基于模糊逻辑控制的燃料电池混合动力汽车能量管理策略究.pdf

Equipment Manufacturing Technology No.7袁20230引 言燃料电池混合动力汽车（Fuel Cell Hybrid Elec原tric Vehicle，FCHEV）具有零排放、高能效等特点，且加氢时间短、续航里程长，可以有效克服传统纯电动汽车充电时间长带来的不便，在交通领域具有广阔的应用前景。燃料电池混合动力汽车采用复合动力源，为确保车辆能够达到最优的性能表现，需要制定相应的能量管理策略（Energy Management Strategy，EMS）以控制混合动力源的能量分配1。燃料电池混合动力汽车是高度非线性的复杂系统，且车辆行驶受到路况、驾驶员行为等多种因素的影响，难以为其建立精确的数学模型。模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control，FLC）可以处理模糊、不确定的信息，能够适应复杂多变的系统环境，利用模糊逻辑控制解决燃料电池混合动力汽车能量管理问题是一种理想的选择2。Li 等3分别针对燃料电池/电池、燃料电池/电池/超级电容器构型的 FCHEV 设计了基于模糊逻辑控制器的能量管理策略。并在 ADVISOR 环境下与基于功率跟随策略的能量管理策略进行性能对比，验证了其在燃料经济性及动态性能方面的合理性和有效性。武小花等4设计了一种可变模糊规则的燃料电池混合动力公交车能量管理策略，将动态规划方法用于模糊规则提取。仿真实验证明，所提出的策略在提高车辆燃料经济性方面具有显著优越性。以减少燃料消耗和维持动力电池荷电状态为目标，建立基于模糊逻辑控制的能量管理策略并进行有效性验证。1燃料电池混合动力汽车结构及关键部件建模1.1 燃料电池混合动力汽车结构本研究以如图 1 所示的串联式燃料电池/动力电池混合动力汽车为研究对象。车辆及关键部件基本参数见表 1，数据来源于开源软件 ADVISOR。基于模糊逻辑控制的燃料电池混合动力汽车能量管理策略究范超群1，2，陈涛1，钟玉伟1，叶宇2，张松1，徐行军2，廖成乐3（1.玉柴芯蓝新能源动力科技有限公司，广西 南宁 530000；2.广西玉柴机器股份有限公司工程研究院，广西 南宁 530000；3.广西玉柴动力股份有限公司，广西 玉林 537000）摘要：随着环境问题和能源紧缺问题的日益严重，燃料电池混合动力汽车（FCHEV）作为一种可持续和高效的交通工具逐渐受到关注。能量管理策略是 FCHEV 设计和开发中的重要内容之一，其性能很大程度上影响车辆的动力性和经济性。以非插电式燃料电池/动力电池混合动力汽车为研究对象，提出一种基于模糊逻辑控制（FLC）的能量管理策略，以改善车辆运行的燃料经济性，同时使动力电池荷电状态尽可能维持在初始水平。首先，在 Matlab 中建立燃料电池混合动力汽车后向仿真模型，作为能量管理策略研究的仿真平台；其次，以车辆运行需求功率、动力电池荷电状态和燃料电池输出功率为关键变量，在确保满足车辆运行功率需求的前提下，以减少氢耗和维持动力电池荷电状态为原则，进行模糊规则设计；最后，分别将所提策略和功率跟随策略在新欧洲驾驶循环（NEDC）下进行仿真实验。仿真结果表明，与功率跟随策略相比，所提出的基于模糊逻辑控制的能量管理策略使车辆运行燃料经济性提高了 17.13%，动力电池荷电状态维持能力提高了 68.72，同时，燃料电池启停次数减少，燃料电池性能衰退也随之减少，验证了所提策略的有效性。关键词：燃料电池混合动力汽车；能量管理；模糊逻辑控制；燃料经济性；荷电状态维持中图分类号：U469文献标志码：A文章编号：1672-545X（2023）07-006-05收稿日期：2023-03-20基金项目：广西重点研发计划（桂科 AB21220059）；广西重点专项（AA22067061）第一作者：范超群（1981-），男，工程师，研究方向：混动动力系统开发.通信作者：钟玉伟（1970-），男，博士，高级工程师，研究方向：新能源汽车技术.Equipment Manufacturing Technology No.7袁20236装备制造技术 2023 年第 7 期1.2 车辆纵向动力学模型能量管理策略的研究主要以燃料经济性为标准，主要影响因素为车辆纵向受力。因此，本研究不考虑车辆横向受力，仅建立其纵向动力学模型。车辆运行驱动力 Fdrive的计算式为：Fdrive=mdvdt+mgCfcos琢+mgsin琢+12籽AfCdv2（1）式中，m 为整车质量，g 为重力加速度，v 为车速，琢 为道路坡度，Cf为滚动阻力系数，籽 为空气密度，Af为车辆前向面积，Cd为空气阻力系数。