車整車控制策略的優(yōu)化與HIL硬件在環(huán)測試[D].河北：河北工程大學(xué)，2020.[6]范高林.試析中國新能源汽車發(fā)展的現(xiàn)狀、問題與對(duì)策[J].時(shí)代汽車,2019(03):82-83.[7]解云.混合動(dòng)力汽車控制策略優(yōu)化研究[J].黑河學(xué)院學(xué)報(bào)，2018(01):213-214.[8]余借光.并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車節(jié)能減排性能提升的控制策略研究[D].大連：大連理工大學(xué)，2016.[9]馬建,劉曉東,陳軼嵩,等.中國新能源汽車產(chǎn)業(yè)與技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀及對(duì)策[J].中國公路學(xué)報(bào),2018,31(08):1-19.[10]劉昕.純電動(dòng)汽車優(yōu)缺點(diǎn)分析及基本機(jī)構(gòu)介紹[J].技術(shù)與市場,2019,26(11):61-62.[11]付振元．并聯(lián)混合動(dòng)力汽車能量控制策略仿真研究[D]．哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2013．[12]王偉華,王文楷,馮博等.并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車驅(qū)動(dòng)模式切換協(xié)調(diào)控制方法[J].交通運(yùn)輸工程學(xué)報(bào),2017,17(02):90-97.[13]巴特，高印寒，王慶年等.并聯(lián)混合動(dòng)力客車行車充電控制規(guī)則的研究[J].汽車工程,2015,37(07):835-841+847.[14]周文太，王晨，趙治國等.混聯(lián)式混合動(dòng)力汽車高速工況經(jīng)濟(jì)性研究[J].汽車技術(shù)，2018(02):10-14.[15]王偉,王慶年,田涌君等.基于模糊控制功率分流式混合動(dòng)力客車控制策略[J].吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版),2017,47(02):337-343.[16]張新,李彪.基于V型串聯(lián)混合動(dòng)力客車整車控制器的開發(fā)[J].農(nóng)業(yè)裝備與車工程,2019,57(09)