廖自力， 项宇， 刘春光， 李嘉麒

(1.陆军装甲兵学院 兵器与控制系， 北京 100072； 2.61081部队， 北京 100094)

电传动装甲车辆混合动力系统功率流控制策略

廖自力1， 项宇2， 刘春光1， 李嘉麒1

(1.陆军装甲兵学院 兵器与控制系， 北京 100072； 2.61081部队， 北京 100094)

针对一种串联式电传动装甲车辆混合动力系统，制定了多算法联合的多动力源系统功率流控制策略，由不同的控制算法实现不同的控制目标。利用小波变换算法分离负载需求功率中的高频分量和低频分量，分别分配给超级电容和具有较低输出截止频率的动力源，实现负载频率特性与动力源输出特性相匹配。采用模糊控制算法实现了电池的荷电状态工作范围的优化控制，设计了基于系统效率最优的负载需求功率低频分量的二次分配策略，实现了负载需求功率低频分量在发动机-发电机组和电池间分流时的系统瞬时效率最优控制。仿真分析和实车试验结果表明：所设计的功率流控制算法实现了对多动力源系统的多目标优化控制，达到了预期的控制目标，可应用于电传动装甲车辆混合动力系统的功率流控制。

兵器科学与技术； 电传动装甲车辆； 混合动力系统； 功率流控制； 小波变换； 模糊控制； 瞬时效率最优控制

0 引言

随着装备技术的不断发展，新一代装甲车辆将采用电传动系统驱动模式，并将装备基于自动控制的武器系统、防护系统、电子信息系统等先进装置，这些系统和装置都需要大量电能，因此其车载电源系统将变得越来越重要和复杂。这种新型车载电源系统称为车载混合动力系统，它已成为各国研究的热点[1-2]。

车载混合动力系统一般包含多个动力源，如发动机- 发电机组(EGS)、储能装置等。在满足各负载电力需求的前提下，对各动力源按照一定的控制策略进行高效管控，实现对大功率电能的生成、存储、变换过程的优化，对提升车辆整体性能具有重要意义，由此衍生的功率流控制成为电传动车辆研究的关键技术[3]。

民用车载混合动力系统的传统功率流控制一般根据系统优化目标和车辆使用条件，选择控制效果更好的功率流控制方法[4]，并有很好的控制效果。而电传动装甲车辆与民用混合动力车辆在使用环境、运行工况、负载特性等方面都存在较大差异，传统的功率流控制策略不适用于电传动装甲车辆。文献[5]介绍了一种随机动态规划方法，该方法对控制器的参数和噪声敏感，但电传动装甲车辆的工作环境比较恶劣，噪声和干扰严重。文献[6]介绍了一种需要预知驾驶循环的功率流控制算法，但电传动装甲车辆的行驶路线根据战场需要而随时改变，没有固定的循环工况，其行驶工况预测也难度极大。文献[7]开展了驾驶工况预测研究，但预测的效果仍不能满足需求[7]。文献[8]中的功率流控制方法需要大量的训练样本且无法在线运行。文献[9-10]仅采用模糊逻辑实现系统的功率流控制，当驱动系统的功率需求波动较大时，容易导致控制器输出指令的剧烈波动和系统运行不稳定。

综上所述，民用混合动力车辆功率流控制方法不能适应电传动装甲车辆复杂多变的战场环境与行驶工况。因此，本文针对当前的功率流控制方法中存在的问题，结合一种串联式混合动力系统，提出一种小波变换、模糊控制及系统效率最优分配算法相结合的功率流控制方法，以实现对车载混合动力系统的多目标优化控制，并通过仿真和试验对其进行验证。

1 系统结构及控制方案

图1所示为电传动装甲车辆的系统结构和功率流控制方案。由图1可知，在该控制方案中，车辆由8个电机驱动，驱动电机的电能由EGS、电池和超级电容共同提供；EGS和电池的输出控制通过可控交流/直流(AC/DC)和双向DC/DC分别实现；多余的能量通过能耗电阻进行消耗，以确保高压安全；由冷却风扇进行系统水路系统冷却，发动机启动时冷却风扇由发动机轴直接驱动，发动机不启动时冷却风扇由电池提供驱动电能。

