混合动力车控制策略的逆向研发与仿真

王 甲，潘兴博，杨 宏，张 宇 Wang Jia，Pan Xingbo，Yang Hong，Zhang Yu



混合动力车控制策略的逆向研发与仿真

王 甲，潘兴博，杨 宏，张 宇 Wang Jia，Pan Xingbo，Yang Hong，Zhang Yu

（北京现代汽车有限公司 新能源开发部，北京 101300）

介绍混合动力车控制策略研发的新思路，通过逆向较成熟的混合动力车型，借鉴其控制策略来编写混动车控制策略。以某合资品牌并联混动车型为例，利用Matlab/Simulink搭建整车控制策略模型，并利用Matlab与Cruise进行联合仿真验证所搭建的策略模型的仿真效果。

混合动力；策略；仿真；逆向

0 引 言

近年来新能源产业蓬勃发展，在鼓励政策的扶持下，新能源车型的销量也在急速增长。2015年纯电动车年销量已达113 070辆，混合动力车年销量达63 557辆。

在严苛的燃油经济性要求下，进一步发展混合动力汽车势在必行。

相比国外成熟的混动技术，国内混合动力汽车技术起步较晚，技术水平存在较大差距。国内混合动力车型多为插电混动车型，由于现行的油耗计算方法可通过提高纯电续驶里程来降低标称的油耗，标称油耗并不能反映车辆应用混动技术后真实的节能效果。

混合动力汽车最大的技术瓶颈是整车的控制策略，好的控制策略使电机对内燃机的动力进行补偿，使内燃机始终工作在高效区，极大改善车辆的油耗。

一些大的车企均有各自的较为成熟的混动系统，不同的混动系统均有对应的控制策略相匹配。其中混动系统整体的架构较为直观，而控制策略作为技术核心，最为复杂，开发难度大，且对整车的性能影响非常大。

现今混动车型依程度分为轻混、中混和重混；依结构分为串联、并联和混联（动力分流）等，其中并联混动和动力分流为当下主流的混动系统。

并联混动是较易于实现、难度较低而效果较好的混动系统，是混合动力汽车发展的一大方向。并联混动系统分为：

P0电机置于变速箱之前，通过皮带轮与发动机连接；

P1电机置于变速箱之前，与发动机曲轴相连；

P2电机置于变速箱的输入端，在发动机与变速箱之间；

P3电机置于变速箱的输出端，与发动机分享同一根轴，同源输出；

P4电机置于变速箱之后，与发动机的输出轴分离，一般是驱动无动力的轮子。

同类型的混动系统的车型，控制逻辑类似，吸收和借鉴相似结构较为成熟车型的控制策略，可极大缩短研发周期，提高开发效率。

1 控制策略分析

研究对象是某合资品牌并联混动车型，且已获得整车CAN网络通信协议。对该车型控制策略摸底的第一步是根据车型的结构、参数以及网络数据协议对车型控制策略可能的形式进行分析。

1.1 某混动车型机械架构

单离合双电机P2结构如图1所示，依靠离合器调节车辆动力输出，HSG（Hybrid Start Generator）只做启动电机和发电机用途，驱动电机取代液力变矩器。

1.2 控制策略架构及要素分析

1.2.1 CAN网络通信协议分析

获取或破译的整车CAN网络通信协议，通过通信协议分析车辆控制方法。通过CAN网络可获取混动车各部件工作的关键信息。见表1。

表1 CAN总线上关键控制器信号

输入输出 加速踏板开度整车动力需求 制动踏板开度能量回收扭矩 挡位车速 工作模式发动机转速 电池电量发动机扭矩 车速驱动电机转速 驱动电机扭矩 HSG电机转速 HSG电机扭矩 挡位 轮速 离合器状态

1.2.2 混动工作模式

根据混合动力车及CAN信号相关文件资料，车辆工作模式共分为11种，如图2所示。

1.3 控制策略预期架构

由于CAN总线报文中存在车辆工作模式的信号，将车辆的工作模式划分为11种。同时，车辆报文中包含整车动力需求。结合常见的混动汽车控制策略推断整车控制策略的架构应包含动力需求分析、工作模式判断和扭矩分配策略3个部分[1]，如图3所示。

2 控制策略摸底试验

2.1 试验内容

让车辆在不同条件下（速度、电量、挡位、踏板开度等）行驶，记录车辆的各部件工作状态数据，包括离合器、电机、发动机、变速箱等。根据试验数据反推混动车辆的控制策略，包括模式切换条件、扭矩分配策略、能量回收策略、换挡策略等。

