行星排式混合動力汽車發動機轉速優化研究

汪少華+姚勇+陳龍+施德華

摘要： 行星排式混合動力汽車具備發動機與路載解耦的特點，在控制時需引入PI算法調節發動機轉速。對一種雙行星排式混合動力系統進行研究，以提高車輛燃油經濟性為目標，搭建了基于發動機最優工作曲線的控制策略。通過分析發動機轉速，發現在傳統PI控制下，發動機速度不能良好地跟隨，存在波動現象，影響了整車燃油經濟性。鑒于模糊算法的優良特性，將模糊控制與傳統PI算法結合，實現PI參數在線修正?；贑ruise與Simulink平臺進行了聯合仿真。結果表明，采用模糊PI控制后，發動機轉速跟隨及時，有效消除了波動，電機MG1工作點也更為集中地分布在高效區域內，整車油耗在原有的節油表現基礎上又有了2.83%的提升。

關鍵詞：行星排 ；混合動力汽車；模糊PI；轉速優化；Cruise；

中圖分類號：U464.22 文獻標識碼：A

Research on Engine Speed Optimization for Planetary Gear Hybrid Electric Vehicle

WANG Shaohua，YAO Yong，CHEN Long， SHI Dehua

（School of Automobile and Traffic Engineering，Jiangsu University，Zhenjiang 212013，Jiangsu，China）

Abstract： Planetary gear hybrid electric vehicles have a distinct feature which is decoupling engine from the road load. In the meantime the PI algorithm was necessarily introduced to adjust the engine speed. In order to improve the fuel economy， the research is based on a dual-planetary hybrid system， setting up the engine optimal operation line control strategy. By analyzing the engine speed， the speed fluctuation was founded which is affecting the overall fuel economy. Considering the excellent trait of fuzzy algorithm， the paper combined fuzzy control and traditional PI algorithm to realize the PI parameters on-line correction. Then the co-simulation was carried out based on the Cruise and Simulink platform， the simulation results show that， with the help of the fuzzy PI control， the engine speed responses timely and effectively eliminates the speed fluctuation. Finally the MG1 operation points are more concentrated in high efficient area and the vehicle achieves a better fuel economy performance by 2.83% than the traditional PI control system.

Key words： planetary gear； hybrid electric vehicle； fuzzy PI； speed optimization； cruise

近些年，由能源短缺與環境污染帶來的問題日益突出，混合動力汽車因其優良的經濟性和排放性得到了政府和社會的認可，成為了汽車發展的重要方向和研究熱點[1-2]?；炻撌阶鳛榛旌蟿恿ζ囍兄匾姆种?，因其兼具串聯式與并聯式的優良特性，在提升整車節油效果和降低車輛排放性能方面更具優勢[3-4]。行星輪系作為混聯式車輛常用的一種優良載體，可實現發動機與路載解耦，提高了發動機的控制靈活性，但同時需引入PI算法，從而實現各部件工作狀態的唯一。

基于不同的行星輪系結構，國內的專家學者進行了一系列的研究。北京理工大學的溫博軒、王偉達等[5]發現了發動機轉速存在偏離目標轉速的現象，并分別采用了機電功率協調控制和電動功率協調控制兩種方式，輸出了一個調節系數用于調整發電機轉矩，最終解決發動機轉速跟隨問題，但該研究從機電轉矩控制匹配角度出發，未考慮PI參數對系統動態的影響。上海華普汽車的王晨、張彤等[6]針對一種由拉維納行星輪系演變而來的雙行星排結構，從系統效率考慮，通過增加兩個制動器對動力系統進行優化，研究雖提出了引入PI控制調節發動機工作狀態的方法，但詳細的調節過程并未給出，且其研究重點為結構設計優化、驗證和模式切換中的協調控制。中國汽車技術研究中心的史廣奎、孔治國等[7]基于CHS 結構，直接采用了發動機臺架調試的方法，得出了發動機最優曲線下的各PI參數，但其研究內容缺乏前期的理論仿真驗證。

在以往混合動力汽車能量管理方面的研究中，研究角度往往從全局出發，僅考慮控制策略對車輛最終燃油性能的影響，而忽視了系統動態調節特性對降低整車油耗的潛力。尤其在行星排式混合動力汽車中，針對由于傳統PI調節不足而導致的發動機轉速波動的情況鮮有文獻涉及。

