基于驾驶工况辨识的插电式混合动力汽车保电能量管理策略.pdf

第 13 卷第 4 期2023 年 7 月汽车工程学报Chinese Journal of Automotive EngineeringVol.13No.4July 2023基于驾驶工况辨识的插电式混合动力汽车保电能量管理策略王春生，张佳男，王吉全（比亚迪汽车工业有限公司 产品规划及汽车新技术研究院，广东，深圳 518118）摘要：为了改善PHEV在低SOC状态下的保电性能，结合具体工况进行分析，明确造成保电性差的主要原因，一是需求功率较大，而发动机工作转速由于NVH性能要求受限；二是需求功率较低，但发动机未能有效利用时机进行发电。针对特定工况低SOC状态下保电性较差的问题，在原策略的基础上，提出一种基于工况识别的保电策略。通过对行驶工况进行在线辨识，根据识别结果适当放开发动机的发电能力。经过仿真验证，该策略能有效减缓整车在低SOC状态下的掉电速率。与原策略相比，SOC最低值提高7.19%，整车保电性能得到提升。关键词：工况识别；插电式混合动力汽车；保电策略；NVH性能中图分类号：U469.72文献标志码：ADOI：10.3969/j.issn.20951469.2023.04.10Research on Charge-Saving Energy Management Strategy of Plug-in Hybrid Electric Vehicle Based on Driving Condition RecognitionWANG Chunsheng，ZHANG Jianan，WANG Jiquan（Product Planning and New Auto Technologies Research Insititute，BYD Auto Industry Co.，Ltd.，Shenzhen 518118，Guangdong，China）Abstract:To improve the charge-saving performance of PHEV under a low SOC state,this paper analyzes the specific driving conditions and identifies the main reasons for the poor charge-saving performance.First,the power demand is high,but the engine speed is limited by NVH requirements.Second,the power demand is low,but the engine fails to effectively use the opportunity to generate electricity.Aiming at specific driving conditions with poor charge-saving performance,a charge-saving strategy based on driving condition recognition is proposed based on the original strategy.According to the online identification result of driving conditions,the limitation of engine generating capacity can be appropriately released.The simulation results show that the strategy proposed can effectively slow down the electricity consumption rate under a low SOC state.Compared with the original strategy,the minimum SOC value is increased by 7.19%.The charge-saving performance of PHEV is improved.Keywords:driving condition recognition;plug-in hybrid electric vehicle;charge-saving strategy;NVH performance收稿日期：20211117改稿日期：20220209参考文献引用格式：王春生，张佳男，王吉全.