2.2 试验设备介绍

性能试验台是整车动力总成的测试设备，如图4所示，利用该试验台可模拟整车的动力总成在实际道路上的行驶。因此在试验台上可模拟车辆各类稳定和极端的工况，根据各工况的试验数据推断车辆的控制策略。

机器人相比人类驾驶员，控制精度更高，工作更稳定，可精确控制加速/制动踏板的开度，如图5所示。借此可进行大量重复性摸底试验，让车辆在试验中以各种可能的方式运行。

已有车辆的CAN通信协议，在整车CAN网络中可获取加速踏板、SOC、变速箱挡位、离合器状态、车速、发动机转速、电机转速、发动机扭矩、电机扭矩、电池电流、电池电压、工作模式等从采集到控制的关键数据。试验过程中利用CANcaseXL设备和CANOE软件将CAN网络中的关键信号记录下来作为策略反推的主要依据。

2.3 摸底内容

测试车辆在不同工作模式、车速、加速强度、制动力度和电池电量下的扭矩分配，发动机介入，换挡时机等，见表2。

表2 摸底试验项目及数据采集

试验项目数据 总驱动力需求各车速、踏板开度下的轮端扭矩输出 稳定加减速下换挡时机各加速踏板开度加速过程的换挡时机滑行或不同制动踏板开度减速过程换挡时机 发动机介入时机各踏板开度、SOC下发动机启动时车速 工作模式切换条件不同稳定车速下能量维持和能量消耗模式的触发的SOC值

续表2

试验项目数据 混动模式扭矩分配发动机介入过程电机和发动机扭矩，不同踏板开度对应发动机扭矩 滑行能量回收发动机、电机、轮端扭矩、车速、挡位 制动能量回收10%，20%，30%制动过程，车速、再生扭矩及总制动扭矩的变化

2.4 试验方法

分别在HEV（Hybrid Electric Vehicle）混合动力模式、EV（Electric Vehicle）纯电动模式、CHG（Charge）充电模式下以不同的初始电量进行试验并采集试验数据。

试验1：利用驾驶机器人以固定的踏板开度10%，20%，30%，…，100%进行由零到最高车速的加速试验。

每个加速过程都可找到固定的加速踏板开度对应不同车速时模式切换时机、发动机介入时机和换挡时机等，将数据整理可得不同工作模式的切换条件和扭矩分配策略。

试验2：车辆在特定车速下，观察SOC的变化，记录发动机介入时的SOC值，继续行驶一段时间后，记录发动机停止介入时的SOC值，由此找到电池电量对车辆工作模式的影响关系。

试验3：将车辆行驶至最高车速，然后在不同踏板开度下滑行（0%，10%，20%，30%，…，100%），进行制动，记录制动过程中电机、发动机和机械制动三者之间的制动扭矩分配。

