CN202413783U

CN202413783U - 一种混合动力汽车的双模糊能量控制管理系统

Info

Publication number: CN202413783U
Application number: CN2012200173721U
Authority: CN
Inventors: 付主木; 高爱云; 邱联奎; 王斌; 王聪慧; 刘磊坡; 袁澜
Original assignee: Henan University of Science and Technology
Current assignee: Henan University of Science and Technology
Priority date: 2012-01-16
Filing date: 2012-01-16
Publication date: 2012-09-05
Anticipated expiration: 2022-01-16

Abstract

一种混合动力汽车的双模糊能量控制管理系统，包括整车控制器、驱动模糊控制器和制动模糊控制器；离合器检测模块和电池检测模块与驱动模糊控制器连接；驱动模糊控制器输出发动机需求输出转矩信号至整车控制器；车速检测模块和制动踏板检测模块与制动模糊控制器连接，制动模糊控制器输出电机制动力分配比例系数至整车控制器；驱动模糊控制器、离合器检测模块、制动模糊控制器和制动踏板检测模块分别经过运算器连接至整车控制器；整车控制器分别与发动机控制器、电动机控制器和制动控制器连接。在燃油经济性、加速性能、排放性能等方面均有所改善；不仅能够满足驱动工况的需求，同时能有效回收制动能量，达到降低能耗和排污、增加续驶里程的目的。

Description

一种混合动力汽车的双模糊能量控制管理系统

技术领域

本实用新型属于混合动力汽车领域，特别涉及一种混合动力汽车的双模糊能量控制管理系统。

背景技术

随着全球环境和能源问题的日益突出，开发低排放、低油耗的新型汽车已成为当今汽车工业发展的首要任务。在这种背景下，融合传统内燃机汽车和电动汽车优点的混合动力汽车成为当今最具应用前景的低排放、低能耗汽车。能量管理策略是混合动力汽车的主要组成部分，是提高混合动力汽车经济性、动力性和减少废气排放量的关键技术。一种好的能量管理策略能够使总能量在各动力源之间即发动机和电机之间得到合理分配，最终在满足驱动性能和制动性能的前提下使燃油经济性达到最优。

目前已经提出的混合动力汽车控制策略主要有：（1）简单地限定发动机工作区的静态逻辑门限控制策略；（2）通过实时计算比较确定发动机和电动机的最佳工作点的瞬时优化控制策略；（3）应用最优控制理论和最优化方法的全局最优控制策略，该控制策略根据所使用的控制方法的不同，又分为基于多目标数学规划方法、基于古典变分法和基于Bellman动态规划理论的能量管理策略三种，其中研究最为成熟的是基于Bellman动态规划理论的能量管理策略。上述研究都在一定程度上改进了混合动力汽车能量管理策略，提高了车辆性能，但还不十分成熟。目前只有基于工程经验进行设计的逻辑门限能量管理策略在实际商品化混合动力汽车中得到了应用，但是该方法主要依靠已有经验设置参数初值，结合“试错法”对这些参数进行调整，虽然具有一定的实用性，但是不能保证动力系统的最佳匹配，无法使整车系统达到最大效率。全局最优能量管理策略，可以求得控制变量（如发动机/电动机转矩）的全局最优解，但是这些方法需要行驶工况已知，难以应用于实车控制。瞬时优化能量管理策略，在工况未知的情况下可以实现每个时刻的燃油消耗最小，但是需要大量的浮点运算，实现较为困难。由于混合动力汽车能量管理策略问题是一类典型多变量（既包括连续变量又包括离散变量）的非线性动态优化问题，故较难用某一种方法从理论上取得重大突破，目前仍无可应用于实车控制的最优解决方案来突破能量管理策略实用化、高性能化的技术瓶颈。

实用新型内容

本实用新型所要解决的技术问题是提供一种混合动力汽车的双模糊能量控制管理系统，在混合动力汽车起动、加速、巡航等工况下采用驱动模糊控制策略，在制动或停车工况下采用制动模糊控制策略，不仅满足驱动工况的需求，同时能有效回收制动能量，达到降低能耗和排污、增加续驶里程的目的。

