文/观文史说
编辑/观文史说
作为新能源汽车的代表，插电式混合动力汽车一直是近年来汽车技术领域的研究热点，尤其是在城市公共交通领域，低能耗、低排放的优异性能使得插电式混合动力电动客车（PHEB）成为首选解决方案。
随着怠速停止技术的应用，PHEB的纯电动续航里程可能会通过利用更多的纯电动驱动来延长。
在车辆起步和加速过程中， PHEB可能会在纯电动驱动模式之后实现机电耦合驱动模式，以保证运行效率，直到发动机扭矩满足高效区的扭矩需求。
因此，耦合驱动模式，即混合动力驱动模式或发动机主动充电模式，对于PHEB的车辆起步和加速过程至关重要。
01城市公交线路能源需求分析
在运行过程中，搭载该动力总成的PHEB可实现怠速停止模式、纯电动驱动模式、发动机驱动模式、混合动力驱动模式、发动机主动充电模式、再生制动模式等六种基本工作模式。
这几种工作模式对应的PHEB能量需求图，在两个公交车站之间，PHEB 中的预期发动机运行可能包含两种状态：发动机关闭和发动机高效运行。
发动机关闭状态发生在怠速停止模式、纯电动驱动模式和再生制动模式下，随着驾驶需求扭矩的增加，发动机将启动并连接到传动系统。
那么节油问题就变成了发动机工作点的优化问题，值得注意的是，无论是在混合动力驱动模式还是发动机主动充电模式下，EM都可以用来辅助发动机在其高效率区域运行，因此这两种模式对于提高PHEB的燃油经济性非常重要。
在这项研究中，模糊逻辑控制器被应用于量化驾驶员的驾驶意图，为后续的控制决策提供准确的输入，这个过程旨在将驾驶员的意图转化为可用于自动化系统的数值数据。
通过模糊逻辑，驾驶员的操纵在PHEB加速过程中被量化，虽然精确地用数学表达式描述驾驶意图是困难的，但通过采集测试数据和结合经验，模糊逻辑能够较好地实现这一目标。
随后，策略确定模块利用量化的驾驶意图，为AMT换挡策略和耦合驾驶模式的制定提供依据。
这个过程涉及将量化的驾驶意图映射到实际的控制策略，以满足驾驶员的意图并优化动力系统的性能，通过这种方法，驾驶员的操作意图能够更好地被引入自动控制系统，从而实现更精准的驾驶体验。
为了实现耦合驱动模式下的扭矩跟踪控制，设计了发动机PI控制器和电机自适应鲁棒控制器，这些控制器的任务是确保在耦合驾驶模式下，发动机和电机能够准确地跟踪所期望的扭矩。
此外，为了弥补发动机扭矩响应误差，精确的电磁扭矩控制被引入，这个控制策略能够确保动力系统的扭矩跟踪性能，在单轴并联混合动力系统中具有重要的作用。
在这项研究中，研究者关注了驾驶员驾驶意图的量化和模糊逻辑控制，研究使用了车速vveh、相对油门踏板位置phirel以及油门踏板位置变化率的绝对值dphi/dt作为输入变量，用于预测驾驶员的驾驶意图Id。
这些输入变量可以在平坦路面匀速行驶的情况下获取，其中通过查阅稳态表可以获得输入发动机扭矩和发动机转速，进而应用车辆纵向动力学方程得到发动机扭矩的计算结果。
为了实现对驾驶意图的准确量化，研究团队基于实车测试数据建立了模糊逻辑规则库，其中，车速vveh的隶属度被定义为低速、中速和高速，分别用L、M、H表示。
相对油门踏板位置phirel的隶属度被划分为平衡油门踏板开度的负大、负小、零、正小和正大，分别用Nb、Ns、Z、Ps、Pb表示，而油门踏板位置变化率的绝对值dphi/dt的隶属度则分为小、中和大，分别用S、Mi、Bi表示。
在模糊逻辑控制的框架下，输出变量Id通过去模糊化得到信号，并被量化为St、D、K、A、B等意图，这些意图分别代表停止、减速、保持、加速以及紧急加速。
通过对输入变量的模糊逻辑推理，系统能够根据驾驶员的操纵行为，准确地预测其意图，并将其转化为控制系统可用的信号。
02平衡AMT换挡策略及驾驶模式判定模块
研究中采用了双参数平衡AMT换档策略（BGS），其中还包括平衡动态换档（DGS）和经济换档（EGS）操作，这些操作的选择取决于驾驶员的驾驶意图，通过设计的模糊推理方法进行量化。
以发动机工况点为例，全DGS操作确保发动机保持在外特性线上运行，而全EGS则使发动机在效率最高的最优工况线上工作。
根据量化的驾驶意图，可以确定AMT换档操作，当驾驶意图被量化后，紧急加速意图将导致选择DGS操作，而保持和正常加速意图则倾向于选择EGS操作，因此所提出的换挡策略可以在保持驾驶性能的同时，实现PHEB的节能运行。
结合量化的驾驶意图，可以确定AMT换挡策略和耦合驾驶模式下的模式选择，其中逻辑变量Id(t_switch)代表发动机在t_switch时刻接合动力传动系统时的驾驶意图，逻辑阈值Ith则用来判断驾驶意图的大小，这一阈值的值可以通过多次测试得到。
