双能源电动拖拉机能量管理策略*

刘静，夏长高，孙闫

(1. 南京交通职业技术学院汽车工程学院，南京市，211188； 2. 江苏大学汽车与交通工程学院，江苏镇江，212013)

0 引言

电动拖拉机具有节能环保的特点，目前在农业界已得到了推广应用。从20世纪70年代开始，国外就纷纷开展车载电源电动拖拉机的研制[1-6]。国内近些年也有科研机构对电动拖拉机开展研究[7-11]。他们研究的重点主要在整机结构方案设计、驱动系统设计和参数匹配、驱动控制策略、无级变速技术、整机性能及主要部件性能等方面。

和电动汽车一样，电动拖拉机的电源及能量管理也是关键技术之一，会影响到拖拉机的连续作业时间、能源消耗和牵引性能。就目前研制出的电动拖拉机来看，使用的都是单一能量源，其连续作业时间和能量利用效率离实际需求还存在一定的差距。因此，国内外学者积极开展在电动拖拉机上采用复合电源系统的理论研究，并取得了一定的研究成果。文献[12]在电动拖拉机上设计了一种燃料电池和蓄电池双能源系统结构，基于燃料电池系统的最优性能和蓄电池的合理充放电原则，制定了两种能源之间模糊能量控制策略，达到了降低等效氢气消耗量的效果。文献[13]设计了一种基于锂离子电池、超级电容和DC/DC转换器电动拖拉机复合电源系统，采用的是超级电容和DC/DC转换器并联的方案，并设计了功率分配器，最后验证了基于功率分配控制的能量管理策略能够实现锂离子电池组平衡基频载荷和超级电容平衡高频载荷的控制目的。文献[14-15]对动力电池组和柴油机组成的复合电源拖拉机开展研究，虽复合电源可以延长电动拖拉机作业时间，但依然需要传统内燃机能源。

本文将结合电动拖拉机典型作业工况的负荷特性，设计了一种基于锂离子电池和超级电容的双电源系统结构，并提出针对不同作业工况的电源工作模式。由于犁耕作业是拖拉机最基础最基本的作业形式，该工况下的各种性能可以反映拖拉机的性能，因此对采用双电源混合供电模式的犁耕作业工况设计能量管理控制策略，以达到延长电动拖拉机一次充电作业时间和锂离子电池寿命的目的。该研究为电动拖拉机的能量管理控制器的开发提供技术支持。

1 电动拖拉机典型作业工况动力学模型

电动拖拉机可以和农机具连接在一起以机组形式进行农田作业，也可以牵引挂车进行运输，典型作业工况 主要包括田间运输转移、旋耕和犁耕等。电动拖拉机在田间作业时，作业速度不高且不用爬坡。因此，在对其典型作业工况下进行受力分析时，均忽略空气阻力和坡道阻力。考虑到田间运输转移工况作业速度相对其他工况较高，在该工况下考虑了加速阻力，其他工况加速阻力也忽略。田间运输转移工况动力学方程

(1)

式中：Fq1——田间运输转移驱动力，N；

Ff1——田间运输转移行驶阻力，N；

Fj——田间运输转移加速阻力，N；

f——滚动阻力系数；

m1——田间运输转移拖拉机总质量，kg；

δ——旋转质量换算系数；

du/dt——田间运输转移加速度，r/min。

旋耕作业时拖拉机配置的是旋耕机具，拖拉机受到的阻力主要包括行驶阻力和旋耕机旋耕牵引阻力，其动力学方程

(2)

式中：Fq2——旋耕作业驱动力，N；

Ff2——旋耕作业行驶阻力，N；

FX——旋耕阻力，N；

m2——旋耕作业拖拉机总质量，kg；

k——土壤比阻，kPa；

H——旋耕深度，cm；

B——耕幅，cm；

mx——旋耕机质量，kg；

fx——旋耕机前进时的滚动阻力系数。

与田间运输转移作业相比，犁耕作业行驶阻力多了犁具的犁耕阻力，其动力学方程

(3)

