行星排式混合动力汽车发动机转速优化研究
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摘要： 行星排式混合动力汽车具备发动机与路载解耦的特点，在控制时需引入PI算法调节发动机转速。对一种双行星排式混合动力系统进行研究，以提高车辆燃油经济性为目标，搭建了基于发动机最优工作曲线的控制策略。通过分析发动机转速，发现在传统PI控制下，发动机速度不能良好地跟随，存在波动现象，影响了整车燃油经济性。鉴于模糊算法的优良特性，将模糊控制与传统PI算法结合，实现PI参数在线修正。基于Cruise与Simulink平台进行了联合仿真。结果表明，采用模糊PI控制后，发动机转速跟随及时，有效消除了波动，电机MG1工作点也更为集中地分布在高效区域内，整车油耗在原有的节油表现基础上又有了2.83%的提升。
关键词：行星排 ；混合动力汽车；模糊PI；转速优化；Cruise；
中图分类号：U464.22 文献标识码：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，由能源短缺与环境污染带来的问题日益突出，混合动力汽车因其优良的经济性和排放性得到了政府和社会的认可，成为了汽车发展的重要方向和研究热点[1-2]。混联式作为混合动力汽车中重要的分支，因其兼具串联式与并联式的优良特性，在提升整车节油效果和降低车辆排放性能方面更具优势[3-4]。行星轮系作为混联式车辆常用的一种优良载体，可实现发动机与路载解耦，提高了发动机的控制灵活性，但同时需引入PI算法，从而实现各部件工作状态的唯一。
基于不同的行星轮系结构，国内的专家学者进行了一系列的研究。北京理工大学的温博轩、王伟达等[5]发现了发动机转速存在偏离目标转速的现象，并分别采用了机电功率协调控制和电动功率协调控制两种方式，输出了一个调节系数用于调整发电机转矩，最终解决发动机转速跟随问题，但该研究从机电转矩控制匹配角度出发，未考虑PI参数对系统动态的影响。上海华普汽车的王晨、张彤等[6]针对一种由拉维纳行星轮系演变而来的双行星排结构，从系统效率考虑，通过增加两个制动器对动力系统进行优化，研究虽提出了引入PI控制调节发动机工作状态的方法，但详细的调节过程并未给出，且其研究重点为结构设计优化、验证和模式切换中的协调控制。中国汽车技术研究中心的史广奎、孔治国等[7]基于CHS 结构，直接采用了发动机台架调试的方法，得出了发动机最优曲线下的各PI参数，但其研究内容缺乏前期的理论仿真验证。
在以往混合动力汽车能量管理方面的研究中，研究角度往往从全局出发，仅考虑控制策略对车辆最终燃油性能的影响，而忽视了系统动态调节特性对降低整车油耗的潜力。尤其在行星排式混合动力汽车中，针对由于传统PI调节不足而导致的发动机转速波动的情况鲜有文献涉及。
基于此，针对一种双行星排式混合动力汽车，提出了一种基于模糊PI的发动机转速优化控制方法，将模糊算法与PI算法相结合，构建了模糊PI控制器，克服传统PI调试的不足，实现全区域内PI参数的实时修正。最终通过Cruise与Simulink的联合仿真，对比了模糊算法引入前后对发动机转速的跟随情况、电机工作点分布及整车油耗的表现。
1 系统结构及运动学、动力学分析
1.1系统结构
图1为本研究的行星排式混合动力系统结构图，系统中发动机、电机MG1、MG2分别与前排行星架、前排太阳轮和后排太阳轮相连，前排行星架、齿圈与后排齿圈、行星架交叉相连，最终动力由后排行星架输出。除了三个动力部件外，还包含了一个离合器和两个制动器。离合器CR1能在适当的时间分离发动机与前排行星架，消除发动机转动惯量对系统的影响。制动器CB1能在低速时锁死前行星架，车辆以纯电动模式运行，保证系统在低速时的效率。制动器CB2实现高速时锁死电机MG1，保证系统在高速时的效率，还可以实现发动机直驱模式。
1.2系统工作模式
根据系统中制动器、离合器的结合状态及动力部件参与情况的不同，提取了如表1所示的整车工作模式。
1.3动力学、运动学分析
系统的等效杠杆模型如图2所示，图中TEngine、TMG1、TMG2分别为发动机、电机MG1、电机MG2作用在前排行星架、前排太阳轮、后排太阳轮上的转矩，Treq为输出轴处的需求转矩，nEngine、nMG1、nMG2、nOut分别为发动机转速、电机MG1转速、电机MG2转速和输出轴处的转速，K1、K2分别为前后两行星排的特征参数。基于杠杆法[8]得出了方程组（1）所示的系统动力学、运动学方程。