考虑到 DC/DC 转换器效率和驱动电机效率，总线需求功率表示为：Pdem=Fdrive v浊motor=Pfcs 浊DC/DC+Pbat（2）式中，浊motor为驱动电机效率，浊DC/DC为 DC/DC 效率，Pfcs为燃料电池输出功率，Pbat为动力电池输出功率。1.3 燃料电池模型燃料电池模型用于追踪车辆运行燃料消耗情况，因此，针对燃料电池系统模型的研究集中在其功率-效率特性及氢耗特性。本研究选用最大功率为 50 kW的燃料电池系统，其功率-效率关系曲线和功率-燃料消耗率关系曲线如图 2 所示。1.4 驱动电机模型选用额定功率为 49 kW 的永磁电机作为驱动电机，其转矩（T）-转速（n）及电机效率特性如图 3 所示。根据图 3，驱动电机效率方程可描述为：浊motor=f（Tm，棕m）（3）式中，Tm为驱动电机转矩，棕m为驱动电机转速，分别由式（4）（5）计算。Tm越Fdriver浊transi，Fdrive逸 0Fdriver浊transi，Fdrive 0扇墒设设设设设设缮设设设设设设（4）棕m=13.5vr i（5）式中，Fdrive为驱动力，浊tran为传动系统效率，i 为传动比，v 为车速，r 为车轮半径。1.5 动力电池模型选择 A123 ANR26650 磷酸铁锂电池作为动力电表 1燃料电池混合动力汽车基本参数参数数值车辆参数整车质量/kg1398满载质量/kg1434前向面积/m21.746空气密度/（kg/m3）1.21空气阻力系数0.3滚动阻力系数0.0135轮胎半径/m0.28重力加速度/（m/s2）9.81传动系统传动比5.33效率0.99DC/DC 转换器效率0.95驱动电机额定功率/kW49最大转矩/（N m）274最大转速/（r/min）8500燃料电池系统类型质子交换膜燃料电池峰值功率/kW50最大效率59.6%动力电池组单体型号A123 26650 LFP能量容量/kWh8.25额定总线电压/V330图 1FCHEV 构型燃料电池系统DC/DC 转换器电机驱动轮动力电池电气连接机械连接图 2燃料电池特性图60504030201000.80.60.40.20.0燃料电池系统效率燃料消耗率01020304050燃料电池系统输出功率/kW图 3驱动电机特性图等效率曲线峰值转矩线0.950.90.850.80.70.750.80.850.650.90.85250200150100500-50-100-150010002000300040005000600070008000转速/（r/min）装备制造技术 2023 年第 7 期7Equipment Manufacturing Technology No.7袁2023池单体，其内阻为 10。将 100 个电池单体串联形成一个模块，将十个模块并联，得到含 1000 个电池单体的动力电池组。荷电状态（SOC）是动力电池的关键参数，电池单体开路电压 UOC与 SOC 之间的关系如图 4所示。根据图 4 曲线，电池开路电压与 SOC 之间的关系可以表示为：UOC=f（SOC）（6）其中电池 SOC 的变化率由下式计算和直流母线电压可以分别通过（7）和（8）计算。SOC（t+1）=SOC（t）-Ibat（t）Qbat（7）式中，Ibat为电池电流，Qbat为动力电池额定容量。本研究中动力电池由等效内阻（Rint）模型描述，故 Ibat的计算式为：Ibat越UOC-U2OC-4RbatPbat姨2Rbat（8）式中，Rbat为电池内阻，本研究中不考虑电池内阻随SOC 的变化，故动力电池组中 Rbat根据电池单体及电池组串并联情况计算。由于本研究对象为非插电式燃料电池混合动力汽车，动力电池能量可视为从燃料电池处获得，最终车辆耗能全部由氢气提供。动力电池能量消耗可用等效氢耗量 mH2，bat描述，假设当前时刻为 k，则等效氢耗量表示为：mH2，bat（k）=吟SOC（k）EbatLHV 浊fcs（Pfcs（k）（9）式中，Ebat为动力电池的额定容量能量，计算式为：Ebat越 Qbat U（10）式中，Qdat为动力电池额定容量，U 为动力电池额定电压。2模糊逻辑控制能量管理策略设计2.1 模糊变量定义以车辆行驶过程中需求功率、动力电池荷电状态等为输入条件，以燃料电池输出功率为输出条件。各输入输出变量对应的模糊语言变量及模糊子集设置如下：动力电池 SOC 模糊子集设定为很低（VL），低（L），中（M），高（H），很高（VH）；车辆运行功率需求模糊子集设定为零（ZO），很低（XL），低（PL），中（PM），高（PH），很高（XH）；燃料电池输出功率模糊子集设定为很小（VS），小（S），一般（NO），大（B），很大（VB）。