CN107264293B - 一种基于模糊控制的并联式混合动力车的能量回收方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于模糊控制的并联式混合动力车的能量回收方法，它解决了现有控制方法适应性和鲁棒性较差，对汽车能量回收的实时控制较差的问题。该方法包括步骤1、确定汽车的制动需求转矩T₀；步骤2、通过模糊控制的推理，确定制动转矩分配比例因素q，获得再生制动转矩T1和机械制动转矩T2；步骤3、选定制动转矩：1）、当制动踏板开度＞制动踏板开度门限值时，T₀=T₁+T₂；2）、当制动踏板开度≤制动踏板开度门限值时：（1）、当SOC＞SOC门限值时，T₀=T₂；（2）、当SOC≤SOC门限值时：T₀=T₁；或者T₁=T_1max，T₀=T₁+T₂；3）、制动踏板开度=0时，T0=T1=T2=0。

Description

一种基于模糊控制的并联式混合动力车的能量回收方法

技术领域

本发明属于混合动力汽车领域，具体涉及一种混合动力车在并联模式下的能量回收方法。

背景技术

随着社会的发展，能源短缺，环境污染等问题日益加剧，而传统燃油汽车内燃机效率低下，数量庞大，造成能源浪费且废气排放污染严重。为降低环境污染以及能源消耗，目前主要从以下两点解决，一是提高发动机效率，二是利用新能源代替矿物燃料，混合动力车，燃料电池车，纯电动车属于新能源汽车。混合动力车是研究的主要方向、技术相对成熟，混合动力车的能量回收是混合动力车技术的组成部分。

针对混合动力车在并联模式下的能量回收方法，关键在于利用电机实施大部分制动力以完成能量回收，因此需考虑如下几个因素：第一是满足汽车制动力需求，确保汽车安全行驶；第二是确定再生制动和机械制动的比例关系，达到能量回收最大；第三是在能量回收过程须确保SOC稳定在其正常工作区间，不能超过SOC门限值。

中国专利文献CN105774564A于2016年7月20日公开了一种混合动力车能量回馈的方法，该方法包括：获取当前制动踏板开度值以及当前车速，建立由制动踏板开度值和车速值确定的制动能量回馈扭矩值的二维映射关系；根据当前制动踏板开度以及当前车速所确定的制动能量回馈扭矩值，获取电池最大充电功率，根据所述电池最大充电功率和所述制动能量回馈扭矩值得到制动能量回馈扭矩需求值。根据所述制动能量回馈扭矩需求值以及车辆当前工作模式，进行制动能量回馈，当车辆处于纯电动模式时，发动机与驱动电机之间的离合器闭合，通过驱动电机和发电机进行能量回馈；当前车辆处于串联模式，则分离发电机与发动机之间的离合器，并保持发电机与驱动电机之间的离合器的分离状态,通过驱动电机进行制动能量回馈；当前车辆处于并联模式，则分离发电机与发动机之间的离合器，并保持发电机与驱动电机之间的离合器的闭合状态，通过驱动电机和发电机进行制动能量回馈。如果制动能量回馈扭矩需求值小于驱动电机高效运转对应的扭矩范围的最大值，则将所述制动能量回馈扭矩需求值分配给驱动电机；如果制动能量回馈扭矩需求值可以同时满足驱动电机和发电机高效运转对应的扭矩范围，则为所述驱动电机和发电机分别分配其高效运转对应的扭矩值，否则，为所述驱动电机分配高效运转对应的扭矩范围的上限值，剩余的扭矩值分配给所述发电机。

该方法是从传统的基于规则的控制方法进行能量回收，能够提升汽车的续航能力，降低能量消耗，其缺点是：基于规则的控制方法适应性和鲁棒性较差，造成对汽车能量回收的实时控制较差。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明所要解决的技术问题就是提供一种基于模糊控制的并联式混合动力车的能量回收方法，它能实现混合动力车的能量实时回收，增大适应性和控制的鲁棒性。