式中：Fq3——犁耕作业驱动力，N；

Ff3——犁耕作业行驶阻力，N；

FL——犁耕阻力，N；

m3——犁耕作业拖拉机总质量，kg；

z——犁铧数；

b——单犁铧宽度，cm；

h——犁耕深度，cm。

2 电动拖拉机双能源系统的结构和工作模式

电动拖拉机在田间作业时，作业速度并不高，但需求扭矩大，并且受作业的多样性和土壤特性的复杂性等因素的影响，负载特性具有较大的随机性和不可预测性。如果采用单一能源，电动拖拉机将无法适应复杂的田间作业工况需求，最终导致能量损耗大，连续作业时间短的问题。据此，本文提出在电动拖拉机上采用双能源系统。该双能源系统主要由锂离子电池组、超级电容及DC/DC转换器等组成。它们三者之间的连接形式可以多种多样，主要有被动式、半主动式和全主动式等类型[16]。通过比较不同结构形式的双能源系统，本文最终选择的是DC/DC转换器和超级电容串联后再与锂离子电池组并联的结构形式，如图1所示。因为超级电容能量密度低，端电压下降快，用该种结构易于实现超级电容电压的控制，也有利于降低双能源系统的配置成本。

图1 超级电容半主动式双能源系统结构Fig. 1 Ultracapacitor semi active dual energy system structure

电动拖拉机主要由电源系统、电力驱动系统、整车控制器及辅助系统等组成。由于其电源系统结构方案已确定，进而给出双能源电动拖拉机的动力驱动系统的布置方案，如图2所示。

图2 双能源电动拖拉机动力驱动系统布置Fig. 2 Power drive system layout of dual energy electric tractor

电动拖拉机在田间作业时，电机向能量管理系统发送功率需求信号，能量管理系统根据电机需求功率来确定双能源系统的工作模式。不同的作业工况负荷特性不同，电机的功率需求也不同。田间运输转移、旋耕和犁耕这3种典型作业工况相比，犁耕和旋耕作业要比田间运输转移作业能耗高、负荷重。因此，犁耕和旋耕作业工况下采用锂离子电池组和超级电容混合供电模式，如图3所示。而在负荷较轻、能耗较低的田间运输转移工况下采用锂离子电池组单独供电模式，如图4所示。

图3 锂离子电池组和超级电容混合供电模式Fig. 3 Combined power supply mode of lithium ionbattery and ultracapacitor

图4 锂离子电池组单独供电模式Fig. 4 Independent power supply mode of lithiumion battery pack

3 能量管理控制器设计

田间运输转移工况采用锂离子电池组单独供电模式，该工况下的能量管理是为了防止由于锂离子电池过放而导致电池寿命大大缩短，而进行的电池输出能量的管理，但不存在双电源之间的功率分配控制问题。犁耕和旋耕作业工况下采用锂离子电池和超级电容共同提供能量，因此就需要对两者之间的能量分配进行控制管理。由于犁耕作业是拖拉机最基础最基本的作业形式，该工况下的各种性能可以反映拖拉机的性能。因此本文将重点研究犁耕作业工况下的双电源能量分配问题。在该工况下采用模糊逻辑控制策略来协调锂离子电池和超级电容的功率和能量分配。下面将对模糊控制器进行设计。

首先确定该模糊控制器的输入和输出变量[17]。选择输入为3个变量：电机需求功率Preq、锂离子电池的SOCbat、超级电容的SOCsc；输出为单个变量：锂离子电池组输出功率占双电源系统提供的总功率的比例因子Kbat。然后确定输入和输出变量的论域并赋予模糊语言变量[17]。将Preq∈[0,10]模糊化成五级：零、正小、正中、正大和极大；将SOCbat∈[0.15,0.9]模糊化成三级：低、中和高；将SOCsc∈[0.2,0.9]模糊化成三级：低、中和高；将Kbat∈[0,1]模糊化成五级：零、较小、正中、较大、很大。接着根据输入和输出变量的论域和模糊语言变量，建立每个变量的模糊语言值的隶属度函数。最终确定的Preq、SOCbat、SOCsc和Kbat模糊语言变量的隶属度函数如图5～图8所示[18-19]。

图5 Preq隶属度函数Fig. 5 Membership function of Preq

图6 SOCbat隶属度函数Fig. 6 Membership function of SOCbat

图7 SOCsc隶属度函数Fig. 7 Membership function of SOCsc

图8 Kbat隶属度函数Fig. 8 Membership function of Kbat

同时还要结合专家经验构造模糊控制规则，构造出的模糊控制规则见表1所列。

表1 模糊规则控制表Tab. 1 Fuzzy rule control table

最后，依托Matlab模糊逻辑工具箱的模糊推理系统构造功能，将前述的输入输出变量模糊语言变量的名称、取值范围、隶属度函数、模糊控制规则等输入Matlab模糊推理系统编辑器并进行保存，待后面在Simulink仿真模型中调用。同时，利用编辑器可绘制该模糊系统的输入/输出特性曲面，如图9所示。

