混合动力电动汽车及纯电动汽车的控制方法.docx

混合动力电动汽车及纯电动汽车的控制方法的进展综述一、混合动力电动汽车及纯电动汽车的发展背景近年来，随着世界经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，汽车已越来越多地走进平常百姓家，世界汽车保有量呈现逐年递增的趋势。我国已经从 2009 年开始连续两年超越美国成为全球第一大汽车产销国1。预计 2020 年中国汽车保有量将超过 2亿辆2。 汽车保有量的不断增加，也带来了汽车用油量的急剧增加，2009年，我国以 6200万辆的汽车保有量共消耗了 1.3 亿吨成品油，占全国汽柴油总产量的 63.2%，相比 2008年净增加了 1600 万吨。自从 1993年起首度成为石油净进口国，此后我国的石油对外依存度由当年的6%逐年增加，2009 年我国石油对外依存度已高达 52%，超过了 50%的安全警戒线，这标志着中国能源已经从“比较安全”向“比较不安全”方向转移，2011 年甚至超过了美国，达到了 56.5%。随着能源消费的持续快速增长，我国的石油对外依存度仍将不断扩大，预计到 2015 年将达到 60%，2020 年达到 65%，汽车行业预测：到 2020 年我国汽车用油缺口将达到 1.3 亿吨3。 伴随着我国汽车产业的快速增长和能源消耗的不断增加，汽车尾气排放已不容忽视。2010 年，我国机动车排放污染物总共达到了 5.2 亿吨，这其中，汽车是污染物总量的主要贡献者。目前，汽车尾气排放已逐渐成为各城市大气污染的主要因素之一。除此之外，能够造成温室效应的二氧化碳排放中，有 25%来自于汽车，我国的二氧化碳排放已居全球第二位。汽车尾气对环境造成的污染日益严重，已经是大气环境最突出、最紧迫的问题之一。 发展新能源汽车包括混合动力汽车（HEV）、纯电动汽车（PEV）是实现我国能源安全和环境保护以及中国汽车工业健康可持续发展的必然趋势。混合动力电动汽车( hybrid electric vehicle， HEV) 融合了传统燃油汽车和纯电动汽车的优点，既改善了车辆的燃油经济性能和排放性能，又能保证足够的续驶里程，是国际上率先真正规模量产的电动汽车。在今后相当长的一段时间内，HEV 仍将是电动汽车的发展主流。对幅员辽阔且电池充电站普及缓慢的中国而言，发展HEV 自然是首要选择，混合动力电动汽车与传统汽车的根本区别在于其拥有独特而复杂的能量及驱动系统，它作为HEV的“心脏”直接决定着车辆的经济性、可靠性、安全性和舒适性。而纯电动汽车以车载二次电源作为储能方式，以电动机为动力装置驱动车辆行驶，相比混合动力汽车而言，具有零排放、低噪声且结构简单等特点，而相比燃料电池则在当前更具产业化的基础，因此而受到了世界各国政府及汽车企业的广泛关注。目前纯电动汽车和混合动力汽车的产业化已成为各汽车企业的重要目标，同时这也对提高纯电动汽车整车技术和性能水平提出了更为急切的需求。面对能源和环境的巨大压力和重大需求，世界发达国家高度重视电动汽车的发展，我国政府也一直把新能源汽车的研发和产业化作为关乎国计民生的核心问题予以高度重视，并将其列入新兴战略性产业予以强力扶持，取得重要进展，备受国际社会关注。毋庸置疑，汽车工业正在孕育着一场深刻的技术革命，电动汽车已无可争议地成为21 世纪汽车工业发展的主流方向。二、国内外纯电动车和混合动力车的发展现状1、国外纯电动车和混合动力车的发展现状美国是全世界对污染限制最严格的国家同时也是最早研发电动汽车的国家之一。美国政府制定了侧重降低石油依赖、确保能源安全的战略目标，将发展电动汽车作为交通领域实现摆脱石油依赖的重要措施，并以法律法规明确了其战略定位。