计及驾驶室供暖功率需求的插电式混合动力汽车实时控制策略*

曾育平，秦大同，苏 岭，姚明尧

(1.重庆大学，机械传动国家重点实验室,重庆 400044； 2.重庆长安新能源汽车有限公司，重庆 401120)

2016018

计及驾驶室供暖功率需求的插电式混合动力汽车实时控制策略*

曾育平1，秦大同1，苏 岭2，姚明尧1

(1.重庆大学，机械传动国家重点实验室,重庆 400044； 2.重庆长安新能源汽车有限公司，重庆 401120)

在建立整车动力系统模型、发动机热力学与油耗模型和驾驶室热交换模型的基础上，研究了计及驾驶室供暖功率需求的CD-CS模式控制策略、基于极小值原理的综合供暖实时控制策略和基于极小值原理的主动综合供暖实时控制策略。在Matlab/Simulink平台上对上述3种控制策略进行了仿真，仿真结果表明：在由UDDS和HWFET组成的上下班工况下，与计及驾驶室供暖功率需求的CD-CS模式控制策略和基于极小值原理的综合供暖实时控制策略相比，基于极小值原理的主动综合供暖实时控制策略使发动机油耗分别降低了10.9%和4.97%。

插电式混合动力汽车；极小值原理；驾驶室供暖功率需求；实时控制策略

前言

整车的功率需求包括车辆的行驶功率需求和电动附件功率需求，其中驾驶室制冷/供暖功率需求为主要的电动附件功率需求。传统汽车通过发动机冷却液的废热来满足驾驶室供暖功率需求。由于本文中研究的插电式混合动力汽车发动机工作时间较传统汽车短，因此在原发动机冷却液废热供暖的基础上增加了正的温度系数(positive temperature coefficient, PTC)加热器供暖。PTC加热器的供暖功率需求将影响整车的能量分配和整车的效率，因此在研究插电式混合动力汽车能量管理策略时，需要考虑驾驶室的供暖功率需求对能量管理策略的影响。

插电式混合动力汽车的能量管理策略主要包括CD-CS模式控制策略(即电量消耗-电量保持模式控制策略)和“混合”模式控制策略。文献[1]中研究了以电能为主的CD-CS模式控制策略；文献[2]中根据不同的行驶里程，提出了发动机为主的CD-CS模式控制策略和电机为主的CD-CS模式控制策略；文献[3]中研究了基于最佳电能使用的CD-CS模式控制策略；文献[4]和文献[5]中研究了基于确定性动态规划算法的“混合”模式控制策略；文献[6]中以燃油经济性和电池寿命为目标，研究了基于随机动态规划算法的“混合”模式控制策略；文献[7]中研究了基于空间域动态规划算法的“混合”模式控制策略；文献[8]中研究了基于等效燃油消耗最小的“混合”模式控制策略；文献[9]中以二氧化碳排放最少为目标研究了基于极小值原理的“混合”模式控制策略。上述研究中控制策略的动力源能量分配都是基于车辆的行驶功率需求进行的，未考虑驾驶室供暖功率需求对动力源能量分配的影响。文献[10]中对插电式混合动力汽车能量管理控制策略研究时虽然考虑了驾驶室的供暖功率需求，但其研究是针对发动机工作点相对固定的串联式插电混合动力汽车，并且采用的是动态规划算法，难以用于实时控制。

本文中以某并联式插电混合动力汽车为研究对象，分别研究了计及驾驶室供暖功率需求的CD-CS模式控制策略和计及驾驶室供暖功率需求的“混合”模式控制策略，其中计及驾驶室供暖功率需求的“混合”模式控制策略采用了基于极小值原理的综合供暖实时控制策略和基于极小值原理的主动综合供暖实时控制策略。