（1）
2 发动机最优工作曲线实现原理及分析
2.1实现原理
由表1可知，在复合驱动模式下，发动机、电机MG1、MG2均参与工作。方程组（1）含有4个等式方程，其中Treq与nOut作为已知量，其余3组共6个变量TEngine与nEngine、TMG1与nMG1、TMG2与nMG2均为未知变量，因而方程组不能求解出唯一解，需要先确定某一组变量值。本研究以提高燃油经济性为首要目标，而发动机对控制目标的影响最大，因此选择发动机工作点为控制目标。鉴于选用的仿真软件Cruise中部件转矩直接可控，对发动机转速引入PI算法，理论上实现发动机最优工作曲线。
发动机最优工作曲线控制策略实现的过程为：根据整车需求功率查表，初步确定了发动机的理想工作点，并经过电机MG1、MG2转速以及怠速等一系列条件约束后得出修正后的发动机工作点。即通过修正电机MG1转矩达到调节发动机转速的目的，图3为带约束过程的发动机工作点调节过程。
图3 发动机工作点调节过程
由于实际工况中需求功率时刻变化，导致了发动机目标工作点也是时变的，单一的PI参数已不能满足系统调节特性，因此，在发动机最优工作曲线控制策略中涉及到PI参数是一组数值。
在Cruise和Simulink中分别建立了整车模型和发动机最优工作曲线控制策略并进行离线仿真。车辆的满载质量1 645 kg，迎风面积1.746 m2，空气阻力系数0.3，滚动阻力系数0.01，滚动半径0.293 m，前后两排行星排特征参数分别为1.842和2.48，其余动力系统部件参数见表2。
2.2发动机转速分析
图4为传统PI控制下的发动机转速情况。由图可知，采用传统PI控制的发动机在仿真工况的后半段，长时间持续性地加速需求下，转速无法保证及时跟随，存在较大波动，不利于整个系统的平稳工作，直接影响整车油耗。
从PI参数合理性角度考虑，分析由于传统PI参数获取时仅对最优工作曲线上每隔一个功率区间进行标定，对于区间内工作点的控制参数采用线性差值的方法代替，并没有直接获取。这种方法虽简化了PI参数的个数，但无法保证差值出的PI参数在区间内获得良好的控制效果。
3基于模糊PI的发动机转速优化原理及实现
3.1优化原理
模糊算法是一种基于非线性模糊数学理论的智能控制算法，通过模仿人类近似推理和综合决策的思维，使受控对象具备强适应性，具有较强的推广前景和应用价值错误！未找到引用源。。
以发动机实际转速与目标转速的差值和此差值变化率作为系统输入，借助模糊控制器纠正输入量的偏差，实现了动态调节发动机最优曲线上各工作点对应PI参数的目的，使发动机转速具有良好的动态跟随特性。具体的优化流程如图5所示。
3.2模糊PI控制器
3.2.1模糊PI控制器结构
基于上述优化思想，在Simulink软件中搭建了模糊PI控制器，如图6所示，系统为双输入双输出结构。图中，比例系数和积分系数均由两部分组成，基准的PI值与系统输出的修正后PI值相加组成了新的PI参数，最终实现修正电机MG1的转矩。增益Ke、Kec为两个输入量的量化因子，数值均为2。
3.2.2输入、输出量的量化
进一步将差值E分为5个模糊子集：{NB、NS、ZO、PS、PB}，论域定为[-50，50]；差值变化率EC分为5个模糊子集：{NB、NS、ZO、PS、PB}，论域定为[-50，50]；ΔKp分为5个模糊子集：{NB、NS、ZO、PS、PB}，论域定为[-1，1]；ΔKi分为5个模糊子集：{NB、NS、ZO、PS、PB}，论域定为[-1，1]。
根据相关文献分析结果和仿真经验错误！未找到引用源。，输入和输出变量隶属度函数如图7所示，推理方法采用Mamdani型，去模糊化采用加权平均法。
3.2.3模糊控制规则的制定
由相关文献[8]可知，比例系数和积分系数有着不同的调节作用。比例系数用于提高系统响应速度，其数值越大，系统响应速度越快，但容易出现超调，严重的会导致系统失稳。反之，系统响应速度减小，调节时间变长，系统动态性能减弱。积分系数用于消除稳态误差，其数值越大，误差消除越快，但容易在响应初期就出现积分饱和现象。反之，稳态误差难以消除，影响系统调节精度。