美国政府以能源部为中心，逐年增大对电动汽车的研发投入力度。各州政府也纷纷制定政策引导并促进电动汽车的健康发展，如加利福尼亚州针对州内年销量超过 6万辆的汽车厂商规定其销量的 2.5%左右必须为 PEV 或 FCEV 等零排放车。包括 EV和插电式混合动力车（PHEV）在内的“零排放标准车”的销售比例在 2014 年前为 3%，到 2015 年为 6%。为满足这一规定，各车企需在其销售中实现 EV3%、PHEV3%，或EV6%的目标，而若不达标，则每辆汽车会被征收 5000 美元的罚款。目前已有 7 个州加入了零排放计划，到相应规定年限后这些地区所销售的汽车必须实现零排放，即只能为纯电动汽车和燃料电池电动汽车。 欧洲更加注重温室气体减排战略，规定了日益严格的二氧化碳排放限制要求，提出将每辆乘用车的 CO2排放量从2012 年平均 130g/km 减少至 2020 年的平均 95g/km、2025 年减少至平均 70g/km 的中长期目标，这业已成为欧洲对新能源汽车发展的主要驱动力之一。 欧盟已拨 14.3 亿欧元用于支持电动汽车研发。英国和法国是欧洲电动汽车研发和应用最早的国家。目前已有约十几万辆电动汽车在法国运行7。德国联邦内阁 2011 年通过了第六能源研究计划，“可再生能源”和“提高能效”是该研究计划的两个明确重点，是德国政府对能源和气候政策的进一步补充，2011 年至 2014 年德国政府将为该研究计划拨款 34 亿欧元。 日本则长期坚持确保能源安全及提高产业竞争力的双重战略，通过制订国家目标，引导新能源汽车产业的发展并高度重视技术创新。政府制订了鼓励电动汽车开发与推广应用的相关政策及措施。早在 1971 年即制订了一个为时 60 年，总经费57 亿日元的研究计划。到目前为止，日本已成为世界上电动汽车行业发展最为迅速和成熟的国家。2、国内纯电动车和混合动力车的发展2001 年，我国启动了“863”计划电动汽车重大专项，开启了“三纵三横”的电动汽车研发格局8。2009 年，国务院出台的汽车产业调整和振兴规划中提出新能源汽车战略，首次针对电动汽车提出了更明确的发展要求，国家财政部、科技部联合发出关于开展节能与新能源汽车示范推广试点工作的通知，在北京、上海、重庆、长春等 13 个城市开展节能与新能源汽车示范推广试点工作。2010 年 6 月，国家发改委等四部委联合出台了关于开展私人购买新能源汽车补贴试点的通知，在上海、长春、深圳、杭州、合肥等 5 个城市启动了私人购买新能源汽车补贴试点工作。2012 年4 月，国务院常务会议讨论通过了节能与新能源汽车产业发展规划（2012-2020 年），确定了我国汽车工业向纯电驱动转型的总体目标，并明确了当前重点推进的是纯电动汽车和插电式混合动力汽车产业化，推广和普及非插电式混合动力汽车和节能内燃机汽车，提升我国汽车产业整体技术水平。提出到 2015 年纯电动汽车和插电式混合动力汽车累计产销量力争达到 50 万辆，到 2020 年，累计产销量超过 500 万辆。国内各汽车企业也纷纷响应国家政策，分别制定了新能源汽车研发及生产规划。根据工信部公布的数据，截至 2011 年底，我国共有75 家汽车生产企业的 361 个车型列入了节能与新能源汽车示范推广应用工程推荐车型目录8。另根据中国汽车工业协会的不完全统计，2011 年，我国汽车整车企业新能源汽车产量为 8368 辆，比 2010年有了较大幅度的提高，其中，混合动力汽车 2713 辆、纯电动汽车 5655 辆；新能源汽车销量为 8159 辆，其中，混合动力汽车 2580 辆、纯电动汽车 5579 辆。