1 系统模型

1.1 插电式混合动力汽车整体结构

研究对象是并联式插电混合动力汽车，其结构如图1所示，整车动力系统参数如表1所示，其动力系统主要由发动机、离合器C1，ISG电机、换挡离合器和CVT组成。整车控制器通过控制发动机和电机的运行状态、离合器C1的分离与接合，以实现多种运行模式，满足不同行驶条件下的整车行驶功率需求。驾驶室供暖系统由三通电磁阀、发动机、电子水泵、PTC冷却液加热器和驾驶室热交换器组成。供暖系统有两种工作模式，分别为“旁通”模式和“串联”模式。“旁通”模式时，经过驾驶室热交换器的冷却液不经过发动机，而是通过三通电磁阀的旁通阀，在电子水泵、PTC冷却液加热器和驾驶室热交换器之间进行循环，此时PTC冷却液加热器工作；而“串联”模式时，冷却液通过三通电磁阀、发动机、电子水泵、PTC冷却液加热器和驾驶室热交换器进行供暖系统的大循环，此时PTC冷却液加热器不参与工作。整车控制器通过控制三通电磁阀和PTC冷却液加热器，实现供暖系统的模式切换。

图1 插电式混合动力汽车的整体结构图

部件参数整车质量1500kg发动机1.6L;4缸;最大功率93kW;最大转矩157N·m电机最大功率30kW;最大转矩110N·m电池容量40A·h;标称电压336VCVT速比范围0.42～2.43;主减速比5.24

图2 发动机的热交换模型

1.2 发动机热力学及油耗模型

本文中将发动机缸内燃烧产生的废气简化为理想气体，燃烧室产生的热量通过气缸套、气缸体、发动机表面和附件及冷却液与外界进行热交换。热交换有对流传热、辐射传热和热传导3种形式。图2为发动机的热力学模型。

忽略发动机的摩擦损失，发动机燃油燃烧时传递给气缸套的热量为

(1)

燃油燃烧时传递给发动机机体的热量为

Qc2i_c=αQeng

(2)

式中：α为气缸套与气缸体之间的热交换系数，此值通过实验数据拟合得到。

发动机机体传递给发动机表面和附件的热量为

Qi2x_c=Ki2x(Ti-Tx)

(3)

式中：Ki2x为热量传导系数；Ti为发动机机体温度，℃；Tx为发动机表面和附件的温度，℃。

将发动机冷却液作为发动机机体的一部分，则发动机冷却液的温度即为发动机机体的温度。发动机机体通过冷却液散热器散发的热量为

(4)

其中Qrem=Qc2i_c-Qi2x_c-Qhrt

(5)

式中:Qhrt为发动机冷却液向车室供暖时散发的热量；Tset为节温器设定的温度点，℃。

发动机表面和附件部分向发动机舱散发的热量为

Qx2h=β(Tx-Th)

(6)

式中：β为发动机表面和附件部分与发动机舱之间的热交换系数，此值可通过实验确定；Th为发动机机舱温度，℃。

发动机冷却液温度计算公式为

(7)

式中:mi为发动机机体质量，g；ci为发动机机体的比热容,J/(g·℃)；Tcool为发动机冷却液温度。

发动机冷却油耗模型为

(8)

γcold_factor=1+φκσ

(9)

(10)

为了验证发动机热力学模型的正确性，对某公司的插电式混合动力汽车进行道路试验。行驶路况为某大学校园，环境温度为18℃。试验开始阶段由电机起步，然后将车辆从纯电动切换到纯发动机驱动，试验中主要采集了发动机转速、发动机转矩、发动机冷却液温度、车速和电机转矩等信号。试验完成之后，将发动机转速、发动机转矩和车速导入发动机热力学模型，仿真得到发动机冷却液温度值，结果如图3所示。由图可知，发动机冷却液温度的仿真值和实验值相差不大，能够满足模型的精度要求。

