混动车辆能量管理模块化ECMS框架

2024年1月4日发(作者：)

2023年9月1日第46卷第17期现代电子技术Modern Electronics TechniqueSep. 2023Vol. 46 No. 17引用格式：王魏，王健，刘少飞，等.混动车辆能量管理模块化ECMS框架[J].现代电子技术，2023，46（17）：179⁃186.

DOI：10.16652/.1004⁃373x.2023.17.034179混动车辆能量管理模块化ECMS框架王 魏1， 王 健1， 刘少飞2， 田 毅1， 张晓媛1， 段天宇1， 任子涵1（1.河北金融学院 大数据科学学院， 河北 保定 071051；2.北汽福田汽车股份有限公司工程研究总院， 北京 102206）摘 要： 文中提出一种用于混合动力车辆能量管理实时控制的模块化等效消耗最小化策略（ECMS）框架，可实现能量管理实时控制的分布式开发。该框架采用Pontryagin极小值原理求解ECMS最优控制问题。首先，将最优控制问题分解为与各个子系统相关的优化问题；其次，通过Hamiltonian函数将与每个子系统有关的优化问题协调到全局最优；最后，在某款DHT混合动力车辆验证模块化ECMS，此车辆模型支持4种操作模式：2种电动模式、并联模式和串联模式。测试结果表明，模块化ECMS只需修改能量管理系统中功率平衡方程的连接矩阵，即可解决上述每种操作模式的最优控制问题。此框架不需要迭代过程，更适合实时控制的分布式开发。关键词： 插电混合动力车辆（PHEV）； 实时控制； ECMS； 能量管理； 分布式开发； 功率平衡方程中图分类号： TN99⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2023）17⁃0179⁃08WANG Wei1, WANG Jian1, LIU Shaofei2, TIAN Yi1, ZHANG Xiaoyuan1, DUAN Tianyu1, REN Zihan12. Engineering Research Institute of Beiqi Foton Motor Co., Ltd., Beijing 102206, China)(1. School of Big Data Science, Hebei Finance University, Baoding 071051, China;

Modular ECMS framework for hybrid vehicle energy managementAbstract： In this paper, a modular equivalent consumption minimization strategy (ECMS) framework for hybrid vehicles is

proposed, which can realize distributed development of real⁃time control of energy management system (EMS). The approach is

based on applying Pontryagin's minimum principle to the ECMS optimal control problem. This allows the optimal control problem

the optimization problems related to each subsystem to the global optimum. The modular ECMS is demonstrated on a DHT hybrid

show that the modular ECMS can solve the optimal control problem for each of these operating modes by only modifying the

the equivalence factor, which is more suitable for distributed development of real⁃time balance equationto be decomposed into smaller optimization problems related to each of the subsystems. Hamiltonian is introduced to coordinate

vehicle that can operate in two electric modes, a parallel hybrid mode and a series hybrid mode. The results of real vehicle test

connectivity matrices of power balance equation in the EMS. Furthermore, this approach does not require the initial iteration of

Keywords： plug⁃in hybrid electric vehicle (PHEV); real⁃time control; ECMS; energy management; distributed development;

0 引 言为了减少二氧化碳排放以缓解全球变暖，各国相继出台严格的污染物排放法规，由此产生汽车制造商之间的强大竞争，促使汽车工业寻求创新的解决方案，以降低汽车的油耗。最有希望的解决方案之一是混合动力传动系统，它由一个或多个主动力源（例如内燃机）和一个或多个辅助动力源（如电机）组合而成。混合动力收稿日期：2023⁃03⁃20 修回日期：2023⁃04⁃11传动系统的优点是能够利用额外的控制自由度优化动力总成部件的工作点，利用辅助动力源回收制动能量，以及减小主动力源的负担。主动力源和辅助动力源的众多组合产生了多种动力总成拓扑。这些拓扑中的每一种都需要一种能量管理策略（EMS），以最佳地利用额外的控制自由度，特别是等效消耗最小策略（ECMS）在降低燃油性能和计算工作量之间取得了很好的折衷，因此经常被使用。等效燃料消耗量的总和最小化来定义的。尽管ECMSECMS中的目标函数是通过燃料消耗量和电池的Copyright©博看网. All Rights Reserved.