本实用新型为解决上述技术问题所采用的技术方案是：一种混合动力汽车的双模糊能量控制管理系统，包括控制汽车各动力部分和制动部分运转的整车控制器，双模糊能量控制管理系统还设有驱动模糊控制器和制动模糊控制器；离合器检测模块和电池检测模块与驱动模糊控制器连接，分别将检测到的总需求输出转矩和电池电荷状态值输入驱动模糊控制器，驱动模糊控制器从其输出口输出发动机需求输出转矩信号至整车控制器；驱动模糊控制器的输出口及离合器检测模块与运算器连接，输入的信号经过运算器求差后输入整车控制器；整车控制器分别将相应的驱动转矩控制信号传输至发动机控制器和电动机控制器；车速检测模块和制动踏板检测模块与制动模糊控制器连接，分别将检测到的车速信息和总制动力需求值输入制动模糊控制器，制动模糊控制器从其输出口输出电机制动力分配比例系数至整车控制器；制动模糊控制器的输出口及制动踏板检测模块与运算器连接，运算器的运算结果输入整车控制器；整车控制器分别将相应的制动控制信号传输至电机控制器和制动控制器。

输入驱动模糊控制器和制动模糊控制器的信号首先进行尺度变换，将其变换到要求的论域范围内，量化后的值作为模糊推理系统的输入；经模糊推理系统得到的输出量经过尺度变换，变换为实际值后作为输入驱动模糊控制器或制动模糊控制器的输出。

所述驱动模糊控制器及制动模糊控制器的输入变量和输出变量的论域划分为多个模糊子集。

所述驱动模糊控制器及制动模糊控制器的输入变量和输出变量的隶属函数均采用两边为梯形隶属函数，中间为三角隶属函数的方法构成。

本实用新型中发动机需求输出转矩受总需求转矩的约束，其大小要保证电池SOC稳定在适当的范围内，从而提高电池的效率和使用寿命。发动机需求输出转矩根据输入量的大小经模糊控制策略分析之后，将得到的值传送到发动机模块，由发动机控制器控制油门的开度来得到输出转矩。驱动模糊控制策略中的电机输出转矩是通过将总需求转矩和发动机需求输出转矩的差值作为电机模块的输入值，经过电机控制器的控制作用得到。

总制动力主要由传动轴上的制动力和摩擦制动力两部分组成，摩擦制动力以热能的形式散失掉，只有传动轴上的制动力才能作为混合动力汽车的再生制动力，向蓄电池充电。电机制动力为传动轴上的制动力，在不考虑传动轴上的损耗的情况下即为再生制动力。

为避免电池过充电，将混合动力汽车的电动机通过耗能电阻与蓄电池连接，耗能电阻的两端并接有控制开关，控制开关的控制端与整车控制器连接。电机制动力由再生制动力和电阻消耗两部分组成。再生制动力受当前电池最大回收功率的影响, 当接收到制动信号时, 若电机制动过程提供的制动能量小于或等于电池所允许的最大回收功率时, 则控制开关闭合, 电能不经过能耗电阻直接向蓄电池充电, 使再生制动能量最大；若电机制动过程提供的制动能量大于电池所允许的最大回收功率时, 则控制开关断开，电能经能耗电阻加在蓄电池两端，避免电池过充电。

驱动模糊控制策略以混合驱动系统总需求转矩和电池组SOC为输入，以发动机需求输出转矩为输出，经过模糊控制量化、模糊化、隶属函数设计、模糊规则制定、解模糊等步骤得到，实现发动机与电机之间转矩的合理分配，获得整车最大的燃油经济性能、最低的排放以及平稳的驾驶性能。制动模糊控制策略以总制动力和需求车速为输入，电机制动力在总制动力中所占的比例系数

