CN105774797A - 一种插电式并联混合动力汽车自适应控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种插电式并联混合动力汽车自适应控制方法，旨在解决现有技术存在的门限值控制的PHEV工况适应性差的问题，包括以下步骤：出行里程特征统计识别：分别统计工作日和休息日的行驶里程，分别验证工作日和休息日的出行里程特征收敛性，当工作日和休息日的出行里程特征均满足收敛条件后，绘制工作日和节假日各时段累积平均行驶里程曲线；PHEV控制参数在线实时调整：采用基于参考SOC的PHEV参数自适应策略，当车辆进入CD阶段，基于所述步骤一生成的工作日和节假日各时段累积平均行驶里程曲线，生成参考SOC，调整PHEV控制参数，使SOC跟随参考SOC变化，实现自适应控制。

Description

一种插电式并联混合动力汽车自适应控制方法

技术领域

本发明涉及一种插电式并联混合动力汽车(并联PHEV)的控制方法，尤其涉及一种基于用户出行里程特征的插电式并联混合动力汽车自适应控制方法，属于新能源汽车控制技术领域。

背景技术

随着我国节能减排需求的日益迫切，新能源汽车正受到越来越多的关注。与传统并联混合动力汽车不同，插电式并联混合动力汽车具有较大的电池容量，并且能够从电网获得额外的电能。插电式并联混合动力汽车在电量消耗(ChargeDepleting，CD)阶段可以仅依靠电机驱动，具有零排放、低能耗的优势；在电量维持(ChargeDepleting，CD)阶段，发动机参与驱动并维持电量，具有续驶里程长的优势。插电式并联混合动力汽车结构简单，节能效果好，非常适合我国的国情，是我国新能源汽车产业关注的重要车型。

目前，插电式并联混合动力汽车的能量管理策略主要为基于规则的门限值控制策略，主要有两种：“先纯电动，后电量维持”(AllElectric，ChargeSustaining，AE-CS)策略和“混合驱动”(Blended)。AE-CS策略在用户出行里程小于CD行驶里程时可以几乎不消耗燃油，具有较好的经济性。但出行里程超过CD行驶里程时，车辆会工作在CS阶段，由于并联构型的特点，发动机将无法始终维持在高效区，造成油耗偏高。Blended策略以车速、电池荷电状态(StateofCharge，SOC)、驾驶员功率需求等作为控制门限，当车辆状态满足模式切换要求时，发动机启动并参与驱动车辆，可以获得较长的CD行驶里程。但是，用户行驶里程较短时，发动机由于参与工作会消耗燃油，且在行程结束时，电池中仍然有电量剩余，造成车辆经济性和排放性变差。

从以上分析可以看出，固定门限值的插电式并联混合动力汽车控制策略无法依据用户的出行里程特征进行自适应调整，节能潜力未能充分发挥。因此，根据出行里程特征制定插电式并联混合动力汽车的自适应策略，将能获得更好的燃油经济性，更加充分的发挥插电式并联混合动力汽车的节能减排效果。

发明内容

本发明为了解决现有技术存在的门限值控制的PHEV工况适应性差的问题，提供一种基于出行里程特征的插电式混合动力汽车自适应控制方法，主要包括出行里程特征识别算法和基于参考SOC的PHEV参数自适应控制算法两部分。出行里程特征识别算法通过采集车速信号，识别和统计用户行驶里程特征；PHEV参数自适应控制算法基于统计出的用户行驶里程特征，生成参考SOC，对PHEV控制门限参数实现实时在线调整，对发动机和电机转矩进行合理分配。

本发明的目的是通过以下方案实现的：

一种插电式并联混合动力汽车自适应控制方法，包括以下步骤：

步骤一、出行里程特征统计识别：分别统计工作日和休息日的行驶里程，分别验证工作日和休息日的出行里程特征收敛性，当工作日和休息日的出行里程特征均满足收敛条件后，绘制工作日和节假日各时段累积平均行驶里程曲线。

步骤二、PHEV控制参数在线实时调整：采用基于参考SOC的PHEV参数自适应策略，当车辆进入CD阶段，基于所述步骤一生成的工作日和节假日各时段累积平均行驶里程曲线，生成参考SOC，调整PHEV控制参数，使SOC跟随参考SOC变化，实现自适应控制。