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中的目标函数很简单，但是要使此目标函数最小仍然需要付出很大的努力，特别是对于复杂的动力总成拓扑，需要在严格条件下才可以找到解析解[1⁃3]。通过将辅助设备的功率需求添加到EMS，已朝着模块化EMS迈出了重要的一步[4⁃5]；采用分布式最优方法的EMS，侧重于添加和删除辅助设备，但不适用于不同的动力总成拓扑[6⁃8]简单的动力总成结构。本文通过考虑拓扑中的功率流对多模动力总成建模，从而引出了一个通用框架，可以轻松地适应不同的拓扑或操作模式，并支持使用分布式控制来解决ECMS最佳控制问题。此外，产生了通过考虑每个子系统的输入和输出功率来对子系统建模的通用方法。表1 多模混动车辆操作模式模式c1c2。通常，基于ECMS的能量管理解决方案适合于特定的动力总成拓扑，可能不适用于其他动力总成拓扑。因此，需要可应用于任何动力总成拓扑的模块化EMS，这将大大减少开发工作。文献[9]提出一种基于ECMS结合Lagrange对偶分解的模块化能量管理策略，但仍需要可应用于一类动力总成拓扑的模块化能量管理方案，该Lagrange因子初始迭代过程。基于此，本文提出了一种方案基于ECMS采用Pontryagin极小值原理解决最优控制问题，该方法实时性强，且不需要Lagrange因子初始迭代过程。1扭矩约束模式描述00210v1k+v2k=ybrk-udmk-ugmk，e()()()()y(k)=0,u(k)=0v(k)=-u(k),y(k)=0v1k=ybrk-udmk,

egm2gme纯电动301411v1k+v2k=ybrk+yek-udmk-ugme1 混合动力总成系统的多模模型本研究考虑多模混合动力总成系统，原理图如图1所示，其中发动机（ENG）经离合器c1和c2与驱动轴相连，发电机（GEM）经离合器c2与发动机（ENG）相连接，驱动电机（DEM）一端经离合器c1和c2与发动机相连接，另一端与驱动轴轮相连接。()()()y(k)=0v(k)=y(k)-u(k),v(k)=y(k)-u(k)1brdm()2()纯电动()()()(k),y(k)>0egm串联()并联1.1 多模混合动力传动系功率流如图1所示，每个子系统由输入unt和输出ynt()()来定义，其中n∈N={e,dm,gm,hb,br}。对于每一个子系统功率流由输入到输出定义为正，所有的子系统经n2、n3连接到一起，节点n1、这3个节点处的功率平衡方程可以写成：c1和c2为离合器状态；v1为节点n1的输入功率，式中：为()() c(t)(c(t)y(t)-v(t)-u(t))=0v(t)+u(t)-c(t)y(t)+ c(t)(v(t)-y(t)+u(t))=0v(t)-y(t)-y(t)-y(t)=0v1t+udmt-ybrt-12e2gm2e2gm11brdm3dmhbgm()（1a）（1b）（1c）v2为节点n2的输入功包含功率损失的驾驶功率需求；图1 传动系统功率流图（箭头方向为正功率）v3为节点n3率，例如，起动电机的功率输入（Alternator）；的输入功率，为车辆的电气负载（Eload）；当离合器c1关闭时，功率平衡方程（1a）和（1b）相同，可以把功率平衡方程（1）重新写成以下通用形式：Φtvt+nnn∈N此传动系统支持以下4种操作模式（见表1）：模式1：单电机纯电动模式，仅DEM经传动系驱动。模式2：双电机纯电动模式，GEM和DEM经传动系驱动。GEM联合作为辅助动力装置（APU）。驱动。可以通过删除一些节点和路径能够实现一些更为模式3：串联模式，仅DEM经传动系驱动，ENG和模式4：并联模式，所有能量转换器均经传动系()()∑(Q(t)u(t)-F(t)y(t))=0nn（2）[v(t)1式中：N={e,dm,gm,hb,br}；输出功率vt=v2t()v3t连接矩阵为：()]。其中，1c(t)0ùéêúêúΦ(t)=êêc(t)ú10úêúêúT1()ë01（3）01ûCopyright©博看网. All Rights Reserved.

