刘晋霞，梁志豪，王强，温明星
（山东科技大学交通学院，青岛 266590）
具备更大续驶里程与更低排放的混合动力汽车（hybrid electric vehicle，HEV），被认为是传统燃油汽车向电动汽车的过渡产品，成为了节能与新能源汽车领域的重要研究方向［1］。在传统燃油汽车构架基础上，该领域已研制出各种发动机与驱动电机通过离合器实现动力输入与断开、行星齿轮机构实现动力耦合及电池充电的串联、并联、混联HEV 驱动形式［2］。近年来，一种前、后轮分别由发动机、驱动电机驱动，行驶过程中通过路面（through-the-road，TTR）实现动力耦合与电池充电的并联HEV（本文称之为TTR汽车），在传统燃油前（或后）轮发动机驱动汽车的基础上，后（或前）轮加装电机驱动系统来构成［3］，其研发及制造过程可充分利用传统燃油汽车技术基础及生产线进行，成为了HEV 领域一个新的研究热点［4-8］。
为改善HEV 的节能与减排性能，大量学者针对不同驱动形式HEV 的能量管理策略（energy management strategy，EMS）进行了研究，极大地改善了HEV 的经济性，并已形成以基于实时、全局优化方法为主，向人工智能控制算法方向发展的EMS［9］。对于基于全局优化的EMS，需预知行驶工况与驾驶风格等大量信息，且计算量大，实车的适用性不强；
人工智能控制算法的EMS，神经网络及多信息融合等理论还有待完善，目前处于初级阶段；
而基于等效油耗最小策略（equivalent consumption minimization strategy，ECMS）实时优化的EMS，通过等效因子将电能消耗合理地等效为燃油消耗，以电能等效燃油消耗与发动机燃油消耗之和最小为目标进行实时优化得到广泛应用。李跃娟［10］、胡建军［11］、王文彬［12］、邓涛［13］等人基于ECMS 思想，分别针对不同并联、混联驱动形式的HEV，采用动态规划、PI、萤火虫、模糊算法等自适应等效因子的等效油耗最小策略（adaptive equivalent consumption minimization strategy，AECMS），保证电池荷电量（state of charge，SOC）稳定性而获得基于工况的最佳时变等效因子、使电池SOC实时逼近其理想、保持初始值，并在不同的工况下进行仿真和实验研究，得到比全局优化燃油消耗相差较少、比固定等效因子的等效燃油消耗最小策略（constant equivalent fuel consumption control，CECMS）的燃油消耗明显降低的结果。以上针对HEV 提出的各种AECMS 对改善HEV 燃油经济性具有重要意义。然而，各种AECMS 致力于模拟全局优化时发动机、电机转矩分配，该模拟难以适应复杂多变的驾驶环境。
目前，关于TTR 汽车EMS 亦有少量研究，文献［5］中将电池SOC 与剩余行程综合计算得出的全局放电率与车速作为确定TTR 汽车功率判断依据，并设置高、中、低3 个阈值确定纯电驱动或混合驱动模式以尽可能减少油耗，相比控制发动机开关的策略燃油经济性提高62%；
文献［6］中针对TTR 挂车，采用基于全局优化的模型预测方法，取上一段时间速度均值预测下一段时间速度，并根据GPS 预知道路坡度预测汽车所需转矩，再根据电池SOC 和发动机门限值对发动机、电机转矩进行分配，相比无预测道路坡度的模型预测策略燃油消耗降低16.5%。对于TTR汽车的EMS研究仍有待进行深入探讨。
因此，本文尝试基于TTR汽车的结构特点、工作模式，采用ECMS 算法，在计算CECMS 的基础上，考虑行驶所需发动机等价总转矩及电池SOC对等效因子的影响，使发动机与电机工作状态能够保持电池SOC 稳定性及实时燃油消耗最小，提出模糊AECMS（fuzzy adaptive equivalent consumption minimization strategy，FAECMS），并选取FTP75、CLTC、WLTP 3种标准工况，在MATLAB/Simulink 中建立TTR 汽车动力学及CECMS 与FAECMS 的仿真模型，展开对TTR汽车EMS 的研究，以期改善其节能减排性能的基础上，为其普及提供理论指导作用。
1.1 结构及整车参数
TTR 汽车根据驱动电机安装位置可分为集中电机与轮毂电机驱动两种结构形式。其中，集中电机驱动结构将驱动电机安装在汽车中后部，采用机械差速系统传递动力至车轮，占据了后部底盘大量空间。而轮毂电机驱动结构则将轮毂电机直接安装在车轮轮辋内部形成电动轮，靠控制轮毂电机的转矩实现差速，提高了空间利用率，其结构如图1 所示。轮毂电机驱动的TTR 汽车中，普通车轮由发动机驱动，电动轮由轮毂电机驱动，两驱动系统无任何机械连接。本文即针对该类TTR 汽车的EMS 进行研究，其整车相关参数见表1［14-15］。
表1 TTR汽车整车参数