进一步地，所述步骤一出行里程特征统计识别包括以下步骤：

1)分别统计工作日和休息日的行驶里程：读取车速信号，经过信号整理后，对车速进行积分得到行驶里程，按小时统计当天的行驶里程，并写入出行里程特征数据库；

2)验证出行里程特征的收敛性：当统计天数达到足够数量时，由收敛条件分别判断工作日和休息日的出行里程特征是否收敛，如果有一个不收敛则继续进行统计；如果工作日和节假日出行里程特征均收敛，则进入下一步绘制用户出行特征曲线；

3)分别统计工作日和休息日每时段的平均行驶里程，绘制工作日和节假日各时段累积平均行驶里程曲线。

进一步地，所述步骤2)验证出行里程特征的收敛性包括以下具体过程：

①计算[N]天工作日的总平均行驶里程S_n：

$S_n=\frac{1}{24}\underset{n=1}{\overset{\[N\]}{\Σ}}{S}_{hj}$

②以S_n为中心设置邻域[S_n-K_sS_n+K_s]，统计[N]天中总里程S_hj落在邻域[Sn-KsSn+Ks]的天数n_d，当比例i_s＝n_d/[N]％>[i_s]％时，即可认为该用户行驶里程具有收敛特征；

③重复上述步骤，统计节假日的出行里程是否具有收敛特征；

④若工作日或节假日的数据有一个不满足要求的，则认为该用户出行里程暂时不具备收敛特征，需要继续统计用户出行里程，直到工作日和节假日出行里程特征均收敛为止。

进一步地，所述步骤3)绘制工作日和节假日各时段累积平均行驶里程曲线的绘制方法是：0点的里程为所有时间段平均里程的和，即平均总里程，1点的里程为平均总里程减去[0-1]的里程，以此类推，然后再进行插值；将这两条曲线作为用户的出行里程特征并存入出行里程数据库。

进一步地，所述步骤二PHEV控制参数在线实时调整包括以下步骤：

1)车辆启动后，检测当前SOC值，若SOC低于最低门限[SOC_min]时，车辆进入CS阶段；当SOC高于最低门限[SOC_min]时，车辆进入CD阶段，系统通过“出行里程特征可读标志位”Read_flag判断是否可以进行依据出行特征进行PHEV控制参数调整，若可以则进行下一步；

2)生成参考SOC：通过所述步骤一生成的工作日和节假日各时段累积平均行驶里程曲线，依据当前时刻，查表得到预测的全天行驶里程，并根据当前SOC、预测得全天行驶里程，采用直线法生成参考SOC；

3)调整PHEV控制参数，使SOC跟随参考SOC变化：以参考SOC和当前SOC之差ΔSOC作为输入，查表得到门限调整系数，调整发动机工作区域，改变发动机与电机的功率比例，使SOC跟随参考SOC变化。

本发明具有以下有益效果：

1)本发明无需增加额外的电子设备和装置，仅对原有PHEV门限值控制策略进行改进升级即可提高PHEV的经济性，减少排放，系统易于实现，成本低；

2)实时在线跟踪用户出行里程特征，针对不同用户的需求，在线调整PHEV控制门限，具有较强的适应性；基于SOC反馈控制，抗干扰能力强，鲁棒性好。

3)用户出行里程特征越规律，出行里程特征统计就越精确，节能减排就越好。

附图说明

本发明的具体实施方式将在下文通过结合应用示例进行详细阐述。

图1是插电式并联混合动力汽车结构图；

图2是出行里程特征识别算法流程；

图3是工作日累积出行里程曲线；

图4是节假日累积出行里程曲线；

图5是并联PHEV控制参数在线实时调整阶段的控制流程；

图6是参考SOC曲线及SOC跟随策略原理；

图7是CD阶段并联PHEV电机-发动机驱动模式切换门限。

具体实施方式

下面结合附图对发明做进一步说明。

参阅图1，是插电式并联混合动力汽车结构图。本例中的并联PHEV采用同轴并联结构。其中，电机同轴安装在自动变速器的输入轴上，电池可由外接充电器充电；整车装有油门踏板位置传感器、制动踏板位置传感器、车速传感器、整车控制器(HUC)、发动机控制器(ECU)、电机控制器(MCU)、自动变速器控制器(TCU)、电池管理单元(BMU)、时钟日历模块(TCM)，各部件之间通过CAN总线交互信息。整车控制器(HCU)除了主控制单片机外，还有带有一个协处理器和一个静态存储器。协处理器主要用于车速信号的采集、处理及计算用户的出行里程特征，并将计算结果写入静态存储器。静态存储器主要用于出行特征数据库的存储。

