基于模糊控制的电驱动2AMT换挡控制策略

刘成强，徐海港*，张建武，林连华

(1. 山东时风(集团)有限责任公司，山东 聊城 252800；2.上海交通大学 机械与动力工程学院，上海 200240)

电动汽车凭借其零排放以及容易控制等优点成为目前汽车行业关注的焦点，如何提高纯电动汽车的经济实用性、动力性及舒适性成为目前急需解决的重要问题之一。

为了使研发的电动车拥有良好的经济性与动力性，本文对电驱动两档自动机械式变速器(electric automated mechanical transmission,e-2AMT)的参数与换挡策略进行深入研究。针对汽车AMT变速箱自动换挡策略，学者进行过广泛的研究。Meng等[1]提出了一种基于高级驾驶员辅助系统的智能换挡策略，实现了上坡的动态换挡、下坡的安全换挡以及缓坡的综合经济性换挡；Li等[2]基于驾驶员意图设计了平稳换挡的动态控制算法；Guo等[3]设计了一种多速电动汽车在线换挡算法；李聪波等[4]总结了一种基于粒子群算法的综合性换挡规律，用于解决经济性和动力性之间的矛盾；高子茵等[5]和李大伟等[6]提出利用加速度得到修正的汽车速度，并结合换挡延迟可以显著减少循环换挡现象;研究人员[7-9]使用模糊控制算法，对加速踏板开度和车速进行模糊化处理，并使用专家经验建立模糊推理规则，进行了仿真计算，提高了液力变矩器传动效率，模糊控制算法避免了样本数据训练的过程，更加遵循专家经验；鄢挺等[10]提出一种自适应智能控制策略，通过双闭环控制使同步器位移紧密跟随目标位移轨迹，与常规PID(proportion integral differental)相比，该方法响应更快、跟随目标轨迹精度更高且控制量更加平稳。

时风D102车型搭载的e-2AMT自动变速器有2个挡位，只需考虑升挡和降挡的相关决策条件，为此引入模糊控制算法提高换挡的适应性。为使电动汽车综合性能优秀，本文引入驾驶风格这一参数，与加速踏板开度和车速相结合，使用基于模糊控制的三参数换挡规律对换挡策略进行设计。在整车Simulink模型基础上，加入驾驶风格识别模块，形成整车传动系统模型。数值仿真中，采用NEDC(new European driving circle)和WTLC(cworld test light circle)两种驾驶循环工况，分别进行计算，验算其动力性与经济性。

1 现有换挡规律分析

目前时风D102的驱动电机的输出转矩与转速的关系如下：

(1)

其中，T为输出转矩(N·m)，P为输出功率(kW)，α为加速踏板开度，nmot为电机转速(r/min)。两种挡位下轮边驱动力和车速的关系如图1所示，图中各实线表示1挡ig1时不同加速踏板开度下轮边驱动力随车速变化的曲线，以各虚线表示对应的2挡ig2时的曲线。由图1可知，动力性换挡区域施加换挡可使得车辆的轮边驱动力最大，拥有良好的动力性。由此制定出相应的换挡曲线，如图2所示。

图1 不同挡位和加速度踏板开度与车速的关系Fig.1 Relationship between different gears, acceleration pedal opening, and vehicle speed

图2 动力性换挡规律Fig.2 The dynamic shift schedule

时风D102的驱动电机效率脉谱如图3所示。

图3 驱动电机效率脉谱图Fig.3 Drive motor efficiency MAP

由图3可知，驱动电机的最优效率分布于额定转速与额定功率区域，即3000 r/min与18 kW附近。而在低转速、低扭矩以及峰值功率处，电机效率相对较低。

驱动电机效率是转速和转矩的函数，而转速与车速有以下关系：

(2)

其中，Veh为车速(km/h)，i0为主减速器传动比，ix为e-2AMT第x挡(x=1或2)传动比，rwheel为车轮滚动半径(m)。

根据式(2)，不同加速踏板开度驱动电机效率随e-2AMT挡位、加速踏板开度和车速变化曲线如图4所示，其中各实线表示1挡ig1时不同加速踏板开度下驱动电机效率随车速变化的曲线，各虚线表示对应的2挡ig2时曲线。

图4 车速和加速踏板开度关系Fig.4 Relationship between vehicle speed and the acceleration pedal opening