基于此，針對一種雙行星排式混合動力汽車，提出了一種基于模糊PI的發動機轉速優化控制方法，將模糊算法與PI算法相結合，構建了模糊PI控制器，克服傳統PI調試的不足，實現全區域內PI參數的實時修正。最終通過Cruise與Simulink的聯合仿真，對比了模糊算法引入前后對發動機轉速的跟隨情況、電機工作點分布及整車油耗的表現。

1 系統結構及運動學、動力學分析

1.1系統結構

圖1為本研究的行星排式混合動力系統結構圖，系統中發動機、電機MG1、MG2分別與前排行星架、前排太陽輪和后排太陽輪相連，前排行星架、齒圈與后排齒圈、行星架交叉相連，最終動力由后排行星架輸出。除了三個動力部件外，還包含了一個離合器和兩個制動器。離合器CR1能在適當的時間分離發動機與前排行星架，消除發動機轉動慣量對系統的影響。制動器CB1能在低速時鎖死前行星架，車輛以純電動模式運行，保證系統在低速時的效率。制動器CB2實現高速時鎖死電機MG1，保證系統在高速時的效率，還可以實現發動機直驅模式。

1.2系統工作模式

根據系統中制動器、離合器的結合狀態及動力部件參與情況的不同，提取了如表1所示的整車工作模式。

1.3動力學、運動學分析

系統的等效杠桿模型如圖2所示，圖中TEngine、TMG1、TMG2分別為發動機、電機MG1、電機MG2作用在前排行星架、前排太陽輪、后排太陽輪上的轉矩，Treq為輸出軸處的需求轉矩，nEngine、nMG1、nMG2、nOut分別為發動機轉速、電機MG1轉速、電機MG2轉速和輸出軸處的轉速，K1、K2分別為前后兩行星排的特征參數?；诟軛U法[8]得出了方程組（1）所示的系統動力學、運動學方程。

（1）

2 發動機最優工作曲線實現原理及分析

2.1實現原理

由表1可知，在復合驅動模式下，發動機、電機MG1、MG2均參與工作。方程組（1）含有4個等式方程，其中Treq與nOut作為已知量，其余3組共6個變量TEngine與nEngine、TMG1與nMG1、TMG2與nMG2均為未知變量，因而方程組不能求解出唯一解，需要先確定某一組變量值。本研究以提高燃油經濟性為首要目標，而發動機對控制目標的影響最大，因此選擇發動機工作點為控制目標。鑒于選用的仿真軟件Cruise中部件轉矩直接可控，對發動機轉速引入PI算法，理論上實現發動機最優工作曲線。

發動機最優工作曲線控制策略實現的過程為：根據整車需求功率查表，初步確定了發動機的理想工作點，并經過電機MG1、MG2轉速以及怠速等一系列條件約束后得出修正后的發動機工作點。即通過修正電機MG1轉矩達到調節發動機轉速的目的，圖3為帶約束過程的發動機工作點調節過程。

圖3 發動機工作點調節過程

由于實際工況中需求功率時刻變化，導致了發動機目標工作點也是時變的，單一的PI參數已不能滿足系統調節特性，因此，在發動機最優工作曲線控制策略中涉及到PI參數是一組數值。

在Cruise和Simulink中分別建立了整車模型和發動機最優工作曲線控制策略并進行離線仿真。車輛的滿載質量1 645 kg，迎風面積1.746 m2，空氣阻力系數0.3，滾動阻力系數0.01，滾動半徑0.293 m，前后兩排行星排特征參數分別為1.842和2.48，其余動力系統部件參數見表2。

2.2發動機轉速分析

圖4為傳統PI控制下的發動機轉速情況。由圖可知，采用傳統PI控制的發動機在仿真工況的后半段，長時間持續性地加速需求下，轉速無法保證及時跟隨，存在較大波動，不利于整個系統的平穩工作，直接影響整車油耗。

從PI參數合理性角度考慮，分析由于傳統PI參數獲取時僅對最優工作曲線上每隔一個功率區間進行標定，對于區間內工作點的控制參數采用線性差值的方法代替，并沒有直接獲取。這種方法雖簡化了PI參數的個數，但無法保證差值出的PI參數在區間內獲得良好的控制效果。

