混合动力驱动方式简介.pdf

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的成本是并联混合动力汽车控制策略的设计方向;基于以上要求,并联混合动力汽车控制策略总的设计准则为:1、尽量控制使发动机在高效区工作,保持电机高效工作;2、减少发动机的开/关次数;3、选择合适的电池SOC,并维持在一定范围内;4、合理分配汽车所需功率,优化车载能源,提高各子系统间的能量流动效率;5、动态性能好,有良好的自适应和自学习能力;早期的控制策略由于技术的限制大多是基于速度的控制;在这种控制策略中,将发动机启动的设定车速设计为一个定值,依据瞬时工况车速判定整车的工作模式:当车速低于设定值时,发动机关闭,由电机单独工作;当车速高于设定值时,发动机单独工作;当车轮负荷比较大时如汽车急加速、爬陡坡或以较高车速爬坡,则由发动机和电机联合驱动车轮;基于速度的控制策略,由于其简单,易于被控制工程师理解,技术门槛较低,因而在混合动力汽车开发初期得到了较为广泛的研究和应用;但同时也有其明显的缺点:控制参数单一,动态特性差,没有充分利用混合动力系统的优势,通常整车的燃油经济性不是最优,而且还没有考虑排放,特别是有时车速即便很高,但对驱动力的要求可能很低,比如在高速滑行或匀速行驶时,此时发动机的工作负荷较低,效率不高;基于以上原因,现在的控制策略基本上属于基于转矩或功率的控制;目前已经提出的控制策略主要可以分为4类:基于规则的逻辑门限控制策略;瞬时优化控制策略;智能控制策略;全局最优控制策略;2:..1基于规则的逻辑门限控制策略这类控制策略的主要思想是:根据发动机的研究静态效率曲线图,通过控制选定的几个变量,如整车功率需求、加速信号、电池SOC等等,并根据预先设定的规则,判断并选择混合动力系统的工作模式,使车辆运行在高效区,提高汽车的燃油经济性;1电力辅助控制策略来源于数学中的平均值和方差的概念,它将整车的功率需求分为平均功率需求Pa和动态功率需求Pd两部分;发动机提供Pa,Pd则由电动机提供;传统汽车在一般工况下所需的平均功率需求一般不到发动机峰值功率的20%,这就意味着大部分情况下发动机是在低效区工作,如果Pa由运行在高效区的发动机单独提供,而爬坡或加速时所需的额外动态功率由电机提供,可以大大地提高整车燃油经济性;当然,考虑到电池SOC,在不同的车辆工作模式下,还需辅助于其他的控制策略才能达到预期效果;2最大电池SOC控制策略的目标是电池SOC尽量维持在最高允许值处,发动机尽可能运行,尽可能少地使用电动驱动系统;这是由于车辆在城市工况下频繁地加速,将会导致电池快速放电,使电池SOC下降很快,对电池的寿命影响很大;3发动机开/关控制策略也叫恒温器控制策略,最早应用于串联式混合动力汽车;当汽车高速运行于公路上,不需要频繁加减速时,大大减少了使用电动驱动系统的概率,且此时车辆功率需求常常低于发动机满载时,发动机还有一部分的富余功率,致使电池SOC很容易达到上限;为避免发动机低效工作,此时应关掉发动机,由电机单独驱动汽车;当电池SOC达到设定的下限时,发动机启动,由电机单独驱动,富余的功率则用来给电池充电;基于规则的逻辑门限控制策略算法简单,容易实现,且具有很好的鲁棒性,但从理论上讲,静态的控制策略不是最优的,它不考虑工况的动态变化,而且一般只考虑燃油经济性而不考虑排放,另外,当SOC低于设定门限值时就要进行充电,没有考虑电池充放电的能量损失;2瞬时优化控制策略规则的逻辑门限控制策略是基于工程师的经验及静态的能耗图来制定的,由于它不考虑工况的动态变化,因此它不是最优的;为了克服这些缺点,人们又提出了一种新的控制策略瞬时优化控制策略,也叫实时控制策略;目前提出来的瞬时控制策略主要有/等效燃油消耗最少和功率损失最小两种;虽然这两种方法的出发点不同,但其原理是一样的;等效燃油消耗最小控制策略的主要思想是:在某一瞬时工况,将电机消耗的电量折算成发动机提供相等能量所消耗的燃油和产生的排放,再加上制动回收的能量与发动机实际的燃油消耗和排放组成总:..计算此模型的最小值,并选在此工况下最小值所对应的点作为当前发动机的工作点;瞬时优化控制策略可以综合考虑燃油消耗和排放,它通过一组权值来描述各自的重要性,用户可以根据自己的要求来设定这组权值,从而在燃油消耗和排放之间获得折中;比如,在排放法规比较严格的地区,可以适当地提高排放的权值比重,放弃一点燃油经济性;注重燃油消耗,但排放法规比较宽松的地区,则可以适当提高燃油消耗的权值比重;当然,这种控制策略也有它的缺点:需要大量的浮点运算,计算量大,实现起来困难,成本比较高;此外,在计算过程中,需要对未来的行驶工况中由制动产生的回收能量进行预估,这就需要建立一个比较精确的预测模型,这一点实现起来也比较困难,它需要两个前提:一是对典型工况的统计分析,二是实时判断行车工况;3