但是 2011年新能源汽车实际产销量，与 2009 年汽车产业调整和振兴规划中规定的 50 万辆以上的产销目标仍相差甚远，到 2011 年底，真正运行的纯电动车和混合动力车的总量，只占计划的 5%左右。且目前的电动乘用车销量大多由政府采购或企业采取改装等特殊手段完成，并非真正的市场行为。2012 年，在一系列政策及措施推动下，新能源汽车市场出现转机。据中国汽车工业协会统计，2012 年一季度汽车整车企业节能与新能源汽车产量为 8626 辆，其中，纯电动汽车 1655 辆、混合动力车 1300 辆、代用燃料车 5671 辆。新能源汽车总销售量为 10202 辆，其中，纯电动汽车1830 辆、混合动力车 1499 辆、代用燃料车 6873 辆。2012 年一季度的产销量即超过了 2011 年全年总量，值得注意的是，私人购买的比例较 2011 年有了明显提高。经过多年的技术攻关和研发投入，我国的纯电动汽车研发能力已有了很大提高，与国外先进水平的差距逐渐缩小，甚至部分技术的水平已达到国际领先水平。目前我国正逐步加大对新能源汽车尤其是纯电动汽车的投入和研发力度，通过政策扶持及加大基础设施建设等推动纯电动汽车的产业化进程，而提高纯电动汽车的整车技术和性能水平则是实现纯电动汽车产业化的一个重要保证和促进，尤其是整车的经济性能水平、成本以及使用的便利性等。三、纯电动汽车的核心控制技术整车控制技术与电机技术和电池技术并称为纯电动汽车的三大核心技术。1、整车控制技术目前我国已基本形成了由整车厂牵头、零部件企业参与、国家政策统筹扶持的纯电动汽车整车研发体系。主要由零部件供应企业负责零部件产品的设计、研发和制造工作，整车厂则根据整车的设计需要向零部件供应商提出具体的技术指标和相关特征参数要求，并完成整车及动力系统部件的系统集成和整车控制技术的开发。 整车控制系统（VCU）是纯电动汽车实现整车控制和管理的关键系统，是实现和提高整车控制功能和性能水平的一个重要技术保证。其核心技术主要体现在整车控制软件的架构设计、转矩控制策略以及对整车和各系统部件的能量管理上。（1）整车控制系统软件结构和功能设计电机、电池和整车控制器构成了纯电动汽车的典型结构，这基本也是其他纯电动汽车车型所通常采用的一种结构型式。电机系统通过减速器输出机械动力至车轮驱动车辆；动力电池作为驱动电机需求功率和能量的来源；整车控制器则是实时根据整车及动力系统部件的状态和驾驶员的操作指令，对电机系统发出控制指令。图 1.2（b）为三菱 i-Mi EV 纯电动汽车整车控制系统的功能定义，主要包括节能管理、舒适控制以及安全保障等，基本上都是针对纯电动汽车的结构和技术特点所制定的控制方案，包括节能驱动控制、再生制动控制、转矩平滑控制、电池状态及能力估计控制等。图 1.3 所示为日产 LEAF 的整车控制系统结构及功能定义27。（2）转矩控制策略转矩控制策略是整车控制系统的重要组成部分，也是实现不同驾驶模式下的控制功能以及驾驶感觉的关键决策部分。图 1.6所示为文献35提出的纯电动汽车整车控制流程，主要包括意图识别、需求转矩计算、工作模式切换、故障诊断及功率限制等模块，这也是目前所通常采用的一种较为实用的转矩控制流程实现纯电动汽车转矩控制的方式多种多样，包括由踏板位置通过一定的函数关系对应电机转矩外特性输出的转矩策略、由踏板位置和车速共同决定的转矩控制策略以及单纯基于踏板变化率的控制等等。 其中，最简单的方式就是将加速踏板位置通过一定的函数关系转化为百分比值然后直接对应当前电机的外特性转矩得到转矩指令输出，如图 1.7 所示（3）能量管理和转矩约束控制策略 纯电动汽车以电气化动力系统为主要特点，系统故障也往往都集中于电机和电池系统，尤其是某些操作还可能会带来对系统部件不可逆的损伤。