第4期 王爱华，等：燃料电池混合动力汽车驱动系统的优化控制 ·367 图6是3个控制策略在城市工况下的仿真.该 图6底部的一组图是模糊控制策略的仿真结 图中有9个子图，从上到下平分成3组，每组由S0C 果.与数学优化法比较，可看出蓄电池功率用的更节 的水平、蓄电池功率P。以及燃料电池功率P。3部分 省，SOC减少的更慢.电池充电也更慢，就有更多机 组成，都记录为时间的函数.从各组图中可见，电池 会回收制动能量. 组S0C的初始值是65%，最低极限是30%.燃料电 总的来说，基于规则法和模糊法没有数学优化 池功率水平范围为0~30kW。 法在功率分配和蓄电池充电方面好.原因是蓄电池 8器 的峰值功率在基于规则和模糊控制法中是低于在数 0.3 24680410 学优化法中.基于规则和模糊控制法的最大蓄电池 功率小于20kW.而数学优化法曾几次达到20kW, 2 6h8101214×10 而且放电时间短而充电时间长.这说明数学优化使 都 用较少的燃料电池功率给蓄电池充电，保证燃料电 24×10 池工作在相对低的功率区而得到较高的效率， a激学优化策略 图7给出了3种循环工况下的系统效率和燃料 经济的统计数据图表.数学优化的系统性能优于模 0.3 6h810124×10 糊逻辑系统，而模糊逻辑系统又优于基于规则系统 20 从燃料经济看，高速的燃料经济比城市的高，因为车 -20 在城市运行时速度慢而且经常停.从系统效率看，城 2 4 68101214×10 市运行好于高速，因为城市运行所需功率较低，通常 亂山 只需蓄电池单独提供车所需功率即可. 1 17 80 山规则策略 60 60 4 四基于规划 03 40 题模糊控制 68101214x10 20 口数学优化 0 城市 高速 城市/高速 wmrmomunm -20 12i4×10 (a)系统效率 810 是部红钟古片 1 96 89 46 80 (c模街控策珞 88 a基于规则 0 ■模糊控制 口数学优化 图63个控制策略在城市工况下的仿真 20 Fig.6 Simulation results for three energy control strategies 城市 高速 城市高速 6燃料经济 图6顶部的一组图是数学优化法.该策略优先 使用蓄电池功率，燃料电池作为后备.从仿真开始到 图7系统效率和燃料经济 第450s期间，蓄电池的S0C从65%一直在减少到 Fig.7 System efficiency and fuel economy 最小允许值，这段期间完全或几乎完全使用蓄电池 结束语 提供车所需功率.与此同时，燃料电池运行在很低功 率或完全停止工作，只在大约2008时出现了几个 本文分析了并联燃料电池混合动力汽车的控制 尖头图案，对应蓄电池功率此时正好是供不应求.因 策略，对燃料电池混合动力车的整车模型进行了不 为蓄电池的S0C已减到最小可允许值，在450~1 同工况、不同控制策略的仿真.从仿真结果可以看出 000s的期间，燃料电池开始成为主要功率提供者. 所提议的数学优化的控制策略是有效的，不仅满足 此时蓄电池功率变为负值（例如回收制动能量用于 了改进燃料经济的目标而且提高了整个驱动系统的 再充电). 效率.通过对3种控制策略的比较，不难发现所提议 图6中间一组图是基于规则策略在城市工况下 的数学优化策略在不同的工况下有更优越的性能， 的仿真.与数学优化策略相比，其蓄电池放电更慢， 尤其在城市中行驶的效果更为明显，因为此时汽车 充电更快.在燃料电池工作期间，燃料电池功率范围 总的需求功率较低，而燃料电池工作在低功率区时 是0~30kW,平均值大约为15kW.相比之下，数学 的效率是最高的， 优化策略中燃料电池功率用的较少，很难超过15 kW,通常只有8kW