第17期王 魏，等：混动车辆能量管理模块化ECMS框架181

对于不同的动力总成拓扑，功率流平衡模型式（2）是通用的，因为仅需要针对不同的拓扑重新定义连接矩Qnt和Fnt。可以根据式阵Φt、（3）和式（4）中的离c(t)c2(t)ùéêúéê0ùúê1úêêúQe=0, Fe=êc2(t)úúêúêúêúë0û0ëûééê1ùúê0ùúê0úúQdm=êc1(t)ú, Fdm=êêúêúë1ûë0ûéc1(t)úùéêê0ùúêú

êúêQgm=1, Fgm=ê0úúêú1ëû0ëûé0úùéêê0ùúê0úúQhb=ê0ú, Fhb=êêúêúë1ûë0ûééê1ùúê0ùúêúêQbr=0, Fbr=c1(t)úêúêúë0ûë0û的，依据公式（5），简化输入输出功率关系如下：（4a）其中qhb=（4b）Rhb，代入式（10）得：fhb=-1，2Uocqhbu2hbt+fhbuhbt+yhbt=02IhbRhb-uhbt+yhbt=0()()()（10）（11）（12）对于电池，依据公式（5），状态方程表示如下：（4c）（4d）式中Bhb=-1。1.2.4 刹 车xhbt=Bhbuhbt()()()()随着自动驾驶技术的突飞猛进，刹车输出功率一部分来自驾驶员，另一部分主要来自于主动安全系统（ASS），（4e）比如车身稳定系统（ESP）。由于受电机发电特性约束，并非所有制动能量都可以被车辆中的子系统回收，不能回收的能量将使用行车制动器。输出功率ybr以热量散发掉，因此输入和输出功率的物理关系是不必要的。尽管如此，制动器的输入输出行为仍可以用式（5a）描述。()()()合器状态进行参数设置。1.2 子系统模型每个子系统都采用输入和输出功率之间的二次关2 模块化能量管理本文将使用等效能耗最小化策略（ECMS）解决多模混合动力汽车的能源管理问题。然后通过引入Hamiltonian函数以获得模块化的能量管理策略，并应用到最优输入u*n(t)。2.1 最优控制问题Pontryagin极小值原理求解Hamiltonian函数最小值以得系建模，即：qntu2nt+fntunt+ent+ynt=0()()()()()()（5a）（5b）（5c）（5d）其中：ˉntunt≤unt≤u-()()()对于存在储能装置的子系统的状态方程如下：xnt=Antxnt+Bntunt()()()()()混合动力汽车能量管理的目标是累积燃料消耗最其中：1.2.1 发动机小，这等效于使车辆所有子系统中的累积能量损失最小，将能量损失最小而不是燃料消耗量最小作为目标，就会得到一个有利的分解表达式，即目标函数不是以内燃机的输入功率来定义的，而是以各子系统的能量损耗（6）来表示：J=ˉn(t) xn(t)≤xn(t)≤x-(())u(t)+e(ω(t))+y(t)=0（7）1e(ω(t))为发动机输式中：f(ω(t))=-；η(ω(t))q依据公式（5），发动机简单的输入输出功率关系如下：feωeteeeeeeeeLHVee输入输出功率定义为：.uet=qLHVmft, yet=Tetωet()()()()()式中unt-ynt代表子系统的能量损失。对于刹车子系统，所有的输入能量最后均以热量形式损失掉，所以式（13）仅在N={e,dm,gm,hb}成立。公式（5c）作为状态方程，引入Lagrange参数λt，则哈密尔顿函数可表示为：

H=()()∫∑(u(t)-y(t))dttt0n∈Nnn（13）入功率与输出功率之间的误差。1.2.2 电 机输入输出功率定义为：()依据公式（5），电机的简单输入输出功率关系如下：式中fm=-ηm。fmumt+ymt=0umt=Tmtωmt, ymt=UhbtImt