因而通常情况下需要采取适当的能量管理和转矩约束控制策略，以确保动力系统长时高效工作。2、电池技术电池系统的总体布置纯电动汽车动力电池组一般由数十节甚至上百节电池组成，出于布置和管理方面的考虑，这些电池往往会分组装入多个电池箱内，有鉴于此本均衡系统采用“主-从”式总体架构和模块化设计方法4748。整个系统由一个主控单元（Host Control Unit，HCU）和多个从控单元（Slave Control Unit，SCU）组成，从控单元分布于不同的电池箱内，每个从控单元包括监控板、驱动板和均衡板三部分，负责一组十二节电池电压检测和均衡，并通过内部 CAN 总线与主控单元进行通信，主控单元用于母线电流检测、组间均衡判断，并通过 RS232 与上位机通信进行设备调试。均衡系统的总体框图如图 4.1所示。采用模块化的设计方法拥有如下优点49： （1）保证系统良好的实时性。电池状态的实时监控与均衡控制需要占用较多的资源，模块化设计可以保证每个从控单元不必分担过多的任务，整个系统的实时性就可以得到保证； （2）便于系统扩展。不同纯电动车型选用的电池数量可能不同，模块化设计使得从控单元数量可以方便增减，扩大了均衡系统的应用范围；（3）提高系统可靠性。模块化设计可以保证在某一从控单元发生故障的情况下整个系统不会立刻瘫痪，系统可靠性得到保证。 从控单元采用监控板、驱动板、均衡板分离方式设计，其中主控芯片位于监控板上，负责电压采集、信息传输和均衡控制。监控板电路多为数字信号电路，通过隔离芯片将控制信号传至驱动板，并经驱动板将信号放大后驱动均衡板，均衡板电路为功率电路，是均衡电路拓扑结构的具体实现，用于执行均衡。采用分离式设计可以在一定程度上减弱均衡电路内高频变化的电流电压对控制电路的干扰，并避免均衡电路出现故障时对控制电路造成冲击，保护控制电路。四、混合动力客车的控制方法混合动力汽车能量管理系统的根本任务是根据驾驶员的操作( 如加速踏板、制动踏板等) ，判断驾驶员的意图，在满足车辆动力性能的前提下，实现车载多能量源的最优分配，提高车辆的燃油经济性和排放性能，并通过合理的使用动力电池以延长电池寿命，降低车辆维护成本。能量管理系统从系统的角度给出了驱动系统中各个部件的目标控制状态，其决策的正确与否对混合动力汽车的车辆性能至关重要。智能化的能量管理系统是HEV 的“大脑”和“灵魂”，是HEV 能够藉以媲美传统汽车的关键要素，因此至关重要。能量管理问题可以归结为一类典型的带约束的复杂系统的非线性多目标动态优化问题，其建模和求解都十分复杂，蕴藏着大量极具挑战性的关键科学和技术问题亟待解决。长期以来，国际学术界对HEV 能量管理策略的研究给予高度关注，也取得了若干重要进展。HEV的能量管理策略可分为两大类1: 基于规则的和基第5 期张承慧，等: 混合动力电动汽车能量及驱动系统的关键控制问题研究进展3于优化方法的。其中，前者又可分为静态逻辑门限策略和模糊逻辑策略，而后者则可分为瞬时优化策略和全局优化策略。J Bumby 等人于1987 年最先提出了静态逻辑门限策略2，该策略简单实用，已成为商品化HEV 中普遍采用的方法，但存在不能解决动力系统的最佳匹配、灵活性差等问题，不能充分发挥HEV 的性能3。其后，H D Lee 等人于1998年提出了模糊逻辑策略4，该策略凭借其鲁棒性强、实时性好的优势实现对混合动力系统的优化控制。但美中不足是模糊控制器的建立主要依靠经验，并不能获得全局最优。由G Paganelli和P Pisu等学者提出和发展的瞬时优化策略则利用等效燃油消耗最小方法5或鲁棒控制技术6进行实时优化控制。这类策略仅考虑了当前时刻的车辆状态，在路况未知的情况下只能实现瞬时最优，而无法保证在整个运行区间内最优。