基于CD-CS的某新型混合动力系统 ECMS控制策略研究

郭孟玉 王玉林 李志峰 姜文瀚

摘要：  为提高城市客车的燃油经济性，本文以某新型混合动力系统为研究对象，基于CD-CS控制策略与等效燃油消耗最小控制策略（equivalent fuel consumption minimum control strategy，ECMS），在Matlab软件中建立新的能量分配控制策略。利用遗传算法对电机输出转矩和变速装置挡位进行离线优化，生成二维插值表格，利用ADVISOR在C-WTVC循环下进行仿真实验。仿真结果表明，在C-WTVC循环工况下，车辆在电量消耗型 电量维持型（charge depleting-charge sustaining，CD-CS）模式时，采用新的控制策略比并联电机助力控制策略节约油耗分别为6.8%和6.4%。结果表明在CD-CS模式下，等效燃油消耗最小控制策略可以明显提高混合动力客车的燃油经济性。该新型能量分配控制策略具有可行性。

关键词：  新型混合动力系统; 控制策略; 能量分配; 燃油经济性

中图分类号： U463.2; U469.7  文献标识码： A

目前我国汽车行业发展的重要方向是节能减排，国内外许多学者对提高混合动力城市客车燃油经济性和换挡品质的研究多集中于控制策略[1 6] 。现阶段，能量分配控制策略主要包括基于规则和基于优化的能量分配策略[7 8] 。基于规则的能量分配策略计算速度较快，易开发且运行可靠，但该策略依赖于工程经验，车辆的燃油经济性能会因控制参数的变化产生较大的差异[9] ;基于优化的能量分配控制策略分为全局和实时优化控制策略。 全局优化控制策略中的动态规划算法（dynamic programming，DP）能够产生最省油的效果，但需要提前预知道路工况或者车辆所需的驱动功率，这使DP很难实际应用[11] 。实时优化控制算法中，等效燃油消耗最小控制策略（equivalent fuel consumption minimum control strategy， ECMS）通过等效因子，将车辆的电量消耗转化为发动机的燃油消耗，在车辆运行的每个时刻，选择最小等效油耗对应的发动机和电机输出转矩，可有效提高车辆的燃油经济性，由于等效因子对结果影响较大，并且等效因子的最优值需要根据特定的驾驶周期离线确定[12] 。因此，本文将基于CD-CS控制策略与ECMS控制策略相结合，建立了新的能量分配控制策略，提升控制策略的实用性。采用并联电机助力控制策略，并在ADVISOR软件中进行仿真，同时利用DP算法对仿真结果进行全局优化，通过得到的全局最优解，检验本文提出的能量分配控制策略。结果表明，该策略对燃油经济性有所提高，具有一定可行性。

1 新型混合动力变速装置设计方案

1.1 混合动力变速器结构

本文采用并联混合动力变速装置，在倍档组合式机械变速器基础上加一副箱，副箱动力由箱内电机提供，混合动力变速器示意图如图1所示。

1.2 混合动力变速器动力传递路线及动力总成关键部件参数匹配

电机与发动机既可独立工作，也可互为补充，在能量分配策略下达到提高动力性和经济性的目的，主副箱组合式双动力变速器还可避免动力中断问题。副箱电机的动力传递经同步器与齿轮结合，可构成低、中、高3个电机档位，与发动机5个机械档位组合，最多可构成15个档位，符合商用重型车多档位化的发展趋势。副箱动力传递路线图如图2所示。

本文以某国产传统城市客车为实验车型，并与新型混合动力变速系统进行参数匹配。车辆具体参数请参考文献[13] 。

2 混合动力系统传统能量分配控制策略及仿真

2.1 C-WTVC工况及修正

本文所选的混合动力城际客车总质量为16 680 kg，按照测试方法要求，市区、公路和高速公路3部分比例分别占总里程的10%，20%和70%。C-WTVC测试循环曲线如图3所示。

为使测试循环方便，根据特征里程分配要求，重新构建测试循环，添加1个公路循环和3个高速循环，使工况适合于城际大客车测试，重构C-WTVC测试循环曲线如图4所示。

2.2 传统客车仿真

本文所研究的新型混合动力变速器是以某款国产传统客车为基础，该城市客车原有车型采用225 kW发动机，在ADVISOR中修改相应参数，将变速器修改为相应的11挡变速器，修改后的C-WTVC测试循环嵌入软件ADVISOR中，车辆在C-WTVC测试循环工况下进行仿真。仿真结果表明，车辆行驶距离为53 km，百公里燃油消耗为31.9 L。