基于驾驶工况辨识的插电式混合动力汽车保电能量管理策略 J.汽车工程学报，2023，13（4）：539-547.WANG Chunsheng，ZHANG Jianan，WANG Jiquan.Research on Charge-Saving Energy Management Strategy of Plug-in Hybrid Electric Vehicle Based on Driving Condition Recognition J.Chinese Journal of Automotive Engineering，2023，13（4）：539-547.（in Chinese）汽车工程学报第 13 卷插电式混合动力汽车兼具燃油车和纯电动汽车的优点，既降低了油耗，又缓解了纯电动汽车的里程焦虑问题，是燃油车向纯电动汽车过渡过程中较优秀的解决方案1。凭借多种车载能量源和动力部件，插电式混合动力汽车可以在复杂的行驶条件下灵活调整动力分配，以实现最佳性能和最低能耗2，能量管理策略在其中起着重要作用3。目前，主流整车厂量产应用的都是基于规则的能量管理控制。插电式混合动力汽车根据电池SOC主要分为电量下降（CD阶段）和电量保持（CS阶段）两种状态。CD阶段电池的电量大于平衡值，整车倾向于多用电；在CS阶段，电池的电量应该维持在平衡值附近，此时在较大动力需求时，电池会放电满足驾驶员需求，在驾驶员需求较小时，会发电补充到电池中，使电量维持在某一特定水平4。整车在CS阶段的可调电量对整车的动力性、经济性和排放性能都有很大影响。国内的大多数厂商在设定整车电量平衡值时，通常是基于对纯电续驶里程、电池质量、充放电效率、可用功率和循环寿命等多方面因素的综合考虑，一般为固定值5。考虑到低SOC 下电池放电功率会受到限制，影响整车动力性，进入CS阶段后，电池电量应尽量维持在电量平衡点附近，不能掉电太多6。但由于策略本身缺少对于工况的考虑，在某些SOC较低，而用电需求又较大的工况下，车辆保电性欠佳。为了提升车辆的保电能力，有必要将保电性差的工况识别出来，并采取相应的控制措施。1PHEV系统构型本文以比亚迪双模混合动力系统为研究对象7，该系统配备骁云-插混专用高效汽油发动机，EHS 电混系统和混动专用磷酸铁锂刀片电池8。EHS电混系统集成双电机、双电控、离合器、减速器和冷却系统，结构紧凑，不仅降低了体积和质量，也提高了系统效率。系统构型如图1所示，动力系统基本参数见表1。2保电策略介绍PHEV 动力系统有两种工作模式：EV 模式和HEV模式9。车速和转矩需求较低时，动力系统工作在EV模式，此时发动机不启动，由电池给电机供电驱动车辆行驶，充分发挥驱动电机大转矩、高效率、低噪音的优势。EV 模式驱动功率分配如式（1）所示。Preq=Pmot trans=Pbat bms dbc mot trans。（1）式中：Preq为整车需求功率；Pmot为驱动电机功率；Pbat为电池功率；bms为电池效率；bdc为升压DC效率；mot为驱动电机效率；trans为传动效率。车速或转矩需求较高时，动力系统切换至HEV模式。在中高车速小负荷工况时，动力系统工作在HEV并联驱动模式，发动机与驱动电机高效配合，共同驱动车辆行驶，以提高经济性，HEV并联驱动模式功率分配如式（2）所示。Preq=Peng trans+Pmot trans=Peng trans +Pbat bms bdc mot trans。（2）式中：Peng为发动机功率。需求功率较高时，进入 HEV 串联驱动模式，离合器断开，发动机进行发电，驱动电机单独驱动，在降低油耗的同时满足动力性需求，HEV并联双电控双电控电池电池发动机发动机离合器离合器发电机发电机 电机电机EHS电混系统电混系统电线连接电线连接机械连接机械连接 图1PHEV系统构型表1动力系统基本参数参数发动机排量/L发动机最大功率/kW发动机最大转矩/Nm电机最大功率/kW电机最大转矩/kW电池容量/kWh值1.581（6 000 r/min）128（4 500 r/min）1323168.3540第 4 期王春生 等：基于驾驶工况辨识的插电式混合动力汽车保电能量管理策略研究驱动模式功率分配如式（3）所示。