()()()()()()()()（8）（9）s.t. （2）（,5a）（,5b）（,5d）n∈N∑(u(t)-y(t))+λ(t)(Ax(t)+Bu(t))（14）nnnnnn对于刹车子系统，所有的输入能量最后均以热量形式损失掉，所以式（14）仅在N={e,dm,gm,hb}成立。对于N={e,dm,gm,hb}，系统只有电池1个储能子系统，其动态方程（12）代入式（13）中，则哈密尔顿函数1.2.3 高压电池高压电池系统的模型是从电池等效电路模型得出Copyright©博看网. All Rights Reserved.

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可表示为：H=n=N通过将哈密尔顿函数式（15）减去功率平衡约束式（2），则可以将哈密尔顿函数简化为：

H=uet-v1t+v2t+v3t如下哈密尔顿函数：∑(u(t)-y(t))+λ(t)u(t)nnhb的约束下得到控制候选项。（15）1≤λ≤Step5：依据公式（19）确定λt的边界[12]。∏ηn∈Nn哈密尔顿函数式（16）除以燃油低热值qLHV后得到λtvt+v2t+v3tft+

H=muhbt-1qLHVqLHV()(()()()())+λ(t)u(t)hb（16）消耗H。Step6：对于每一个控制候选项计算等效燃油*k，Step7：选择控制值Tm使得H最小，并输出离合ηe, N={dm,gm,hb}()（19）由于该目标函数中的最后一项是常数，因此最小化能量消耗等于最小燃料消耗，其中能量损失的等效因子λtλt与燃料消耗的等效因子st满足关系式st=。在下qLHV()()()()()()器(c1,c2)的执行状态。()以上7步在整个驾驶循环均实时计算，图2对应的（17）是ECMS算法流程图。此算法计算量随着输入向量维数的增大及控制域区间离散精度的提高而增大，结合比较成熟的λ自适应算法[13⁃14]，实时控制便于实现，参数便于调校。()()()一小节中，将Pontryagin极小值原理应用于式（15）。2.2 ECMS实时算法实现文献[9]通过采用Lagrange对偶问题来求解最优问题，需要面临λ初始迭代问题，即在迭代过程中系统无法达到最优。采用Pontryagin极小值原理则可避免上述问题。根据Pontryagin极小值原理，最优控制输入通过求解哈密尔顿函数式（15）的最小值得到[10⁃11]： s.t. （2）（,5a）（,5b）（,5d）因为uet=u*n=arg{ut,yt}n∈N()()minHλt,unt,ynt(()()())n（18）图2 ECMS算法流程图式中N={e,dm,gm,hb}。33 仿真及实车测试本节将应用Matlab/Simulink实现以上介绍的模块化EMS，并与车辆前向仿真模型（如图3所示，传动系各部件参数如表2所示）联合进行闭环仿真，对该模块化ECMS进行验证，并在实车上进行了验证。表2 传动系部件参数部件参数排量/LENG最大功率/kW最高转速（/r/min）最大扭矩（/N∙m）数值1032209.551.5uhbt可由公式（11）表示，因此在算法实现时输入向量um的可仅考虑um,m∈N,N={dm,gm}。结合公式（8），()()∑v(t)-∑u(t),N={dm,gm,hb}，ii=1n∈N定义域可以由Tmt,ωmt来表示。在算法实现过程中，功率平衡约束式（2）需要结合一些必要的隐含条件才能作为模式选择的依据，如式的隐含条件为yek=0。表1所示，并联模式的隐含条件为yek>0，纯电动模则ECMS算法可按以下步骤执行：(()())()()5 500m∈N，N={dm,gm}。Step1：确定控制域[Tm,mink,Tm,maxk]，其中Step2：离散化区间[Tm,mink,Tm,maxk]，为有限的控()()GEMDEMDHT最大功率/kW最大扭矩（/N∙m）峰值功率/kW峰值扭矩（/N∙m）发动机档数电机档数电池容量（/A·h）q×p个组合控制量。{Tgm,j}，i=1,2,⋯,q, j=1,2,⋯,p，制量{Tdm,i}，其中，总计()(){Tgm,j}对应的模式式（2））求取控制量{Tdm,i}、（式（1）~Step3：依据表1所示的模式扭矩约束（即功率平衡{Tgm,j}在公式Step4：控制量{Tdm,i}，（5a）、（5b）、（5d）式（4））。HvBat电池能量/kW·h额定电压/V最大电流/A400Copyright©博看网. All Rights Reserved.