本发明所要解决的技术问题是通过这样的技术方案实现的，它包括以下步骤：

步骤1、确定汽车的制动需求转矩T₀；

步骤2、通过模糊控制的推理，确定制动转矩分配比例因素q，获得再生制动转矩T₁ 和机械制动转矩 T₂ ；

选取车速、电池SOC和制动需求转矩T₀构成模糊控制推理的输入，以制动转矩分配比例因素q作为模糊控制推理的输出，经过制动转矩分配计算和转矩限制后，则获得再生制动转矩和机械制动转矩；

步骤3、选定制动转矩：

1）、当制动踏板开度＞制动踏板开度门限值时，T₀= T₁+T₂；

2）、当制动踏板开度≤制动踏板开度门限值时：

（1）、当SOC＞SOC门限值时， T₀=T₂ ；

（2）、当SOC≤SOC门限值时： T₀=T₁；或者T₁=T_1max，T₀=T₁+T₂，T_1max为再生制动最大输出转矩；

3）、制动踏板开度=0时， T₀=T₁=T₂=0。

上述步骤3的制动踏板开度门限值为开度的80%；SOC门限值为电池电量的70%。

与现有技术相比，本发明的技术效果是：

由于混合动力汽车控制***是一个高度非线性，不可微的时变***，现有的基于规则的控制方法虽结构简单容易实现，但其数学模型建立上忽略因素较多且鲁棒性和适应性较差，造成对时变***的实时控制较差。因此，本发明采用模糊控制方法，模糊控制具有良好的实时性和鲁棒性而且规避精确的数学模型，解决现有规则的控制方法存在的问题。

附图说明

本发明的附图说明如下：

图1为本发明步骤1中的制动板开度与制动减速度关系图；

图2为本发明步骤2中的模糊控制隶属度函数；

图3为本发明步骤3中的制动转矩抉择过程图；

图4为本发明的能量回收***结构图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明：

本发明包括以下步骤：

步骤1、确定汽车的制动需求转矩T₀；

根据清华大学硕士论文“轻度混合动力电动汽车制动能量回收控制策略仿真”，李蓬，2005年记载了制动板开度与制动减速度关系，如图1所示，制动板开度是指制动板偏移量与制动板全开偏移量之比。根据驾驶员制动意图，即制动板开度可确定汽车制动减速度，根据书籍“车辆能量管理：建模、控制与优化”，张希、米春亭，第73-82页，则可计算出制动需求转矩T₀。

步骤2、通过模糊控制的推理，确定制动转矩分配比例因素q，获得再生制动转矩T₁和机械制动转矩T₂；

选取工况车速（该车速是指在车辆制动时的车速），由车速间接反映汽车制动情况，再选取电池SOC和制动需求转矩T₀构成模糊控制推理的输入，以制动转矩分配比例因素q作为模糊控制推理的输出，经过制动转矩分配计算和转矩限制后，则获得再生制动转矩和机械制动转矩；

模糊控制的推理步骤为：

（1）、数据实际输入，数据包括制动需求转矩T₀、车速和电池SOC；

（2）、模糊化过程：将输入值匹配为语言值，形成实际输入与隶属度函数的二维映射；即将实际输入量量化到隶属度函数横坐标范围，以车速为例，将最大车速量化为隶属度函数横坐标最大值，即1；最小车速量化为隶属度函数横坐标最小值，即0；区间数值对应隶属度函数区间数值。