Preq=Pmot trans=(Peng gen+Pbat bms bdc mot)trans。（3）式中：gen为发电机效率。不同工作模式划分如图2所示。当前研究的混合动力系统搭载的是1.5 L发动机，发动机的最大转矩为128 Nm，为提高整车的经济性，发动机一旦启动之后，应尽量工作在经济线上，并且为了保证整车动力性，电池电量应尽量维持在18%25%的范围内。并联驱动时，发动机转速与车速满足以下关系：v=108 r neng ieng。（4）式中：v为车速；r为车轮滚动半径；neng为发动机转速；ieng为发动机与车轮之间的速比。发动机的转速与车速耦合，发动机的输出功率有限。因此，在极低SOC时，为了提高发动机发电功率，也会进入HEV串联驱动模式。进入串联驱动模式后，发动机转速与车速处于解耦状态，即：v 108 r neng ieng。（5）可以通过拉高发动机转速来提高发电功率。因此，本文重点分析和研究HEV串联驱动模式下的发电策略。整车串联发电策略需要平衡整车的动力性、经济性，以及NVH性能和保电性。提升发动机的转速可以让发动机输出更大的功率，满足动力性和保电性的需求，但是高转速下发动机噪声较大，影响驾乘感受，恶化 NVH 性能。因此，为保证整车NVH 性能，在当前策略中，综合考虑驾驶需求、发动机输出能力、电池放电能力等因素，发动机转速的最大值会根据车速和油门深度进行限制，发动机限制转速计算公式为：neng_lim=f(dacc，v，SOC，T，ASL)。（6）式中：neng_lim为发动机限制转速；dacc为油门深度；v为车速；T为温度；ASL为海拔高度。3现有保电策略存在的问题当前串联发电策略平衡了常规工况下的动力性、经济性和NVH的需求。但是，在上长坡和驾驶员频繁松踩油门的情况下，电池 SOC会持续降低。持续爬长坡工况时的整车轮端需求大于水平路面相同车速下的轮端需求，由于发动机的发电功率不足，需要电池持续放电来满足驾驶员需求，电池SOC会降低；驾驶员频繁松踩油门时，发动机转速根据油门深度频繁升高和降低，导致发电功率不足。电池的电量低于SOC下限值之后整车的驾驶感和NVH都会受到明显的影响。因此，需要对上述两种工况进行识别，并对发电策略进行相应调整，以提高发电能力，保证整车的性能。3.1爬长坡工况保电性差爬长坡工况的试验数据如图 34所示，工况持续1 409 s，初始SOC值为22.5%。在0180 s和375895 s的时段，电池电量出现了较为明显的下降。从掉电时的工况数据来看，此时车速较高，平均车速在100 km/h左右，且处于持续爬坡状态，整车需求功率较大。发动机转速也达到了NVH转速限制，但仍不能满足整车驱动需求，所以此时电池不仅不能充电，还需要输出电能给电机用于驱动助力，因 而 出 现 了 掉 电 的 情 况，SOC 最 小 为12.01%。3.2频繁松踩油门工况保电性差频繁松踩油门的试验数据如图 56所示，工况持续2 934 s，初始SOC值为18.9%，在0350 s，6401 200 s，1 2002 000 s的时段，电池电量有明显下降。从掉电的工况数据来看，0350 s主要是因为爬长坡，平均坡度大于5%，整车需求功率较大，而发动机由于转速和转矩能力受限，无法满 图2工作模式划分541汽车工程学报第 13 卷足行驶需求。在6401 200 s，主要是因为驾驶员频繁松踩油门，发动机转速在频繁地变化，不能有效利用时机进行发电，功率需求较高时转速和转矩能力又受到限制，所以整体上发电能力有限，保电效果较差。在 1 2002 000 s，驾驶员频繁松踩油门，发动机虽未停机，但是工作能力受到限制，输出的发电功率不足以满足驱动需求，需要电池助力，所以也出现了掉电现象。在该行驶工况中，SOC最小下降到13.97%。4基于工况识别的保电策略优化为改善保电性能，最直接的方法就是提高发动机输出功率，根据第3节中的分析结论可知，按照原有的发电策略，如果想进一步提高发动机输出功率，只能通过放开发动机转速限制来实现。但是放开转速限制会导致整车NVH性能恶化，因此，为了兼顾常规工况行驶过程中的静谧性和特殊工况下的保电性要求，需要对上述工况进行在线识别，然后在特定工况下对保电策略做特殊处理。目前常用的工况识别算法主要可以分为两类。一类是基于数据驱动的工况识别算法。