第17期王 魏，等：混动车辆能量管理模块化ECMS框架183

图3 前向混合动力车辆模型3.1 使用Matlab/Simulink模块化ECMS图4为使用Matlab/Simulink实现的模块化ECMS，用于多模混合动力总成。ENG、DEM、GEM服从公式（5a）、（5b）；HvBat除服从公式（5a）、（5b）外，还服从公式（5c）；Brake子系统因输入功率全部转化为热量因此未对此建模；Mode Selection依据功率平衡公式（2）结合隐含条件式（14）搭建，采用Pontryagin极小值原理直接求解。模块化ECMS允许将电机子系统模块、发动机子系统模块、高压电池子系统模块，即DEM、GEM、ENG和HvBat，加入搭建；能量管理系统则由Hamiltonian算法模块依据公模块库以便重复使用，并且可以通过仅更新Mode

Qnt和Fnt来解决每Selection模块中的连接矩阵Φt、种模式的最优控制问题。3.2 实车测试图4中的分布式ECMS除与图3中的混合动力车辆的纵向仿真模型一起进行闭环仿真，还进行了实车测λ=2、λ=3，试，等效因子分别取λ=1、图4中的模型在每个时刻计算最佳运行模式和功率设定点。图5~图7所示的实车测试结果表明，由模块化ECMS控制的车辆能够遵循预定路线，并根据驾驶条件在运行模式之间切换。()()()图4 使用Matlab/Simulink实现模块化ECMSCopyright©博看网. All Rights Reserved.

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图5 实车测试结果（λ=1）图6 实车测试结果（λ=2）Copyright©博看网. All Rights Reserved.

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图7 实车测试结果（λ=3）此测试并未对操作模式之间的切换施加约束，因此导致频繁的模式切换，这不是希望的，需要一种监督策略来管理模式切换，这是以后工作的一部分；随着等效因子λ值的增大，意味着电能成本增大，发动机在整个车辆行驶周期的运行时间随之增加；SoC在整个预定路线内能够保持在合理的范围。本文建议的模块化ECMS可解决与非模块化ECMS相同的最优控制问题，因此本文将不考虑相对其他控制策略的节油问题，因为可以获得相同的燃油消耗性能。为了使这种性能最大化，可以使用等效因子的自适应策略[13⁃14]和引入参考SoC[15]。更重要的是本文建议的模块化ECMS不需要等效因子的迭代过程，具有更高的实时性。控制的模块化ECMS，从而支持分布式EMS开发。该方法基于ECMS将能量损失最小而不是燃料消耗最小作为目标函数，对最优控制问题应用Pontryagin极小值原理直接求解，可以针对每个子系统分别求解最优控制。模块化ECMS已应用于支持4种模式下运行的多模混合动力车辆。实车测试结果表明：模块化ECMS只需修改连接矩阵即可解决上述每种模式的最优控制问题；此外，应用Pontryagin极小值原理直接求解并不需要λ因子初始迭代过程，更适合于实时控制。参考文献[1] DELPRAT S, JIMMY L, GUERRA T M, et al. Control of a paral⁃vehicular technology, 2004, 53(3): 872⁃881.4 结 论本文提出了一种用于混合动力车辆能量管理实时lel hybrid powertrain: optimal control [J]. IEEE transactions on

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作者简介：王 魏（1984—），男，高级工程师，博士，主要从事新能源汽车智能控制（能量管理）及智能驾驶研究及开发。Copyright©博看网. All Rights Reserved.