混合动力客车并行式再生制动策略优化及仿真

朱浩¹，谢煜冰¹，何建辉²

(1. 湖南大学 机械与运载工程学院，湖南 长沙，410082；

2. 上海交通大学 机械与动力工程学院，上海，200240)

摘要: 针对国内某大型客车公司的ISG(起动/发电一体机)单轴并联双离合器混合动力客车的并行式再生制动系统，以充电系统(电机和电池)的充电效率为最优化目标设计一套再生制动控制策略，调整原车的摩擦制动配比并利用自适应模糊PID算法优化再生制动力参与后的前后轮制动力配比，使之接近理想曲线Ⅰ以获取最大的地面附着利用率。通过Simulink和Cruise的联合仿真模型对策略进行模型仿真，并使用DSPACE公司的Autobox系统与客车搭建成RCP快速原型在环仿真平台。研究结果表明：优化的再生制动策略在该混合动力客车上的使用优化了客车的制动效果，并取得了30%左右的制动能回收率。

关键词：混合动力客车；再生制动；自适应模糊PID；联合仿真；RCP在环仿真

中图分类号：U469.72              文献标志码：A         文章编号：1672-7207(2013)01-0122-07

Hybrid electric bus regenerative braking parallel control strategy optimization and simulation

ZHU Hao¹, XIE Yubing¹, HE Jianhui²

(1. College of Mechanical and Vehicle Engineering, Hunan University, Changsha 410082, China;

2 School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200240, China)

Abstract: For the parallel regenerative braking system of a domestic large-sized bus company’s single axis paralleled hybrid electric buses with ISG (Integrated starter generator) motor and two clutch, aiming at making the efficiency of the charging system (motor and battery) optimization, a set of regenerative braking control strategy was controlled. For approaching ideal “I” curve to receive the best ground sticking rate, the friction brake ratio of original car was adjusted and the dynamic ratio was optimized between the front and back wheels with the adaptive fuzzy PID algorithm. Strategy model simulation was carried out with the joint simulation model built by Simulink and Cruise. And the in-the-loop simulation was performed with the RCP rapid prototype in-the-loop simulation platform that was constituted by DSPACE company’s Autobox system and the HEV bus. The results show that the optimal regenerative braking control strategy makes the performance of brake better and obtains about 15% of the feedback energy.

Key words: hybrid electric bus; regenerative braking; adaptive fuzzy PID algorithm; joint simulation; rapid prototype in-the-loop simulation

传统客车在减速制动和停车制动过程中，会通过摩擦制动器将客车的行驶动能转化为热能，损失的能量较大，占客车行驶能量的30%以上^[1]。装备有ISG电机的并联式混合动力客车可以通过ISG电机能作为发电机的特点^[2]，控制ISG电机提供制动力，将制动过程中部分的制动能量回收到动力电池中^[3]。针对前后轮制动力分配方式的不同可分为制动力分配不可调的并行式再生制动系统^[4]和制动力分配可调节的串行式再生制动系统^[5]。Sun等^[6]设计了以最大程度回收制动能量为目标的最佳制动能量回收控制策略，最大程度地使用电制动系统，但是，由于电制动的比例过大需要降低部分制动安全性；王鹏宇^[7]以保证车辆具有最佳前后轴制动力分配的最佳制动性能控制策略，使制动曲线尽量符合理想曲线Ⅰ，在此基础上才考虑再生制动的回收；耿聪等^[8]在传统原型车基础上，不改变原有制动系统让电制动与摩擦制动保持一定分配比例的比例控制策略，该策略只是将电制动与摩擦制动叠加运行，在回收率和安全性上有一定缺陷。前2种方式属于串行式系统，都需要一套专门的制动力控制系统，对原车的制动系统改造较大；而比例控制策略虽然对客车改动较小，但是，由于直接在原来的制动分配基础上加入了再生制动力矩，无法保证客车制动的稳定性^[9]。在此，本文对传统车的摩擦制动力分配进行修改以符合电制动加入后前后轴制动力分配的均衡，同时以制动力分配最优化为导向，控制电机在保证制动力平衡的前提下回收最大能量，使城市公交客车在安全、平稳制动前提下取得较高的节油率。

1  混合动力客车并式再生制动系统

本文的研究对象是国内某大型客车公司的长度为ISG单轴并联双离合器混合动力12 m城市公交客车，整车质量15.6 t，轴距为9 550 mm，迎风面见8.2 m²轮胎滚动，半径为0.493 m，传动效率为0.87。制动系统为带比例调节阀的气压式制动系统，ISG电机(额定功率为40 kW，额定转速为1 340 r/min，最高转速为2 500 r/min，峰值功率为60 kW。制动力矩加载在后轮(驱动轮)上与气压制动系统构成并式再生制动系统，系统结构见图1。制动系统控制器通过客车和车轮上的传感器采集客车行驶信息(包括车速、加速度及车轮角速度等)再综合对制动踏板的制动力需求进行解析，确定电机制动参与的比例并向电机发送信号。电机和比例阀接收到控制信号后按照控制器要求调节再生制动力矩和摩擦制动力矩^[10]。