3基于模糊PI的發動機轉速優化原理及實現

3.1優化原理

模糊算法是一種基于非線性模糊數學理論的智能控制算法，通過模仿人類近似推理和綜合決策的思維，使受控對象具備強適應性，具有較強的推廣前景和應用價值錯誤！未找到引用源。。

以發動機實際轉速與目標轉速的差值和此差值變化率作為系統輸入，借助模糊控制器糾正輸入量的偏差，實現了動態調節發動機最優曲線上各工作點對應PI參數的目的，使發動機轉速具有良好的動態跟隨特性。具體的優化流程如圖5所示。

3.2模糊PI控制器

3.2.1模糊PI控制器結構

基于上述優化思想，在Simulink軟件中搭建了模糊PI控制器，如圖6所示，系統為雙輸入雙輸出結構。圖中，比例系數和積分系數均由兩部分組成，基準的PI值與系統輸出的修正后PI值相加組成了新的PI參數，最終實現修正電機MG1的轉矩。增益Ke、Kec為兩個輸入量的量化因子，數值均為2。

3.2.2輸入、輸出量的量化

進一步將差值E分為5個模糊子集：{NB、NS、ZO、PS、PB}，論域定為[-50，50]；差值變化率EC分為5個模糊子集：{NB、NS、ZO、PS、PB}，論域定為[-50，50]；ΔKp分為5個模糊子集：{NB、NS、ZO、PS、PB}，論域定為[-1，1]；ΔKi分為5個模糊子集：{NB、NS、ZO、PS、PB}，論域定為[-1，1]。

根據相關文獻分析結果和仿真經驗錯誤！未找到引用源。，輸入和輸出變量隸屬度函數如圖7所示，推理方法采用Mamdani型，去模糊化采用加權平均法。

3.2.3模糊控制規則的制定

由相關文獻[8]可知，比例系數和積分系數有著不同的調節作用。比例系數用于提高系統響應速度，其數值越大，系統響應速度越快，但容易出現超調，嚴重的會導致系統失穩。反之，系統響應速度減小，調節時間變長，系統動態性能減弱。積分系數用于消除穩態誤差，其數值越大，誤差消除越快，但容易在響應初期就出現積分飽和現象。反之，穩態誤差難以消除，影響系統調節精度。

基于上述經驗，以快速有效獲得相應的PI參數為前提，確保發動機在盡可能短的時間內跟隨期望的轉速，有效實現系統的平穩工作，從而進一步降低車輛的油耗。本研究設計的模糊控制器控制規則見表3和表4。

為了驗證模糊PI控制效果，在保持原有仿真設置不變的基礎上，對控制策略做出如圖6所示的修改并再次進行聯合仿真。

圖8為模糊PI控制下的發動機轉速情況。通過觀察發現，由于兩次仿真采用了相同的邏輯門限控制規則，模糊算法引入前后，發動機的工作時刻基本沒有變化。但由局部放大圖可知，采用模糊PI控制的發動機轉速跟隨及時，尤其是在仿真工況的后半段，長時間持續性的加速需求下，發動機轉速時刻跟隨，有效地消除了波動，驗證了引入模糊控制的有效性，實現了發動機轉速精確控制。

圖9為電機MG1工作點的分布情況。由圖可知，在傳統PI控制下，電機MG1的工作點分布較為離散，且較多地分布在效率較低的區域內。分析原因，是由于發動機的實際轉速不能較好地實時跟隨期望轉速，導致了電機MG1的PI修正轉矩存在較大的波動。而在采用模糊PI控制后，電機MG1工作點分布在效率較高的區間內，有利于系統效率的提升。

圖10對比了傳統PI和模糊PI兩種控制算法下的電池SOC變化情況。SOC初始值均為0.65，傳統PI控制下，SOC終了值為0.562，而模糊PI控制下，SOC終了值為0.623。在引入模糊控制后，循環工況的后半段中發動機轉速及時跟隨，有效穩定了電機工作狀態，使SOC下降更小。

仿真結果數據如表5所示，其中發動機油耗提升較小，這是由于引入的PI算法只對發動機的轉速波動有修正作用，并不改變其工作點分布。但相比傳統PI控制，模糊PI控制在原有的節油表現基礎上又有了2.83%的改善，實現了車輛油耗的進一步降低。