这类算法利用典型工况数据训练如神经网络10-11，马尔可夫矩阵12-13等，再将训练结果在线应用，控制效果较好。但是建立训练数据库非常耗时，并且工况适应性也有待验证。如果实际行驶工况与训练数据库中的行驶工况存在较大差异，很可能会影响到算法的识别精度。另外一类是基于实时交通数据的工况识别算法14，这类方法利用如 GPS、GIS、ITS 信息15-17，优点在于即使是复杂的行驶工况也能实现较高的识别精度。但是对交通数据的实时更新要求较高，计算过程相对复杂，有些特征参数如需求功率平均值，车速标准差等在实时应用中较难获取。综合两种方法的特点，制定工况识别策略既要从已有数据出发，获取工况特征，同时也应该结合工程实际，确保策略的可实施性。考虑到当前整车控制器的运算和存储能力，在保证控制效果的前提下，工况识别策略不宜太过复杂，因此，本文仍采用基于规则的控制策略。4.1工况识别策略爬长坡工况主要基于累计坡度进行识别，识别策略如图7所示。首先采用滑窗滤波对输入的坡度 图3爬长坡工况车速、坡度、SOC变化情况 图4爬长坡工况发动机转速变化情况图5频繁松踩油门工况车速、坡度、SOC变化情况 图6频繁松踩油门工况发动机转速和油门深度变化情况542第 4 期王春生 等：基于驾驶工况辨识的插电式混合动力汽车保电能量管理策略研究信号进行平滑，然后对最近30 s内的滤波坡度求和得到累计坡度。考虑到日常路面一般会有小幅度的坡度变化，不应作为爬长坡工况进行处理，为防止误识别，需要结合采样频率设置一定的回差值。采样周期10 ms，所以回差初始值设为6 000%，后面会根据实车标定效果做适当调整。当累计坡度大于回差值，且电量持续下降时，认为当前处于爬长坡工况，如果累计坡度小于等于回差值或电量未持续下降，则不属于爬长坡工况。为防止策略控制方式频繁切换，对识别结果设置延时，延时结束后对识别结果进行更新。在延时过程中，如果识别结果与上一次识别结果保持一致，则重新进行延时计时。频繁松踩油门工况主要基于一段时间内的油门松踩次数进行识别，识别策略如图8所示，首先对单次松踩进行识别，设置中间变量进行辅助判断。中间变量初始值为0，油门深度与中间变量进行对比，如果油门深度大于中间变量，则认为此时正在踩油门，松踩标志位置1，同时利用油门深度值对中间变量进行更新。如果油门深度小于中间变量，则认为此时正在松油门，松踩标志位置0，同时利用油门深度值对中间变量进行更新。考虑到油门深度信号可能会有小幅波动，为防止误判松踩，设置回差值。初始回差值设为3%，后面会根据实车标定效果做适当调整。当油门深度值与中间变量的差值大于回差时，认为出现了松与踩的切换。由于单次松踩会使松踩标志位出现电平变化，因此，通过统计标志位信号的上升沿个数计算松踩次数。如果最近30 s内的松踩次数大于阈值，且电量持续下降，认为出现了频繁松踩油门工况，阈值初始值为 6。如果松踩次数小于等于阈值或电量未持续下降，则不属于频繁松踩油门工况。4.2保电策略优化原有保电策略会根据电池SOC和整车需求功率的大小调整发动机发电功率，但受到NVH性能的限制，发动机的工作转速不会太高，因此在CS阶段，只有在用电需求不大的情况下才能维持电量平衡。一旦遇到用电需求较大的工况，SOC仍会急剧下降，最终导致整车动力输出不足。为了避免这种情况的出现，需要提前增加发动机发电功率进行电能储备，以保证动力需求。根据实车测试和用户反馈，对于现有车型，在SOC极低的情况下，特别是SOC低于13%以后，整车的驾驶感和NVH性能都会受到明显的影响。因此，理想的保电效果是在对整车经济性和NVH性能无影响或影响较小的前提下，尽可能提高电量水平。在原策略中，发动机的转速因为NVH性能受到限制，只有在SOC极低的情况下才会适当放开。图8频繁松踩油门工况识别策略图7爬长坡工况识别策略543汽车工程学报第 13 卷遇到持续爬坡工况时，整车需求功率较大，发动机发电功率不足，导致电池持续放电，SOC 急剧下降。因此，识别出当前车辆处于爬长坡工况后，需要在 SOC降至极低水平之前放开发动机的转速限制，增大发电功率来提高电池SOC。具体处理方法为：如果识别到当前工况为爬长坡工况时，发动机转速限制放开允许标志位置1，将发动机的限制转速放开，同时增加目标发电功率。如果当前工况非爬长坡工况时，发动机转速限制放开允许标志位置0，按照原发电策略正常控制。在原策略中，发动机的转速跟随油门深度的变化，只有在SOC极低的情况下，发动机才会保持长启。