在系统功率流的控制方案中，发动机采用转速控制模式，发电机采用转矩控制模式，双向DC/DC在升/降压模式下均采用定电流限压控制方案，各指令的具体值由功率分流控制策略给出。电传动装甲车辆的功率流控制算法主要由以下4部分构成：负载功率估计、基于小波变换的功率频率特性匹配、基于模糊控制的电池荷电状态(SOC)优化控制、基于系统效率最优的低频功率需求二次分配。

2 功率流控制算法

2.1 负载功率估计

系统功率分配的关键在于能否准确预估驱动电机的总功率需求，而这一需求主要通过以下几项指标进行计算：各电机目标转矩、当前转速、电机及其驱动系统的效率分布函数。其中，目标转矩可以通过车辆挡位、加速踏板、制动踏板、方向盘转角等信息给出，不再赘述。此外，电机效率的精确信息很难得到，易引起功率的估计误差，同时，因为在各动力源按照分配功率输出的前提下，母线电压过低或过高将导致需求功率的估计不足或过高，所以需要根据母线电压VDC对负载需求估计误差进行修正，如(1)式所示。

(1)

式中：Pm为估计的驱动电机需求功率；ni(i=1，…，N)分别为各电机转速；Ti(i=1，…，N)分别为各电机的给定转矩;fη(Ti,ni)为驱动系统的效率分布函数；VDC，h为设定的负载功率补偿时的母线电压上限；VDC，l为设定的负载功率补偿时的母线电压下限；kh为母线电压过高时的负载功率补偿系数；kl为母线电压过低时的负载功率补偿系数；N为电机数量，N=8.

2.2 基于小波变换的负载需求功率分解

电池及EGS的输出截止频率较低，而高频负载需求会导致EGS工作点的剧烈变化以及电池的损坏，因此电池及EGS无法应对负载需求中的一些高频分量。根据文献[11]，超级电容能够满足高频负载的需求，而小波变换能将离散功率需求信号分解成高频暂态分量和低频分量[12]。因此，采用小波变换将一维负载功率需求信号分解为不同频率带的信号，提取出暂态功率需求并分配给超级电容，其信号分解和重构表达式为

(2)

(3)

式中：x(t)为功率需求原始信号；W为小波系数；t为小波变换的时间；a为尺度因子；u为平移因子，u=k2j；j、k表示次幂取值，皆为整数；ψ为母函数。

母函数是一个哈尔小波函数，在哈尔小波函数中小波变换与反变换相等，能够极大地简化小波算法，并提高代码执行的效率[13]。(4)式所示为哈尔小波母函数的表达式：

(4)

采用两通道滤波器，基于哈尔小波变换设计各分解与重构滤波器组。通过低通滤波器H0(z)和高通滤波器H1(z)中的z变换，分别提取原始信号中的高频分量与低频分量。本文采用5阶哈尔小波变换，对信号x(t)进行分解及重构的过程如图2所示。

高频分量被超级电容吸收，而低频分量则分配给电池和EGS. 其中，电池吸收了低频分量中的回馈功率部分，因此将低频负载负值部分限制在电池最大充电功率Pb，ch以上，剩余部分则分配给超级电容。如图2所示，以Pm为输入，得到低频平稳缓变信号x0(n)以及其他暂态变量x1(n)、x2(n)、x3(n)、x4(n)和x5(n)，超级电容分配功率Pc，分配给电池和EGS的负载需求功率低频部分表示为Pm，lf，功率分配表达式为

(5)

(6)

通过小波变换算法对负载需求功率进行低通滤波，得到(6)式所示的低频分量Pm，lf，将Pm，lf分配给电池和EGS，并控制电池和EGS严格按照分配的目标功率输出，从而达到提升电池和EGS的效率并保护其工作状态的目的。此外，超级电容作为辅助动力源，起到动态平衡母线负载的作用。

