基于模糊控制的气电混合动力客车控制策略研究

李　欢，何　锋，蒋雪生

基于模糊控制的气电混合动力客车控制策略研究

李欢1，何锋1，蒋雪生2

（1.贵州大学机械工程学院，贵阳550025；2.奇瑞万达贵州客车股份有限公司，贵阳550025）

基于模糊控制理论，设计气电混合动力客车驱动模式和制动模式下的模糊控制策略，嵌入到ADVISOR模型中与电辅助控制策略进行仿真分析对比。结果表明，模糊控制策略优于电辅助控制策略，实现了驱动模式下发动机和电机驱动扭矩的合理分配和制动模式下制动能量的合理回收，降低了客车耗气量，提高了发动机效率和整车工作效率。

气电混合客车；模糊控制；ADVISOR；再生制动

LNG（液化天然气）具有清洁、环保、价格低的优点，在城市客车和出租汽车上得到广泛的应用。同时，LNG客车在频繁起停、速度低的城市道路工况下，具有动力性不足、发动机扭矩响应滞后、NOX排放高的缺点［1］。LNG气电混合动力客车以LNG作为发动机能源，结合电机驱动车辆，可有效提高LNG客车的动力性，降低油耗，减少排放［2］。

1　模糊控制策略制定

混合动力汽车采用的控制策略主要有四类：基于规则的逻辑门限值控制策略、瞬时优化控制策略、智能控制策略和全局最优控制策略［3］。模糊控制属于智能控制的一种，是以人对被控对象的操作经验为依据设计制定的，具有很好的鲁棒性，适用于混合动力汽车这种复杂的非线性系统的控制［4］。本文以某客车厂生产的LNG气电混合动力客车为研究对象，利用模糊控制理论展开控制策略的研究。

该客车的混合动力系统为并联结构。根据车辆总需求扭矩，车辆工作模式分为驱动模式和制动模式。当车辆总需求扭矩T＞0时，车辆运行在驱动模式；当总需求扭矩T＜0时，车辆运行在制动模式。根据车辆不同的工作模式，分别制定驱动模式和制动模式下的模糊控制策略。

1.1驱动模式模糊控制策略

驱动模式下的控制策略是根据驾驶员加速踏板位置、电池SOC值、车速等参数，按照一定规则确定电机和发动机的转矩分配，使其满足驱动模式下的转矩要求。在气电混合动力客车中，驱动模式下模糊控制策略输入参数为电池SOC值和总的需求转矩，输出量为发动机转矩。

1）输入输出变量隶属度函数设计。在输入模糊控制器之前，需要将输入参数电池SOC值和总的需求转矩进行模糊化处理。实际输入量SOC值的变化范围为［0，1］，所对应的模糊论域为［0，11］，将模糊论域［0，11］划分为12个隶属度函数。将总的需求转矩和发动机转矩的模糊论域也都设定为［0，11］，隶属度函数选取为三角形，均为12个。输入输出变量对应的隶属度函数如图1-图3所示。

2）模糊控制规则设计。根据气电混合动力客车的特点，模糊规则的设计原则是在保证汽车混合动力性能的前提下，确保发动机工作在耗气量和排放较优区域，且保证动力电池充放电平衡和电池SOC值维持在允许范围内。例如，车辆需要加速或爬坡时，电池SOC值较高，则电机和发动机同时工作，满足驱动要求，解决天然气发动机动力性不足、驱动扭矩响应滞后的问题［5-6］。在上述原则的基础上，根据车辆总需求扭矩和电池SOC，建立发动机和电机输出转矩的分配规则144条。

1.2制动模式模糊控制策略

制动模式下，电机运行在发电状态，总需求制动力按照一定规则实现再生制动力和摩擦制动力的合理分配［7］。气电混合动力客车制动力分配控制系统主要由两部分组成：第一部分为模糊控制器，该部分有三个输入分别为制动强度、车速、电池SOC值，输出为再生制动比例，再生制动比例表示再生制动力占总需求制动力的比例；第二部分为制动力分配部分，实现前轮摩擦制动力、后轮摩擦制动力和后轮再生制动力的分配。气电混合动力客车制动力分配控制系统见图4。

模糊控制器的输入中制动强度的范围为［0，1］，模糊子集为｛small，middle，large｝；车速范围为［0，100］，模糊子集为｛small，middle，large｝；电池SOC范围为［0，1］，模糊子集为 ｛small，middle，large｝；再生制动比例K的范围为［0，1］，模糊子集为｛small，middle，large｝。制定再生制动模糊规则的原则是在保证整车的安全性与舒适性的条件下，尽可能多地回收制动能量［8］。所设计的再生制动模糊控制器结构如图5所示。

