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插电式混合动力汽车基于规则的能量管理系统标定效率的提高
摘要：本文提出了一种针对插电式混合动力电动车辆设计的基于规则的能量管理策略的校准方法，其目的是找到最佳控制参数集，可以使得在冲突的校准要求（例如排放和经济）内妥协。通过雷达图的方法构建了涵盖排放和经济性能的综合评价指标。此外，提出了径向基函数（RBFs）神经网络模型，在控制参数和综合评价指标内建立精确模型。离线校准下的最佳控制参数集合是通过多岛遗传算法获得的。最后，使用底盘测力计将离线校准结果与实验结果进行比较。比较结果验证了提出的离线校准方法的有效性，该方法基于雷达图方法和RBF神经网络模型对车辆性能改进和校准效率。
关键词：校准，混合动力汽车，雷达图法，最佳超立方体设计，RBF神经网络
定义
: 发动机制动比油耗， gkWh
发动机最佳扭矩上限系数，％
发动机最佳扭矩下限系数，％
SOC目标值，％
允许上限的范围，％
允许下限的范围，％
发动机扭矩，Nm
电机转矩，Nm
轮胎扭矩要求，Nm
发动机最佳扭矩下限，Nm
发动机最佳扭矩上限，Nm
进入再生制动模式的速度，
发动机转速，Km
发动机的速度，Km
电机的速度，Km
的传动效率，％
的传动效率，％
的传动效率，％
的传动效率，％
与之间的差距，％
1、引言
日益增长的全球环境问题和能源需求是汽车行业面临的主要挑战。最近的趋势表明，电子和能源存储的先进技术将插电式电动汽车引入商业领域（Geng et al。，2014）。插电式混合动力电动汽车（PHEV）集成了电动汽车和混合动力电动汽车的优点，包括减排，节省燃料和长时间里程（Ma et al.，2013）。能源管理系统（EMS）技术已经显着提高了经济性和行驶性能，以满足日益严格的排放法规。然而，这也导致动力系增加的复杂性，并且必须应用有效的程序来开发EMS（Murgovski等人，2015）。 V循环开发过程是开发EMS的有效方法。该过程有几个阶段，其中包括功能设计，快速控制原型，生成代码，硬件在线模拟和校准（Hu和Zhao，2010）。校准确保选择控制参数的最佳值以实现最小燃料和电消耗并且在满足车辆动态的条件下抑制废气排放的性能。控制策略的一些参数，例如阈值和曲线，可以通过理论分析和优化获得。令人惊讶的是，我们对于混合电动车辆（HEV）的EMS校准的理论研究很少。在Bang和Kim（2015）中，研究了混合动力汽车中旋转变压器偏移的自动校准。Murgovski等人提出了一种用于通过优化HEV的发动机管理设置和功率分流控制的自动发动机校准的方法（2015）。 Long和Nhan（2012）的论文介绍了使用蜂算法的并联混合动力电动汽车关键部件尺寸和控制策略的优化。在Zhou和Yuan（2015）中，设计了一种瞬态发射测试台，用于模拟混合电动汽车应用中端口燃料喷射汽油发动机的高速起动启动过程。虽然市场上已经有很多成熟的校准工具，它们被汽车制造商广泛使用，但是不能公开用于技术保密的校准原理，并且工具的高价格大大增加了电子控制系统的开发费用。几乎所有的校准工作都是基于尝试误差方法，没有描述校准规则的理论基础。然而，规则可以帮助校准过程成为一个节省时间和低成本的过程（Fekri和Assadian，2012）。为了解决上述问题，本文组织如下。第2节介绍了PHEV的建模和操作模式，基于该模型和操作模式提取校准参数。第3节提出了经济和排放特性的综合评价方法。第4节基于最优拉丁超立方体设计方法建立径向基函数（RBFs）神经网络。第5节实现离线校准。第6节通过实验验证离线校准结果。第7节提出结论。
2.配置和动力系统建模
图1描述了串联 - 并联PHEV的基础动力系配置。 EM表示电机，ICE表示汽油燃料内燃机，BATT表示电池组，ISG表示集成启动发电机。 PHEV的实际动力总成如图2所示。车辆的规格如表1所示。动力系统部件建模动力系统的主要参数列于表2。 ICE，EM和ISG模型ICE由其特性图建模，例如描述输出扭矩，速度和燃料消耗的关系的制动比燃料消耗（BSFC）图（Wang等人，2015）。图3显示了ICE的BSFC图。 EM和ISG由它们的效率图建模，如图4和图5所示。以ICE为例，当 和是制动燃料消耗率图的输入时，可以通过某种插值法获得，其中代表ICE的转速，rpm; 代表ICE的扭矩，Nm;是制动燃料消耗率，g / kWh。电池电压可以通过基尔霍夫电压法进行计算(Wang et al., 2015)
=－ （1）
其中代表开路电压，V,电流穿越电网，A和代表等效内阻， 电池输出功率可由
（2）
其中（％）是库仑效率，soc被定义成为
（3）
其中代表SOC初始值，C是电池容量。
开路电压和等效内阻是SOC和温度的函数。他们可以通过vs 和SOC vs R的图中得出。本研究忽略了简化建模的功能。
2.1.3．车辆动力学模型
PHEV结构表明车辆纵向动力学模型可以由以下公式表示
= （4）
= （5）
其中m是质量，Kg，g是重力，m/，是滚动阻力系数，是空气阻力系数，A是面积，，是速度，km/h，是旋转质量修正系，r是轮胎半径，，，分别是，，的传输效率，是EMS的输出扭矩，Nm是车轮上的需求扭矩，Nm。
2.2．车辆的运行模式
