基于行驶工况识别的混合动力货车能量管理策略

韦超毅， 吴雨轮， 林长波， 许恩永， 余 寨

(1.广西大学 机械工程学院， 广西 南宁 530004； 2.东风柳州汽车有限公司， 广西 柳州 545005)

0 引言

对于具有多动力源的混合动力汽车而言，能量管理策略是开发其节油潜力的关键.因此，能量管理策略的制定对混合动力汽车的设计具有重要意义.

混合动力汽车的能量管理策略通常分为4类，即基于规则的能量管理策略、瞬时优化策略、全局优化策略和基于工况自适应的能量管理策略[1].目前在工业生产中应用最为广泛的基于规则的能量管理策略是根据研发人员制定的规则来分配发动机与电机的扭矩，该策略易于实现但其节能效果有限；作为最具有代表性的瞬时优化策略——等效燃油消耗最小策略(Equivalent consumption mini-mization strategy，ECMS)能通过选取合适的等效系数来获取较为理想的节油效果[2-5]，然而ECMS通常只针对特定的工况进行优化，Gong等[1]验证了ECMS对复杂行驶工况的优化效果欠佳的缺点，并将驾驶风格识别方法与ECMS结合，根据不同驾驶风格调整等效燃油系数，实现了需求功率的合理分配.

对于全局优化策略以及基于工况自适应的能量管理策略，前者一般可以采用动态规划算法或庞特里亚金极小值原理获得理论最优解[6-9]，但动态规划算法计算负荷较大，且两种方法均须要预知行驶工况，难以应用于实车控制；后者通常利用设备采集一段历史时间内的车速、加速度等工况信息，通过对得到的工况信息进行分析来预测未来行驶工况，根据预测结果实时调整控制策略中的相关参数，从而实现工况自适应控制[10].此外，越来越多的研究人员将机器学习应用于能量管理策略的制定中，Liu等[11]用马尔可夫方法对行驶工况进行识别后，利用强化学习算法实现了需求功率的分配.宋大凤等[12]采用误差反向传播(Back propagation，BP)神经网络学习动态规划的优化结果并制定相应的策略，在达到近似最优效果的同时，大幅提高了运算速度.

基于以上研究，本文将行驶工况类别作为瞬态变量并建立工况识别模型，以燃油消耗量最小为目标，采用动态规划算法对载货汽车在四种典型工况下功率的分配进行全局优化，利用BP神经网络对动态规划优化的结果进行学习，得到各典型工况对应的基于神经网络的控制策略，当车辆行驶时，通过工况识别模型对行驶工况进行识别，根据工况所属的类别采用相应的控制策略对需求功率进行分配，从而达到工况自适应控制的目的，仿真结果验证了所提策略的有效性.

1 混合动力系统建模

1.1 动力系统结构与参数

本文以某款研发中的混联式混合动力载货汽车作为研究对象，其动力系统结构如图1所示，动力系统主要由柴油发动机、驱动电机MG1、发电机MG2、电池组及前行星排PG1、后行星排PG2等部件构成，控制器局域网络(Controller area network,CAN)总线用于实现电池管理系统(Battery management system,BMS)与发动机控制单元(Engine control unit,ECU)、电机控制器间的通信连接，ECU通过对发动机与电机的转速转矩进行控制达到整车驱动控制的目的，系统主要部件参数如表1所示.

图1 行星混联系统构型

表1 整车参数

1.2 发动机模型

柴油发动机是该混合动力系统的关键部件，利用台架试验数据建立其油耗数值模型，油耗mfuel是关于发动机转速ωe和转矩Te的函数：

mfuel=f(ωe,Te)

(1)

该发动机的万有特性曲线如图2所示，图中蓝色虚线为发动机的最优工作曲线.最优曲线中，发动机转速与输出功率的数值关系如图3所示.

图2 发动机万有特性曲线

图3 发动机最优工作曲线

1.3 电机模型

该混合动力系统配备有两个电机，分别是主驱动电机MG1，发电机MG2,电机与控制器配合达到驱动或发电的目的，电机电功率的表达式为：

Pm=ηmTmωmPg=ηgTgωg

(2)

式(2)中：Pm、Tm、ωm和ηm分别是驱动电机的电功率、转矩、转速和工作效率；Pg、Tg、ωg和ηg分别是发电机的电功率、转矩、转速和工作效率.

1.4 电池模型

动力电池是混合动力系统中重要的储能部件，采用欧姆内阻等效电路模型对其工作状态进行描述.电池内阻Rbat、电池内电流Ibat以及开路电压Ubat存在以下关系：

(3)

式(3)中：Pbat为电池输出功率；ηg、ηm为驱动电机和发电机的工作效率；μg、μm的取值取决于电池的充放电状态，当μg、μm取值为1时为发电状态，当μg、μm取值为-1时为放电状态.