2  再生制动策略及优化

在低速工况下制动时，电机的感应电压小，产生的回馈能量非常小，而频繁的小电流充电对电池寿命有非常大的影响；同时，电机在低转速下的大扭矩特性也会对电机产生一定冲击^[11]，所以，在考虑再生制动策略时，需要考虑电池和电机的充电效率。将再生制动系统效率最大化作为优化目标进行控制设计，优化目标函数为f_max(p_m0)。电机和电池系统效率最优时的再生制动功率为P_m0，对应的再生电制动力为

        (1)

式中：T_m0为最优功率下的电机制动转矩；R为轮胎半径；η_t为传动系统效率；n_m为当前电机转速；i _g和i_o分别为主减速器和变速器当前速比^[12]。在后轮(驱动轮)上，电制动与后轮总制动力的比例为。

图1  再生制动系统结构图

Fig.1  Regenerative braking system

为了保证制动系统的安全性，通过分析客车前后载荷，由式(2)可制出理想制动力曲线Ⅰ：

    (2)

式中：G为客车重力(N)；h_g为质心距地面距离；b为客车质心到后轴中心距(m)；L为轴距；和分别为前、后轮制动力。

在曲线Ⅰ附近，客车对地面附着力的利用率最高，客车的制动安全性最好。前、后轮的制动配比最好控制在曲线Ⅰ附近，以最大限度地利用地面附着系数防止抱死。

而由于我国大多数城市公交客车上并没有安装制动比调节装载，无法根据实际情况来改变制动比分配，所以，大都采取固定制动比分配的方式。为了在制动中前、后轮尽量不被抱死，本文中的研究对象即传统车原型根据前、后轴负载不同，使前轴制动力与总摩擦制动力之比。

为了更好地发挥再生制动系统的作用，在回收条件合适、制动强度较低时，后轮可以更多地依靠再生制动力来维持前后轮的制动平衡；而在制动强度接近紧急制动状态时，为了使客车制动安全，再生制动完全关闭，仅依靠轮上的制动器进行摩擦制动。根据策略，对原车前后制动器制动配比进行控制调整：在制动强度z低于0.4区段，降低后轮摩擦制动比，为再生制动力提供空间，可由电制动在后轴比例进行估算；在制动强度高于0.4区段，过渡并到原有制动配比，在z≥0.7时，依照进行紧急制动。调整前后的前、后轮摩擦制动比例见图2。

再生制动加入后，会增大后轮的制动力比例。为了使电制动加入后的前、后轮制动力能跟随曲线Ⅰ，采用自适应模糊PID^[13]控制方法来调节再生制动转矩(原理见图3)。

图2  调整前后的摩擦制动力分配

Fig.2  Braking force ratio after adjustment

将实际制动比与目标制动比的误差e与误差变化率de作为输入进行模糊化和模糊推理，解析出合适的K_P，K_I和K_D系数作为输出值，对目标制动力比进行自适应动态调节。将de变化范围 定义为模糊集上的论域。其模糊子集为：

其中：NB，NM，NS，ZO，PS，PM和PB分别代表负大、负较大、负小、零、正小、正较大、正大。设e和de服从正态分布，K_P K_I K_D按三角型隶属函数^[14]，根据各模糊自己的隶属度赋值表和各参数模糊控制 模型。

根据经验，增大K_P能减小稳态误差，但K_P过大则会产生超调：所以，当误差e很大时，增大K_P和K_I用来消除静差，但在调节初期容易引起较大超调，故在调节前期减小K_I，后期渐增。K_D影响调节的动态特性，在初期增大K_D可以降低超调，而中期K_D应该保持适当小，后期应该减小，以保证系统稳定^[15]。根据PID调节特性与客车再生制动分配系统的关系，确定K_P，K_I和K_D 3个系数的模糊控制规则表，见表1~3。

应用模糊合成推理设计的K_P，K_I和K_D模糊控制规则表，查出修正参数代入，和进行自适应校正。经过自适应模糊PID控制以后，制动力分配见图5。

从图5可见：当制动强度z＜0.4时，由于再生制动的参与，后轮的制动力能够控制在理想制动配比曲线Ⅰ附近；当0.4＜z＜0.7时，电机达到制动力的最优输出功率，后轮制动力比例逐渐下降；当z达到0.7时，再生制动被关闭，前、后轮制动力分配恢复到β线(图2所示)进行紧急制动。

