新能源汽车机电一体化动力系统的协调控制策略研究

引言

新能源车以环保、高效、节能著称，是面对世界能源紧缺及环境灾难问题日益凸显，汽车产业的一个重要发展方向。新能源车电控系统是由驱动电机、蓄电池和机械传动等组成，各子系统之间相互联系、相互影响。为了发挥新能源车的性能，提高燃油经济性，增强车辆的稳定性、动态响应能力，目前新能源车研究的主要难点在于各部件如何实现协同优化控制。

1 影响动力系统协调控制的因素分析

1.1 电机特性

作为新能源汽车动力系统的核心驱动源之一，电机的特性将直接影响到车辆的整体动力响应与能量转化效率。永磁同步电机具有高功率密度、宽调节范围和节能性等优点，是目前汽车领域的首选。此类电机通过定子绕组产生的旋转磁场与转子的永磁体作用产生驱动力来传递驱动力矩，而与此相联系的是其转动力响应。从机电一体化角度看，当前驱动电机是融合了位置传感器、散热结构和电力电子装置的模块化集成体。此种模块化设计不但使系统减小了体积与质量，而且通过优化电磁力与热的作用力从而缩减能源损耗。而电机的四步行走的运行能力也决定了新能源汽车的多种运行模式。此特点决定了电机可同时充当执行器与传感器的角色-既可以精确的传递力又可以通过反馈电机负载情况下的转速。

1.2 电池状态

储能模块是决定新能源汽车整车系统控制特性的关键因素之一。储能模块是车辆最重要的存贮和供应电源单元，储能模块的运行性能直接影响新能源汽车整车功率输出特性和能量管理效能。目前被广泛运用在新能源汽车上的锂电池具有比功率和比能量相对较高、使用寿命较长等特性，但受荷电态、温度和老化程度等因素影响，动态变化参数须实时监测和纳入控制策略制定中。荷电态是判断储能剩余容量的关键指标，准确判断该值可有效指导驱动功率分配和回馈能量控制。温度是影响电池性能指标实现线性度的主要参数。低温情况下电解质导电能力降低导致了内部电阻增加，储存空间减少；高温环境下容易加速电池老化和热失控风险。老化状态主要体现在容量衰退以及内部电阻的升高趋势，这个趋势还受充电/放电深度、充放电次数等循环条件的影响。随着循环圈数的增加，新的和旧的电池模块中参数差异值将被放大，导致电池组一致性变差。这会导致两方面的协调控制问题：1.同一电压上不同的不平衡度可能被约束，导致总容量的限制；2.不同的内阻可能导致局部过热风险。传统 bms 常用动态均衡控制，通过放电或者转移电荷均衡电池组。

1.3 机械传动

机械传动在电动汽车动力系统中占有重要地位，其运行动力学参数直接影响电动汽车驱动系统的能量传递性能。同时，传统的电力系统要与驱动电机和储能装置配合才能实现驱动系统良好的能量传递特性。相较于传统燃油汽车，电动汽车常采用单速或 2 速变速箱等新颖设计，这对整车系统的协调控制提出了新挑战。目前，电动车多采用电机直驱、电机或减速器的方案，这种方案优点是结构简单，传动路径短，减少了机械损失，但由此也产生了扭矩扰动直传的问题，即当电机扭矩发生突变时，齿轮齿合间隙和轴承转动刚度等都可能发生振荡，影响乘客的乘坐舒适度。而对于混合动力汽车来说，机械传动系统的协调控制更为复杂。当混合动力汽车从纯电行驶状态转变为混动状态行驶时，离合器结合时的速度差会造成扭矩突增，进而需要利用电机主动调频技术，实现转子位置的精准控制以过渡平稳。