2.3 基于模糊控制的电池SOC优化控制

在2.2节中，小波变换算法只考虑了负载频率特性和动力源输出频率特性之间的匹配，本节中将实现低频负载分量在EGS和电池间的优化分配。对于电传动装甲车辆，保持电池SOC在合理范围内，对实现车辆静音行驶、提升系统整体燃油的经济性具有重要意义。功率分配过程中，依据电池SOC和驱动电机需求功率低频分量Pm，lf来综合限定电池目标分配功率的上限Pb，up和下限Pb，low，实现对电池SOC的范围控制。控制电池SOC的工作范围，不是严格意义上的对某一定值或区间的控制，而是通过电池SOC和低频负载分量Pm，lf来确定电池目标功率的边界条件Pb，up和Pb，low，这是一个非线性动态优化的问题，因此本文采用模糊控制策略对电池SOC进行优化控制，具体方法为：根据电池的状态和负载需求功率低频分量的大小来限制电池的输出功率范围，并限制效率寻优过程中分配给电池的目标功率的范围。

因此，采用模糊逻辑解决电池目标功率边界条件的优化控制，可以降低电池SOC测量误差或负载功率估计误差对控制效果的影响[13-14]。基于此，本文设计的双输入双输出模糊控制器如图3所示。

模糊规则制定原则为：1)优先满足各负载功率的需求，以保证车辆的机动性能；2)保持电池SOC在70%左右，以保证车辆满足静音行驶需求并能够吸收回馈能量；3)车辆电制动时电池吸收回馈能量，提升能量利用率。根据模糊规则和图3所示的各变量隶属度分布，最终获得模糊控制器的输入与输出关系如图4所示。

2.4 基于系统效率最优的低频功率需求二次分配

2.4.1 关键部件效率分布

在满足负载需求的基础上，以系统瞬时效率最优为原则，能够实现低频负载分量在EGS和电池间的分流、提升多动力源系统整体效率。下面首先根据发动机、发电机、整流器、双向DC/DC、电池的效率分布构建指标函数，其次依据指标函数设计寻优算法。

0.000 531PDC/DC,in+0.938 61.

(7)

不同电池SOC和不同充放电功率条件下的电池组充放电效率分布如图7和图8所示。

电池能量的燃油转换率是确定系统整体效率的依据，而电池能量来自EGS和回馈制动。油电转换效率是指电池中由EGS充电转换的能量与发动机用于充电的燃烧总能量之比，该系数定义为k，范围为0～1. 定义电池吸收的EGS发电能量与电池总能量的比值为m，范围为0～1. 在此采用各部件的平均效率计算油电转换系数k：

(8)

考虑电池回收的制动能量，则电池整体油电转化比K为

(9)

2.4.2 指标函数构建

定义综合电力系统效率如下：

式中：有效输出功率是指8个驱动电机与冷却风扇消耗的功率之和；总等效燃油包括发动机消耗的燃油与电池功率消耗等效的燃油。

在混合动力模式下，以发动机转速ne，hy及其轴输出转矩Te，hy为寻优变量计算系统效率，此时发动机消耗的燃油燃烧释放的总功率为

(10)

已知冷却风扇定转速工作的功率为Pf、转矩为Tf，则此时发电机电磁转矩Tg,e为

(11)

发电机整流器直流侧输出功率Pg为

(12)

根据负载需求功率低频分量Pm，lf和DC/DC效率函数fDC/DC(PDC/DC)，可得电池功率Pb1为

(13)

则系统消耗的总等效燃油的热功率为

(14)

不考虑负载需求高频分量，系统的有效功率Peff1为

(15)

式中：Pb1<0时，依据电池的平均放电效率和双向DC/DC的平均工作效率，将电池的充电功率折算到其未来有效放电功率。

根据代价函数定义，系统整体效率ηs1为

(16)

当负载功率较小时，由电池完全满足负载需求功率，相较于混合动力模式下的综合电力系统，电池系统的工作效率会更高。设电池的输出能力上限为Pb，up，当负载需求功率完全由电池满足时，电池功率Pb2为

(17)

若Pb2≤Pb，up，则表明电池具有独立满足负载需求功率的能力，可进行下一步系统效率的计算。综合电力系统输出的有效功率Peff2以及电池消耗的功率折算到发动机燃油消耗释放的总功率Pt2分别为

Peff2=Pm，lf+Pf，

(18)

(19)

同理，根据代价函数定义，可计算系统的工作效率ηs2为

(20)

式中：Pb2<0时，系统再生制动时回馈的功率满足负载需求并给电池充电，此时设置系统的效率值为1.

