基于LVQ工况识别的PHEV控制策略研究

尹安东， 姜 涛(.合肥工业大学 汽车与交通工程学院，合肥 230009；2.汽车技术与装备国家地方联合工程研究中心，合肥 230009)

插电式混合动力汽车(Plug-in hybrid electric vehicle, PHEV)的燃油经济性是设计与评价混合动力汽车的一项重要指标，更是制定能量管理控制策略必须考虑的关键因素[1].由于混合动力系统存在多种运行模式，而不同的行驶工况实际上需要不同的控制策略以选择相应合理的运行模式，但是，目前一些使用较为广泛的控制策略，例如全局最优控制策略[2]是仅对特定的行驶工况特征进行能量分配，而特定的标准工况只能代表某个地区的工况条件却不具有广泛性，并不适用于实车运行的实时路况，因而在一定程度上减弱了混合动力汽车在燃油经济性方面的优势.国内外诸多学者，在选取合适的识别算法，并在此基础上制定各式各样的能够适应工况变化的控制策略方面作了深刻的研究.国内学者林歆悠等[3]通过使用LVQ神经网络对工况特征参数进行训练识别，提出了工况自适应的控制策略；美国专家Jeon S等[4]则提出使用Hamming神经网络来识别工况，并在控制策略中针对不同工况调用优化好的控制参数；Lei F等[5]采用的模式识别方法，即用一组特征向量来完成工况识别和分类表示.由此发现，将车辆运行适应不同工况条件的需求考虑进控制策略的设计中是当前提高混合动力汽车燃油经济性的一项重要研究.

文中在基于插电式混合动力汽车系统的基础上，选择具有代表性的城市工况，利用学习向量量化(Learning vector quantization, LVQ)神经网络对各个工况特征参数进行学习训练，从而实现对行驶工况的识别，在此基础上设计了基于工况识别的整车控制策略，并在cruise中建立了混合动力汽车的前向仿真模型，在构建的城市工况下进行联合仿真，从而验证控制策略的合理性和有效性.

1 基于LVQ神经网络的工况识别

1.1 4种典型工况的选定

城市循环工况复杂性高，存在频繁的加速和减速，等待绿灯或到站停车等情况，因此，针对城市循环工况的特征，文中选定了4种典型的城市工况作为仿真道路行驶工况：①工况1为闹市区交通极拥堵，走走停停(SnG)城市工况；②工况2为次干道生活区低速行驶(Urban)较拥堵城市工况；③工况3为主干道中速行驶(Sub)较顺畅城市工况；④工况4为近郊区中高速行驶行驶(Rural)顺畅城市工况，各工况分别如图1(a)～(d)所示.

图1 4种城市工况

1.2 工况特征参数的提取

工况的特征参数是描述循环工况特征的参数[6-7]，其选取原则上是要包含此循环工况的大部分特征，但工况特征参数选取过多的话，会导致计算量加大；选取过少的话，则无法准确表达工况的特征信息，导致识别后误差加大.因此，文中在前人研究成果基础上，对所研究的特征参数进行精简.首先选取平均速度，速度标准偏差，加速时间比等12个能描述工况特征的特征参数，再通过主成分分析以及K均值聚类方法对这些特征参数进行筛选，最后仅采用平均速度，平均减速度，匀速时间比以及怠速时间比这4个最具代表性的特征参数作为评价所研究工况的变量，其计算表达式[8]如下所示.

(1)

(2)

(3)

(4)

表1 代表工况特征参数

1.3 LVQ神经网络方法介绍

LVQ神经网络结合了竞争学习与监视学习算法[9]，能够对复杂和非线性的对象进行高效模式识别，已经成熟应用于多个领域.因此，文中采取此算法作为行驶工况的识别方法.LVQ神经网络主要由3部分组成：输入向量层、竞争层、线性输出层，其结构如图2所示.图中:P为R维的输入模式;R为训练样本的维数;S为神经元的个数;上标1、2分别为竞争层和线性输出层.在竞争层，网络结合竞争学习和有监督的学习对输入向量进行分类，在线性输出层，将竞争层的分类结果传递到用户定义的目标分类上.文中循环工况定义了4个特征参数，因此，输入层有4个节点，通过竞争层的算法对输入向量进行分类，线性输出层的4个神经元则代表4种工况.

图2 LVQ神经网络结构图

1.4 工况识别验证

用MATLAB编写神经网络训练程序并以此生成Simulink识别模型，程序中采用第一代LVQ神经网络算法来训练特征参数样本，训练62代以后，识别误差降到0，此时识别误差不再下降，可认为神经网络训练过程完成，如图3所示.

图3 神经网络训练结果

为验证编写的LVQ神经网络识别程序的准确性，基于Simulink平台搭建工况特征参数提取模块[10].从上述4种类别的工况中，分别选取每一类代表工况，依次组合形成一个大的测试工况，如图4所示.但对整个工况直接加以识别，难度太大，且识别结果不准确，因而，在这里采用分段识别的方法，这样不仅能提高识别的准确性，而且能够提高燃油经济性.选择识别周期20 s，对此测试工况进行识别，识别结果如图5所示.其中：纵坐标1代表SnG工况；2代表Urban工况；3代表Sub工况；4代表Rural工况.

图4 测试工况

从图5中可以看出，尽管片段之间可能因为划分的过于相似，使识别结果出现一定误差，但所设计的神经网络能够大致识别出工况类型[11].将得到的识别结果输入至控制策略中，便可以进行下一步的仿真分析.