图3 发动机冷却液温度的仿真值与试验值对比

1.3 驾驶室热交换模型

图4为驾驶室热量交换示意图。由图可知，驾驶室的热交换主要包括驾驶室通过车身透明结构和不透明结构与车外空气的热交换量Qamb、太阳通过车身透明结构对驾驶室的辐射热量Qrad、乘员散发的热量Qper、车外空气进入驾驶室而产生的热交换量Qven和供暖系统的供暖热量Qheater。为了获得驾驶室供暖功率需求,采用集总参数法,获得了驾驶室的热交换模型为

(11)

式中：mcabin为驾驶室内空气的质量，g；Cp-cabin为驾驶室内空气的比热容，J/(g·℃)；Tcabin为驾驶室内的温度，℃；R为驾驶室与车外进行热量交换的总热阻。总热阻R计算式为

(12)

式中：Rcv1和Rcv2为车身不透明围护结构的表面分别与车外空气和驾驶室之间的对流热阻；Rcd1和Rcd2分别为车身不透明围护结构的金属层和隔离层的导热热阻；Rcv3和Rcv4为车身透明结构分别与车外空气和驾驶室之间的对流热阻；Rcd3为车身透明结构的导热热阻。

图4 驾驶室热量交换示意图

向驾驶室供暖时，假设环境温度为10℃，驾驶室内温度控制在22℃，太阳辐射强度、驾驶室的空气进入量以及人体的散热量不变，根据驾驶室的热交换模型，计算得到驾驶室供暖功率需求为3kW。

假设驾驶室热交换器的效率为70%，经过驾驶室热交换器的冷空气流量为85g/s，由此可以计算出当发动机温度大于60℃时，发动机的冷却液废热可以完全满足驾驶室的供暖需求。

2 计及驾驶室供暖功率需求的控制策略

由图1的整车供暖系统可知，供暖系统有两种工作方式，分别为综合供暖方式和主动综合供暖方式。综合供暖方式是整车控制器根据发动机冷却液温度来确定三通电磁阀和PTC冷却液加热器的工作状态，当发动机冷却液温度≥60℃时，三通电磁阀工作在“串联”模式，同时PTC的功率为零，驾驶室的供暖都来自发动机冷却液，否则三通电磁阀工作在“旁通”模式，驾驶室供暖完全来自PTC冷却液加热器；主动综合供暖方式则是整车控制器除了像综合供暖方式那样根据发动机冷却液温度来确定三通电磁阀和PTC冷却液加热器的工作状态外，还可通过整车能量管理策略主动调节发动机的工作状态，从而调节发动机废热供暖和电池电能供暖，并尽可能多地使用发动机废热供暖，减少驾驶室供暖对电池电能的消耗。

2.1 计及驾驶室供暖功率需求的CD-CS模式控制策略

CD-CS模式控制策略分为电量消耗阶段和电量维持阶段。

电量消耗阶段采用电动为主的控制策略，即车辆需求功率小于电机的最大输出功率时，由电机单独驱动，当车辆需求功率超过电机的最大输出功率时，发动机起动，并提供功率不足部分。

为了便于与后面基于极小值原理的“混合”模式控制策略进行对比，电量保持阶段也采用基于极小值原理的主动综合供暖实时控制策略。

图5为动力电池功率输出特性。由图可见，在SOC<0.5时，动力电池的输出功率随着SOC的降低而大幅度降低，因此在驱动电机需求功率和PTC加热器需求功率之和大于电池的输出功率时，电池的输出功率首先满足PTC加热器的功率需求，电池剩余的输出功率提供给电机，驱动功率不足部分由发动机补充。

图5 动力电池功率输出特性

2.2 计及驾驶室供暖功率需求的“混合”模式控制策略

2.2.1 基于极小值原理的综合供暖实时控制策略

在综合供暖方式下，当发动机冷却液温度≥60℃时，驾驶室的供暖功率全由发动机废热提供，否则全由PTC加热器提供，因此PTC加热器的功率为

(13)

电池的输出功率为

(14)