本发明的具体实施过程分为出行里程特征统计识别阶段和PHEV控制参数在线实时调整阶段。

步骤一、出行里程特征统计识别阶段

出行里程特征是指车辆每一天或每一次的出行里程。不同用户、不同时段、不同日期(如工作日、节假日)出行里程特征都不同。本申请统计和识别的出行里程特征为单个用户在不同日期和不同时段的出行里程特征。

对于单个用户，尤其是出行较为有规律的私家车用户，出行里程特征呈现一定的收敛特性。如在工作日每天的出行里程相差不大，或者以较大的几率收敛在某个特定里程的小领域内；出行总是集中在特定的时段，如上下班、购物、接送孩子等。

本发明的出行里程特征统计主要由HCU的协处理器中的“出行里程特征识别程序”完成。图2是出行里程特征识别算法流程图，出行特征统计识别主要有以下步骤：

1)分别统计工作日和休息日的行驶里程：读取车速信号，经过信号整理后，对车速进行积分得到行驶里程，按小时统计当天的行驶里程，并写入出行里程特征数据库；

2)验证出行里程特征的收敛性：收敛性，当统计天数达到足够数量时，由收敛条件分别判断工作日和休息日的出行里程特征是否收敛，如果有一个不收敛则继续进行统计；如果工作日和节假日出行里程特征均收敛，则进入下一步绘制用户出行特征曲线；

3)分别统计工作日和休息日每时段的平均行驶里程，绘制工作日和节假日各时段累积平均行驶里程曲线。

下面以实例说明出行里程特征识别的具体过程：

1)车辆上电并自检通过后，系统检查静态存储器中的“统计使能标志位Re_flag”，当该值为1时，系统进入行驶里程统计程序。系统对计算变量进行初始化，并将出行里程特征可读标志位Read_flag置0，清空出行特征数据库中原有的特征数据。

2)程序从车速信号缓冲区中读取车速信号，并对车速信号进行整理，剔除无效点。由行驶里程统计子程序对日出行里程特征数据进行分类和统计，并将统计结果写入出行里程特征数据表1。首先从时钟日历模块中读取当前的日期，判断工作日和休息日；然后依据时段(每小时一段，共计24段)进行里程统计，行驶里程由下式计算：

$S_h=\underset{i=0}{\overset{3600}{\Σ}}{v}_i{t}_i---\left(1\right)$

求取全天总行驶里程S_a：

$S_a=\frac{1}{24}\underset{j=1}{\overset{24}{\Σ}}{S}_{hj}---\left(2\right)$

表1是本例中出行里程特征数据表，该表存储在出行里程特征数据库中。包含了某用户在节假日和工作日各30天的出行里程数据(部分)。

3)当节假日和工作日的数据都达到一定样本量[N]时(本例中[N]＝30)，计算收敛性指标，并判断，下面以表1中的数据为例，说明其流程为：

①计算[N]天工作日的总平均行驶里程S_n：

$S_n=\frac{1}{24}\underset{n=1}{\overset{\[N\]}{\Σ}}{S}_{hj}---\left(2\right)$

②以S_n为中心设置邻域[S_n-K_sS_n+K_s]，统计[N]天中总里程S_hj落在邻域[Sn-KsSn+Ks]的天数n_d，当比例i_s＝n_d/[N]％>[i_s]％时，即可认为该用户行驶里程具有收敛特征。本例中取K_s＝5km/h，S_n＝61.2，[i_s]＝70，则该邻域为[56.266.2]，统计表1中30天工作日的总里程在[56.266.2]内的天数n_d为22天，则i_s＝73％>70％，认为该用户的工作日出行里程具有收敛特征。

③重复上述步骤，统计节假日在邻域[70.480.4]内的天数为23天，i_s＝76.7％>70％，认为该用户在节假日的出行里程也具有收敛特征，则该用户出行里程具有收敛特征。

④若工作日或节假日的数据有一个不满足要求的，则认为该用户出行里程暂时不具备收敛特征。再继续统计10天的数据([N]＝[N]+10)，直到工作日和节假日出行里程特征均收敛为止。

⑤当验证出行里程特征收敛时，则分别统计工作日和节假日每时段的平均行驶里程，如表1所示为统计处的出行特征数据表。绘制工作日和节假日各时段累积平均行驶里程曲线，如图3和图4所示。累积平均行驶里程曲线的绘制方法是：0点的里程为所有时间段平均里程的和，即平均总里程，1点的里程为平均总里程减去[0-1]的里程，以此类推，然后再进行插值。将这两条曲线(数据表形式)作为用户的出行里程特征并存入出行里程数据库，并将出行里程特征可读标志位Read_flag置1，统计使能标志位Re_flag置0。

