混合動(dòng)力電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)HEDS(Hybrid Electric Driving System)采用高性能電動(dòng)機(jī)作為動(dòng)力部件，同時(shí)配有電能存儲(chǔ)單元與燃油作為系統(tǒng)的能源供給，具有較高的系統(tǒng)功率密度和靈活的控制性能。通過(guò)合理利用多種能量源的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，可以實(shí)現(xiàn)較單一能量源系統(tǒng)更高的工作效率。HEDS是目前工程機(jī)械、車輛、航空等領(lǐng)域中大功率驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的重要設(shè)計(jì)方案之一，尤其是隨著近年來(lái)控制技術(shù)、總線通信技術(shù)和電力電子技術(shù)的迅速發(fā)展，HEDS系統(tǒng)的應(yīng)用日益廣泛[1-4]。由于采用了多種能量源協(xié)同工作，系統(tǒng)控制算法是HEDS研發(fā)過(guò)程中的重要環(huán)節(jié)[5]。控制算法的研究對(duì)于提高HEDS控制效果、動(dòng)態(tài)性能和工作效率等都具有重要意義[6-7]。
    本文首先采用有限狀態(tài)機(jī)理論針對(duì)HEDS進(jìn)行建模與分析，進(jìn)而基于多變量模糊控制對(duì)控制算法進(jìn)行設(shè)計(jì)，提取關(guān)鍵控制規(guī)則進(jìn)行優(yōu)化，最后通過(guò)Matlab系統(tǒng)仿真，對(duì)所提出的控制方案進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。
1 HEDS系統(tǒng)建模
    一個(gè)典型的HEDS由發(fā)動(dòng)機(jī)、耦合器、電動(dòng)機(jī)、逆變器、動(dòng)力電池組等組成。電動(dòng)機(jī)作為系統(tǒng)中的機(jī)械功率輸出裝置，通過(guò)逆變器來(lái)連接直流母線，電機(jī)控制器實(shí)時(shí)地通過(guò)變頻控制來(lái)調(diào)節(jié)電動(dòng)機(jī)輸出功率、發(fā)動(dòng)機(jī)燃燒燃油，以此帶動(dòng)小型永磁同步發(fā)電機(jī)發(fā)電，與電池共同組成混合動(dòng)力能量源,為電動(dòng)機(jī)提供電能供應(yīng)。為了對(duì)HEDS進(jìn)行數(shù)學(xué)描述,系統(tǒng)根據(jù)不同的控制決策在不同的工作模式之間進(jìn)行實(shí)時(shí)切換。
    為了對(duì)控制算法進(jìn)行研究，需要對(duì)每種動(dòng)力部件的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行進(jìn)一步的詳細(xì)描述。動(dòng)力電池組是一個(gè)復(fù)雜的非線性時(shí)變系統(tǒng)，為了避免模型過(guò)于復(fù)雜，忽略溫度和使用壽命對(duì)電池特性的影響，采用簡(jiǎn)化的內(nèi)阻等效模型，將電池組視為一個(gè)包含可變內(nèi)阻的電壓源，電池組的輸出為端電壓與端電流。發(fā)動(dòng)機(jī)建模采用穩(wěn)態(tài)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)加一階延遲修正的雙PI控制模型，其中，第一個(gè)PI控制環(huán)表示發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出功率調(diào)節(jié)，控制器根據(jù)系統(tǒng)需求功率和發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)際功率調(diào)整發(fā)動(dòng)機(jī)目標(biāo)工作轉(zhuǎn)速；第二個(gè)PI控制環(huán)為發(fā)動(dòng)機(jī)的力矩控制，控制器根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)目標(biāo)轉(zhuǎn)速與實(shí)際轉(zhuǎn)速之差控制發(fā)動(dòng)機(jī)的工作力矩，發(fā)動(dòng)機(jī)與電池組的數(shù)學(xué)模型如式(1)~式(4)所示。
      

    仿真過(guò)程采用美國(guó)US06工況作為速度運(yùn)行工況，結(jié)合上述模糊隸屬度函數(shù)設(shè)計(jì)HEDS模糊控制規(guī)則。系統(tǒng)中電動(dòng)機(jī)的輸出功率由綜合控制器根據(jù)駕駛員踏板信號(hào)決定，因此模糊控制算法主要解決了電動(dòng)機(jī)的功率在發(fā)動(dòng)機(jī)發(fā)電機(jī)組與電池組之間的合理分配。模糊規(guī)則的主要設(shè)計(jì)思路是在滿足系統(tǒng)功率需求的前提下，負(fù)載功率越高則發(fā)動(dòng)機(jī)輸出功率也越高；負(fù)載功率越低則越

    上述模糊控制規(guī)則反應(yīng)了輸入與輸出的模糊邏輯對(duì)應(yīng)關(guān)系，在建立的過(guò)程中依靠模擬人工智能來(lái)體現(xiàn)混合動(dòng)力系統(tǒng)的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)。顯然這樣的控制算法雖然具有智能性,但卻無(wú)法實(shí)現(xiàn)效率的最優(yōu)，因此有必要對(duì)模糊算法進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化。通常對(duì)模糊的優(yōu)化主要分為兩種，一種是對(duì)隸屬度函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，另一種是對(duì)模糊規(guī)則進(jìn)行優(yōu)化，本文采用第二種思路，即對(duì)模糊規(guī)則進(jìn)行優(yōu)化。每條模糊規(guī)則中均含有一個(gè)待定系數(shù)Ki，Ki的選取對(duì)于發(fā)動(dòng)機(jī)發(fā)電機(jī)組與電池組的功率分配起著直接作用。對(duì)模糊控制算法建立優(yōu)化模型，因?yàn)槊恳粋€(gè)Ki對(duì)應(yīng)著每一條模糊決策下的發(fā)動(dòng)機(jī)輸出功率，通過(guò)查表最優(yōu)曲線則可以得到不同的發(fā)動(dòng)機(jī)效率。因此可以將系統(tǒng)效率寫成關(guān)于Ki的函數(shù)，同時(shí)將優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)定為系統(tǒng)效率的倒數(shù)，即可以得到優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的表達(dá)式如式為:
 

    在整個(gè)仿真工況中隨機(jī)抽取18個(gè)觀測(cè)點(diǎn)，與未優(yōu)化前的系統(tǒng)效率進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果如圖3所示。可以看出，未優(yōu)化前平均效率為75.8%，經(jīng)過(guò)優(yōu)化后系統(tǒng)效率有了明顯提高,平均效率達(dá)到81.4%，提高了5.6%，表明所設(shè)計(jì)的模糊控制算法及其優(yōu)化方法合理有效。

    本文建立了混合動(dòng)力電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，并基于該模型進(jìn)一步提出了多變量模糊控制算法，進(jìn)而對(duì)模糊規(guī)則進(jìn)行了優(yōu)化。Matlab仿真表明所設(shè)計(jì)的模糊控制算法使混合動(dòng)力系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了良好的控制效果，工作效率有明顯改善，優(yōu)化之后的混合動(dòng)力電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)效率較優(yōu)化之前提高了5.6%。
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