第15卷第11期2011年11月
电机与控制学报
ELECTRI C MACHINES AND CONTROL
Vol.15No.11
Nov．2011
周美兰1，张宇1，杨子发2，康娣1
（1．哈尔滨理工大学电气与电子工程学院，黑龙江哈尔滨150080；
2．哈尔滨哈飞汽车工业集团有限公司研发中心，黑龙江哈尔滨150060）
摘要：针对改装后的哈飞赛豹混合动力汽车，以混合驱动系统需求转矩和电池组荷电状态（SOC）为输
入，以发动机转矩为输出，应用带压缩因子粒子算法优化量化因子的方法构建了能量管理模糊控制器，克服了传统的模糊控制存在精确度不高、自适应能力有限等问题，使模糊控制器的鲁棒性和控制精确度都得到提高。基于混合动力汽车专用仿真软件的研究表明，经过优化的模糊能量管理策略与未优化的策略相比燃油经济性提高了14.19%；优化前蓄电池的回收效率分别为18.95%、
23.95%和14.47%，而优化后的分别提高至29.37%、26.20%、和20.12%；尾气中NO
X
、CO、HC由优化前0.202g/km、1.1g/km和0.282g/km分别降至0.104g/km、0.46g/km和0.279g/km。
关键词：混合动力汽车；能量管理；模糊控制；压缩因子；粒子优化
中图分类号：U469.72文献标志码：A文章编号：1007－449X（2011）11－0067－06
Fuzzy energy management strategy for HEV based on particle swarm optimization with compressibility factor
ZHOU Mei-lan1，ZHANG Yu1，YANG Zi-fa2，KANG Di1（1．School of Electrical and Electronic Engineering，Harbin University of Science and Technology，Harbin150080，China；
2．R＆D Center，Harbin Hafei Automobile Industry Group Co．，Ltd．，Harbin150060，China）Abstract：Aiming at the refit HAFEI hybrid electric vehicle（HEV），a fuzzy controller of energy manage-ment is constructed based on particle swarm optimization（PSO）with compressibility factor，which using the system torque request and the battery state of charge（SOC）as inputs，and the engine torque as the output．In this way，the problems of the low precision and limited adaptive capability in conventional fuzzy control are overcome，and the robustness and control accuracy of fuzzy controller are improved．The simulation results show that the optimized fuzzy control strategy can improve fuel economy14.19%com-pared with the traditional fuzzy control algorithm．The recovery efficiency of the battery is18.95%，
23.95%and14.47%respectively before optimization，and is increased to29.37%，26.20%and
20.12%respectively．Amount of NO
X
，CO，HC in exhaust is0.202g/km，1.1g/km respectively，
0.282g/km，and is reduced to0.104g/km，0.46g/km，0.279g/km respectively after optimization．
Key words：hybrid electric vehicle；energy management；fuzzy control；compressibility factor；particle swarm optimization
收稿日期：2010－12－27
基金项目：黑龙江省教育厅科学技术研究项目（11551072）
作者简介：周美兰（1962—），女，博士，教授，研究方向为汽车驱动控制技术；
张宇（1984—），女，硕士研究生，研究方向为混合动力汽车智能控制与仿真；
杨子发（1968—），男，硕士，研高工，研究方向为混合动力汽车动力系统设计；
康娣（1984—），女，硕士研究生，研究方向为混合动力汽车能量管理。
0引言
并联式混合动力汽车采用发动机和电机两套独立的动力系统驱动车轮，控制灵活、综合效率较高。但是，由于双动力源的存在造成了动力模式切换和功率如何分配的问题［1］。针对该问题，需要引入能量管理系统对系统能量流动进行合理的分配和优化，其优化目的为：使燃油经济性最优；使排放最