为输出，以达到满足制动性能的前提下实现制动能量的有效回收。

本实用新型的有益效果是：驱动模糊控制策略通过Advisor仿真验证，比电辅助式能量管理策略能够更加有效地降低混合动力汽车的燃油消耗，提高燃油经济型，同时也能很好地控制电池SOC工作在稳定的范围内。双模糊能量控制管理策略通过Advisor仿真验证，和驱动模糊控制策略相比，在燃油经济性、加速性能、排放性能等方面均有所改善。采用本实用新型提供的双模糊能量控制管理策略，不仅能够满足驱动工况的需求，同时能有效回收制动能量，达到降低能耗和排污、增加续驶里程的目的。

附图说明

图1是双模糊能量控制管理策略原理图。

图2是驱动模糊控制管理策略原理图。

图中标记；1、整车控制器，2、驱动模糊控制器，3、制动模糊控制器，4、离合器检测模块，5、电池检测模块，6、运算器，7、发动机控制器，8、电动机控制器，9、车速检测模块，10、制动踏板检测模块，11、制动控制器，T_req、总需求输出转矩，T_ice、发动机需求输出转矩，T_m、电机需求输出转矩，n、车速，N、总制动力需求值，α、电机制动力分配比例系数，SOC、电池电荷状态值。

具体实施方式

结合附图和实施例具体说明本实用新型的实施方式。

双模糊能量控制管理策略原理如图1所示，双模糊能量控制管理系统包括控制汽车各动力部分和制动部分运转的整车控制器1。在满足驱动工况需求的同时，应充分考虑制动工况下的能量回收问题。具体而言，混合动力汽车在起动、加速和巡航工况下，整车的能量管理系统采用驱动模糊控制器2的模糊控制策略来实现，当混合动力汽车运行在减速、停车等制动工况下时，制动能量由摩擦制动、电机制动共同实现，电机应尽可能多地回收制动能量，此时整车能量管理系统采用制动模糊控制器3的模糊控制策略来实现。驱动模糊控制器2和制动模糊控制器3通过检测油门踏板和制动踏板进行切换。图1中离合器检测模块4和电池检测模块5与驱动模糊控制器2连接，检测到的总需求输出转矩T_req和电池电荷状态值(SOC) 作为驱动模糊控制器2的两个输入，并作为模糊策略的判断依据。该模糊策略以输入的总需求输出转矩T_req和电池电荷状态值(SOC)作为模糊推理的条件，以发动机需求输出转矩T_ice为模糊推理的结果。驱动模糊控制器2根据输入信号和模糊策略经分析后得到发动机需求输出转矩T_ice，并将此值作为整车控制器1的一个输入。整车控制器1根据输入的发动机需求输出转矩T_ice，将相应的驱动转矩控制信号传输至发动机控制器7，经发动机控制器7控制得到需求的T_ice。驱动模糊控制器2的输出口和离合器检测模块4与运算器6连接，驱动模糊控制器2输出的发动机需求输出转矩信号和离合器检测模块4检测到的总需求输出转矩信息经过运算器6求差后得到电机需求输出转矩信号，并输入整车控制器1；整车控制器1根据输入的电机需求输出转矩信号，将相应的驱动转矩控制信号传输至电动机控制器8，经电动机控制器8控制得到需求的转矩。

车速检测模块9和制动踏板检测模块10与制动模糊控制器3连接，检测并计算得到的需求车速n和由制动踏板上得到的总制动力需求值N作为制动模糊控制器3的输入，并作为模糊策略的判断依据。制动模糊控制器3根据输入信号和模糊策略分析后得到电机制动力在总制动力中所占的分配比例系数α，并将此值作为整车控制器1的一个输入。制动模糊控制器3的输出口和制动踏板检测模块10与运算器6连接，制动模糊控制器3输出的电机制动力分配比例系数与制动踏板检测模块10检测到的总制动力需求值相乘后再与总制动力需求值求差得到摩擦制动力信号，并将结果输入整车控制器1；整车控制器1根据输入的信号分别将相应的制动控制信号传输至电机控制器8和制动控制器11进行制动控制。

