前言

環境和能源問題的日益突出，使低排放甚至零排放汽車的開發受到了廣泛的關注。電動汽車以無(低)污染、高燃油經濟性、高性能和低排放的優點成為當代汽車發展的重要方向。但是，電動汽車的發展要解決兩大關鍵問題：即能量存儲和動力驅動問題，由于短時間內動力鋰電池貯能不足的問題很難解決，于是能量管理技術就成為電動汽車發展的重要部分。本文重要是對基于模糊邏輯控制的混合動力汽車能量管理系統控制來進行具體分析。

并聯式混合動力汽車動力系統模型

并聯式混合動力電動汽車動力系統模型，重要包括駕駛員決策、發動機、電機、蓄電池以及整車動力性計算模型等。一種前向復合并聯混合動力汽車動力系統模型如圖1所示。

汽車在行駛過程中，動力系統供應的驅動力用來克服汽車的滾動阻力、坡度阻力、空氣阻力以及加速阻力，從而實現汽車的勻速行駛、加速或爬坡等。汽車行駛過程中，驅動力Ft、滾動阻力Ff、坡度阻力Fi、空氣阻力Fw以及加速阻力Fj，可以按照式(1)計算。

式中Ttq為發動機轉矩(Nm)，ig為變速器的傳動比，io為主減速器的傳動比，r為車輪半徑(m)，G為用途于汽車上的重力（N），f為滾動阻力系數，CD為空氣阻力系數，A為迎風面積(m2)，μa為行駛速(km/h)，為汽車旋轉質量換算系數，m為汽車質量(kg)，(du/dt)為行駛加速度(m/s2)，ηr為傳動系的機械效率。

在一定的發動機與電機復合轉速n(r/min)下，經過變速器與主減速器的減速，用途到車輪上，驅動車輪轉動，汽車以速度ua(km/h)(ua=0.377rn/igi0)行駛。在汽車行駛過程中，不僅驅動力與行駛阻力相互平衡，動力系統供應的功率與阻力功率也相互平衡。將行駛方程兩邊乘以行駛車速ua，并經單位變換，得到汽車功率平衡方程(功率單位為kW)：

式中：pe為汽車的功率，i為道路坡度。

模糊邏輯控制策略

控制策略思想

本文的控制策略就是在保證發動機最高燃油效率的前提下，提高車輛的驅動性能、滿足排放法規要求，以及保持電池的充電平衡。由于道路工況和驅動條件的非線性，關于電動機何時出現輔助轉矩或對電池充電的控制變得非常復雜。另外由于不同駕駛員的操作方法不盡相同，所以很難實現電池充放電平衡。模糊邏輯控制策略能解決非線性復雜問題，關于并聯混合動力電動汽車的控制策略建模比較適用。

在并聯混合動力汽車傳動系統控制中，一般根據電池的SOC、駕駛員的踏板位置、車速及車輪所需的平均功率等參數，按照一定的規則使發動機和電動機輸出相應的扭矩(或功率)，以滿足驅動輪驅動扭矩的要求。本文中模糊控制器的輸入參數是道路總的請求轉矩與發動機優化轉矩的差值ΔT和電池荷電狀態SOC，輸出參數為控制系數K，如圖2所示。

模糊邏輯控制器設計

模糊控制器采用Matlab供應的模糊邏輯工具箱設計，該工具箱基于Matlab的數學計算平臺構造模糊函數，并能在此環境下建立和編輯模糊控制器，而且將設計的控制器與Simulink集成進行仿真分析。

模糊化模塊

本文輸入變量描述為{負大,負小,零,正小,正大}，輸入變量SOC描述為{過低,偏低,適中,高},輸入變量的隸屬函數分別如圖3、圖4所示。輸出變量K值為{0，0.75，0.8，0.85，0.9，1，1.05，1.1，1.2，1.25}，由于輸出采用單值函數表示，因此推理方法采用Takagi-Sugeno類型，這種類型較為特殊，它將去模糊化結合到模糊推理中去，最后輸出為精確量。