低；使驱动系统成本最低。在满足前面三点的情况下，还需要维持或提高整车的加速性能、续驶里程和操作灵活性。由于并联式混合动力汽车运行模式较为复杂，其能量管理策略尚不成熟。模糊控制具有超调小、鲁棒性强和适应性好等优点，适用于数学模型未知的控制对象，因此目前被广泛地应用在汽车动力传动系统的控制上。模糊控制器量化因子的选择决定了模糊控制系统的反应速度及控制精确度［2］。而在实际过程当中，量化因子的整定过程繁琐，难以实现参数的最优整定。粒子优化（particle swarm optimization，PSO）可以有效求解大量非线性、不可微等复杂问题，算法简洁，调整参数少［3］。针对量化因子整定过程复杂的问题，本文引入带压缩因子粒子算法对构建的模糊控制器进行优化，通过随时调整量化因子，来调整被控对象不同阶段上的控制特性，从而收到良好的控制效果。
1带压缩因子粒子算法优化的模糊控制器的设计
1.1模糊控制器的设计
由于车辆行驶过程中，整车数学模型是非线性、时变的，采用模糊控制器作为主控制器比较合适。本文所设计的控制器由两部分构成，即基本模糊控制器部分和粒子优化部分。同时采用带压缩因子的粒子算法（YSPSO）对模糊控制器的量化因子作动态寻优运算。
针对改装后的哈飞赛豹混合动力汽车，以驱动系总需求转矩T r和电池组SOC为输入，以发动机输出转
矩T e为输出，设计一个双输入单输出控制器［2］。其中，总需求转矩T r对应论域－2 2；电池组SOC的实验变化范围为0.2 0.7，设电池组SOC 的对应论域设为－2 2。两个输入变量均用模糊语言｛负大，负小，零，正小，正大｝表示，英文缩写为｛NL，NS，O，PS，PL｝；发动机转矩的对应论域为0 5，用｛负大，负小，正零，负零，正小，正大｝表示，英文缩写为｛NL，NS，PO，NO，PS，PL｝。输入输出变量的模糊子集隶属度函数如图1所示。
95号汽油或将迎来9元时代隶属度
NL NS O PS PL
-2-1012论域
（a）输入变量T r和电池SOC的隶属度函数
隶属度
NL NS PO NO PS PL
012345论域
（b）输出变量T e的隶属度函数
图1输入输出变量的模糊隶属度函数
Fig．1Fuzzy membership functions of input
and output variables
模糊推理采用Mamdani法，首先在同一规则中取两个输入变量隶属度的最小值作为规则前件的隶属度；然后与规则后件的隶属度进行运算得到各规则的结论，再对各规则的结论作最大运算得出模糊推理的结果；最后采用重心法进行反模糊化，将模糊推理结果转化为实际控制量。所设计的模糊控制器的曲面观图如图2所示。
4
3
2
1
2
-
2-2-1
1
2
SOC T
r
T
e
图2模糊控制器的曲面观测图
Fig．2Surface observation chart of fuzzy controller 1.2基于YSPSO优化的模糊控制器设计
粒子优化算法是模拟鸟飞行觅食的行为，通过鸟整体的协作而使得整个体达到最优。基本的例子算法可以阐述为：在一个D维的空间里，设定有m个粒子，X i=（X i，1，X i，2，…，
X
i，d
）为第i个粒子（i=1，2，…，m）的D维位置矢量，v i=（v i1，v i2，…，v id，…，v iD）为第i个粒子的飞行速度，在每一次迭代中，粒子通过跟踪两个最优解来更新自己，一个是粒子本身目前搜到的最优位置p best，即个体极值P i，j=（P i，1，P i，2，…，P i，d），另一个是整个种迄今为止搜到的最优位置g best，即全局最优解P g，j=（P i，1，P i，2，…，P i，d）。在到
86电机与控制学报第15卷
这两个最优值时，粒子根据下面的公式（1）、（2）来更新自己的速度和新的位置［4］。
v i，j （t+1）=wv
i，j
（t）+c
1
r
1
［p
i，j
－x
i，j
（t）］+
c
2
r
2
［p
g，j
－x
宝马523参数i，j
（t）］，（1）
x i，j （t+1）=x
i，j
（t）+v
i，j
（t+1），j=1，2，…，d。
（2）
式中：r1、r2为0到1之间均匀分布的随机数；c1、c2为正的学习因子，起加速作用；w为惯性因子，起权衡局部和全局最优能力的作用。
学习因子c1、c2也称为加速因子，有使粒子具有自我总结和向体中优秀个体学习的能力，从而向自己的历史最优点以及体内历史最优点靠近。这两个参数对粒子算法的收敛起到的作用不大，但如果调节合适可以减少局部最小值的困扰，亦会加速收敛速度［5］。Clerc的研究表明使用压缩因子可以保证粒子算法的快速收敛，其中压缩因子φ是关于c1和c2的函数。带收缩因子的粒子算法的定义如式（3）和式（4）。
v i，j （t+1）=φ｛v
i，j
（t）+c
1
r
1
菏泽交警网［p
i，j
－x
i，j
（t）］+
c
2
r
2
［p
g，j
－x
i，j
（t）］｝，（3）
φ=
2
2－C－C
槡2－4C
，C=c
1
+c
2
。（4）
Clerc的带压缩因子的方法中，C被设定为4.1，所以压缩因子φ就等于0.729，这样就有效地保证了粒子算法的收敛速度。
采用一组固定的量化因子对于简单的被控对象还能适用，但是由于车辆传动系的数学模型是非线性时变的，所以只有采用时变的量化因子实时调整整个控制系统才适用［6］。为了使传动系的能量管理系统在不同的阶段上取得较好的控制效果，将带压缩因子的粒子算法引入到模糊控制器量化因子的整定过程中，具体步骤如下［7］：
1）初始化粒子中的各个粒子的位置、速度及惯性权重，选择20个粒子，取C=4.1；