（3）、模糊推理决策：包含隶属度函数和规则库；

隶属度函数划分数值区间为几个不同的语言区间，图2分别表达了制动需求转矩T₀ 、车速、电池SOC和制动转矩分配比例因素q的隶属度函数，图2中：

对制动需求转矩 T₀ ：H表示制动需求转矩大；M表示制动转矩需求适中；L表示制动需求转矩小；

对车速：LL表示车速很慢；L表示车速较慢；M表示车速适中；H表示车速较快；HH表示车速很快；

对SOC：LL表示SOC值很小；L表示SOC值较小；M表示SOC值适中；H表示SOC值较大；HH表示SOC值很大；

分配比例因素q：LL表示分配比例参数很小；L表示分配比例参数较小；M表示分配比例参数适中；H表示分配比例参数较大；HH表示分配比例参数很大。

规则库是通过模糊规则语言，确定输入和输出的关系，规则库表示为：

if(Required torque is L) and (Speed is LL) and (SOC is LL) then (q isLL)。

本步骤的规则库如下表：

（4）、反模糊化是模糊化的逆过程，利用重心法解模糊化，将语言值通过隶属度函数反映射转化为实际值；

重心法解模糊化：求取推理结果面积的重心作为输出实际值；

（5）、实际输出为模糊控制的推理输出，获得制动转矩分配比例因素q。

制动转矩分配计算

制动转矩分配是根据模糊控制推理输出的制动转矩分配比例因素q，计算出再生制动转矩和机械制动转矩：

T ₂ =qT ₀

T ₁ =T ₀ -T ₂ （1）

式（1）中，T₀为制动需求转矩，T₁为再生制动转矩，T₂为机械制动转矩。

计算得到再生制动转矩T₁和机械制动转矩T₂，下一步进入转矩限制步骤：

转矩限制步骤是确保再生制动转矩和机械制动转矩不大于其对应的最大转矩：

T ₁ ≤T _1max

T ₂ ≤T _2max （2）

式（2）中T_1max为再生制动最大输出转矩，T_2max为机械制动最大输出转矩。

对于一个设计完成的车型，在电机选型和机械制动***确定后，就可得到T_1max和T_2max。

需要说明的是：在汽车控制***设计时制动需求转矩T₀必须小于再生制动最大输出转矩与机械制动最大输出转矩之和，否则汽车会无法完成驾驶员的制动指令，无法保证汽车的行驶安全。

T ₀ ≤T _1max + T_2max （3）

步骤3、如图3所示，选定制动转矩：

1、当制动踏板开度＞开度门限值时

此时为紧急制动，需满足汽车制动转矩的需求以保证汽车行驶安全，不考虑能量回收。可表达为：

T₀= T₁+T₂ （4）

当制动踏板开度≤开度门限值时：

2、当SOC＞SOC门限值时

此时电池SOC过高，超过正常工作范围，此时若采用再生制动方式制动，会造成电池SOC继续增大，影响电池寿命。因此，此时采用机械制动单独工作（q=0）。可表达为：

T₀=T₂ （5）

当SOC≤SOC门限值时：

若再生制动转矩＞制动需求转矩，则再生制动输出全部制动转矩（q=1）。可表达为：

T₀=T₁ （6）

若再生制动＜制动需求转矩，则再生制动输出最大转矩，机械制动输出剩余转矩。可表达为：

T₀=T₁+T₂

T₁=T₁max （7）

3、当制动踏板开度=0时

此时驾驶员没有发出制动指令，制动需求转矩为0，再生制动和机械制动均不工作，不进行能量回收，可具体表示为：

T₀=T₁=T₂=0 （8）

在本方明的上述方法中，SOC门限值为电池电量的70%。

在本方明的上述方法中，制动踏板开度门限值为开度的80%。

本发明的能量回收***结构如图4所示，HCU为混合动力汽车控制单元，基于CAN通信接受车速，制动需求转矩和电池SOC当前状态信号。将模糊控制器嵌入HCU中作为实时控制策略，通过模糊控制器采集的输入信号，经过计算确定模糊控制器输出：制动转矩分配比例因素q并将其输出制动转矩分配器模块。通过制动转矩分配器将输出转矩分配比例因素q解模糊化，则可得到再生制动需求转矩和机械制动需求转矩的实际值。然后将电机需求转矩实际值的信号输入电机控制器，通过电机控制器输出控制信号控制电机输出相应转矩。电机转矩此通过变速器、主减速器、差速器作用于汽车动力***进行汽车制动，同时电机输出负转矩经过DC/DC，DC/AC对电池进行充电。而机械制动转矩通过机械制动装置作用于汽车动力***。