2.3 并联电机助力型控制策略仿真

修改ADVISOR中并联式混合动力汽车模型结构和参数，如整车基本参数、发动机和电机模块的功率、电池模型中电池包容量等，建立副箱E-gearbox模型模擬3个电机挡位，修改变速器gearbox和动力耦合装置torque coupler结构，参考一种具有主副箱结构的混合动力系统，二次开发整车模型，并进行仿真分析。

采用并联电机助力控制策略，车辆在C-WTVC测试循环工况下，进行混合动力模式仿真实验，百公里燃油消耗量为23.2 L，综合等效燃油消耗为26.6 L。基于新型混合动力变速装置，与原车型传统客车相比，采用并联电机助力控制策略能够减少16.61%的燃料消耗。

3 基于CD-CS的ECMS控制策略及仿真

3.1 CD-CS控制策略

插电式混合动力汽车在实际运行过程中，根据电池荷电状态（state of charge，SOC）值的不同，可以分为电量消耗型（charge depleting，CD）和电量维持型（charge sustaining， CS）两种模式，即电量消耗型 电量维持型（CD-CS）[14—16] 。当电池SOC值较大时，整车驱动模式处于CD模式，整车所需动力主要由电机提供，当需求转矩大于电机所能提供的最大转矩时，发动机启动提供额外的需求转矩，整车运行处于以电机为主的驱动模式;当电池的电量消耗到一个较低水平后，整车驱动从CD模式切换至CS模式运行，整车所需动力主要由发动机提供，当发动机无法单独满足整车动力需求时，电机启动，与发动机共同驱动车辆，在此过程中，电机作为发电机适时为电池充电。CD阶段工作模式切换图如图5所示，CS阶段工作模式切换图如图6所示。

3.2 ECMS控制策略

ECMS作为实时优化的一种控制策略，不需要提前预知路况就可以解决问题。该策略在车辆运行过程中，电池初始状态和最终充电状态之间的差异很小，所使用的总能量可以忽略不计。从燃料角度看，电池可以看作是辅助、可逆的燃料箱，电池放电阶段所使用的能量，必须在以后阶段运用发动机的燃料进行补充[17 20] 。在给定的工作点，有如下两种情况：

1） 在放电情况下，电机功率为正：将来需要用发动机进行充电，充电过程需要一些额外的燃料消耗。

2） 在充电情况下，电机功率为负：存储的电能用于减少发动机负载，节省燃料。

在这两种情况下，等效燃料消耗都可能與电能的使用有关。因此，可以将等效的未来燃料消耗与当前的实际燃料消耗相加，获得瞬时等效燃油消耗。等效瞬时燃料消耗量为

eqv = f+ ress = f+ s QIhv Pelec  （1）

式中， eqv 为等效瞬时燃料消耗量; f为发动机瞬时燃料消耗量; ress 为虚拟燃料消耗量;s为等效因数;QIhv 为燃料热值;Pelec 为电机传递的动力。

该控制策略的实现主要为应用等效系数计算燃油消耗，不依赖于平均效率。等效燃油消耗为

min u J=ΔEf（t，u）+s（t）ΔEe（t，u） （2）

式中，minJ表示等效燃油消耗;ΔEf（t，u）和ΔEe（t，u）分别表示单位时间内发动机燃料的消耗和电机能量的消耗;s（t）为等效燃油系数。

等效燃油系数s（t）为

s（t）=p（t）sdis +（1-p（t））schg  （3）

式中，sdis 和schg 表示放电和充电时的等效因子，用于评估正、负电能消耗的燃料当量;p（t）为概率因子，由E+e（t）/（E+e（t）-E-e（t））决定。其中，E+e（t）和E-e（t）分别为行驶周期结束时电机能量消耗的最大正值和负值，此种方法的缺点是没有明确将持续放电的情况考虑在内。

本文采用第一种方法做瞬时优化，首先建立目标函数为

Jt= ice （pice （t））+ζ（pem （t）） （4）

式中，Jt为等效燃油总消耗; ice （pice （t））为发动机燃料消耗;ζ（pem （t））为电机消耗的等效燃料;Pem （t）为电机功率。电能和燃料能量不能直接相比，需要一个等效因数，电能和燃料能量之间的等价关系基本上是通过平均能量路径来评估，该路径是指从燃料到电能的储存，假设在当前发动机的工作点，每个状态改变都可以得到以下方式的补偿，即