模糊控制規則表的建立

本文中模糊控制器采用雙輸入單輸出結構(MISO)。根據條件，建立IF-THEN型的規則庫，該規則庫建立的原則就是在盡量保證電池充放電平衡的條件下，使發動機轉矩工作在最小燃油消耗區域。因此可以建立模糊邏輯控制表，見表1。

從表1中可以看到第一條規則可以解釋為：當ΔT為負大，且SOC值為過低，則輸出K為1，表示發動機工作在目標轉矩，多出來的能量用于給電池充電。假如用語言來表示則為：IF(ΔTis負大)and(SOCis過低)thenKis1。表中其它數值可以用類似語言來描述。

反模糊

反模糊化模塊采用面積中心法作為反模糊策略。從多能源控制目標看，并聯混合動力汽車的重要控制目標是發動機和電動機的轉矩(或功率)分配問題，如何合理優化分配轉矩是控制策略的重要內容。模糊邏輯是一種比較合適的控制策略，具有較好的魯棒性，能實現非線性、多目標和多參數的控制。模糊邏輯控制，能將控制邏輯的隸屬函數及參數權值進行優化，以得到更佳的結果。

建模、仿真結果與分析

基于strongspanonmouseover=_tipon(this)onmouseout=_tipoff()ahref=http://www.eefocus.com/search/forsearch.php?word=Matlab%7C0class=eefocus-src-keytarget=_blankMatlab/a/span/strong/Simulink的混合動力系統建模

ADVISOR模型代碼具有開放性，可以很容易對其內部模型進行研究。在研究與掌握ADVISOR車輛仿真系統結構組成的基礎上，對它進行二次開發是可行的。在軟件原有的并聯式混合動力整車各模塊基礎上，對相關模塊及對應參數加以修改，搭建新開發的虛擬樣車系統結構，并修改它在MATLAB/SIMULINK下界面，使其更具可讀性。

混合動力汽車前向仿真模型，包括駕駛員模型、車輛控制器模型、發動機模型、電機模型、電池模型、離合器模型、變速器模型、主減速器和差速器模型、輪胎模型和車輛動力學模型。控制策略模型如圖5所示。

整車性能仿真結果與分析

本文采用歐洲城市道路循環ECE_EUDC。仿真參數重要有：整車質量1800kg，風阻系數0.335，迎風面積2.1m2；發動機采用電噴汽油機，排量1.0L，功率41kW；電動機采用交流感應電機，峰值功率為25kW，額定電壓144V，效率0.9；蓄電池系統由25塊鉛酸電池組成，容量為18Ah，質量為167kg，總行程10.93km，時間1225s，最大速度120km/h，行駛期間共計13次停車。

仿真結果如圖6、7、8所示。從圖6中可以看出發動機的轉速是伴隨著車輛在道路循環上的狀態而變化的，在道路循環的停車時間，發動機處于關閉狀態，以降低油耗，在加速時由電動機供應輔助功率，在減速時電動機當作發電機應用回收能量。從圖7中可以看出在道路循環要求汽車加速時，電機供應輔助驅動；減速、停車時，電機回收制動。從圖8中可以看出SOC也是動態變化的，最大值為0.716，最小值為0.674，上下波動為0.042，可以看到波動比較小，同時最終SOC值為0.684，基本上實現了在一個循環內的充放電平衡。從發動機工作點和電池SOC的變化范圍看，模糊邏輯控制策略模型能將發動機控制在最佳燃油線附近，并實現電池SOC變化在合理的范圍內。

結束語

混合動力汽車是近年研究和開發的熱點，如何實現能量的合理分配是解決問題的關鍵。由于在混合動力汽車控制中存在許多影響參數，這些參數的函數關系大多是非線性的，模糊策略具有較好的魯棒性，能解決復雜的非線性問題，實現能量的合理分配。本文的仿真結果表明，在混合動力車中利用模糊控制器控制能量的流向及其在內燃機、電動機和電池組之間的分配關系，不僅滿足減少油耗、降低排放的要求，而且提高了整個驅動系統的效率，為更先進的控制策略和混合動力系統的研究和開發供應了一些參考。