本发明可以实现对并联模式下的混合动力车进行能量回收，满足汽车行驶安全的前提下，运用模糊控制方法，可以避免精确的数学表达，只需将各个变量在划分范围内考虑，提升***鲁棒性和实时性，因此相较于现在的基于规则的控制方法，本方法能实时稳定的对电机进行控制，使再生制动输出更多转矩，回收更多能量，提升能量利用率。

Claims (4)

1.一种基于模糊控制的并联式混合动力车的能量回收方法，其特征是，包括以下步骤：

步骤1、确定汽车的制动需求转矩T₀；

步骤2、通过模糊控制的推理，确定制动转矩分配比例因素q，获得再生制动转矩 T₁ 和机械制动转矩 T₂ ；

选取车速、电池SOC和制动需求转矩T₀构成模糊控制推理的输入，以制动转矩分配比例因素q作为模糊控制推理的输出，经过制动转矩分配计算和转矩限制后，则获得再生制动转矩和机械制动转矩；所述模糊控制的推理过程包括以下步骤：

(1)、数据实际输入，数据包括制动需求转矩T₀、车速和电池SOC；

(2)、模糊化过程：将输入值匹配为语言值，形成实际输入与隶属度函数的二维映射；

(3)、模糊推理决策：包含隶属度函数和规则库；

隶属度函数包含制动需求转矩 T₀ 、车速、电池SOC和制动转矩分配比例因素q的隶属度函数；

对制动需求转矩 T₀ ：H表示制动需求转矩大；M表示制动转矩需求适中；L表示制动需求转矩小；

对车速：LL表示车速很慢；L表示车速较慢；M表示车速适中；H表示车速较快；HH表示车速很快；

对SOC：LL表示SOC值很小；L表示SOC值较小；M表示SOC值适中；H表示SOC值较大；HH表示SOC值很大；

对分配比例因素q：LL表示分配比例参数很小；L表示分配比例参数较小；M表示分配比例参数适中；H表示分配比例参数较大；HH表示分配比例参数很大；

规则库如下表：

(4)、利用重心法解模糊化，将语言值通过隶属度函数反映射转化为实际值；

(5)、实际输出为模糊控制的推理输出，获得制动转矩分配比例因素q；

步骤3、选定制动转矩：

1)、当制动踏板开度＞制动踏板开度门限值时，T₀＝T₁+T₂；

2)、当制动踏板开度≤制动踏板开度门限值时：

(1)、当SOC＞SOC门限值时，T₀＝T₂；

(2)、当SOC≤SOC门限值时：T₀＝T₁；或者T₁＝T_1max，T₀＝T₁+T₂，T_1max为再生制动最大输出转矩；

3)、制动踏板开度＝0时，T₀＝T₁＝T₂＝0。

2.根据权利要求1所述的基于模糊控制的并联式混合动力车的能量回收方法，其特征是，在步骤2中，所述制动转矩分配计算为：

T₂＝qT₀

T₁＝T₀-T₂

式中，T₀为制动需求转矩，T₁为再生制动转矩，T₂为机械制动转矩，q为制动转矩分配比例因素。

3.根据权利要求2所述的基于模糊控制的并联式混合动力车的能量回收方法，其特征是，在步骤2中，所述的转矩限制为：

T₁≤T_1max

T₂≤T_2max

式中，T_1max为再生制动最大输出转矩，T_2max为机械制动最大输出转矩。

4.根据权利要求1、2或3所述的基于模糊控制的并联式混合动力车的能量回收方法，其特征是，制动踏板开度门限值为开度的80％；SOC门限值为电池电量的70％。