智能控制策略智能控制的基本出发点是模仿人的智能,根据复杂被控动态过程的定性信息和定量信息,进行定性定量综合集成推理决策,以实现对难以建模的复杂非线性不确定系统的有效控制;由于混合动力汽车的能量消耗模型正是这么一个系统,因此它非常适合于智能控制;目前提出的基于智能控制的并联混合动力汽车控制策略主要有3种:模糊逻辑控制策略、神经网络控制策略、遗传算法控制策略;1模糊逻辑是经典数理逻辑与模糊数学相结合的产物;在模仿人的推理和决策方面,模糊逻辑无疑是目前最成功的技术之一,与经典逻辑相比,它更接近人的思维方式,表达上更接近自然语言的形式;模糊逻辑控制的核心是模糊控制器;模糊控制器由4部分组成:规则库、推理机制、模糊化接口和反模糊化接口;模糊控制器将其关心的各传感器传来的精确信号转换成模糊量,根据专家制定的推理机制,应用基于控制知识与专家工程经验的规则库中的相关规则,得出模糊结论,并将其转换成精确量,作为控制指令,协调车辆各部件的能量流动,使整车的燃油经济性和排放达到最佳;模糊逻辑控制策略不需要精确的整车能量消耗的数学模型;它可以很方便的处理诸如/如果车速较高且SOC较低而加速踏板踩下较小的角度,则发动机单独驱动,并给电池充电0这样无法用精确参数表达的控制规则;它不仅可以优化发动机,同时还可以优化其他组件,如电机、电池、变速器等,实现各组件间的折中,以达到整车的燃油消耗和排放的最优;当然,模糊逻辑控制策略也有其局限性:在模糊推理过程中会增加模糊性;在整个控制过程中,各变量的论域等级是固定的,控制规律也是固定的,系统的动态特性较差,无法满足不同驾驶员意图和不:..对于复杂系统的模糊规则的建立还没有确定的方法可以遵循,隶属度函数的确立也需要反复进行确定;缺乏简单有效的方法对模糊逻辑系统进行稳定性的研究;2神经网络是以对信息的分布式存储和并行处理为基础,在许多方面更接近人对信息的处理方法,有很强的逼近非线性函数的能力,它具有自组织、自学习的功能,但它采用的是典型的黑箱式学习模式,因此当学习完成后,神经网络所获得的输入/输出关系无法以容易被人接受的方式表达出来;3遗传算法是建立在自然选择和自然遗传学机理基础上的迭代自适应概率性搜索算法;它能够同时搜索空间的许多点,且能充分搜索,因而能够快速全局收敛;遗传算法的优化问题是对优化参数的集合进行编码,而不是对参数本身,其遗传操作均在字符串上进行;只需要评价用的适应函数,而不需要其它形式信息,这些都使得遗传算法对问题适应能力强;从以上分析可以看出,模糊逻辑在控制中的应用需要先验知识,神经网络需要不断从输入/输出关系中学习,而遗传算法是属于从过去性能学习的方法;3种方法各有特色,各有优缺点,互补性很强,如果能将三者有机地结合起来,将更好地应用于实际的控制系统;4全局最优控制策略瞬时优化控制策略在每一步长内可能是最优的,但无法保证在整个运行区间内是最优的;于是又提出了一种在整个运行区间内寻优的全局最优控制策略;全局最优控制策略是应用最优化方法和最优控制理论开发出来的混合驱动动力分配控制策略;其主要思想是基于某种优化理论,建立以整车燃油经济性与排放为目标,系统状态变量为约束的全局优化数学模型,运用相关的优化算法,求得最优的混合驱动动力分配控制策略;目前研究较多的有基于多目标数学规划、Bellman动态规划理论以及最小值原理的全局最优控制策略;这些控制策略还不成熟,需要大量计算,且依赖于预定的运行工况,实时性较差,主要用于:在标准行驶循环下,参考全局最优控制策略,对实时控制策略进行分析与评估,并从中派生出适用的实时控制策略;虽然控制策略有多种多样,但是他们的中心思想都是一样的;都是根据不同的工况决定电动机和发动机为汽车提供的动力各自的比例多少;并联式混合动力汽车有多种结构形式如图所示::..,也可以向前后轮分别供能,具体情况是不同车型而定;而电动机与发动机的配合模式大致如下图所示:在两套动力系统的工作转换控制上,会由车内自动控制系统根据不断变化的交通情况所需的动力条件做出反应,无需驾驶员操心;由于设计过程中电动机功率和变速器速比变化范围选择不同并联式混合动力车辆的燃油经济性和动力性有很大的差别;而采用无级自动变速可以确保发动机基本上在其最佳效率区间工作,这样的系统在控制发动机工作点方面采用金属带无级变速传动装置,确保发动机稳态工作点位于最佳经济线上;为避免不必要的燃油:..怠速时将发动机关闭,其爬行工况将由电动机来实现;为避免发动机工作于高比油耗区,当车速较低或倒车时车辆将由电动机驱动,同时通过离合器切断传动装置与发动机的联系,减少由发动机内部摩擦所带来的额外载荷;而在能量回收方面,在确保车辆行驶安全性的前提下优化制动器与发电机之间制动力的分配比例,争取最大限度地将再生能量传至发电机;调整金属带无级变速传动速比,增大发电机输入转速,以提高发电机的能量回收率;但是这种方法需要的电动机有比较大功率;