陈珂立

摘 要：为进一步提高混合动力汽车驱动系统的动力性和燃油的经济性，进而设计了并联式驱动控制策略并对动力系统进行了优化。遗传算法具有寻优能力强和鲁棒性的特点，利用其对隶属度函数和模糊规则进行优化，以达到提升驱动控制系统性能的目的。

关键词：混合动力汽车;模糊控制;遗传算法

0 前言

混合动力汽车在结构组成上很简单，只需在现有的汽车结构上进行直接改造，便能獲得非常广泛的应用效果。PHEV驱动模式能效降低燃油的消耗，实现节能减排目标，但要想使各个驱动模式都进行无缝和平滑的转换，还需要加强对PHEV驱动控制系统进行深入的研究。PHEV驱动控制系统在运行过程中会受到很多随机因素的影响，是一个多变量的非线性系统，进而增加的驱动优化的难度。模糊逻辑控制运用其鲁棒性的特点，不需要建立相关的数学模型，将其应用于混合动力汽车驱动控制系统优化设计能够起到很好的效果。同时还可采用遗传算法对模糊子集划分和隶属度函数进行优化，使驱动控制系统具有自学能力提高PHEV的燃油经济性。

1 PHEV模糊驱动控制策略设计

对驱动控制系统进行优化的目的在于能够很好地保证混合动力车的性能，并对汽车行驶过程的所需求的转矩进行合理的分配，让发动机处于高效工作状态，这时好需要将动力电池SOC值保持其在规定的范围内进行浮动，有效保证电池的使用寿命。

模糊控制器在进行设计时对于输入的变量控制在两个，一个是指车辆在进行行驶时其请求转矩和发动机转矩所形成的差值，另一个则是能够保持汽车动力的蓄电池在蓄电池组荷电状态的SOC值。为输入变量的主要原因是保证整个发动机都能保证在最优转矩的曲线范围内上下进行浮动。当在对模糊控制的输出变量进行设置时将其为发动机转矩系数，并对其进行功率分配，这时发动机的实际转矩将为系数最优转矩，这样就能得出发动机的实际转矩将会是其需求转矩与发动机转矩之间的差值。以下举例输入参量转矩差值的隶属度函数确定过程。

建立在模糊逻辑控制相关的理论学习上，将请求转矩和最优转矩之家的差值的语言模糊子集进行定义为{NB，NS，Z，PS，PB}，根据发动机参数与工况确定论域，进而以梯形函数和三角形函数的形式对模糊控制输出变量的隶属度函数进行表示，如图1。

2 基于遗传算法的优化模糊控制器设计

在对模糊控制器优化时需要借助遗传算法，但必须首先就要有效确定其待寻优隶属度函数的参数值，进而对参数变化的范围进行确定，通过对相关参数做好编码使其能够形成染色体，并在此基础上增加遗传操作，以达到寻优的效果。

（1）通过优化所得到的目标函数值为模型所采用的PHEV车型的耗油量以及尾气排放值，约束条件为整车的动力性参数以及SOC值整个工况循环的变化量，以不同的权重系数对最优化的目标值进行表示，建立起相应的适应度函数为：

其中，为目标函数，为约束条件下的惩罚函数，为约束条件下的权重值，为约束条件下的数目。

（2）对隶属度函数进行优化。对隶属度函数进行编码虽然能够细化其模糊子集，具有操作简单等优点，但实际却并不合理，当变量的值越接近零点时，对模糊子集就需要越细致地划分，进而达到精准控制的目的，但这样会增加其函数的陡峭。因此可对论域进行不均匀划分，在对不同类型控制系统输入时有相应的输出与之对应，进而使动态性能达到理想要求。

当对模糊编辑控制器进行设计时就需要运用模糊编号对其进行划分，改变编码方式和自由度，将有效缩短汽车运行时搜索的空间以及计算时间。用类对隶属度函数的各个节点进行划分，通过输入变量论域得到模糊划分和子集的隶属度函数如图2。

3 仿真与分析

将车辆行驶过程的最高车速控制在182km/h，一直保持车辆速度为86.5km/h行驶，爬坡度≥20%用以表征其爬坡能力。在Advisor2002中配置相关的PHEV主要仿真参数。

在CYC_UDDS行驶工况下进行仿真，通过对Advisor2002的实践可知，UDDS路况下的行驶常用于对轻便型车辆进行测试，得到行程为12.39km，车速为92.24km/h，行驶时间为1368s。整个道路循环过程包括了起步和停止，充分反映出各个阶段的工作状态。

通过仿真，对比PHEV模糊控制器优化前与优化后的策略，在CYC_UDDS道路工况下，循环行驶时的燃油量将减少0.11L/100km，尾气排放总量将降低为0.036g/km。

4 总结

混合动力汽车驱动控制系统进行优化的主要目的在于提高其动力性和燃油经济性，现阶段采取最多的优化方式就是结合模糊逻辑控制和遗传算法，充分发挥其优势，进而对PHEV驱动设计控制策略，并在UDDS行驶工况下进行模拟仿真，有效验证了PHEV模糊控制策略能够进一步提高燃油的经济性，并能在车辆行驶过程中降低其尾气排放量，提高了整个动力汽车的控制性能。

参考文献：

[1]尹安东，赵韩，孙骏等.基于混杂系统理论的混合动力汽车驱制动控制研究术[J].汽车工程，2015，37（10）：1150-1155.

[2]杨世春，朱传高，高莹等.并联式混合动力汽车遗传模糊控制策略的优化研究[J].汽车工程，2011，33（02）：106-111.

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