图1 轮毂电机驱动的TTR汽车结构
1.2 发动机的map图
包含有燃油消耗率、转速、转矩等信息的发动机map 图如图2 所示。由图2 可知，该发动机较小燃油消耗区处于转速为800～3 500 r/min 范围内，此时其输出转矩为70～130 N·m。
图2 发动机燃油消耗率map图
1.3 驱动电机的map图
在TTR 汽车行驶过程中，驱动电机应能够实现驱动、行车发电及制动能量回收功能。TTR 汽车驱动电机采用的轮毂电机应与轮辋空间相匹配，本文选用永磁同步轮毂电机作为驱动电机，其包含效率、转速、转矩等信息的map图如图3所示。
图3 电机效率map图
2.1 工作模式分析
根据TTR 汽车结构及工作原理，可将其工作模式分为：纯发动机驱动、纯电机驱动、发动机与电机混合驱动（混合驱动）、发动机驱动电机发电（驱动充电）、制动能量回收5 种工作模式，各工作模式的动力部件工作状态见表2。
表2 TTR汽车各工作模式动力部件工作状态
由于当电池SOC 小于15%、20%时，电池电压与内阻分别出现骤然下降与不规律变化［16］，因此，为确保电池使用过程中电压及内阻处于稳定状态，本文在研究TTR 汽车EMS时，将电池SOC 控制在20%～100%之间，即：当电池SOC 等于100%、20%时，电机分别处于驱动、发电状态；
而当SOC 大于20%且小于100%时，TTR 汽车工作模式切换则根据ECMS 算法来确定。
2.2 TTR汽车ECMS计算流程
设计TTR 汽车ECMS 的计算流程如图4 所示。根据实际车速与目标车速之差、汽车动力驱动、发动机驱动的变速及主减速比、轮毂电机驱动无变速与主减速比，计算驱动TTR 汽车发动机等价所需总转矩Ta。当Ta＜0时，汽车进入制动能量回收模式，不足制动力矩由机械制动补足；
当Ta＞0时，则根据ECMS算法、等效因子、发动机及电机转速，分配发动机与电机转矩，并确定工作模式、更新实际车速和电池SOC。
图4 TTR汽车ECMS计算流程
2.3 ECMS算法设计
发动机转矩Te1与Te2为x、y由黄金分割法计算的预选值。根据所需总转矩Ta、发动机与电机转速Ne、Nm及其map图、等效因子i计算发动机转矩为Te1、Te2时的燃油消耗Le1、Le2与电机等效燃油消耗Lm1、Lm2，得出两个预选发动机转矩时总油耗Ltot1、Ltot2。当y-x＞0.001时，若Ltot1＞Ltot2，则 令x=Te1，Te1=Te2，Te2=x+0.618（y-x）；
反之，则令y=Te2，Te2=Te1，Te1=x+0.382（y-x）进行以上循环计算，直到y-x≤0.001，跳出循环。
此时，发动机、电机的输出转矩分别为Te=（Te1+Te2）/2、Tm=Ta-Te，且分别当Te=Ta，Tm=0，Te=0，Tm=Ta，0＜Te＜Ta，0＜Tm＜Ta、Te＞Ta，Tm＜0时，TTR 汽车处于纯发动机、纯电机、混合驱动与驱动充电模式行驶。
2.4 CECMS等效因子的确定
CECMS 是假设在一定行驶工况下，采用等效因子i（常数）将电量消耗合理地实时等效为燃油消耗iLm，以发动机油耗和等效油耗的总油耗Ltot最小为优化目标，即
图5 ECMS算法流程
2.5 FAECMS等效因子的确定
以上CECMS 只考虑了电机效率、电机传动效率及汽油热效率相互转化关系的油耗最小问题，没有考虑电池SOC及所需总转矩对等效因子的影响。而当电池SOC 值大时，等效因子应当变小使TTR 汽车驱动电机较多地处于驱动状态来消耗电量，反之等效因子应变大来减少电量消耗。若电池SOC值中等时，所需总转矩对于HEV 倾向耗电或耗油具有很大影响［13］，当TTR汽车运行所需转矩大时，等效因子应当变小来使驱动电机分担更多转矩，进而使发动机尽量处于低燃油区，此时TTR 汽车应处于混合驱动模式；
当所需总转矩较小或较大时，等效因子应当变小或变大使TTR汽车处于纯电机驱动模式或纯发动机驱动模式。因此，本文采用模糊控制来调整等效因子，使得TTR汽车电池SOC波动较小，且运行模式处于发动机最佳燃油消耗区。
对电池SOC、所需总转矩Ta、等效因子i进行模糊处理，分别采用论域为［0，4］、［0，6］、［0，4］的隶属度函数表示，如图6和图7所示。考虑电池SOC对等效因子敏感度较大［10］，等效因子范围设置为0.5～1.5。设置负大NB，负中NM，负小NS，零ZE，正小PS，正中PM，正大PB 7 个模糊子集，考虑尽量保持电池SOC稳定，并使发动机工作于最小燃油消耗区，制定等效因子i的模糊控制规则（见表3），则得出电池SOC、所需总转矩Ta和等效因子i的关系，如图8所示。
图6 SOC、i隶属度函数
图7 Ta隶属度函数
表3 等效因子的模糊控制规则
图8 i随SOC、Ta的变化