本文采用基于规则的能源管理策略。 因此，需要根据驱动器命令和动力系中每个部件的状态来确定指定何时以及如何分裂功率的一组预定规则（Anbaran等人，2014）。 确定车辆操作模式的规则的原理描述如下。 图6显示了ICE的BSFC映射的分区。 用粗红线表示的三条曲线将图分成四个区域，其中效率彼此非常不同。
区域A和C之间的曲线代表上部最佳工作范围的限制，它的定义如下：
=max （6）
(,(1 ))
区域A和B之间的曲线代表较低的最佳工作范围的限制，它的定义如下：
=min （7）
(,(1 ))
其中是ICE的速度是ICE在速度下的转矩j。(,是在速度和转矩下的制动专用燃料消耗的速度和扭矩;是最小制动燃料消耗率速度;和分别为提出的系数的最佳工作范围的上限和下限，方程（6）和（7）表明最优ICE的工作范围由作为两个校准参数和决定。
由表示的垂直曲线与前一个一起曲线，包围了ICE的最佳工作范围。与定义为的速度限制有关作为校准参数之一并可以表示为：
=0.377 （8）
ICE在根据图6的区域A中更有效。因此，提高ICE的工作效率的最佳方式是消除落在区域B，C和D中的工作点。
ECU可以在SOC低于时保护电池免于过度放电，并且当SOC超过时停止对电池充电。 和是预定极限并定义为：
— （9）
= （10）
其中是目标SOC，Delta;SOC是和（）之间的间隙。 和Delta;SOC作为两个校准参数。
本文中的PHEV可以工作在六种操作模式：（a）仅EM模式，（b）EM和发电模式，（c）仅模式ICE，（d）ICE和发电模式，（e）混合模式，f）再生制动模式。 进入相应模式的要求和条件描述如下：
（a）仅EM模式（v和）或
（v和0 ）
（b）EM和发电模式：和v
（c）仅模式ICE ：v和和
（d）ICE和发电模式：和v和
（e）混合模式：v和
（f）再生制动模式且
其中是所需的ICE扭矩，Nm；v是车速km/h；
是加速踏板；是进入再生制动模式的车速阈值km/h；并作为校准参数之一，可以定义为：
其中是EM的速度，rpm。
2.3． 校准参数
上述校准参数影响车辆的经济性和排放性能。 因此，需要校准它们中的每一个。 第一步
校准是确定每个参数的取值范围。 图7示出了ICE的最佳工作范围，当、、）=（0.2、0.4、1300）
方程（7）表明，ICE最佳工作范围的下限随的增加而减小。 因此，如果gt; 0.4，则燃料条件将导致下限落入图7中的较低位置。方程（6）说
明了ICE最优工作范围的上限和是正相关的。 因此，如果gt; 0.2，则没有太多的空间来增加图7中的上限曲线。 因此，可以基于上述分析获得每个参数的值范围。 同样，应限制在一定范围内，因此，如果gt; 0.2，则没有太多的空间来增加图7中的上限曲线。 因此，可以基于上述分析获得每个参数的值范围。 同样，应限制在一定范围内，以提供良好的经济性和排放性能。
EM的效率图如图4所示，表明在低速点运行时效率较低。 因此，应该被限制在与EM速度相关的一定范围内以提高整体效率。 和Delta;SOC，它们确定电池的放电深度。 初始值通常根据电池的特性来确定。
上述分析表明，，，，，和Delta;SOC的设计空间应该限制在它们各自的范围内，如表3所示。所有参数范围的范围都足够宽， 全局最优。
3.雷达图方法综合评价
PHEV的最具吸引力的特点是其高燃料和电力经济性和低排放。 然而，它们总是彼此冲突（即在校准期间它们总是在它们之间的权衡）（Ma等人，2012）
计算PHEV的总体燃料消耗的最常用的方法是等效消耗最小化策略，其在HomChaudhuri等人中介绍。（2016），Zeng和Wang（2015）和Geng et al。（2011）。该方法的基本思想是通过等效因子将电力消耗转换为燃料消耗，并将电力消耗与ICE的燃料消耗一起最小化。 然而，等效因子对于许多不确定因素（例如，温度和燃料类型）是不可信的。此外，与每100公里的成本相比，等价消费不是消费者的直接关注（Xu et al。，2013; Sorrentino et al。，2013），定义为：
P= （12）
其中为每100公里，kWh / 100公里的总用电量; 是每千瓦小时的电价，yen;/ kWh;是每100km，L / 100km的总燃料消耗; 而
是每升汽油燃料价格，yen;/ L。
3.2． 排放
ICE的主要废气排放包括碳氢化合物（HC），一氧化碳（CO）和一氧化氮（NOx）（Lee等，2013）。
3.3。 综合性能
然而，校准仍然是一个多目标问题，需要一个合理的综合评价指标。 改进的雷达图评估方法被证明是一种理想的校准方法。 如图8所示（Albo et al。，2016）。 使用改进的雷达图评估方法将多目标变换为单目标问题的步骤如下：
（1）归一化
需要归一化以获得无量纲值并统一响应的幅度。 它显示在以下等式中：
= （13）
其中是第j个样本集中第i个响应的值; 是相对值; 和分别是第i个响应的最大值和最小值
（2）特征向量的提取
总扇形面积和总弧长取为特征向量并定义为
（14）
其中 是第j个样本集的总扇区面积;是
第j个样本集的总弧长; k是总数响应数量。
（3）评价函数的构建
第j个样本集的综合性能可以描述为
（15）
其中2j（，）表示第j个样本集的综合评价值; 表示第j个样本集的面积值，表示整体效益; 表示第j个样本集的弧长值，其指示指标的平衡。
这里，分别表示第j个样本集合的p（yen;/
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