在各个加速踏板开度下，可找到1挡曲线与2挡曲线的交点，即为换挡点。将各个交点前后连接起来即组成换挡曲线，如图5所示。利用动态规划算法进行求解，得出该工况下最优的换挡规律[11-12]。采用NEDC工况和WTLC工况进行计算，得出最优换挡曲线如图6所示。对比图2中动力性换挡规律和图5中经济性换挡规律，图6中的换挡规律综合两者特点，曲线整体位置接近动力性换挡规律，大致位于45 km/h，而形态接近经济性换挡规律。动态规划换挡规律虽然提前适应了循环工况的综合性能需求，但脱离实时驾驶环境。显然，若采用模糊控制换挡规律，其在驾驶环境中实时调节适应，将会得到更加优异的综合性能。

图5 经济性换挡规律Fig.5 Shift rule formulated to maintain fuel economy

图6 动态规划换挡规律Fig.6 Shift rule of dynamic planning

2 模糊控制换挡规律设计

引入驾驶风格的意义在于涉及驾驶员与车辆的非传统关系，变速器控制单元(TCU)可以依据识别出的驾驶风格切换换挡规律曲线。当驾驶员在一段时间内驾驶风格较为激进，则使用动力性换挡规律；当驾驶员驾驶风格较为平缓时，则使用经济性换挡规律。本设计的优点为只需使用两种非常基本且易得的换挡规律曲线，就可以让车辆具有较为良好的综合性能，且在各种路况下均能有稳定的动力性与经济性，同时控制逻辑简单可行。

本文使用专家经验建立了模糊推理逻辑[13]，利用一段时间内的平均加速度和加速度均方差，识别驾驶风格，相关隶属函数如图7～9所示。图中分别标注出了不同模糊状态在对应自变量下的隶属度曲线，在每个自变量节点处，所有模糊状态的隶属度加起来等于1，隶属度的实际物理意义为动力需求。其中图7中加速度均值绝对值越大，动力需求越大；图8中加速度均方差越大，动力需求越大。

注：NB为负最小；NM为负中；S为小；PM为正中；PB为正大。图7 加速度均值隶属函数Fig.7 Membership function of the mean acceleration

注：M为中，B为大。图8 加速度均方差隶属函数Fig.8 Membership function of the mean square variance of acceleration

图9 驾驶风格隶属函数Fig.9 Membership function of the driving style

在Simulink中搭建整车模型如图10所示，包括驾驶意图识别模块、驾驶员模块、动力电池模块、车身模块、TCU和MCU控制器模块、驱动电机模块、e-2AMT自动变速器模块。时风D102具体技术参数包括:

图10 整车模型Fig.10 Vehicle model

(1)整车参数：整车整备质量1200 kg、车轮半径0.27 m、承载质量300 kg、风阻系数0.4、空载时0～50 km/h的加速时间≤5 s、最高车速为110 km/h，变速器两挡传动比及主减速器传动比分别为3.056、1.517以及3.292；

(2)交流异步驱动电机参数：额定功率18 kW，额定转速3000 r/min，峰值转矩175 N·m，峰值功率42 kW，基速2290 r/min，最高转速6000 r/min；

(3)动力电池组参数：标称容量100 A·h，额定电压352 V，储电量35.2 kW·h。

图11为驾驶风格识别模块，车辆速度经微分后得到加速度，滤波后输入到模糊控制器中。驾驶识别模块最后输出驾驶风格到TCU和MCU(microcontroller unit)控制器模块，从而实现换挡规律模糊控制，为减少循环换挡现象的发生概率，延迟换挡时间设定为0.1 s。通过改变输入的循环工况，驾驶风格模型可以对不同情况下的车辆性能进行仿真，得到车辆的耗电量[14]。本文中仿真运算时长均设置为2000 s，仿真步长为0.02 s，通过对比经济性换挡规律、动力性换挡规律、模糊控制换挡规律的耗电量，以及加速踏板开度最终确定经济性和动力性控制换挡策略，通过观察挡位图和驾驶风格识别图评判驾驶员驾驶感受，若出现循环换挡或驾驶风格识别过于灵敏现象，则说明驾驶员的驾驶感受较差。

图11 驾驶风格识别模块Fig.11 Module for the driving style identification

3 仿真结果

时风D102电动乘用车的理论最高速度为110 km/h，循环工况仿真时取最高速度为100 km/h，在仿真时将NEDC工况中超过100 km/h的部分全部设置为100 km/h，将新修订的循环工况命名为NEDC100循环工况，如图12所示。