根据整车参数、发动机与驱动电机map 图、ECMS计算流程及算法等，在MATLAB/Simulink中分别建立包含有TTR 汽车动力学的CECMS 与FAECMS 模型，选取美国FTP75、中国CLTC、欧盟WLTP 3 种标准工况，取初始电池SOC 为60%时，对TTR汽车进行仿真研究。
3.1 TTR汽车动力性仿真
由于FTP75 标准工况要求汽车有较大、频繁的加、减速度，故此处采用FTP75标准工况验证模型的动力性，得出TTR 汽车在CECMS 与FAECMS 控制下跟车效果，如图9 所示。由图9 可知，TTR 汽车在CECMS 与FAECMS 控制下，目标车速与实际车速相差最大值为2.8%，表明两种控制策略下TTR汽车动力性均能较好地满足要求。
图9 FTP75 工况下TTR 汽车CECMS 与FAECMS 的动力性比较
3.2 发动机与电机工作点分布
TTR 汽车CECMS 与FAECMS 在3种标准工况下的发动机、电机工作点分布如图10 所示，图中红色、蓝色点分别表示FAECMS、CECMS的工作点。
由图10 可知：在各工况下，FAECMS 相对CECMS 发动机的工作点均较多集中于较低燃油消耗区，说明本文提出的FAECMS 能够适应不同工况并改善TTR 汽车的燃油经济性；
FAECMS 相对CECMS驱动电机的工作点分布无明显差异。
图10 3种标准工况下发动机、电机工作点
3.3 模式切换过程
TTR 汽车CECMS 与FAECMS 在3 种标准工况下，工作模式切换过程对比分别如图11～图13所示，图中1、2、3、4、5分别对应表2中TTR工作模式序号，0 则表示TTR 汽车处于发动机与驱动电机均不输出转矩，且驱动电机不发电。统计图11～图13各工况、策略下，各工作模式运行时长、频次见表4。
由图11～图13 及表4 可知：TTR 汽车分别在3 种工况时，CECMS 和FAECMS 控制下，除制动能量回收模式外，处于纯电动驱动模式的时长及频次明显较多，其它模式时长及频次由多到少依次为驱动充电、混合驱动及纯发动机驱动模式；
且FAECMS相对CECMS在驱动充电模式工作时间更多。
表4 各工况、策略各工作模式时长、频次统计
图11 FTP75工况下TTR汽车工作模式切换过程
图12 CLTC工况下TTR汽车工作模式切换过程
图13 WLTP工况下TTR汽车工作模式切换过程
3.4 电池SOC变化
TTR 汽车CECMS与FAECMS 在3种标准工况下电池SOC变化分别如图14～图16所示。
由图14～图16可知，TTR汽车在3种标准工况运行时，FAECMS 的电池SOC 相对初始电池SOC 变化不大，而CECMS 的电池SOC 则有较大变化。统计各工况、策略电池SOC 的终值见表5。由表5 可知，相对初始电池SOC60%，FAECMS、CECMS 控制下历经3 种工况后，电池SOC 分别变化为-1.5%、-0.9%、-2.5%、5%、-3%、-6%。
表5 各工况、策略电池SOC的终值统计
图14 FTP75工况SOC变化
图15 CLTC工况SOC变化
图16 WLTP工况SOC变化
3.5 油耗
TTR 汽车CECMS 与FAECMS 在3种标准工况下油耗分别如图17～图19所示，各工况、策略的油耗统计见表6。
图17 FTP75工况下各策略的燃油消耗
图18 CLTC工况下各策略的燃油消耗
图19 WLTP工况下各策略的燃油消耗
表6 各工况、策略油耗统计 L
TTR 汽车运行过程中电池SOC 由燃油提供，结合表5 和表6 得出各工况、策略总的等效油耗，见表7。由表7可知，FAECMS与CECMS相比，在FTP75、CLTC与WLTP工况下分别节油5.5%、2.6%、8.3%。
表7 各工况、策略等效油耗统计 L
本文在分析TTR 汽车结构、工作原理及工作模式的基础上，采用ECMS 思想对其EMS进行了研究。分别设计了CECMS、FAECMS，利用MATLAB/Simulink 建立包含TTR 汽车动力学的CECMS、FAECMS 模型，选取FTP75、CLTC、WLTP 3 种标准工况，当电池SOC 初始值为60%时，进行了仿真研究，得出以下主要结论：
（1）在3 种标准工况下，FAECMS 相对CECMS发动机的工作点均较多集中于较低燃油消耗区，说明本文提出的FAECMS 能够适应不同工况并改善TTR汽车的燃油经济性。
（2）FAECMS 与CECMS 相比，TTR汽车历经FTP75、CLTC 与WLTP 工况后，FAECMS 与CECMS的电池SOC 相对初始电池SOC 变化最大值分别为-2.5%、-6%，即FAECMS 相对CECMS 能够使电池SOC更加稳定。
（3）FAECMS 与CECMS 相比，TTR汽车历经FTP75、CLTC 与WLTP 工况后，等效燃油消耗分别节约5.5%、2.6%、8.3%。
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