由E D Tate、S Delprat和C -C Lin 等学者提出和发展的全局优化策略7-9则能较好地解决这一问题。文献7最先将HEV 最优燃油消耗问题描述为一个非线性凸优化问题，最终近似为线性规划问题来求解; 文献8则直接应用最优控制理论研究并联式HEV 全局最优能量管理问题并给出了全局最优解析解; C -C Lin等人在给定行驶工况下，考虑汽车速度、传动比和电池SOC 三个状态变量，应用动态规划方法研究HEV能量管理问题9。然而，全局优化策略要求准确知晓整个行驶工况，因条件苛刻而在实用时具有很大的局限性，其结果一般只能作为能量管理的参考而已。近 年来，一些改进的能量管理策略陆续出现10-13。文献10基于一组均值意义下的随机驾驶工况研究HEV 能量管理策略，运用随机动态规划算法得到了一种时不变控制策略，颇具实用性; M Salman等学者提出了一种HEV 能量管理的最优预测控制算法，通过引入等价燃油消耗代价函数设计实时预测最优控制律11; 文献12提出了基于长、短里程路况的双重动态规划策略，以克服动态规划方法计算复杂等不足; 文献13将道路几何信息引入到等效燃油消耗最小的能量管理策略中，并结合路况合理调整燃油等效因子降低燃油消耗。国内北京理工大学、同济大学、北京交通大学、上海交通大学、山东大学、清华大学等都做了不少有意义的工作，如上海交通大学利用遗传算法实现对静态逻辑门限能量管理策略的优化和改进14; 山东大学则利用粒子群算法对模糊控制器的隶属度函数和控制规则进行优化15，还进而提出了结合路况识别的模糊能量管理思想16。然而，由于HEV 能量及驱动系统是一类极其复杂的混杂切换系统，而且HEV 工作状态复杂多变、运行环境异常恶劣，其能量管理问题的求解和实现十分困难，因此，目前还没有突破能量管理策略可用于实车控制的实用化、高性能化的技术瓶颈，迫切需要借助信息与控制领域的新理论和新方法予以解决。HEV 再生制动也是能量管理系统的重要组成部分，具有重要而又独特的作用。这缘于再生制动能量是车载储能装置的重要能量来源之一，而且密切关乎行车安全和燃油经济性。如丰田Prius HEV的再生制动系统可使其在10 15 工况下的燃油经济性提高24%17。因此再生制动历来是国内外各汽车研究机构和开发商关注的热点和难点。HEV再生制动控制的根本任务是在制动过程中合理分配制动力和获取最大制动能量18-19。再生制动能量回收策略主要有3 种: ( 1) 基于车速的分配策略20;( 2) Y M Gao 提出的基于理想前后轮制动力分配的制动策略21; ( 3) 最优回馈能量制动力分配策略22-23。上述策略各具特色，但共性的问题是仅为静态制动策略，其主要缺陷是不能动态调整制动方案，因而不能实现回收制动能量、制动稳定性等多个目标的综合最优。然而，增加再生制动能量回收与提高制动安全性和效能之间是相互矛盾的，其众多限制条件又是复杂的多元非线性强耦合问题，这实际上就是多目标优化问题。因此，寻求兼顾再生能量回收与制动安全性和效能的多目标优化算法，进而实现HEV 再生制动实时动态优化控制是目前及今后的研究重点。五、混合动力汽车控制上的不足混合动力电动汽车是目前商业化较为成功的一类电动汽车，作为未来进入人们日常生活的交通工具，其安全性和可靠性是“人命关天”的问题，比一般工业设备的要求更为严格。然而，混合动力电动汽车独特且复杂的能量及驱动系统，致使故障率和安全隐患显然要高于传统汽车。所以，混合动力电动汽车的发展对控制科学和相关学科提出了新挑战。目前，人们已开始尝试将相关控制理论和方法应用于电动汽车系统的控制中，并取得了一些较好的研究成果。( 1) 能量及驱动系统建模与控制问题极其复杂。