图3  模糊自适应PID控制示意图

Fig.3  Adaptive fuzzy PID algorithm

图4  隶属度函数

Fig.4  Membership function

表1  K_P的模糊规则表

Table1  Fuzzy rule of K_P

表2  K_I的模糊规则表

Table 2  Fuzzy rule of K_I

表3  K_D的模糊规则表

Table 3  Fuzzy rule of K_D

图5  优化后的前、后轮制动力分配图

Fig.5  Braking force ratio before and after optimization

3  联合模型仿真实验及结果分析

利用Simulink中的PID模块和模糊工具包对再生制动控制策略进行建模，并以dll的形式导入到cruise仿真软件中，与前面所建立的仿真模型连接，进行联合仿真实验。联合仿真模型见图6。

图6  联合仿真模型图

Fig.6  Coalition simulation model

通过设备将采集到的苏州城市路况模型(见图7)导入到仿真模型中。

图7  苏州城市路况模型图

Fig.7  City road spectrum of Suzhou

以同参数的非混动车为参照组，以电池充放电状态SOC维持(SOC值在实验中维持在75%左右)为基准进行循环实验，取得并行式再生制动系统联合仿真结果，见表4。

表4  联合仿真实验数据

Table 4  Coalition simulation data

由表4可知：优化的并行再生制动策略在苏州城市公交路况下的平均减速度为4.33 m/s²，与传统车相比略有下降；总制动能上升约9%。这主要是由于频繁低制动强度下存在再生制动。回收制动能量为31 324 kJ，占整个制动能的30%左右，最终获得节油率为16%。

4  RCP快速原型在环实验

Dspace公司的RCP(快速原型仿真)在环仿真平台与matlab仿真软件可以无缝链接，可以在控制硬件开发之前利用Autobox作为控制器硬件将matlab中建立的控制模型直接转化为控制命令控制客车或者部件按控制策略运转，以检验策略的可行性。以客车公司某12 m新能源车与Autobox组成再生制动RCP在环实验平台，将客车的CAN总线及各个信号采集端口与Autobox主机相连，Autobox通过专门的数据线再与笔记本电脑相连，其结构见图8。

图8  RCP在环实验平台

Fig.8  Test platform of RCP in-the-loop

利用实验控制软件Controldesk可以可视化检测客车各部件的运转状态。考虑到客车安全，客车并不真正行驶，当初始速度为80 km/h，且制动强度z分别为0.3，0.5和0.8时进行在环仿真试验，结果如图9所示。

从图9可见：再生制动策略能较好地对电制动力和摩擦制动力进行分配，并控制车速稳定下降；在z=0.3时，电制动占总制动力的比例较大，作为主要的制动力进行能量回馈，车速在10 s内由80 km/h稳步下降到19.7 km/h，电池荷电状态量(SOC)由65%稳定上升到81%左右；在z=0.5时，电制动已经达到最优输出功率，摩擦制动的比例逐渐加大，车速下降速度加快，在7 s左右速度降为0 km/h，由于电机工作在最佳充电效率下，SOC值在制动完成时快速上升到86%；在z=0.8时，电制动完全停止，进入紧急制动，摩擦制动承担全部制动力控制客车在3.2 s内迅速制动静止，由于未进行再生制动，SOC值无变化。

图9  RCP在环仿真实验曲线

Fig.9  RCP in-the-loop simulation

5  结论

(1) 通过调节混合动力原型客车摩擦制动比分配曲线，制定了以充电系统效率最大为优化目标的并式再生制动策略，使驱动轮在非紧急制动工况下承担更多的制动需求，为再生电制动的加入提供了区间。

(2) 加入控制后，前、后轮的实际制动力配比较好地跟随了理想曲线Ⅰ，解决了并行式制动系统对地面附着系数跟随性差的问题。

(3) 在苏州城市工况下，与原型车相比，经过优化后的混合动力客车取得了30%左右的制动能回收率，使整车节油率达到16%。

(4)  RCP快速原型在环仿真试验验证了该再生制动优化策略在目标客车上安全性。在低制动强度下，制动安全性较好，电制动占总制动力比例大，应尽可能回收能量；在中等制动强度下，电制动达到峰值后不再增加，摩擦制动开始占主要地位以提供充足的制动力；在紧急制动强度下，电制动退出，完全依靠摩擦片来完成制动，在3.2 s内完成制动过程，保证了制动的安全性。

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(编辑  陈灿华)

收稿日期：2012-06-10；修回日期：2012-08-12

基金项目：湖南省新型工业化专项(2012GK4009)

通信作者：朱浩(1972-)，男，湖南攸县人，副教授，硕士生导师，从事电动汽车控制技术、车辆动力学研究；电话：13975166318；E-mail: zhu1201_1@163.com