2.5 数据分析

2.5.1车辆稳定加速、减速时的换挡时机

通过试验1和试验3过程采集数据，将车辆换挡的时机汇总并进行分析，如图6～9所示。

1）加速踏板越深升挡越早；

2）HEV模式升挡时机比EV模式较为提前，对应的转速区间更符合内燃机的最佳工况；

3）降挡时机随制动踏板深度增加而提前。

2.5.2 车辆匀速下的模式切换

车辆在匀速工况下，系统处于充电或放电。SOC在到达某临界点时触发模式切换，如图10所示。

（1）消耗模式：模式2，3消耗电能的模式；

（2）维持模式：模式4，8，9充电或维持电能的模式。

稳定车速越高，电能维持和电能消耗模式切换点的SOC越高。如图11所示，在相同车速下，HEV模式下切换点的SOC高于EV模式。

区间Ⅰ：维持模式下车辆进入串联模式（模式9）；消耗模式下车辆纯电动行驶（模式2）；

区间Ⅱ：维持模式下车辆由发动机驱动，并带动电机发电（模式8）；消耗模式下车辆为纯电动行驶（模式2）；

区间Ⅲ：维持模式下车辆由发动机单独驱动（模式4）或同时带动电机发电（模式8）；消耗模式下车辆由发动机和电机共同驱动（模式3）。

2.5.3 车辆匀速下的扭矩分配

测试车辆稳定在某车速下，电机和发动机之间的扭矩分配，如图11、图12所示。

2.5.4 制动及能量回收

不同工况下能量回收扭矩如图13所示。

1）系统总制动力与车速无关，与制动踏板深度正相关；

2）制动踏板在10%以下时，制动力全部由能量回收扭矩提供；

3）能量回收扭矩在功率达到约46 kW或扭矩达到1 440 Nm时不再增加；

4）总制动力除能量回收扭矩以外，剩余部分由机械制动和发动机制动补足。

3 控制策略搭建

将摸底出来的策略通过Simulink模型搭建出来，并编译生成用于和Cruise联合仿真的.dll文件[2]，在Matlab中搭建好控制策略，如图14所示。

4 控制策略仿真分析

根据整车参数搭建车辆的仿真模型，将Matlab中搭建好控制策略的Simulink模型加载到整车模型中。

4.1 车型参数

某合资品牌混合动力车型参数见表3。

4.2 模型搭建

在Cruise中根据系统架构搭建模型，根据车型具体参数修改模型相应的参数，并添加Matlab DLL控制模块，将Simulink搭建好的控制策略.dll文件载入，将信号引入各执行部件；即将搭建好的控制策略模型加入整车仿真模型中[3]，如图15所示。

表3 车型参数

参数参数值 发动机排量/L2.0 类型GDI 功率/kW/转速/（r/min）115/6 000 扭矩/Nm/转速/（r/min）189/5 000 电机1（主驱动电机）类型永磁同步电机 功率/kW38 扭矩/Nm205 电机2（HSG）功率/kW8.5 扭矩/Nm43.2 动力电池类型聚合物锂离子电池 能量/kWh1.62 变速箱6AT

4.3 联合仿真

在Cruise中对加入了Simulink控制策略的整车模型进行仿真，可以在NEDC工况进行仿真，仿真结果与NEDC工况实车行驶相对照，对比发动机介入时机，电机和发动机扭矩分配等项目，验证搭建策略在相同条件下是否进行了与实车相同的控制动作。

w如图16～18所示，车辆仿真结果中挡位、电机和发动机扭矩变化与实车结果较为接近。说明搭建的控制策略基本实现与实车上控制策略相同的控制逻辑[4]。

未来可以通过仿真与实车结果对比不断优化仿真模型参数，使仿真结果更加精确[5]。

参照GB/T 19753标准进行车辆能耗、续驶里程试验，见表4。

表4 对比仿真与实测能耗结果

试验项目实测值仿真结果 条件A（初始 SOC100）A油耗/ (L/100 km) 0 0 A电耗/（Wh/km） 202 159 条件B（初始 SOC15）B油耗/（L/100 km） 5.88 5.7 B电耗/（Wh/km）-229.4-128 续驶里程/km 65 70 综合油耗/（L/100 km） 1.63 1.5

通过表4发现，搭建的控制策略及整车模型可以完成性能及燃油经济性仿真任务[6]。

5 结束语

提出一套车辆控制策略逆向摸底的方法。利用该方法初步构建P2并联混合动力车控制策略，在Cruise仿真软件上进行仿真，并与实际试验结果进行对照。但此方法仅适用于对规律性较强的控制策略进行复现分析和移植。

另外，此方法仍有不足之处，逆向的方法无法得到精确且完备的控制策略，可能带有误差，非查表类的多变量耦合控制策略难以通过逆向方法获得。受限于试验条件，部分因素和极端情况可能未考虑到，温度、零部件状态等因素未考虑。

[1]谢星，周苏，王廷宏，等. 基于Cruise/Simulink的车用燃料电池/蓄电池混合动力的能量管理策略仿真[J]. 汽车工程，2010，32（5）：373-378.

[2]姜海斌，黄宏成. Cruise纯电动车动力性能仿真及优化[J]. 机械与电子，2010（4）：61-65.

[3]罗兴兵，张明凯. AVL-Cruise与Matlab/Simulink联合仿真方法在某混合动力车开发的应用[J]. 工业技术创新，2014（4）：440-443.

[4]钟升阔，赵治国，孙泽昌. 混合动力客车Cruise-Matlab/Simulink协同建模与仿真[C]//2011中国汽车工程学会年会论文集，2011.

[5]冯超. 基于Matlab/Simulink的电动汽车仿真模型设计与应用[D]. 北京：中国科学院大学，2013.

[6]王锐，何洪文. 基于Cruise的整车动力性能仿真分析[J]. 车辆与动力技术，2009（2）：24-26.

1002-4581（2017）03-0023-08

U469.79

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10.14175/j.issn.1002-4581.2017.03.006