2.2 模糊规则设计为了更好地发挥燃料电池和动力电池特性，本研究综合考虑燃料经济性和动力电池 SOC，在满足车辆运行需求功率的前提下，基于以下原则进行模糊规则设计：（1）当动力电池 SOC 低于合理区间下限，此时应尽可能使燃料电池输出功率处于较高水平，在满足车辆运行功率需求的同时为动力电池充电，使动力电池SOC 尽快上升到合理区间内。（2）当动力电池 SOC 处于合理区间内，此时应适当跟随功率需求变化，减少 SOC 波动，同时应尽量使燃料电池输出功率处于高效区间。（3）当动力电池 SOC 高于合理区间上限，此时应由动力电池提供部分功率，使动力电池 SOC 尽快下降到合理区间内。基于以上原则所构建的模糊规则见表 2，对应的模糊规则 map 图如图 5 所示。表 2If-Then 模糊规则表PfcsPdemZOXLPLPMPHXHSOCVLNONOBBVBVBLNONOBBVBVBMVSSSNOVBVBHVSVSSSBBVHVSVSVSSNONO&图 4A123 ANR26650 电池单体 SOC-OCV 曲线5SOC 安全范围SOC0.00.10.20.30.40.50.60.70.80.91.03.83.63.43.23.02.82.62.42.2图 5模糊规则 map 图4030201050403020100PdemSOC10.50Equipment Manufacturing Technology No.7袁20238装备制造技术 2023 年第 7 期在 FLC 中，输入和输出变量都被描述为模糊集合，一个模糊集合是由若干个隶属度函数组成的。选用三角形隶属度函数（trimf）描述 SOC。选用梯形隶属度函数（trapmf）描述和。各变量隶属度函数曲线如图6 所示。3模糊逻辑控制能量管理策略仿真实验分别以本研究提出的模糊逻辑控制策略和功率跟随策略作为燃料电池混合动力汽车的能量管理策略，以新欧洲驾驶循环（NEDC）为测试工况，进行离线仿真实验。仿真结果如图 7图 10 所示。图 7 为模糊控制策略下功率分配情况，当车辆运行需求功率 Pdem为负值时，动力电池进行制动能量回收。Pdem为正值但其值较小时，为使燃料电池处于高效工作区，其输出功率一部分用于满足车辆运行功率需求，另一部分为动力电池充电。当 Pdem高于燃料电池最高效率点对应的时，燃料电池与动力电池共同为车辆运行供能。当需求功率突然大幅度降低或升高时，动力电池输出功率随之降低或升高以维持燃料电池输出功率水平，减少输出功率突变造成的燃料电池电池寿命损失。燃料电池混合动力汽车的燃料经济性可用运行期间等效氢气消耗量量化。根据图 8，在一个 NEDC循环中，FLC 策略下车辆运行等效氢耗量为 81.88 g，而在功率跟随策略下等效氢耗量为 98.80 g。因此，相比功率跟随策略，FLC 策略使整车等效氢耗量降低了17.13%，燃料经济性显著提高。图 9 展示了 FLC 策略和功率跟随策略下动力电池 SOC 的变化轨迹。可以看出，功率跟随策略下 SOC波动更大。NEDC 循环结束时，功率跟随策略下终端SOC 为 0.6633，而模糊逻辑策略下终端 SOC 为0.6198。FLC 策略使动力电池 SOC 维持能力提高了68.72豫，动力电池消耗减少。（a）车辆运行需求功率隶属度函数ZOXLPLPMPHXH10.80.60.40.2001020304050Pdem（b）动力电池荷电状态隶属度函数VLLMH10.80.60.40.2001020304050SOCVH（c）燃料电池输出功率隶属度函数图 6输入/输出变量隶属度函数VSSNOBVB10.80.60.40.2001020304050Pfcs图 7模糊逻辑策略下混合动力源功率分配车辆运行需求功率 Pdem燃料电池输出功率 Pfes动力电池输出功率 Pbat40200-20-40020040060080010001200时间/s图 8两种策略下整车等效氢耗量变化功率跟随策略模糊逻辑策略100806040200020040060080010001200时间/s装备制造技术 2023 年第 7 期9Equipment Manufacturing Technology No.7袁2023根据图 10，功率跟随策略下燃料电池整体工作效率较高，但燃料电池启停较为频繁。在 FLC 策略作用下，燃料电池启停次数减少，启停造成的燃料电池性能衰退也随之减少。