针对PHEB的工作模式，耦合驱动方式被采用以保障高效运行，在耦合驱动模式下，通过电机将发动机工作点调整至高效区。
然而，同时工作的发动机与电机具有不同的动态特性，可能导致动力总成出现扭矩偏差，对PHEB的驾驶性能产生影响。
为了解决这一问题，协调控制方案利用电机来补偿扭矩响应偏差，因此，电磁控制器的设计至关重要，需要考虑到控制器设计中的一些不确定性
03验证结果与分析
在进行该研究时，使用MATLAB/Simulink对单轴并联PHEB进行了仿真和硬件在环（HIL）测试，控制参数是在多次调试模型后从提出的方法中选择的，这些参数能够展现出最佳的控制性能。
为了验证所提出的控制方法的有效性，选取了特定的行驶条件作为仿真条件，从一个城市公交路线中提取了车速和道路坡度的信息，这里需要指出的是，道路坡度会随着距离的变化而变化，因此一般使用坡度-距离曲线来表示路段的坡度信息。
为了验证驾驶意图的识别，收集了油门踏板位置和实际档位的数据曲线，这两段路线的驾驶员操作截然不同。
在第一部分（0秒到117秒）显示出比第二部分（120秒到300秒）更高的加速度和更大的油门踏板开度，因此，驾驶意图在这两个部分之间量化出现了本质上的不同。
紧急加速意图在4.5秒内显现，其余时间为正常加速意图，因此阈值Ith可以选择为3.2，对于PHEB的驾驶模式过程，从选定的驾驶条件中提取了两个车辆启动的过程。
仿真模拟了一个无交通拥堵的城市公交路线，在这种情况下，驾驶员的意图倾向于迅速通过路段，通过比较仿真结果与测试数据，发现车速的仿真结果与实际数据较为接近，偏差反映了仿真模型与实际车辆之间的差异。
随着车速的增加，自动变速器（AMT）将按照双参数平衡策略执行换档操作，以保障发动机扭矩跟踪性能，设计的自适应鲁棒控制器能够快速准确地响应所需的电磁扭矩。
为了模拟城市公交车在拥堵路线下的驾驶情况，以反映驾驶员意图I d (t switch ) < I th 的操作，进行了相应的仿真。
在这个情况下，车辆意图倾向于慢速行驶，以应对拥堵，仿真的结果表明，车辆的速度与测试数据一致。
在低扭矩需求的行驶条件下，为了实现慢速行驶，发动机需求扭矩通过电机发生的扭矩来提高，从而满足驾驶员的意图。
此外，由于发动机的响应特性，使用以喷油为控制输入的PI控制器无法完全消除扭矩偏差，然而，所提出的耦合驱动控制方法利用电机扭矩来补偿这种扭矩偏差，并通过设计的电机自适应鲁棒控制器保证了出色的扭矩跟踪性能。
该方法保证了PHEB的高效运行，需要特别注意的是，不同驾驶条件下相关的驾驶意图不同，在紧急驾驶情况下，测试车辆在达到相同速度时所需的时间比慢速驾驶条件下少。
不同驾驶意图下，发动机和电机的工作点发生变化，耦合驱动方式改善了发动机和电机的工作范围，尤其在发动机主动充电模式下，发动机的工作点被移至其高效区域。
为了更清楚地展示工作点的改善情况，将红色虚线所示的区域定义为发动机和电机的高效工作区域，结果显示，所提出的控制策略极大地改善了发动机和电机的工作点分布，通过这种控制策略，实现了优化的动力系统性能。
04HIL测试结果
为了验证所提出的控制方法的实时性能，团队进行了硬件在环（HIL）测试，他们采用了dSPACE实时测试系统来运行PHEB车辆模型，使用混合控制单元（HCU）作为实际控制器。
在MATLAB/Simulink构建的PHEB模型通过实时接口(RTI)加载到dSPACE中，实现了实时测试环境。
为了在HIL测试中运行所提出的控制策略，他们使用了实时车间(RTW)的自动编码功能生成C代码，并通过Tasking EDE工具编译控制器驱动程序。
在测试过程中，计算机与控制台一起使用，以监控和记录测试操作，这些测试在城市行驶条件下进行，以模拟实际的驾驶情况。
HIL测试的结果显示出优异的车速跟踪性能和合理的扭矩溢出效果，这证明了所提出的控制策略在实时HIL测试中的有效性。
也为了更进一步地展示其优势，他们将基于规则的控制策略作为基线策略进行比较，该策略在实际车辆中常被使用。
对比测试结果，燃料消耗和电力消耗分别用FC和EC表示，平均制动燃料消耗率（BSFC）结果反映了工作点的改善，在给定的行驶条件下，燃油消耗改善了10.4%。
提出的控制策略通过采用模糊逻辑推理来识别驾驶员的意图，基于量化的意图确定耦合驱动模式和AMT换挡策略，设计了自适应鲁棒控制器来处理电机的不确定性和干扰。
有效保证了扭矩跟踪性能的同时，通过调整不同驾驶意图下的发动机工作点，提高了燃油经济性，经过HIL测试验证了该控制方法的实时能力，表明该方法在实际车辆中应用具有潜力。