为避免电池过充电，混合动力汽车的电动机通过耗能电阻与蓄电池连接，耗能电阻的两端并接有控制开关，控制开关的控制端与整车控制器连接；若电机制动过程提供的制动能量小于或等于电池所允许的最大回收功率时, 则控制开关闭合；若电机制动过程提供的制动能量大于电池所允许的最大回收功率时, 则控制开关断开，电能经能耗电阻加在蓄电池两端。

驱动模糊控制管理策略原理如图2所示，选择发动机需求输出转矩作为驱动模糊控制的输出量，PHEV运行过程中要满足驱动性能的要求，因此发动机需求输出转矩受总需求输出转矩的约束，同时发动机需求输出转矩的大小还要充分考虑电池SOC稳定在适当的范围内，保证电池的效率和使用寿命，因此将离合器检测模块输出的总需求输出转矩T_req、电池检测模块得到的电池荷电状态值SOC作为驱动模糊控制器的输入量。根据输入量的大小经模糊控制策略分析之后，得到发动机需求输出转矩，并将得到的值传送到发动机模块，由发动机控制器控制油门的开度来得到需求的发动机输出转矩。此时，将总需求输出转矩和发动机需求输出转矩的差值作为电机模块的输入值，经过电机控制器的控制作用得到需要的电机输出转矩。

对于实际的输入变量，首先需要进行尺度变换，将其变换到要求的论域范围内，量化后的值作为模糊推理系统的输入。对于经模糊推理系统得到的输出变量同样需要经过尺度变换，变换为实际值后作为输入驱动模糊控制器或制动模糊控制器的输出。对于发动机需求输出转矩来说则是将其变换到实际的发动机输出转矩的范围内。

由于发动机的需求输出转矩受总需求输出转矩T_req和电池当前的荷电状态值SOC的约束，因此把T_req和SOC作为模糊控制器的输入变量，需要把总需求输出转矩T_req、电池SOC和发动机的需求输出转矩T_ice进行量化。以电池SOC为例，若实际的输入量为Q^*，其变化范围是[Q^* _min,Q^* _max]，若要求的论域为[Q_min,Q_max]，采用线性变换，则变换后的电池SOC值的计算公式如（1）所示。本实用新型中驱动模糊控制器输入变量SOC的实际变化范围Q^*为[0 1]，可将要求的论域设定为[0 11]。

Figure 2012200173721100002DEST_PATH_IMAGE004

（1）

式中，Q_soc—经尺度变换后的值；k—比例因子。

根据上述公式，电池SOC的实际输入值Q^*经尺度变换后的值Q_soc变为[0 11]范围内的某一数值，作为模糊推理系统的输入量。

由于总需求输出转矩T_req、电池SOC和发动机的需求输出转矩的实际变化范围都是由初始值零开始，因此输入、输出变量的隶属函数均采用两边梯形隶属函数，中间为三角隶属函数的设计方法，这样可以把输入、输出变量的任何一种状态都包含进去，又考虑到输入变量及输出量的模糊子集划分的越多，控制规则的细化程度就越高，控制越精确，将输入变量和输出变量的论域[0 11]细化为17个模糊子集，保证了控制的精度。输入的总需求输出转矩T_req、电池荷电状态值SOC的语言变量分别有17个模糊子集，因而模糊推理规则共有17×17=289条，输入变量根据制定的模糊规则库，得到满足需求的发动机需求输出转矩。设计的模糊控制规则如下表所示。

传统的发动机汽车在减速或停车时，传动轴上的能量以热能形式散失掉，造成资源的浪费。电机作为混合动力汽车的动力源之一，它的优点是可以四象限运行，在减速或停车时能够回收传动轴上的一部分能量，当混合动力汽车制动时，电机变成了发电机，利用汽车的动能来产生电能，并能够将回收的电能存储在蓄电池中以备后用。制动时，由电力电子装置控制的再生制动系统和摩擦制动系统同时作用，不仅达到制动性能的要求，而且能够实现能量的循环利用。