当电池的初始荷电状态SOC0与电池总容量Qbat已知时，任意时刻的电池荷电状态SOCt便可由式(4)计算得到：

(4)

2 工况识别方法

实际行驶工况具有不确定性，驾驶员在不同工况下对油门踏板和制动踏板的操作差异会间接影响车辆的节油表现.因此，将车辆所处的工况类别作为一种瞬态变量，对行驶工况作出准确地识别后采取与之匹配的控制策略，以此进一步开发混合动力载货汽车的节油潜力.

2.1 选取特征参数

典型的行驶工况可以根据驾驶员所处的道路条件和交通密度分成四种：拥堵工况、城市工况、郊区工况，高速工况[13].常见的工况特征有平均车速、最高车速、最高加速度以及怠速时间比等62种[14-15].参照文献[16],本文选取平均车速vmean和怠速时间比ri作为行驶工况识别的特征参数.

2.2 工况识别方法

本文采用反向传播神经网络建立行驶工况识别模型，选取四种典型行驶工况作为工况识别模型的训练样本，典型行驶工况的车速信息如图4所示.

图4 四种典型行驶工况

考虑到工况识别应具有实时性，但车辆驱动模式不宜频繁切换，因此将工况识别周期设定为150 s，识别结果更新周期为3 s[17].在车辆运行时的任意时刻t，通过采集设备获取[t-150 s,t]时间内的历史车速信息，根据采集得到的车速信息计算特征参数，将特征参数输入至训练好的行驶工况识别模型中，即时输出当前工况所属的工况类别.

3 全局优化控制与离线策略库

3.1 基于动态规划算法的全局优化控制

混合动力系统的最优化能量管理实质上是具有多个约束条件的多阶段控制问题，相较于其它优化算法，基于Bellman最优原理的动态规划算法更适用于求解多阶段决策最优化问题.因此本文以燃油消耗最小为优化目标，采用动态规划算法对典型工况下混合动力载货汽车功率分配问题进行优化，从而实现车辆驱动需求功率在发动机功率与电池功率间的最优分配，车辆驱动需求功率Preq的表达式为：

Preq=Peηe+Pbatηbat

(5)

式(5)中：Pe发动机输出功率，ηe为发动机到车轮的传动效率，ηbat为动力电池的工作效率.

将循环工况离散成N个阶段，根据循环工况的目标车速计算得出每一阶段车辆驱动需求功率后，通过控制电池输出功率的大小调节发动机的工作区间，使其工作于最优工作曲线上，从而提高燃油经济性，因此选取电池功率Pbat作为全局优化控制的决策变量uk，选取电池SOC作为控制系统的状态变量xk.在离散时域中，系统的状态转移函数可通过式(6)描述：

xk+1=f(xk,uk)

(6)

本文选取燃油消耗量为控制系统的优化目标，因此，全局优化的目标函数为：

(7)

式(7)中：J为全局优化过程中燃油消耗总成本；costbe(xk,uk)为优化过程中某一阶段发动机的燃油消耗成本.

基于动态规划算法的优化原理，逆向求解得到各阶段、各状态的最小状态转移成本和对应的最优控制量，从而将一个多阶段优化问题分解成一系列单步优化问题.其中，第N阶段与第k(0≤k

(8)

(9)

为提升动态规划算法的求解效率，并确保优化过程中混合动力系统是平稳运行的，需要对系统中各部件的工作状态进行约束.此外，为实现电池电量平衡，以及防止电池放电深度过大，需要对电池SOC进行限制[19].控制系统相应的物理约束条件如下：

(10)

式(10)中：SOCmax、SOCmin为电池荷电状态的最大值与最小值；Pbat_max、Pbat_min分别是电池功率的最大值、最小值；Pe_maxPe_min、 分别是发动机最优工作曲线上功率的最大值与最小值.

在约束条件下逆向计算得到各阶段、各状态的最小状态转移成本函数和相应的最优控制量后，系统状态的最优控制序列和相应的最优转移路径就可以通过正向寻优的方法获得.

3.2 全局优化结果

为保持电量平衡，将电池SOC的初始值与终值均设定为0.8，采用动态规划算法分别对该货车在四种典型工况下功率的分配方式进行优化求解.其中，动态规划求解高速工况时，电池SOC、驱动需求功率、发动机输出功率以及电池输出功率的优化结果如图5所示.从需求功率、发动机功率和电池功率的优化结果可以看出，基于动态规划算法的全局优化控制能够对需求功率进行合理的分配，使混合动力系统在纯电动、联合驱动、制动能量回收等多个工作模式之间灵活切换，以此达到降低燃油消耗的目的.

图5 高速工况动态规划结果

3.3 基于神经网络的控制策略

由于动态规划算法须预知整个行驶工况的车速信息，并且其求解过程存在维数灾难，因此该方法难以应用于实车控制器中[20].为将动态规划的优化结果进行应用，采用BP神经网络对动态规划得到最优功率分配数据进行学习，将四种典型工况优化数据作为样本训练相应的神经网络模型，分别得到适应于四种典型工况的控制策略，该控制策略的框架如图6所示，将电池SOC、需求车速以及需求功率作为神经网络的输入，输出为电池功率.