5 結論

（1）鑒于發動機與路載解耦特性，引入了傳統PI算法，通過Cruise與Simulink聯合仿真實現了發動機最優工作曲線控制策略。分析發動機轉速跟隨情況，發現存在波動現象，推測可能是由PI參數合理性而導致?；诖?，引入模糊控制，構建了模糊PI控制器，實現PI參數的在線修正。

（2）通過再次聯合仿真，對比模糊算法引入前后的仿真結果，可知在車輛長時間持續性大功率需求下，發動機轉速能夠時刻跟隨，有效地消除了波動，促成了電機MG1的工作點較為密集地分布在高效率區域內，而電池SOC也直觀地反映了電機效率提升帶來的系統油耗的降低，最終整車油耗相比傳統PI控制降低了2.83%。

參 考 文 獻

[1] AL-ALAWI B M， BRADLEY T H. Review of Hybrid， Plug-in Hybrid， and Electric Vehicle Market Modeling Studies[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews， 2013， 21（5）： 190-203.

[2] ZHANG S， XIONG R. Adaptive Energy Management of a Plug-in Hybrid Electric Vehicle Based on Driving Pattern Recognition and Dynamic Programming[J].Applied Energy， 2015， 155：68-78.

[3] SABRI M F M， DANAPALASINGAM K A， RAHMAt M F. A Review on Hybrid Electric Vehicles Architecture and Energy Management Strategies[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews， 2016， 53： 1433-1442.

[4] ZOU Y， LIU T， SUN F， et al. Comparative Study of Dynamic Programming and Pontryagins Minimum Principle on Energy Management for a Parallel Hybrid Electric Vehicle[J]. Energies， 2013， 6（4）： 2305-2318.

[5] 溫博軒， 王偉達， 項昌樂， 等.混聯式混合動力系統動態響應協調控制[J].哈爾濱工業大學學報，2016，48（1）：72-79.

WEN Boxuan， WANG Weida， XIANG Changle， et al. Torque Coordinated Control for the Multi Power in Parallel-Series HEV[J].Journal of Harbin Institute of Technology， 2016，48（1）：72-79.（in Chinese）

[6] 趙治國， 王晨， 張彤， 等.復合功率分流變速器的設計與驗證[J]. 汽車工程， 2015，37（4）：407-415.

ZHAO Zhiguo， WANG Chen， ZHANG Tong， et al. Design and Validation of a Compound Power-Split Transmission[J]. Automotive Engineering， 2015，37（4）：407-415.（in Chinese）

[7] KONG Z， SHI G， WANG W， et al. Development of Electric Control System for a Novel Full Hybrid SUV[C]// Power Electronics and Motion Control Conference. IEEE， 2012：631-635.

[8] BENFORD H L，LEISING M B. The Lever Analogy： a New Tool in Transmission Analysis[C]// SAE Technical Paper，810102， 1981.

[9] SCHOUTEN N J， SALMAN M A， KHEIR N A. Energy Management Strategies for Parallel Hybrid Vehicles Using Fuzzy Logic[J].Control Engineering Practice， 2003， 11（2）：171-177.

[10] SYED F U， HAO Y， MING K， et al. Rule-Based Fuzzy Gain-Scheduling PI Controller to Improve Engine Speed and Power Behavior in a Power-Split Hybrid Electric Vehicle[C]//Nafips Meeting of the NAFIPS， 2006：284-289.

[11] KHAN M， KAR N C. Speed Tracking Performance of Fuzzy Based Vector Control of Induction Motor Drives for Hybrid Electric Vehicles[C]//Conference on Electrical & Computer Engineering，2008：607-610.

修改說明：

針對專家提出的圖3不夠清晰。已向編輯部進行說明，此圖為示意圖，圖中發動機最優工作曲線和電機外特性限制顯示內容不是重點。并且已將兩個曲線的原圖附在論文后面。

發動機最優工作曲線

電機MG2外特性曲線

作者簡介：

責任作者：汪少華（1978-），男，江蘇泰興人。副教授，碩士生導師，主要研究方向為混合動力車輛動力系統設計與控制。

Tel：13952801115

E-mail：13514462@qq.com

通訊作者：姚勇（1991-），男，江蘇啟東人。碩士研究生，主要研究方向為混合動力車輛動力系統設計與控制。

Tel：18317091882

E-mail：wozhu617@126.com