制动模糊控制管理策略框图如图3所示，PHEV的制动力主要由传动轴上的制动力和摩擦制动力两部分组成，摩擦制动力又分为前轮摩擦制动力和后轮摩擦制动力。摩擦制动力以热能的形式散失掉，只有传动轴上的制动力才能作为混合动力汽车的再生制动力，向蓄电池充电。制动模糊控制器采用车速n和总制动力N作为模糊推理的依据，根据设定的模糊推理规则，以电机制动力分配比例系数为推理结果。由制动控制器根据制动力分配情况分别控制前后轮的液压制动以及电机制动和发动机反拖制动。

各部分制动力的关系如式（2）到（6）所示：

（2）

（3）

（4）

（5）

（6）

式中，

为总制动力；为前轮摩擦制动；为后轮摩擦制动力；

为传动轴上的制动力；

为前轮制动力在总制动力中的比例系数，由汽车转速

决定；

为后轮制动力在总制动力中的比例系数；

为传动轴上的制动力在总制动力中的比例系数。

综上所述，只要求得传动轴上的制动力在总制动力中所占的比例系数

即可求得后传动轴上的制动力及后轮摩擦制动力的大小。由于只有传动轴上的制动力才能作为混合动力汽车的再生制动力，在不考虑传动轴上的损耗的情况下，传动轴上的制动力即为再生制动力。因此只要得到再生制动力在总制动力中所占的比例系数

，即可得到满足制动要求下的总制动力在前轮摩擦制动力、后轮摩擦制动及再生制动力之间的合理分配。

制动模糊控制策略对应的控制规则如下表所示，

经模糊推理得到的电机制动比例系数α为NB、NM_{_}、NM、NM⁺ 、NS中的一个模糊量，采用重心法对输出模糊量进行解模糊运算，根据式（7）求出具体的电机制动比例系数。

（7）

式中，α₀为精确值；α为模糊值；a，b分别表示比例系数α所在的论域范围的上下限值；C’表示比例系数α的模糊集合；

是比例系数的模糊值α对应的隶属函数。

得到α的精确值之后需利用式（1）进行尺度变换将其变为实际值输出。本实用新型可选择的比例系数α的论域为[0 1]，因此经尺度变换后的值和反模糊化后的值相同。

基于模糊控制的智能管理策略即在混合动力车中利用模糊控制器控制能量的流向及需求功率在发动机和电动机之间的分配关系，能够充分发挥模糊控制不依赖于系统精确的数学模型，实时性好，对时变系统适应能力强，具有较好的鲁棒性等诸多优点，能够更好地提高车辆整体性能，是一种极具推广应用前景的能量管理策略。

Claims

1.一种混合动力汽车的双模糊能量控制管理系统，包括控制汽车各动力部分和制动部分运转的整车控制器（1），其特征在于：双模糊能量控制管理系统还设有驱动模糊控制器（2）和制动模糊控制器（3）；离合器检测模块（4）和电池检测模块（5）与驱动模糊控制器（2）连接，分别将检测到的总需求输出转矩和电池电荷状态值输入驱动模糊控制器（2），驱动模糊控制器（2）从其输出口输出发动机需求输出转矩信号至整车控制器（1）；驱动模糊控制器（2）的输出口及离合器检测模块（4）与运算器（6）连接，输入的信号经过运算器（6）求差后输入整车控制器（1）；整车控制器（1）分别将相应的驱动转矩控制信号传输至发动机控制器（7）和电动机控制器（8）；车速检测模块（9）和制动踏板检测模块（10）与制动模糊控制器（3）连接，制动模糊控制器（3）从其输出口输出电机制动力分配比例系数至整车控制器（1）；制动模糊控制器（3）的输出口及制动踏板检测模块（10）与运算器（6）连接，运算器（6）的运算结果输入整车控制器（1）；整车控制器（1）分别将相应的制动控制信号传输至电机控制器（8）和制动控制器（11）。

2.如权利要求1所述的一种混合动力汽车的双模糊能量控制管理系统，其特征在于：混合动力汽车的电动机通过耗能电阻与蓄电池连接，耗能电阻的两端并接有控制开关，控制开关的控制端与整车控制器连接。