式中：Pbat为电池的输出功率，kW;Pmot为电机输出功率，kW;ηmot为电机的效率；Pptc为PTC加热器所消耗的功率。忽略PTC加热器与驾驶室热交换器的热交换效率，则Pptc=3kW。

电池电流为

(15)

式中：Ibat为电池电流，A；Uoc为电池的开路电压，V；Rint为电池内阻，Ω。

综合供暖方式实时控制策略未从能量管理策略上主动调节发动机废热供暖和电池电能供暖，并且未考虑发动机冷机对发动机油耗的影响，因此依据极小值原理，综合供暖方式实时控制策略的Hamilton函数为

(16)

最优控制变量为

(17)

式中R为控制变量的容许可达集。

约束条件为

(18)

2.2.2 基于极小值原理的主动综合供暖实时控制策略

主动综合供暖方式和综合供暖方式都是通过发动机冷却液温度来确定三通电磁阀和PTC加热器的工作状态，因此主动综合供暖方式的Pptc，Pbat和Ibat表达式与综合供暖方式一致。

主动综合供暖方式实时控制策略从能量管理策略上主动调节发动机废热供暖和电池电能供暖，并且考虑了发动机冷机对发动机油耗的影响，即在发动机冷却液温度低于60℃时在目标函数中增加对发动机冷却液温度低于60℃的惩罚，而在发动机冷却液温度处于60℃或者高于60℃时，目标函数中除了增加对发动机冷却液温度高于60℃的惩罚外，还在目标函数中考虑了发动机冷机对发动机油耗的影响。因此依据极小值原理，主动综合供暖方式实时控制策略的Hamilton函数为

(19)

状态方程为

(20)

正则方程为

(21)

忽略电池SOC对电池内阻和电动势的影响，则可求解得λ(t)：

λ(t)=λ(t0)=λ0

(22)

(23)

(24)

式中α和β分别同式(2)和式(6)。

(25)

式中R为控制变量的容许可达集。约束条件与式(18)一致。

2.3 仿真结果分析

行驶工况选择如图6(a)所示的上下班工况，此工况总行驶距离为80km，分别由城市循环工况(UDDS)和美国高速公路工况(HWFET)组成。利用Matlab/Simulink仿真平台建立整车仿真模型，并对以上3种控制策略进行仿真，仿真结果如图6(b)～图6(g)所示，其中图6(b)、图6(c)和图6(d)为在3种控制策略下的发动机输出转矩图。图6(e)、图6(f)和图6(g)分别为在3种控制策略下的电池SOC值变化曲线、发动机冷却液温度变化曲线和发动机的累积油耗曲线。

图6 计及驾驶室供暖功率需求的3种实时控制策略仿真结果图

由图6(b)、图6(e)和图6(f)可知，CD-CS模式控制策略下，在电量消耗阶段，电池除了给电机提供驱动功率，还要给PTC加热器提供功率，因此SOC下降速度非常快,当SOC下降到SOC的目标值时，系统进入电量维持阶段，发动机提供主要的驱动功率，在此阶段驾驶室供暖基本上都由发动机废热提供。

