混合动力汽车能量回收系统效率提升的控制策略研究

近年来，随着新能源汽车市场的迅速扩张，混合动力汽车因其兼具传统燃油车续航能力与电动车环保优势而获得广泛应用。能量回收系统作为其关键组成部分，承担着回收制动能量、延长续航、提升整车能效的重要职责。然而，在当前的应用实践中，该系统存在能量回收效率不高、控制策略粗放、系统响应不精准等问题，严重制约了其性能发挥。本文围绕“提升能量回收效率”这一核心目标，系统梳理当前控制策略存在的突出问题，并进一步提出针对性的控制优化路径，旨在为混动汽车能量回收系统的工程改进与理论深化提供参考。

1、能量回收系统运行现状与效率瓶颈分析

1.1 控制策略响应滞后与驾驶意图识别失准

在实际驾驶过程中，能量回收系统往往依赖于预设的控制逻辑来执行制动能量的分配任务，然而这些策略多数建立在固定阈值的判断基础之上，缺乏针对实际工况的动态适应能力。特别是在制动意图的识别阶段，控制系统对驾驶员的操作行为响应较慢，尤其是在轻微制动或短时滑行的场景下，系统常常无法及时感知其真实意图，从而错失了原本具备回收潜力的操作机会。加之踏板输入的信号在传递至控制单元后，需要经历信号识别、处理与命令执行等多个环节，期间存在一定的延迟，使得再生制动响应出现滞后。更为关键的是，当制动意图无法被精确判别时，系统往往会发生再生制动误触发或未能及时介入的现象，这种不确定性直接影响了能量回收效率的稳定性，也干扰了整车制动感知的线性表现。

1.2 系统匹配性差与多源动力协同不佳

从技术角度分析，混合动力车辆的能量回收系统本质上是由多个子系统协同构成的复合体，电机、机械制动装置与电池系统之间的实时互动构成了回收过程的核心。然而在实际运行中，这些子系统间的协调并不理想。例如，在制动过程中电机制动与机械刹车之间的力矩分配往往未能做到动态调节，使得前后轴之间的制动配比失衡，不仅降低了回收电能的数量，还可能引发车辆制动不均的安全隐患。另一方面，电池状态信息虽然对再生效率具有直接影响，但在许多控制模型中，这类参数未能实时反馈至控制层进行策略更新。特别是在 SOC 水平较高或电池温度接近边界值时，电机制动即便具有高效的回收能力，也无法转化为有效的能量输入。这种因匹配不当而造成的能量浪费现象，在车辆频繁启停或高功率制动场景中表现尤为突出。

1.3 工况变化复杂对现有策略适应性弱

面对多变的道路环境和驾驶习惯，传统控制策略显得较为僵化。尤其是在城市道路中频繁出现的上下坡、拥堵、短距离起停等复杂工况下，系统很难及时识别外部环境变化并作出灵活响应，导致能量回收系统表现出明显的适应性不足。比如，当车辆处于长下坡状态时，若系统未能识别路况特点提前介入再生制动，将会损失大量本可利用的动能。同时，在高速巡航或极寒条件下，由于电池接受充电能力自然下降，控制策略依旧以常规参数运行，反而增加了系统负荷与能量损耗。此外，实际使用中频繁出现的断电、切换及模式重构过程，若控制策略缺乏足够的柔性与连续性，往往会导致系统运行的不连贯，影响驾驶体验，也进一步降低了能量回收效率的稳定性。