2.新能源汽车机电一体化动力系统协调控制策略

2.1 基于模型预测的控制策略

模型预测控制是新能源汽车动力系统协调控制的重要策略，其滚动优化和反馈纠正的特性使其能够较好地解决复杂多目标优化控制问题。该策略基于当前系统状态和预测模型得到最优控制序列，能够统筹动力性、经济性和舒适性等重要指标之间的平衡关系。与传统控制方法相比，MPC 的优点在于能很好地处理约束条件，灵活处理多变量之间的相互依赖关系，适合在电动车上实现驱动电机、储能蓄电池和传动轴之间的相互作用要求。进行 MPC 控制，首先要创建动力系统的预测模型，此模型应包含电机转矩模型、电池的放电/充电功率限制、传动轴动力学特性等。这种模型预测能力使控制器能够提前调整，例如，当预测系统即将向下陡峭的斜坡时，开始储存电池中的能量，以便稍后使用以达到更好的能量回馈制动性能。这也是 MPC 控制策略不同于其他控制的地方，它考虑了多种物理限制。新能源汽车工作过程存在不同的物理限制，例如，电机最大扭矩限制、电池充电/放电功率限制、机械部件的最高安全热负荷等。此类约束条件可以直接在优化问题中得以引入，mpc 便可从算法上实现系统的安全控制。

2.2 分层协调控制策略

分层协调控制策略是常见的对新能源汽车驱动系统各子系统进行协同控制的策略，它将复杂的控制策略分为多个层级，在多个层级之间协调各个电动机、动力电池以及驱动车轮等之间的配合关系，从而提高机械电子结合层面的设计能在更大程度上平衡实时性和优化性，提升整车的动力性、节能性指标。在机械电子结合的设计层面，分层协调控制一般分为执行层、调度层、决策层三个基本层。执行层与电动机控制器、动力蓄电池等实际设备相连，完成传递扭矩、回馈能量等基本操作，需及时响应上层控制要求并确保执行准确。调度层处于中间层，通过综合多个信息源实现多个子系统的实时交互调度。决策层是最高层控制中心，对车辆动力源、行驶模式进行总体控制，根据行驶路线地图信息、驾驶方式等大类信息规划全面优化策略，例如，当前预判行车路程中有较长下坡，可以提前调整动力蓄电池 SOC 的工作区间，以便后续的再生制动能积累更多能量，此类前馈决策会提高系统的响应性。层级协调控制具有更好的应用价值，因为单一控制层算法难以实现发动机与电机之间的无缝切换，而层级控制算法将决策层模型算法与控制层执行算法分离。

2.3 智能优化控制策略

智能优化控制方法是电动汽车动力总成协调控制的核心策略之一，它基于智能技术与传统控制技术的结合，极大地增强了系统适应复杂环境的能力。该策略利用智能算法的智能学习、智能调节特性，实现电动机、动力电池、传动装置间的协调配合，达到能源利用和性能的最优。该策略的实现主要依赖两种常用的智能控制算法：模糊控制和神经网络控制。模糊控制利用丰富的规则集处理系统不稳定、不确定的问题。例如，针对充放电模式转换问题，模糊控制根据车辆的速度、油门深度、电池 SOC 等变量参数实时调节马达扭矩和液压刹车比例，消除传统阈值控制带来的颠簸感。这是一个基于专家知识的规则集，由于不依赖精准的数学模型，常用于处理机电系统中无法用数值度量的动态关系。神经网络控制是一种数据驱动方法，用于实现更高层次的优化。该方法基于历史操作数据训练神经网络模型，形成系统状态到控制指令的映射关系。

结束语

本文系统分析了新能源汽车机电一体化动力系统协同控制技术研究。论文重点介绍了新能源汽车机电一体化动力系统组成及工作原理，论述了新能源汽车机电一体化动力系统协同控制的作用及制约因素，如电动机特性、动力电池特性、机械传动装置及环境条件等，并提出新能源汽车机电一体化动力系统协同控制技术，如基于模型预测控制技术、分层控制技术、智能优化控制技术等，通过仿真验证了其有效性和合理性。

参考文献：

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