2.4.3 系统工作点寻优

以发动机转速ne和转矩Te为系统效率最优寻优变量，寻优步长分别为Δne和ΔTe，当负载需求功率低频分量为Pm，lf时，寻优算法流程如图9所示。

算法具体步骤如下：

步骤1计算混合动力模式下的系统最优效率。在发动机和电池工作范围内，发动机转速ne和转矩Te分别以Δne和ΔTe步长更新，依据(10)式～(16)式计算发动机工作在点(ne，Te)时的系统效率ηs1，通过比较获得混合动力模式下的系统效率最优值ηs1，op及发动机的最佳工作点(ne，op，Te，op).

步骤2计算电池单独工作模式下的系统效率。根据(17)式计算电池目标功率Pb2，若Pb2>Pb，up，则设定负载功率较小时的系统效率ηs2=0，否则根据(18)式～(20)式计算ηs2.

步骤3对比ηs1，op与ηs2，确定控制指令。

3 仿真分析

硬件在环仿真技术能够在虚拟试验环境下验证控制器的可靠性和适用性，其实现方式较多[15-18]。本文基于图10所示车辆硬件在环仿真平台对设计的功率流控制算法进行了仿真验证。该平台采用两台适用于电力系统仿真的RT-LAB仿真器，分别运算混合动力系统、电机及其驱动系统仿真模型；采用专业的车辆动力学软件Vortex建立车辆动力学模型，以实现车辆在不同路面和地形环境下的车辆动力学仿真；中央控制器接收驾驶员操控指令以及混合动力系统和车辆状态信息，发出控制指令；dSPACE用于显示、保存仿真中的状态信息。两台RT-Lab、Vortex工作站、中央控制器等节点之间通过CAN总线通信，为保证两台RT-Lab间数据交换的实时性，其间采用模拟通信。CAN通信速率为250 kbit/s，RT-Lab计算周期为20 μs，中央控制器计算周期为2 ms(与实车相同)，Vortex工作站计算周期为1/60 s，能够满足仿真精度需求。系统关键参数如表1所示，与实车一致。

3.1 普通路面行驶

当电池SOC初始值为70%时，车辆在平坦路面行驶中的加速、高速以及制动工况的仿真结果如图11所示。

根据图11(a)、图11(c)可知，仿真中负载需求覆盖了各功率等级。在10～35 s、50～80 s、140～150 s期间负载电流较大，EGS和电池共同满足负载需求功率。在80～87 s、117～130 s、150～160 s期间负载功率完全由EGS提供，有时会给电池充电；在40～50 s、87～110 s、160～170 s期间，负载电流较小，在电池输出能力范围内，由电池单独满足负载需求；在35～40 s、130～140 s、170～174 s期间，车辆再生制动，电池和超级电容吸收回馈能量。车辆加速时发动机和电池响应慢，由超级电容输出满足负载需求，平衡母线电压，图11(b)中的母线电压在700～800 V范围内波动。仿真中发动机工作点分布如图12所示，其中200 g/(kW·h)、215 g/(kW·h)、220 g/(kW·h)、225 g/(kW·h)、230 g/(kW·h)、240 g/(kW·h)、250 g/(kW·h)、280 g/(kW·h)、320 g/(kW·h)为燃油消耗率。由图12可知发动机工作点主要集中在转速[1 200 r/min 1 600 r/min]、转矩[800 N·m 1 900 N·m]范围内，该区域内发动机的燃油消耗率最小。结果表明，基于模糊控制与系统瞬时效率最优的需求功率低频分量分配效果最好，有利于系统效率的优化。

3.2 雪地路面

车辆在雪地路面行驶的仿真结果如图13所示。由图13可见，在15～38 s期间车辆行驶在雪地路面，车轮会出现滑转，应当调整各电机转速，以保证车辆行驶的稳定性。此时各驱动电机转矩波动较大，导致驱动电机负载功率波动较大，并含有高频分量，如图13(c)所示。在基于小波变换的功率分流策略控制下，驱动电机电流中的高频分量由超级电容提供，EGS和电池的工作电流较为平稳，如图13(c)和图13(d)所示。