2、提升能量回收效率的控制策略优化路径

2.1 引入多参数感知下的实时意图识别机制

提升驾驶行为识别的精度，是改进能量回收控制策略的关键起点。在实际操作中，单一参数的识别方式已难以满足复杂交通情境下的判断需求。因此，需要建立一种多参数感知的识别机制，将车辆当前速度、减速度、制动踏板的位移与变化速率等多项动态信息作为联合判断依据，以构建出更加真实的驾驶行为意图图谱。通过这种方式，不同类型的制动状态可以被更准确地划分，如低强度滑行、高强度紧急制动与中等回收需求等。此外，引入模糊逻辑算法或轻量级神经网络模块，对实时信号进行非线性分析处理，使得系统能够在数据不稳定或驾驶行为具有模糊边界的情况下保持较高的判别能力。这种动态感知系统不仅增强了对驾驶意图的识别，也为后续的制动力矩智能分配创造了更为精准的基础。

2.2 构建基于系统协同优化的动力分配策略

为有效发挥电机制动的能量回收优势，应打破传统分层式控制的边界，将电机、机械制动与电池管理系统整合为动态耦合的协同结构。在实际运行中，可根据电机当前转速与效率地图，结合电池的实时充电状态，对电机制动介入的时机和力度进行持续调整。尤其是在制动初始阶段，通过将更多制动力分配给高效率区间的电机工作点，既可提升回收功率，又不会对整体制动效果构成影响。前后轴之间的力矩分配也需纳入控制策略之中，通过基于整车动态状态反馈的控制器，在保持制动稳定性的同时，使电机制动均衡地介入各轮系统，避免某一轴过度依赖机械制动。系统协同优化的核心不在于追求单一部件效率最大化，而是形成全系统状态感知与联动调节的闭环运行逻辑。

2.3 应用场景自适应与前瞻控制策略融合

当前控制策略普遍存在对工况响应迟缓的问题，而将场景感知与预测性控制相结合，是打破这一瓶颈的重要突破口。通过搭载高精度地图与坡度传感器，系统可对即将进入的道路特性进行提前识别，如坡度变化、减速带位置、交通信号状态等。同时，通过接入交通流数据与历史行驶模式，系统可构建短时预测模型，预估未来若干秒内的车速与制动需求，从而为再生制动的提前部署提供支持。在这种框架下，车辆在进入长下坡或即将拥堵的路段前，就已完成制动策略的动态调整，使再生能量回收过程更加主动而非被动响应。尤其在城市低速环境中，这种融合型控制方式不仅提升了能量回收的持续性，也增强了驾驶系统对多变工况的应对能力，体现出更高的运行灵活性与系统适配性。

3、结语

本文探讨了混合动力汽车能量回收系统的控制策略，并提出了针对性的优化措施。通过分析当前系统中存在的效率瓶颈与控制策略的不足，本文指出，制动能量回收效率的提升依赖于更为精准的驾驶行为识别、系统内部各组件的协同优化，以及对复杂工况的适应性增强。总的来说，引入多参数感知机制、优化系统协同动态、以及融合前瞻控制策略，能够有效提升能量回收系统的整体效率。此外，结合实际应用场景的自适应策略也有助于系统在变化的驾驶环境中保持高效运行。随着新能源汽车技术的不断发展，本文提出的控制策略优化路径对于推动混合动力汽车能量回收系统的技术进步，提升整车能效，具有重要的理论与实践意义。未来，进一步的研究可以围绕智能化控制和算法优化展开，以期实现更加精确与高效的能量回收。

参考文献：

[1]郭丹丹,黄玉萍.面向混合动力汽车液压再生能量控制策略研究[J].液压与气动,2024,48(8):93-103.

[2]王儒,牛礼民,吕建美,周亚洲.基于多智能体的混合动力汽车再生制动协同控制[J].安徽工业大学学报(自然科学版),2023,34(4):360-367.

[3]朱恩旭.混合动力装载机动臂能量回收仿真研究[J].中国工程机械学报,2023,21(3):221-226.

[4]范卫峰,高爱云,付主木,等.运用粒子群算法优化 HEV 再生制动模糊控制策略[J].重庆理工大学学报:自然科学,2023,37(6):66-74.

[5]侯维春,袁志鹏.混合动力汽车参数的动态重组多子群粒子群优化[J].机械设计与制造,2023(10):59-64.