由图6(c)、图6(d)、图6(e)和图6(f)可知：在时间段a内，车辆处于起步阶段，在综合供暖实时控制策略下，发动机停机时间较长，发动机冷却液温度上升较慢，电机提供的驱动功率较多，因此电池SOC下降较快，而在主动综合供暖实时控制策略下，由于发动机冷却液温度在这个阶段低于60℃，此控制策略明显增加了发动机的工作时间和输出转矩，发动机冷却液温度迅速升高，并且发动机冷却液温度在670s后达到60℃，此时间段内，电机提供的驱动功率较小，电池SOC下降缓慢；在时间段b1，b2和b3内，车辆主要行驶在城市循环工况下，车辆的行驶需求功率在大部分时间内较低，在综合供暖实时控制策略下，为了避免发动机工作在低效率区，发动机在大部分时间内处于停机状态，因此发动机冷却液温度在大部分时间内都低于60℃，在这些时间段内，电池既要满足电机的驱动功率需求，同时还要满足PTC的供暖功率消耗，因此电池SOC下降非常快，而在主动综合供暖实时控制策略下，为了提高在这些时间段内的发动机冷却液温度，增加发动机冷却液废热供暖，控制策略在驱动效率损失不大的前提下增加了发动机在这些时间段内的工作时间，发动机冷却液温度都保持在60℃以上，在这些时间段内，PTC的供暖功率为零，且电机提供的驱动功率较少，因此SOC值下降缓慢；在时间段c1，c2和c3内，车辆主要行驶在美国高速公路工况下，车辆的行驶需求功率较高，因此在综合供暖实时控制策略下，发动机基本都处于工作状态，并且输出转矩较大，发动机冷却液温度基本都大于60℃，驾驶室供暖主要由发动机冷却液废热提供，且电机在这些时间段内提供的驱动功率较少，故SOC值下降缓慢，而在主动综合供暖实时控制策略下，发动机工作时间明显减少，这是因为在时间段a，b1，b2和b3内，电池电能消耗比较少，为了使电池电能在行驶终点前降低至预定值，主动综合供暖实时控制策略需要在保持发动机冷却液温度在60℃以上的前提下增加在剩下的c1，c2和c3时间段内的电池电能消耗，因此在这些时间段内，电池SOC下降比较快。

由图6(g)可知，CD-CS模式控制策略经济性最差，其次是综合供暖实时控制策略，经济性最好的是主动综合供暖实时控制策略，相比于前面两者，主动综合供暖实时控制策略在整个上下班工况下的发动机油耗分别降低了10.9%和4.97%。

3 结论

(1) 在建立整车动力系统模型、发动机热力学及油耗模型和驾驶室热交换模型的基础上，研究了计及驾驶室供暖功率需求的CD-CS模式控制策略、基于极小值原理的综合供暖实时控制策略和基于极小值原理的主动综合供暖实时控制策略。

(2) 在Matlab/Simulink仿真平台上建立整车仿真模型，并对以上3种控制策略进行了仿真，仿真结果表明：在由UDDS和HWFET组成的上下班工况下，相比于计及驾驶室供暖功率需求的CD-CS模式控制策略和基于极小值原理的综合供暖实时控制策略，基于极小值原理的主动综合供暖实时控制策略的发动机油耗分别降低了10.9%和4.97%。

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The Real-time Control Strategy for Plug-in Hybrid Electric Vehicleswith Consideration of Cabin’s Heating Power Demand

Zeng Yuping1, Qin Datong1, Su Ling2& Yao Mingyao1

1.ChongqingUniversity,TheStateKeyLaboratoryofMechanicalTransmission,Chongqing400044;2.ChongqingChanganNewEnergyAutomobileCo.,Ltd.,Chongqing401120

Base on the vehicle powertrain system model, engine thermodynamics and fuel consumption model, and cabin thermal exchange model, CD-CS mode control strategy, Pontryagin’s minimum principle (PMP)-based comprehensive real-time heating control strategy and PMP-based active comprehensive real-time heating control strategy are studied with consideration of cabin heating power demand. Then the above-mentioned three control strategies are simulated on Matlab/Simulink platform. The results show that under the commuter driving cycle composed of UDDS and HWFET, compared with CD-CS mode control strategy and PMP-based comprehensive real=time heating control strategy, the engine fuel consumption with PMp-based active comprehensive real-time heating control strategy reduces by 10.9% and 4.97% respectively.

PHEV; Pontryagin’s minimum principle; cabin’s heating power demand; real-time control strategy

*国家863计划项目(2013BAG12B01)和重庆市基础与前沿研究计划杰青项目(cstc2013jcyjjq60002)资助。

原稿收到日期为2014年7月18日，修改稿收到日期为2014年9月16日。