4 实车试验

下面通过实车试验进一步验证功率流控制算法的有效性，为保证试验的安全，在实车试验中限制电池的最大充电电流为25 A. 如图14所示，在实车试验中采用CANoe采集网络数据，在上位机实现对车辆总线网络数据的监控与存储。

电池SOC的初始值为40%，试验结果如图15所示。根据图15(a)可知，驱动电机电流波动较大，含有高频分量，而发电机和双向DC/DC工作电流较平稳，超级电容满足了负载需求中的高频分量，证明了基于小波变换的功率需求分解的有效性。

试验中电池SOC的初始值约40%，由图15(a)和图15(b)可知，在系统瞬时效率最优的功率分配策略控制下，车辆行驶过程中电池充电，提高发动机输出功率，使其工作在效率较高区域。车辆行驶过程中，发动机工作点分布如图15(d)所示，发动机工作点主要集中在转速[1 100 r/min 1 400 r/min]、转矩[500 N·m 1 500 N·m]范围内，靠近发动机效率最高的工作区域。但是，由于系统负载较小且电池充电电流受限，发动机无法工作在效率最优区域。根据图15(c)可知，车辆行驶过程中，母线电压在730～750 V范围内波动，属于理想的目标电压范围。

图16为车辆低速行驶时的试验结果，电池SOC的初始值为67%. 由图16可知，此时车速较低，驱动电机需求功率较小，为提升系统整体运行效率，发动机不启动，由电池满足驱动电机功率需求。同时，DC/DC定电流输出时电流控制精度较高，电池工作电流较为平稳，有利于保护电池。

5 结论

本文针对一种串联式电传动车辆混合动力系统，根据系统结构和各动力源的特点，设计了基于多算法联合的多动力源系统功率流控制算法，并通过硬件在环仿真和实车试验对制定的功率流控制算法进行了验证。结果表明，本文所设计的功率流控制算法具有良好的控制效果：

1) 实现了负载需求功率频率特性与动力源输出频率特性的匹配，EGS和电池输出平稳。

2) 在满足车辆行驶需求的同时，优化了电池SOC的控制效果。

3) 以发动机为主的多动力源系统整体工作效率得到提升。

4) 控制母线电压在合理范围内波动。

综上所述，本文所提出的电传动装甲车辆混合动力系统功率流控制策略有效可行。下一步将优化仿真模型，进一步提升仿真精度与可信度，并在实车试验中对系统控制参数进行优化调整。

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PowerFlowControlStrategyofHybridPowerSystemofElectricDriveArmoredVehicle

LIAO Zi-li1, XIANG Yu2, LIU Chun-guang1, LI Jia-qi1

(1.Department of Arms and Control Engineering，Academy of Army Armored Force，Beijing 100072, China； 2.Unit 61081of PLA，Beijing 100094, China)

A multi-algorithm-based power flow control strategy is established for a kind of power source of series hybrid drive system, in which the disparate control objectives are realized by using different algorithms. The wavelet transform is used to separate the high and low frequency components of the load demand power. The frequency values are distributed to the super capacitor and the power sources with low output cutoff frequency to realize the matching of load frequency characteristic and power source output characteristic. The fuzzy controller is used to realize the optimal control of battery state of charge. A secondary allocation strategy is designed to control optimally the instantaneous efficiency of system when the low frequency component of optimal load demand power is allocated between battery and engine-generator set. The simulation analysis and vehicle test results show that the proposed power flow control algorithm can be used for the multiobjective optimization control of multi-power source system, and it is suitable for power flow control of armored vehicle hybrid power system.

ordnance science and technology；electric drive armored vehicle; hybrid power train; power management; wavelet transform; fuzzy control; system efficiency optimal control

TM921.51； TJ810.3+23

A

1000-1093(2017)12-2289-12

10.3969/j.issn.1000-1093.2017.12.001

2017-03-08

国家自然科学基金项目(51507190)

廖自力(1974—)， 男， 副教授， 博士生导师。 E-mail： liaozili19740309@sohu.com

项宇(1987—)， 男， 工程师， 博士。 E-mail： xiangyu_work@foxmail.com