图5 工况识别结果

2 基于工况识别的控制策略设计

2.1 PHEV动力结构

所研究对象为一款插电式四驱混合动力汽车，其结构为混联式，如图6所示.图中可以看出，整车包含3个动力部件，其中前轴为发动机和ISG电机，后轴为后驱电机.驱动模式下，可分为前驱、后驱和四驱3种，其中，前驱包括发动机单独驱动模式、发动机驱动同时带动ISG电机充电的行车充电模式、发动机与ISG电机共同驱动的并联驱动模式；后驱包括纯电动模式、发动机带动ISG电机充电但仍由后驱电机驱动的串联模式；四驱即为3个动力部件同时工作的模式.在制动模式下，则分为再生制动、机械制动和联合制动3种方式.

图6 PHEV动力系统结构

2.2 驱动模式控制策略设计

在驱动模式控制策略中，模式切换条件是主要问题[12-13].文中以SOC值、车速等作为逻辑门限值，制定整车控制策略如下：

(1)若电池SOC大于SOClow，判断车速是否小于Vlow，若此时车速小于最小门限值，且整车需求转矩不大于驱动电机单独驱动所能提供的最大转矩，则进入纯电动模式.若车速大于等于Vlow或者需求转矩大于驱动电机的最高转矩，并且需求转矩不大于当前转速下发动机所能提供的最大转矩，则进入发动机单独驱动模式.若发动机单独驱动不能满足整车需求，则优先进入并联驱动模式，若并联驱动同样不能满足整车需求，则进入四轮驱动模式.

(2)若电池SOC小于等于SOClow，若整车需求转矩不大于驱动电机所能提供的最大转矩，则进入串联驱动模式.反之进入行车充电模式.

2.3 制动模式控制策略设计

(1)若电池SOC小于SOChigh，整车需求的制动转矩小于等于驱动电机和ISG电机提供的制动转矩之和，且不是紧急制动，车速不小于最低门限值Vlow_break，则进入再生制动模式.

(2)若电池SOC小于SOChigh，整车需求的制动转矩大于驱动电机和ISG电机提供的制动转矩之和，且不是紧急制动且车速不小于最低门限值Vlow_break，则进入联合制动工作模式.

(3)其他情况下进入机械制动工作模式.

图7是基于工况识别的插电式混合动力汽车能量管理策略示意图，其思想是利用工况识别方法对当前行驶工况进行辨识，一旦系统获取当前工况模式，则选择相应的控制策略[3].若当前识别工况为SnG工况且电量充足时，则采用纯电动模式进行驱动，以此类推.通过此种模式切换来提高整车的燃油经济性.

图7 基于工况识别的整车控制流程

3 实例样车的仿真分析

3.1 实例样车技术参数

根据文中所采用的插电式混合动力汽车的工作模式和基本设计要求，确定其主要技术参数指标如下.

(1)整车长、高、宽分别为3 550 mm、1 495 mm、1 485 mm；整车整备质量为1495 kg；满载质量为1 795 kg.

(2)发动机：最大转矩和最大转速分别为140 N·m、3 800 r/min.

(3)ISG电机：额定功率和峰值功率分别为10 kW、18 kW；最高转速为6 500 r/min；最大转矩为100 N·m.

(4)后驱电机：额定功率和峰值功率分别为25 kW、75 kW；最高转速为9 000 r/min；最大转矩为115 N·m.

(5)电池：单体最大容量为6 Ah.

3.2 基于Cruise的PHEV仿真模型建立

根据混合动力汽车的技术参数，在Cruise平台搭建了整车仿真模型[14]，如图8所示.

图8 插电式混合动力汽车整车模型

3.3 基于工况识别的仿真结果分析

搭建完成整车模型后，建立了cycle run计算任务，旨在考察整车的燃油经济性，以此验证控制策略的有效性与合理性[15]，仿真的工况选用上文构建的测试工况，分别在初始电量为高和低的两种情况下进行仿真分析，仿真结果如图8、图9所示.

从图8(a)可以看出，在初始电量处于较高水平时，优先消耗电能，发动机只在中高速的Rural工况下开启，工作在最优转矩线下，输出需求转矩.而且可以发现，发动机只有在启停阶段会出现扭矩跳动现象，其余时刻输出比较持续，说明模式切换是合理的.而从图9(a)中可以看出，在初始电量较低时，电机无法提供整车所需转矩，低速时发动机就必须开启，进入串联工作模式，驱动整车的同时带动ISG电机给电池充电，在中速和高速工况下，发动机同样要输出转矩，保证汽车正常行驶.

图8 初始电量高时仿真结果

图9 初始电量低时仿真结果

通过比较图8(b)和图9(b)可以发现，当初始电量充足时，发动机在中低速工况下是不工作的，因而不消耗燃油，在整个测试工况下，燃油消耗量仅为202.3 g.而在初始电量较低时，发动机始终需要保持工作，因而在整个循环工况下,燃油消耗升至438.2 g.但不管初始电量高或者低，文中所考查的混合动力汽车所消耗的燃油量远低于传统汽车的油耗，这充分说明了混合动力汽车在燃油经济性方面的优势，同样也提醒应避免使混合动力汽车长时间工作在低电量状态下，以减少整车油耗.

4 结 论

1)将城市循环工况分为4类，并分别提取特征参数，在使用神经网络对其进行训练学习后设计了LVQ神经网络工况识别模块以应对行驶过程中的各种工况条件.

2)采用一款插电式四驱混合动力汽车，设计其工作模式为6种驱动和3种制动模式，在识别结果基础上使用Simulink平台制定了基于工况识别的整车控制策略.

3)在Cruise中搭建了整车前向仿真模型，在测试工况条件下联合仿真后的结果表明：所建立的神经网络识别模块能够较为准确的识别工况类型，同时控制策略能在不同的SOC状态下根据不同的工况类别切换至相应的工作模式，转矩输出合理，整车的油耗较低.

参考文献：

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