图12 NEDC100循环工况Fig.12 NEDC100 cycle condition

按NEDC100计算百公里电能消耗，最终得到3种换挡规律的耗电量如表1所示。

表1 NEDC100循环工况百公里耗电量Table 1 Power consumption under the NEDC100 cycle condition

经济性换挡规律和模糊控制换挡规律的动力性可与动力性换挡规律的加速踏板开度比较得出。当实现相同的速度变化所需要的加速踏板开度更大时，驾驶员对车辆动力性的感受会更差，从而使驾驶员产生该车辆动力性不好的感觉。经济型换挡规律和模糊控制换挡规律动力性如图13所示。

由图13和图14可以看到模糊控制换挡规律的加速踏板开度与动力性的换挡规律几乎一致，可认为其动力性相对经济性换挡规律有了明显改善。在耗电量方面，采用模糊控制换挡规律的能耗要比动力性换挡规律的更少。

图13 经济性和动力性换挡规律下加速踏板开度Fig.13 The accelerator pedal opening under the law of economy and power shift

图14 模糊控制和动力性换挡规律下加速踏板开度Fig.14 Fuzzy control and accelerator pedal opening under dynamic shifting law

从图15和图16中的比较可以看出，WLTC100工况中不会出现循环换挡现象，驾驶风格灵敏度适中，不会让驾驶员在短时间内频繁地在两种状态间切换。

图15 WLTC100循环工况模糊控制换挡规律挡位图Fig.15 Fuzzy control shift rule under WLTC100 cycle condition

图16 WLTC100循环工况驾驶风格识别图Fig.16 Driving style identification chart under WLTC100 cycle condition

与NEDC的修订工况类似，WLTC的循环工况也需要根据时风D102的最高车速进行调整。将WLTC工况中所有超过100 km/h的速度设置为100 km/h，得到WLTC100循环工况，如图17所示。

图17 WLTC100循环工况Fig.17 WLTC100 cycle condition

对于轻型轿车，WLTC标准循环工况相比NEDC工况更具有代表性[7]，故对于时风D102来说，使用WLTC100循环工况进行仿真测试尤为重要，其测试结果更具有参考价值。3种换挡规律在WLTC100循环工况下的耗电量由表2给出。

表2 WLTC100循环工况百公里耗电量Table 2 Power consumption under the WLTC100 cycle condition

加速踏板开度的时域响应如图18所示，模糊控制和动力性换挡规律加速踏板开度如图19所示，挡位图如图20所示，驾驶风格识别如图21所示。WLTC100循环工况的速度变化比NEDC100更加剧烈，也更趋于无序，对于驾驶风格识别，其灵敏度仍处于可接受的范围内，且全程几乎没有出现循环换挡情况。

图18 经济性和动力性换挡规律下加速踏板开度Fig.18 The opening of the accelerator pedal under the law of economy and power shift

图19 模糊控制和动力性换挡规律加速踏板开度Fig.19 Fuzzy control and dynamic shift law accelerator pedal opening

图20 WLTC100循环工况模糊控制换挡规律挡位图Fig.20 Fuzzy control shift rule under the WLTC100 cycle condition

图21 WLTC100循环工况驾驶风格识别图Fig.21 Driving style identification chart under the WLTC100 cycle condition

4 结语

在现有的经济性、动力性和动态规划换挡规律的基础下，设计和开发了模糊控制器，并对车辆在一段时间内的加速度进行了整理和识别，通过提取其平均值和均方差，在TCU和MCU控制器引入了驾驶风格参数，以解决经济性换挡规律、动力性换挡规律中车辆综合性能不高以及动态规划换挡规律过于复杂、适应性能较差的问题，并利用Simulink搭建整车模型，通过NEDC100循环工况和WLTC100循环工况对设计的模糊控制换挡规律进行了仿真验算。

从NEDC100和WLTC100的循环工况仿真结果比较可以看出，本文所设计的模糊控制换挡规律能够在减少耗电量的同时兼顾汽车动力性，使其具有较好的综合性能。同时，也能够避免循环换挡现象的产生，驾驶员驾驶体验几乎不受影响。WLTC100循环工况基本能够代表实际使用过程中遇到的较为复杂的工作情况，故该换挡规律能够适应大部分工作情况，其适用范围不会受到限制，总的来说，这是一种非常有效的换挡规律。