(a) Preq、SOCbat、Kbat关系

(b) Preq、SOCsc、Kbat关系

(c) SOCbat、SOCsc、Kbat关系图9 输入/输出特性曲面Fig. 9 Input/output characteristic surface

4 建模与仿真

4.1 仿真模型

犁耕作业仿真模型如图10所示。

图10 犁耕作业仿真模型Fig. 10 Simulation model of ploughing operation

此仿真模型采用的是先设定车速，由车速计算达到该车速所需的电机转矩和转速。然后由电机转矩和转速求出电机需求功率，然后再将该需求功率提供给双电源系统的这种建模方法。犁耕作业工况仿真模型由电机输出转矩转速计算模块、电机需求功率计算模块、能量管理模糊控制模块、锂离子电池模块及超级电容模块等组成[19]。

能量管理模糊控制模块仿真模型如图11所示，其中的Fuzzy Logic Controller模块调用了前面设计的能量管理模糊控制器。受篇幅限制，其他模块的详细内容此处不详细展示。

图11 能量管理模糊控制模块仿真模型Fig. 11 Simulation model of fuzzy control module forenergy management

动力电池容量为27 Ah，单体标称电压3.7 V，30组串联。选用Maxwell超级电容，单体电压2.5 V，单体电容3 000 F，40组串联。拖拉机主要部件参数见表2所列。

表2 双能源电动拖拉机主要部件参数Tab. 2 Main component parameters of dual energyelectric tractor

4.2 仿真结果

拖拉机在实际犁耕作业时由于受到土壤的性质影响，牵引阻力的变化是不规则的，犁耕载荷波动是一种随机现象，犁耕速度基本恒定。为了更加贴近拖拉机犁耕作业实际，下面将拖拉机在如图12所示的犁耕阻力作用下，以恒定速度3 km/h作业时的情况进行仿真分析。图13所示为单一能源和双能源模糊策略控制下锂离子电池的SOC仿真对比图，图14所示为两种模式下锂离子电池的工作电流对比图。图15所示为在模糊控制策略下电机需求功率、锂离子电池和超级电容输出功率之间的关系。

从图13和14可以分析出，和单一锂离子电池能源系统相比，采用模糊控制的双能源系统的锂离子电池的SOC变化缓慢，平均工作电流下降了67.9%，峰值工作电流下降了58.7%。

图12 犁耕阻力循环工况Fig. 12 Plough resistance cycle

图13 锂离子电池SOC对比Fig. 13 SOC comparison of lithium-ion battery

图14 锂离子电池工作电流对比Fig. 14 Comparison of working current of lithium-ion battery

从图15可以分析出，通过模糊控制策略对锂离子电池和超级电容输出功率进行合理分配之后，两者输出功率之和能够满足功率需求，充分体现了犁耕工况下是由锂离子电池和超级电容协同供能的能量管理总体规则。

接着，在图12所示的犁耕阻力循环作用下，对单一能源和双能源模式下一次充满电后连续作业时间进行仿真对比。采用的方法是预设两种能源供给模式下锂离子电池的初始SOC均为0.85，允许放电终止SOC均为0.15，用锂离子电池的SOC从初始值下降到允许放电终止值的时间来表示一次充满电后连续作业时间。两种能源供给模式下一次充满电后连续作业时间仿真结果如图16所示。从图16可以看出，单一能源和双电源模式下一次充满电后连续作业时间分别约为1 200 s和11 000 s。和单一能源相比，电动拖拉机在双电源模式下一次充电连续作业时间提升了约9.17倍。

图15 双能源功率分配仿真结果Fig. 15 Simulation results of dual energy power distribution

图16 充满电后连续作业时间对比Fig. 16 Comparison of uninterrupted workingtime after full charge

5 结论

本文结合电动拖拉机作业实际，对负荷和能耗相对较重的犁耕作业工况采用双能源供电模式，双能源之间的功率分配采用模糊控制策略。与采用单一能源相比，对双电源采用能量管理控制后，双电源输出的功率之和能够很好的满足电机功率需求，并且锂离子电池的SOC变化缓慢，锂离子电池的平均工作电流和峰值工作电流下降幅度分别达到67.9%和58.7%，锂离子电池一次充满电后连续作业时间延长了约9.17倍。可见，采用双电源模式并且对双电源进行合理的能量控制，能够有效提升电动拖拉机一次充电连续作业时间和延长锂离子电池的寿命。该研究可为后续双能源电动拖拉机能量管理控制器开发及样机的研制提供理论支持。