4结 语针对串联式燃料电池/动力电池混合动力汽车，提出基于模糊逻辑控制的能量管理策略，在满足车辆运行功率需求的前提下实现混合动力源功率的合理分配。根据仿真结果，相对于传统的功率跟随策略，本设计的模糊逻辑控制能量管理策略能够有效提高车辆运行燃料经济性和动力电池荷电状态维持能力。参考文献：1 Pemmareddy Saiteja B A.Critical review on structural architec原ture，energy control strategies and development process towardsoptimal energy management in hybrid vehicles J.Renewableand Sustainable Energy Reviews，2022（157）：112038.2 曾云龙，汤赐，唐强，等.并联混合动力汽车改进模糊控制策略研究J.交通节能与环保，2021，2（17）：25-30.3 Li Q，Chen W，Yankun L，et al.Energy management strategy forfuel cell/battery/ultracapacitor hybrid vehicle based on fuzzylogicJ.International Journal of Electrical Power and EnergySystems，2012，43（1）：514-525.4 武小花，余忠伟，朱张玲，等.燃料电池公交车模糊能量管理策略J.吉林大学学报（工学版），2022，52（9）：20747-22084.5 Souza A H K D.Advanced Predictive Control Strategies forLithium-Ion Battery Management Using a Coupled Electro-Thermal ModelD.Colorado Springs：University of ColoradoColorado Springs，2020.图 9两种策略下动力电池 SOC 变化功率跟随策略模糊逻辑策略0.680.660.640.620.60020040060080010001200时间/s图 10两种策略下燃料电池效率变化功率跟随策略模糊逻辑策略70%60%50%40%30%20%10%020040060080010001200时间/s4结 语通过对人体腰部自由度的分析，设计了一种自适应身型的背部外骨骼，并基于 matlab 机器人工具箱仿真其运动空间，理论证明了外骨骼可行性，最终通过实物验证了机构的人机工程合理性。未来的研究将优化该外骨骼，使得其更轻便，穿戴更舒适。此外将增加其助力功能，朝有源外骨骼方向发展，对于其力学性能将进一步研究。参考文献：1 杨海乐，朱惠盈，林星羽.外骨骼穿戴式康复机器人研究综述J.计量与测试技术，2019，46（3）：40-44.2 翟鑫鹏.便携式可穿戴上肢助力外骨骼研究D.济南：齐鲁工业大学，2020.3 赵智睿，张航，肖计春，等.气动人工肌肉外骨骼机器人位置跟踪控制J.液压与气动，2022，46（4）：10-16.4 黄彬鑫.搬运助力外骨骼结构设计与仿真分析J.装备制造技术，2022（4）：57-60.5 郭骐源，胡志刚，付东辽.上肢助力外骨骼研究综述J.机械传动，2023，47（3）：141-155.6 葛国强，张卫锋，李敬涵，等.一种 10 自由度外骨骼康复机器人结构设计与运动学分析 J.机械传动，2022，46（8）：131-138，145.7 Xu P P，Xia D，Li J C，et al.Execution and perception ofupper limb exoskeleton for stroke patients：a systematic re原viewJ.Intelligent Service Robotics，2022，15（4），557-578.8 Abdelbar M，Mohamed I，Abdellatif A，et al.Towards theMechatronic Development of a New Upper-Limb Exoskeleton（SAMA）J.Designs，2022，6（5）：38-41.9 顾晓松.人体解剖学M.3 版.北京：科学出版社，2011.10 蔡自兴，谢斌.机器人学M.3 版.北京：清华大学出版社，2015.（上接第 5 页）Equipment Manufacturing Technology No.7袁202310