表1

步骤二、PHEV控制参数在线实时调整阶段

本发明提出一种基于参考SOC的PHEV参数自适应策略。当车辆进入CD阶段，基于步骤一统计的出行里程特征，生成参考SOC，调整PHEV控制门限，实现自适应控制。本发明仅对CD阶段的控制参数进行调整，CS阶段仍然采用电量维持的逻辑门限值控制策略。

图5是并联PHEV控制参数在线实时调整阶段的控制流程，主要步骤为：

1)车辆启动后，检测当前SOC值，若SOC低于最低门限[SOC_min]时，车辆进入CS阶段；当SOC高于门限[SOC_min]时，车辆进入CD阶段，系统通过“出行里程特征可读标志位”Read_flag判断是否可以进行依据出行特征进行PHEV控制参数调整。

2)若可以进行，则首先生成参考SOC。通过步骤一生成的工作日和节假日各时段累积平均行驶里程曲线，依据当前时刻，查表得到预测的全天行驶里程。根据当前SOC、预测的全天行驶里程，采用直线法生成参考SOC(图6)。

3)调整PHEV控制参数，使SOC跟随参考SOC变化。具体方法是，以参考SOC和当前SOC之差ΔSOC作为输入，查表得到门限调整系数，调整发动机工作区域，改变发动机与电机的功率比例，使SOC跟随参考SOC变化。

下面以实例说明PHEV控制参数在线实时调整具体过程：

1)车辆启动自检后，检测当前SOC值，当SOC低于门限[SOC_min]时(本例中[SOC_min]＝35％)，车辆进入CS阶段，由“CS阶段门限值控制策略”对车辆进行整车控制，维持电池电量在[SOC_min]附近波动。当SOC高于门限[SOC_min]时，车辆进入CD阶段，系统检测出行里程特征可读标志位Read_flag，若为1则表明有最新的出行里程特征数据可以读取。系统从“出行特征数据库”中读取累积出行里程曲线。同时，将Re_flag置1，Read_flag置0，此时，出行里程特征统计程序将进行新一轮的里程统计，保证所统计的出行里程特征具有较强的相关性。

2)生成参考SOC。控制策略首先判断当前日期是为工作日还是节假日，若为工作日，则读取当前时刻，查表(图3)得到从当前时刻起到24:00的预测行驶里程S_xh，本例中假设启动时刻为7:00，查表得到预测行驶里程为S_7h＝56.3km。读取当前时刻的SOC作为初始SOC_ini(本例中SOC_ini＝80％)，以行驶里程为横坐标，SOC为纵坐标，连接坐标点(0，SOC_ini)，(S_xh，SOC_min)得到参考SOC，其计算公式为

${\mathrm{SOC}}_{ref}={\mathrm{SOC}}_{ini}-\frac{{\mathrm{SOC}}_{ini}-{\mathrm{SOC}}_{min}}{S_{xh}}s---\left(3\right)$

其中，SOC_ref为参考SOC，％；s为本次出行的行驶里程，km。

图6是本例中求得的参考SOC曲线及SOC跟随策略原理。

3)并联PHEV参考SOC跟随策略，其原理如图6所示。首先，求出SOC差值ΔSOC：

ΔSOC＝SOC-SOC_ref(4)

以ΔSOC为输入，查表(表2)求得“发动机转矩门限调整系数”k_t和“纯电动车速门限调整系数”k_v。

表2是本例中ΔSOC与k_t、k_v关系表。

表2

ΔSOC(％)	-20	-10	-8	-6	-4	-2	0	2	4	6	8	10	20
														kt	0.5	0.5	0.6	0.7	0.8	0.9	1	1.1	1.2	1.3	1.4	1.5	1.5
kv	0.1	0.1	0.2	0.4	0.6	0.8	1	1.2	1.4	1.6	1.8	2.0	2.0

4)求取纯电动与发动机驱动模式切换控制门限。本例中的PHEV在CD阶段的控制策略为“混合驱动”(Blended)策略，当车速和驾驶员需求转矩同时满足下列条件时，电机退出驱动，由发动机驱动车辆，即

V≥k_v[V_e]&T_req≥k_t[T_req](5)