γ= 1+sign（pem （t）） 2  （5）

ζ（Pem （t））=γsdis 1 ηbatt （Pem ）ηem （Pem ） Pem （t） HLHV +（1-γ）schg ηbatt （Pem ）ηem （Pem ） Pem （t） HLHV  （6）

式中，sign（pem （t））为电机功率标量，功率正时为1，功率负时为-1;ηbatt （Pem ）和ηem （Pem ）分别为电池和电机的平均效率;HLHV 为燃料热值，作为等效燃油消耗最小控制策略的控制参数，对每个时间有如下约束条件

Preq （t）=Pice （t）+Pem （t） （7）

SOCmin （t）

0≤Pice （t）≤Pice，max （t） （9）

Pem，min （t）≤Pem （t）≤Pem，max （t） （10）

式中，SOCmin （t）和SOCmax （t）分别表示电池允许的SOC最小值和最大值;Pice，max （t）为发动机可输出的最大功率;Pem，min （t）和Pem，max （t）分别表示电机可输出的最小和最大功率。

采用并联电机助力控制策略进行仿真，并利用上述计算方法，得到循环工况等效油耗与充放电等效系数的关系图如图7所示，循环工况电池电量与充放电等效系数的关系图如图8所示。

插电式混合动力客车在循环工况有一定的电量消耗，因此，在电量消耗工况下确定等效系数时，首先应保证循环工况具有适当的电量消耗，而循环工况的等效燃油消耗量不必最小化，保持较低水平即可，图8中取放电等效系数sdis=1.89，充电等效系数sch=2.5，当处于电量保持工况时，取放电等效系数sdis=2.40，充电等效系数sch=2.63，可使循环工况的电量变化量保持在一个可以接受的范围之内。由图7可以看出，选择此组放电等效系数和充电等效系数也可以使循环处于等效燃油消耗最小的区域。因此选用此组等效系数会具有较好的优化效果。

3.3 遗传算法

ECMS难点在于计算量庞大，难以实时运行。为此，针对不同的需求扭矩和需求转速（状态点），在线下采用遗传算法优化方法，计算优化问题在每个状态点的最优控制变量值，从而形成2D表格，控制逻辑只需要根据当前状态（需求转速和需求扭矩）进行查表，即可得到当前最优控制量。遗传算法可简单表示为

GA=（C，J，P0，M，Φ，Γ，Ψ，T）  （11）

式中，C为个体的编码方法;J为个体适应度评价函数;P0为初试种群;M为种群大小;Φ，Γ，Ψ分别为选择算子、交叉算子和变异算子;T为遗传算法的终止条件。

本文利用Matlab中的遗传算法工具，在Matlab中输入命令optimtool（‘ga），则可显示遗传算法优化工具入口，遗传算法优化工具图如图9所示。Fitnessfunction中可以定义ECMS控制策略函数，本文ECMS控制策略函数在Matlab中用M文件编写，Number of variables中设置为2，对混合动力装置电机输出扭矩和挡位作优化，依据设定的约束条件在Constraints中填写。

遗传算法挡位优化结果如图10所示，遗传算法电机输出扭矩优化结果图如图11所示。本文中所提出的新型混合动力装置设置11个挡位，由图10可以看出，低转矩区挡位基本随着转速的增加而增加，当转矩超过875 Nm时，挡位只能到达10挡，当转矩超过1385 Nm时，挡位只能到达8挡，挡位变化随需求转速变化，较为符合实际。文中发动机的最低转速为650 r/min，所以在需求转速小于650 r/min时，混合动力装置需求转矩应该全部由电机提供。由图11可以看出，本部分优化结果较差，这是因为电机经过副箱形成的3个挡位有跳动现象，在实际控制策略中令电机转矩等于需求转矩即可。在中高转速阶段，优化結果较好，电机输出转矩变化连续平滑，与实际情况相符;在高转速高转矩阶段，需求功率超过混合动力装置可输出功率，可忽略。

3.4 能量分配控制策略

将CD-CS与ECMS控制策略相结合，在Simulink/Stateflow中建立新的控制策略，并根据电池SOC值，判断控制策略处于CD或者CS模式。本文将CD模式与CS模式之间的切换值设为0.4，CD-CS模式切换图如图12所示。

CD-CS阶段驱动模式如表1所示。表1中，Spd_tc为混合动力装置需求转速，Spd_fc_min为发动机最低转速，Trq_tc为混合动力装置需求转矩，Trq_em_max为电机可输出最大转矩，Trq_fc_max为发动机可输出最转矩。