2　仿真分析

将驱动模式和制动模式下的模糊控制模块镶嵌到ADVISOR中，并根据某气电混合动力客车的主要技术参数，完成模糊控制策略仿真模型的建立。主要技术参数：整备质量为11 900 kg；发动机排量为6.494 L，最大功率为155 kW；电机类型为永磁同步电机，最大功率为60 kW；电池为锰酸锂电池，电池组容量16 Ah。在ECE-EUDC循环工况下进行仿真，得到模糊控制策略的仿真结果如图6所示［9］。

由图6可知，在ECE-EUDC循环工况中发动机、电机协调工作，保证了车辆的正常运行，同时电池SOC值不断降低。当降低到0.2时，电机停止工作，防止电池的过度放电。当车辆减速制动时，发电机进行制动能量的回收，使电池SOC升高。

在相同环境下，采用ADVISOR中的电辅助控制策略进行仿真分析，仿真结果与模糊控制策略进行对比，如表1所示。

表1　模糊控制策略和电辅助控制策略仿真结果的比较

由表1可以看出，在模糊控制策略中，为了确保发动机工作在高效率、低油耗的区间，电机作为发动机扭矩输出的辅助能源，在工作过程中可能会出现频繁起停或工作在低效率区间的情况，引起电机发电效率和电机驱动效率的降低。但是相对于ADVISOR的电辅助控制策略，发动机效率和总的工作效率分别提高了1%和0.8%，同时ECE-EUDC循环工况下的百公里耗气量降低了10.8%，加速性能提高了35.6%。这说明所设计的模糊控制策略比电辅助控制策略更加优越［10］。

3　结束语

针对某气电混合动力客车的特点，分别制定了驱动模式和制动模式下的双模糊控制策略，将其嵌入到ADVISOR模型中，与电辅助控制策略进行仿真对比分析。结果表明，模糊控制策略满足该气电混合动力客车正常运行要求，并可有效降低百公里耗气量，实现加速性能、发动机效率和整车工作效率的提高。

［1］DART'sLNGBusFleetFinalResults［R］.NREL，NREL/BR 540-28739.U.S.Department ofEnergy，2000.

［2］舒红宇，王锟，陈齐平，等.天然气混合动力城市客车动力系统的设计与开发［J］.重庆大学学报，2011，（2）：112-117.

［3］付主木，王聪慧，普杰信.PHEV模糊控制能量管理策略建模与仿真［J］.系统仿真学报，2012，24（6）：1314-1319.

［4］吴晓刚，王旭东，毛亮.ISG型混合动力汽车能量管理模糊控制的研究［J］.汽车工程，2011，33（7）：558-562.

［5］王婷.混合动力电动汽车控制策略的优化研究［D］.北京：北京交通大学，2009.

［6］张嘉君，吴志新，乔维高.混合动力汽车整车控制策略研究［J］.客车技术与研究，2007，29（4）：8-11.

［7］李鹏，周云山，王楠.并联式混合动力再生制动系统控制策略研究［J］.计算机仿真，2011，28（12）：361-364.

［8］曾小华，宫维钧.ADVISOR2002电动汽车仿真与再开发应用［M］.北京：机械工业出版社，2014.

［9］王德伦，周荣宽.ISG经度混合动力电动汽车控制策略的制定及仿真［J］.重庆理工大学学报：自然科学版，2013，（6）：5-9，16.

［10］混合动力汽车控制策略优化研究综述［J］.公路与汽运，2010，（5）

修改稿日期：2014-07-03

Research on Control Strategy for LNG-electric Hybrid Bus Based on Fuzzy Logic Control

Li Huan1，He Feng1，JiangXuesheng2
（1.School ofMechanical Engineering，Guizhou University，Guiyang550025，China；2.CheryGuizhou Wanda Bus Corporation Limited，Guiyang550025，China）

Based on the fuzzy control theory，the fuzzy control strategy of drive and braking modes is designed out and embedded intothe ADVISOR model tocompare simulation results with the parallel electric assist controls strategyfor the LNG-electric hybrid bus.The results showthat the fuzzylogical control strategyis superior tothe parallel electric assist controls strategy，which achieves a reasonable torque distribution of the engine and motor under the driving mode and the reasonable braking energy recycling of the braking mode，reduces the bus'LNG consumption，and improves the efficiencyofthe vehicle.

LNG-electric hybrid bus；fuzzylogic control；ADVISOR；regenerative braking

U469.72；TP273+.4

A

1006-3331（2015）01-0007-03

贵阳市工业振兴科技计划项目［筑科合同（2012401）11号］：贵州省工业攻关项目［黔科合GZ字（2013）3003］

李欢（1990-），男，硕士研究生；研究方向：节能与新能源汽车的开发及利用。