驾驶员频繁松踩油门时，发动机的发电功率也随之波动，未能利用需求功率较小的时机进行发电，整个行驶工况的平均发电功率低于驱动功率，导致电量快速下降。因此，改进方案主要有两点。一是在识别出频繁松踩油门工况后，动力系统保持工作在HEV串联模式，即发动机不停机。二是同时限制发动机转速和转矩下降速度，从而利用发动机的富余功率进行发电。具体处理方法为：如果识别到当前工况为频繁松踩油门工况，退出串联标志位保持置0，发动机工作在限制转速，同时限制发动机转矩下降速率。如果当前工况非频繁松踩油门工况，则解除退出串联标志位保持置0，发动机转速跟随油门开度变化，解除对转矩下降速率的限制，按照原发电策略正常控制。5仿真验证与结果分析基于Matlab/Simulink平台对优化后的保电策略进行验证，仿真步长设置为0.01 s。仿真模型是在前期策略开发过程中同步搭建，相关控制参数均已用实车标定值进行了校准。如图9所示，仿真结果与实车测试结果一致性较好，SOC变化轨迹的跟随误差基本能控制在0.5%以内，仿真结果可靠性较高。因此，本文直接将3.1节和3.2节中工况的路谱数据导入模型，对改进策略的控制效果进行仿真验证。路谱数据如图10a和图12a所示，验证采用的原策略数据和改进策略数据均为仿真结果。5.1爬长坡工况保电性验证为便于进行对比，电池SOC初始值与原始数据一致，均为22.5%。平均坡度判断阈值为3%，识别结果延时时长为30 s。如图10所示，工况识别策略能够准确识别爬长坡工况。以500650 s的仿真结果为例，此时由于发动机转速限制放开，相比于原策略，发动机工作转速得到提高。转矩增大，发动机输出功率增加。此时动力系统工作在HEV串联模式，发动机带动发电机发电，发电机功率也相应增加。发电机和电池共同为电机提供电能用于驱动车辆行驶，发电机功率增加后，电池放电功率减少，充电功率增加，电池SOC下降速率减慢，电池最小SOC从12.01%增长到19.2%，整车动力性得到有效保障。由于发动机NVH转速限制放开，高转速区间发动机工作点占比增加，如图10所示，整车NVH性能受到一定影响。整车油耗升高，电耗下降，综合油耗提高2.68%。5.2频繁松踩油门工况保电性验证根据3.2节中的分析，频繁松踩油门保电性差的主要原因有两个：一是需求功率较大，发动机由于转速限制导致输出能力不足；二是发动机响应油门深度变化频繁启停，错失发电机会。对于发动机能力受限，5.1节中已通过放开发动机转速限制进行了验证，本节主要对延长发动机停机时间的保电效果进行验证。电 池 SOC 初 始 值 与 原 始 数 据 一 致，均 为18.9%。频繁松踩判断门限值为 30 s 内松踩超过 6次，退出串联标志位保持置0，识别结果延时时长为30 s。如图12所示，工况识别策略能准确识别频 图9模型可靠性验证544第 4 期王春生 等：基于驾驶工况辨识的插电式混合动力汽车保电能量管理策略研究繁松踩油门工况。以8001 000 s的仿真结果为例，发动机停机延时变长后，发动机停机次数减少，在原本应该停机的时段，能够带动发电机发电为电池补充电能，使电池充电功率增加，缓解了电池SOC的 下 降 速 率，电 池 最 小 SOC 从 13.19%增 长 到15.1%，发动机停机次数和总停机时间也明显减少，直接改善了发动机频繁启停对于整车经济性的影响。整车油耗升高，电耗下降，综合油耗降低1.58%。（a）车速、油门深度、识别标志位（b）发动机转速、转矩、功率对比（c）发电机功率、电池功率、SOC对比图12频繁松踩油门工况优化前后仿真结果对比（a）车速、坡度、识别标志位（b）发动机转速、转矩、功率对比（c）发电机功率、电池功率、SOC对比图10爬长坡工况优化前后仿真结果对比表2爬长坡工况优化前后能耗对比能耗油耗/（L/100 km）电耗/（kWh/100 km）综合油耗/（L/100 km）原策略7.0511.5607.496优化后7.5420.5447.697 图11爬长坡工况优化前后发动机工作点分布统计对比545汽车工程学报第 13 卷6结论1）本文结合具体工况进行分析，明确特定工况造成保电性差的主要原因有两点：一是需求功率较大，发动机由于转速限制导致输出能力不足；二是发动机为了响应油门深度变化频繁启停，未能有效利用需求功率较低的时机进行发电。2）由于放开发动机转速限制，延长发动机停机时间会对整车NVH性能和燃油经济性造成影响，所以需要针对掉电的特殊工况进行识别并进行特殊处理。