由表1可以看出，在CD模式中，当来自动力总成的需求扭矩小于0时，此时处于制动能量回收状态;当需求转速低于发动机最低转速或需求扭矩小于电机所能提供的最大扭矩时，进入纯电驱动模式;当需求扭矩大于电机所能提供的最大扭矩时，进入联合驱动模式，此时按照预先计算出的最佳扭矩分配插值，得到电机输出扭矩，ECMS插值图如图13所示。

在CS模式中，当来自动力总成的需求扭矩小于0时，处于制动能量回收状态。本文的SOC值采用0.2作为强制行车充电的界限，若SOC值小于0.2时，车辆必须进入行车充电状态。当需求转速低于发动机最低转速时，进入纯电驱动模式;当需求转矩发动机可以满足时，控制发动机转矩处于发动机高效率区间，此时的发动机扭矩根据需求转速由发动机万有特性曲线插值求得，剩余能量为电池充电;当需求转矩大于发动机可输出最大转矩时，进入联合驱动，此时按照预先计算出的最佳扭矩分配插值，得到电机输出扭矩。

3.5 仿真与分析

将基于CD-CS的ECMS控制策略替换并联电机助力控制策略，在C-WTVC测试工况下进行测试仿真，SOC初始值设定为0.8，车辆主要运行在CD模式，CD模式仿真结果如图14所示。

图14中，自上而下依次为车速、电池SOC曲线、混合动力装置百公里燃油消耗量。由图14可以看出，整个循环工况下，车速运行符合设定的工况车速，电池SOC值变化较小，SOC终值为0.761，电池始终工作在高效率阶段。车辆行驶过程中，百公里燃油消耗为23.72 L，等效燃油消耗量为24.78 L，与并联电机助力型控制策略仿真结果相比，燃油经济性提高了6.8%。

当SOC初始值设定为0.3时，车辆主要运行在CS模式，CS模式仿真结果如图15所示。

图15中，自上而下依次为车速、电池SOC曲线、混合动力装置百公里燃油消耗量。由图15可以看出，整个循环工况下，车速运行符合设定的工况车速，电池SOC值变化较小，SOC终值为0.298，符合CS模式的控制策略。车辆行驶过程中，百公里燃油消耗为24.86 L，等效燃油燃油消耗量为24.91 L，与并联电机助力型控制策略仿真结果相比，燃油经济性提高6.4%。仿真结果表明，在CD-CS模式下等效燃油消耗最小控制策略可以明显提高混合动力客车的燃油经济性。

4 结束语

本文基于新型混动客车十一档变速器，在CD和CS模式下采用ECMS控制策略作为能量分配策略进行发动机和电机的转矩控制。在C-WTVC循环工况下具有新型混合动力装置的车辆采用并联电机助力控制策行驶的燃油经济性比该车型传统客车提高16.61%，CD和CS模式下采用ECMS控制策略比并联电机助力控制策节约油耗分别为6.8%和6.4%，说明本文提出的将基于规则的控制策略与基于优化的策略相结合的思想具有可行性，下一步的研究重点是硬件在环仿真实验以及实车实验验证新型控制策略的可行性。

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ECMS Control Strategy Based on CD-CS for a New Hybrid Power System

GUO Mengyu， WANG Yulin， LI Zhifeng， ZHANG Jian， JIANG Wenhan

（School of Mechanical and Electrical Engineering， Qingdao University， Qingdao 266071， China）

Abstract：  In order to improve the fuel economy of urban buses， this paper takes a new hybrid power system as the research object and establishes a new energy allocation control strategy by combining the CD-CS control strategy and the equivalent fuel consumption minimum control strategy （ECMS） in Matlab. The genetic algorithm was used to optimize the output torque of the motor and the gear shift gear off-line to generate a two-dimensional interpolation table. Advisor software was used to conduct simulation experiments under the driving Cycle-C-WTVC Cycle formed by adjusting the acceleration and deceleration based on WTVC （World Transient Vehicle Cycle）. The simulation results show that under the C-WTVC circulation condition， vehicles in charge depleting-charge sustaining（CD-CS） mode， compared with the control strategy of parallel motor， the fuel consumption savings of the new control strategy are 6.8% and 6.4% respectively， indicating that under the CD-CS mode， the equivalent fuel consumption minimum control strategy can significantly improve the fuel economy of hybrid bus. The new energy distribution control strategy is feasible.

Key words： new hybrid power system; controlstrategy; energy distribution; fuel economy