HEV 由多个高度非线性子系统构成，具有多种工作模态，同时还包含很多引发系统状态迅速变化的可控( 驾驶员指令) 及不可控( 油门饱和、路况突变) 离散事件，并需要在复杂多变的路况下实现多种竞争性目标( 如燃油经济性和驾驶性能) 的折衷。因此，该问题可归结为一类带约束的混杂系统的非线性多目标动态优化问题，其统一建模和优化控制问题极富挑战性，目前尚无成熟的理论体系来解决这一关键瓶颈问题。 ( 2) 车载动力电池荷电状态的实时估计困难。高精度地估计车载动力电池荷电状态( state ofcharge，SOC) 是能量管理决策的前提与关键，但由于动力电池内部十分复杂的化学和物理过程存在的不确定性、不可控性和强非线性，难以建立SOC 机理模型。目前常用的内阻法、安时计量法等都不能精确、实时地估计SOC，直接影响着能量管理决策的实施效果和动力电池的使用寿命及使用成本。近年来兴起的数据驱动、鲁棒最优估计理论方法将为动力电池内部状态估计的新理论和新方法。( 3) HEV 驱动系统的综合效率优化存在技术瓶颈。由于HEV 车属于有限能量电源供电装置，其驱动系统效率优化控制问题至关重要。而驱动电机是一类复杂的非线性时变系统，其优化问题相当棘手。而现有的研究并未考虑动力电池和功率变换器等非线性部件的影响，难以保证整个系统的综合效率最优。建立能量及驱动系统的统一整体模型、提出有效的非线性控制理论方法是解决问题的关键，但颇具难度。广义Hamilton 系统理论为HEV 能量及驱动系统的整体统一建模提供了一种崭新而有效的建模方法。( 4) 通讯时滞和干扰对HEV 控制性能和稳定性构成隐患。HEV 控制系统结构复杂，各控制单元之间的数据传输都是采用CAN 总线结构，其通讯时滞和数据丢包现象会严重影响系统的稳定性和实时性; HEV 的功率变换器和电机系统都会产生强烈的电磁干扰，而且其工作环境恶劣，这些内外部强扰动对HEV 的可靠性、舒适性乃至安全性构成潜在威胁。鲁棒最优估计理论有望为解决电池SOC 估计中存在的建模不确定性、噪声影响以及时滞等复杂问题提供有效途径。六、结论 根据以上分析可得主要的控制策略包括静态逻辑门控制策略、动态逻辑门控制策略、全局优化控制策略、模糊控制策略。在未来的控制策略中应该关注以下两个方面：完善仿真模型，并对系统协调控制进行研究，考核控制策略对系统能量流动传输的稳定性和可靠性；采用优化算法对控制策略进行优化，如：遗传算法、模拟退火算法及粒子群算法等优化方法在控制策略的多目标优化研究也是其重要的研究方向。 七、参考文献1徐衍亮.电动汽车用永磁同步电动机及其驱动系统研究 D. 沈阳工业大学博士学位论文, 2001.2王星刚. 纯电动汽车驱动系统优化及分析策略 J.汽车与配件, 2012 (50): 30-31.3田毅. 电动汽车运行状态识别及HEV控制策略研究 D. 北京交通大学, 2010. 4 张晔. 电动汽车智能控制系统研究D.长安: 中南大学, 2005. 5 付永恒. 基于路况信息的混合动力汽车控制策略研究D. 北京交通大学, 2011. 6 马晶晶. 基于隐马尔可夫理论的驾驶意图辨识研究D. 长沙理工大学, 2012. 7 王晓原, 杨新月. 基于决策树的驾驶行为决策机制研究J. 系统仿真学报, 2008, 20(2): 8DELPRAT S，LAUBER J，GUERRA T M，et al Controlof a parallel hybrid power train: optimal controlJ IEEETransactions on Vehicular Technology，2004，53 ( 3 ) :872-8819王军方, 丁焰, 汤大钢. 机动车污染防治政策与管