为此，本文设计了工况识别策略，能对爬长坡工况和频繁松踩油门工况进行识别。3）通过建模仿真，验证了工况识别策略的准确性和保电措施的有效性，可以为后续的实车策略开发和优化提供一定的指导。下一阶段的主要工作是进行实车调试和验证，对控制参数进行标定。当前的工况识别策略主要基于历史行驶数据，识别结果有一定的延迟，后续将导入地图导航信息，进一步提高工况识别实时性和策略控制效果。参考文献（References）1 王光平.并联插电式混合动力汽车控制技术研究 D.长春：吉林大学，2016.WANG Guangping.Research on Hybrid Control Technology of Parallel Plug-in HEV D.Changchun：Jilin University，2016.（in Chinese）2 张硕.纯电动大客车双电机耦合驱动系统控制策略与参数匹配研究 D.北京：北京理工大学，2016.ZHANG Shuo.Power Management and Components Sizing of Dual-Motor Drive System Used in Battery Electric VehiclesD.Beijing：Beijing Institute of Technology，2016.（in Chinese）3 陈渠，殷承良，张建龙，等.基于实时路况信息的插电式混合动力汽车预测性能量管理算法研究 J.汽车技术，2020（8）：22-27.CHEN Qu，YIN Chengliang，ZHANG Jianlong，et al.Research on Predictive Energy Management Algorithm of 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杨俊.比亚迪DM-i超级混动系统技术解析 J.汽车维护与修理，2021（7）：71-74.YANG Jun.Technical Analysis of BYD DM-I Super Hybrid SystemJ.Auto Maintenance&Repair，2021表3频繁松踩油门工况优化前后发动机启停对比原策略启停次数/次总停机时间/s16103.8优化后启停次数/次总停机时间/s659.5表4频繁松踩油门工况优化前后能耗对比能耗油耗/（L/100 km）电耗/（kWh/100 km）综合油耗/（L/100 km）原策略6.3860.7496.600优化后6.572-0.2676.496546第 4 期王春生 等：基于驾驶工况辨识的插电式混合动力汽车保电能量管理策略研究（7）：71-74.（in Chinese）9 张占杰.比亚迪新能源汽车DM系统解析 J.汽车维护与修理，2019（21）：62-69.ZHANG Zhanjie.Analysis of BYD New Energy Vehicle DM System J.Auto Maintenance&Repair，2019（21）：62-69.（in Chinese）10ZHANG Pei，WU Xianpan，Du Changqing，et al.Adaptive Equivalent Consumption Minimization Strategy for Hybrid Heavy-Duty Truck Based on Driving Condition Recog-nition and Parameter Optimization J.Energies，2020，13（20）：1-20.11WANG Yongwei，GUO Zhijun，WU Jingbo，et al.Research on Vehicle Adaptive Cruise Control Based on BP Neural Network Working Condition Recognition J.The Journal of Engineering，2022（2）：132-147.12LIU Teng，TANG Xiaolin，CHEN Jiaxin，et al.Transferred Energy Management 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