其中[V_e]为基本纯电动车速门限，本例中为70km/h；[T_req]为基本发动机驱动控制门限，本例中如图7所示。

图7为本例中PHEV在CD阶段纯电机驱动和发动机驱动策略示意图。下面以ΔSOC＝4％为例说明门限值调整过程。当ΔSOC＝4％时，查表2得k_t＝1.2、k_v＝1.4，此时，纯电动驱动门限右移，发动机驱动控制门限上移(虚线位置)，发动机工作区域变小，电机工作区域变大。发动机需要在更高车速和更大需求转矩时才能启动，发动机参与驱动功率变小，电机驱动功率变大，PHEV油耗减少，电耗增加，SOC下降速率变快，ΔSOC会变小，此时纯电动驱动门限左移，发动机驱动控制门限下移，电耗会减少，始终时SOC在参考SOC附近波动。

5)车辆每次启动时，均重复步骤1)～4)，则当全天行程结束时，SOC恰好在SOC_min附近，充分利用了电池电量，减少了CS阶段的里程。提高了PHEV发动机运行效率，充分利用了电池电量，减少了油耗，使PHEV节能优势充分发挥。

Claims (5)

1.一种插电式并联混合动力汽车自适应控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、出行里程特征统计识别：分别统计工作日和休息日的行驶里程，分别验证工作日和休息日的出行里程特征收敛性，当工作日和休息日的出行里程特征均满足收敛条件后，绘制工作日和节假日各时段累积平均行驶里程曲线；

步骤二、PHEV控制参数在线实时调整：采用基于参考SOC的PHEV参数自适应策略，当车辆进入CD阶段，基于所述步骤一生成的工作日和节假日各时段累积平均行驶里程曲线，生成参考SOC，调整PHEV控制参数，使SOC跟随参考SOC变化，实现自适应控制。

2.如权利要求1所述一种插电式并联混合动力汽车自适应控制方法，其特征在于，所述步骤一出行里程特征统计识别包括以下步骤：

1)分别统计工作日和休息日的行驶里程：读取车速信号，经过信号整理后，对车速进行积分得到行驶里程，按小时统计当天的行驶里程，并写入出行里程特征数据库；

2)验证出行里程特征的收敛性：当统计天数达到足够数量时，由收敛条件分别判断工作日和休息日的出行里程特征是否收敛，如果有一个不收敛则继续进行统计；如果工作日和节假日出行里程特征均收敛，则进入下一步绘制用户出行特征曲线；

3)分别统计工作日和休息日每时段的平均行驶里程，绘制工作日和节假日各时段累积平均行驶里程曲线。

3.如权利要求2所述一种插电式并联混合动力汽车自适应控制方法，其特征在于，所述步骤2)验证出行里程特征的收敛性包括以下具体过程：

①计算[N]天工作日的总平均行驶里程S_n：

②以S_n为中心设置邻域[S_n-K_sS_n+K_s]，统计[N]天中总里程S_hj落在邻域[Sn-KsSn+Ks]的天数n_d，当比例i_s＝n_d/[N]％>[i_s]％时，即可认为该用户行驶里程具有收敛特征；

③重复上述步骤，统计节假日的出行里程是否具有收敛特征；

④若工作日或节假日的数据有一个不满足要求的，则认为该用户出行里程暂时不具备收敛特征，需要继续统计用户出行里程，直到工作日和节假日出行里程特征均收敛为止。

4.如权利要求2所述一种插电式并联混合动力汽车自适应控制方法，其特征在于，所述步骤3)绘制工作日和节假日各时段累积平均行驶里程曲线的绘制方法是：0点的里程为所有时间段平均里程的和，即平均总里程，1点的里程为平均总里程减去[0-1]的里程，以此类推，然后再进行插值；将这两条曲线作为用户的出行里程特征并存入出行里程数据库。

5.如权利要求1所述的一种插电式并联混合动力汽车自适应控制方法，其特征在于，所述步骤二PHEV控制参数在线实时调整包括以下步骤：

1)车辆启动后，检测当前SOC值，若SOC低于最低门限[SOC_min]时，车辆进入CS阶段；当SOC高于最低门限[SOC_min]时，车辆进入CD阶段，系统通过“出行里程特征可读标志位”Read_flag判断是否可以进行依据出行特征进行PHEV控制参数调整，若可以则进行下一步；

2)生成参考SOC：通过所述步骤一生成的工作日和节假日各时段累积平均行驶里程曲线，依据当前时刻，查表得到预测的全天行驶里程，并根据当前SOC、预测得全天行驶里程，采用直线法生成参考SOC；

3)调整PHEV控制参数，使SOC跟随参考SOC变化：以参考SOC和当前SOC之差ΔSOC作为输入，查表得到门限调整系数，调整发动机工作区域，改变发动机与电机的功率比例，使SOC跟随参考SOC变化。