图6 基于神经网络的控制策略框架

分别选取70%、15%和15%的比例随机分配样本数据作为神经网络的训练、测试和验证样本，设定神经网络中隐藏神经元个数为10个，采用Levenberg-Marquardt算法对神经网络进行训练.为验证基于神经网络的控制策略的有效性，将含有多种工况片段的中国重型汽车能耗工况C-WTVC的动态规划结果作为样本训练神经网络，制定适应于C-WTVC工况的控制策略.动态规划优化与基于神经网络的控制策略的仿真结果如表2所示，与动态规划优化结果相比，基于神经网络的控制策略显著提高了求解速度，且油耗仅增加2.7%.动态规划优化与神经网络预测的电池SOC、电池功率对比如图7和图8所示，从图7和图8可以看出，采用两种控制策略时电池的输出功率基本一致，两者电池SOC变化轨迹及其趋势也基本一致，两种控制策略均能保持SOC的平稳和电量的平衡，由此证明采用神经网络建立的控制策略是有效可行的.因此，采用上述方法分别建立适应于拥堵、城市、郊区和高速工况的控制策略，并存储到离线策略库中.

表2 动态规划优化和神经网络预测的优化结果

图7 两种策略的电池SOC对比

图8 两种策略的电池功率对比

4 仿真分析

4.1 能量管理策略流程

本文所制定的能量管理策略是将工况识别方法、动态规划算法和基于BP神经网络的离线策略库相结合，该能量管理策略流程如图9所示，具体流程如下：

(1)对四种典型工况选取适当的特征参数，训练用于工况识别的神经网络模型.

(2)采用动态规划算法对四种典型工况进行优化，获取不同工况下相应的需求功率最优分配数据；利用神经网络对全局最优的优化结果进行学习，制定拥堵工况、城市工况、郊区工况、高速工况相应的基于神经网络的控制策略，并纳入离线策略库.

(3)车辆运行时，通过工况识别模型识别当前的工况类型，根据工况所属类别从离线策略库中选择相应的基于神经网络的控制策略，从而对混合动力货车的能量分配进行实时优化.

图9 能量管理策略控制流程

4.2 仿真及结果分析

为验证本文所提策略的有效性，将一段随机工况作为仿真工况，再分别采用未进行工况识别的C-WTVC工况神经网络控制策略以及基于工况识别的能量管理策略对随机工况进行仿真并对比二者结果.随机工况的车速信息及工况识别结果如图10、11所示.图11中1、2、3、4分别代表拥堵、城市、郊区和高速工况.

图10 随机工况

未进行工况识别的控制策略和基于工况识别的能量管理策略仿真所用时长分别为266 s和274 s，二者用时十分接近.此外，采用工况识别前和采用工况识别后的发动机工作点分布对比如图12所示，相比采取工况识别前，采用基于工况识别的能量管理策略后发动机工作于1 000～1 800 r/min的经济转速区间的比例由81.1%提升至89.8%，发动机处于高负荷的工作时间的比例也有了一定降低，由此表明发动机能更多处于其更高效的工作区进行动力输出.

图11 工况识别结果

图12 采用工况识别前和工况识别后的 发动机工作点分布对比

采用工况识别前和采用工况识别后的油耗电池SOC对比如图13、14所示，未采用工况识别的能量管理策略总燃油消耗量为2.87 L，百公里综合油耗为18.23 L；基于工况识别的能量管理策略总燃油消耗量为2.69 L，百公里油耗为17.09 L，总燃油消耗量降低了6.25%.从图14中可以得出，采用未进行工况识别的能量管理策略时，动力电池放电深度为0.16，SOC的初值与终值分别为0.80、0.84；采用基于工况识别的能量管理策略时动力电池放电深度为0.11，SOC的初值与终值分别为0.80、0.79.由此表明：基于工况识别的能量管理策略具有更好的放电深度和保持电量平衡的能力.

图13 工况识别前和工况识别后的油耗对比

图14 工况识别前和工况识别后的SOC对比

综上所述，基于工况识别的能量管理策略能够根据当前行驶工况的类别与需求功率的变化，实时采取相应的控制策略对驱动需求功率进行削峰填谷，合理地切换混合动力系统的工作模式，控制发动机的开关机状态及工作区间，有效提高了混合动力货车的燃油经济性能.

5 结论

本文以一款混联式混合动力载货汽车为研究对象，提出基于行驶工况识别的能量管理策略，主要结论如下：

(1)以燃油消耗最小为目标，采用动态规划算法对四种典型工况的功率分配进行全局优化，获得每种工况的全局最优结果.

(2)为解决动态规划算法存在的问题，分别制定了适应于四种典型工况的基于神经网络的控制策略，在此基础上，结合工况识别方法，根据实时识别工况所属类别，采用相应的控制策略对整车驱动所需功的分配进行实时优化，达到减少燃油消耗的目的.

(3)采用本文提出的能量管理策略对一段随机工况进行仿真运算，结果表明：相对于工况识别前的控制策略，基于行驶工况识别的能量管理策略能更好地将驱动需求功率在动力源之间进行分配，在保持电池电量平衡与电池SOC稳定的同时，整车燃油消耗降低了6.25%，验证了所提策略的有效性.