2）评价各个粒子的适应度，并将当前各个粒子的最优位置及相应的适应值保存在个体极值p best当中，而后将所有的p best中最优的位置及相应适应值保存在全局最优解g best当中；
3）用粒子的速度和位移更新公式作相应更新；
4）由公式K
T r =
n
x
T r
及K SOC=
m
x
SOC
计算量化因子
的初始值及目标优化函数J的值，其中K T
r 、K
SOC
分
别为模糊控制器的两个输入的量化因子，n、m分别
为输入量的论域，x T
r 、x
SOC
分别为输入量的基本论
域，目标优化函数设为
J=∫t0e（t）d t+min（y（t）），（5）
约束条件为
e
min
（t）≤e（t）≤e
max
（t），
y
min
（t）≤y（t）≤y
max
（t}）。（6）
式（5）和式（6）中，e（t）为误差，y（t）为输出，式
（5）中前一项考虑到为使初始误差较少而限制过渡
后期出现的误差，这样会使系统具有快速、平稳、超
调量小的特点，后一项主要用来抑制系统的负调，然
后通过YSPSO寻优模糊控制器量化因子求取J，同
时满足各项约束条件，从而使得模糊控制器的输出
达到最优。
5）连续迭代10次，更新每个粒子的最优值及
粒子的最优值，并且记录每次的J 值，直至得到迭
代结束。
带收缩因子的粒子优化（YSPSO）算法流程
图如图3所示。
初始化粒子种，初始粒子
的位置向量、速度向量
开始
计算粒子中各粒子的适应值，
并对p best和g best进行更新
根据速度、位置更新公式对粒子
的速度和位置进行更新
迭代是否结束？
否
是
分别计算K SOC K T
r
J
输出g best及其适应值
结束
图3YSPSO算法流程图
Fig．3The flowchart of YSPSO algorithm
模糊逻辑系统的设计和仿真，是以仿真模型图
为基础的，在构成模糊控制系统仿真模型图时，须用
到“Fuzzy Logic Toolbox”中的“模糊逻辑控制器”模
块及图形界面（GUI）编辑的模糊推理系统（FIS）结
构文件，只有嵌入“Fuzzy Logic Controller”模块中，才
能与SIMULINK连接起来进行仿真［8］。引入压缩因
子的PSO模糊控制器模型框图如图4所示，其中输
入为需求转矩及电池SOC的荷电状态，此双路信号
混合后经过模糊控制器并通过YSPSO的优化得到
发动机输出转矩［9］。
96
第11期周美兰等：带压缩因子粒子优化的混合动力汽车模糊能量管理策略
1
trq%and%spd%req'd into%cluch （N*m ，rad/s ）
Demux cs_trq_in_r
To%Workspace4To%Workspace5［SOC ］SOC SOC
from%<ess>cs_hi_soc high cs_hi_soc cs_lo_soc
cs_lo_soc low
cs_spd_in_r Input%Scaling%between%torque requird%and%torque
f （u ）
Soc%scaling%function 1-11
Saturation
1-11Mux2
Mux
MATLAB Function MATLAB%Fcn YSPSO
Output%scaling between%torque and%ICE torque%command
Mux
Mux
1
trq%and%spd req'd%from engine (N*m,%rad/s)
图4
引入压缩因子的PSO 模糊控制器模型
Fig．4
Fuzzy controller model of PSO with compressibility factor
2能量管理策略仿真分析
为验证优化后的模糊能量管理策略的有效性，在ADVISOR 仿真平台上构建改造后的哈飞赛豹轿
车仿真模型，整车的具体参数如下［10］
：整车满载质量为1580kg 、空载质量为1280kg ；质心高度满载时
为508mm ；轴距为2600mm ；质心到前轴的距离为1470mm ；质心到后轴的距离为1130mm ；风阻系数
为0.335；迎风面积为2.31m 2
；滚动阻力系数为0.009；车轮半径为289mm 。图5为道路循环图，仿真路况选择比较有代表性的美国环境保护署EPA 制定的城市道路循环UDDS 工况，总行程为20km ，时间1369s ，最大速度91．25km /h ，平均速度31．51km /h ，行驶期间共计17次停车。
标高线
速度
钥匙信号
100
50
00%%%%%%%%200%%%%%%%400%%%%%%%600%%%%%%800%%%%%1%000%%%1%200%%%1%400
时间/s
标高线
CYC_UDDS
1
0-1速度/m p h
图5CYC_UDDS 道路循环工况图Fig．5
CYC_UDDS road cycle conditions
仿真结果如图6、图7所示。图6中，从蓄电池
SOC 值的变化情况可以看出，两种控制策略均使得蓄电池完成了充放电过程并使能量达到了均衡，但采用本文所提出的优化模糊控制策略比原有未优化
的模糊控制策略相比，
蓄电池变化范围较小，这意味着在保护蓄电能寿命方面优化后的模糊控制策略具有很大优势，同时也说明在回收制动能方面具有明
显的优势。结合图7可以看出优化后整个循环中蓄电池的储能增多，电机的运行的工作点集中。
10.8
0.60.40.2
0%%%%%%200%%%%%400%%%%%600%%%%%%800%%1%000%%1%200%1%400
时间/s
优化后的仿真结果
未优化的模糊
控制仿真结果
电池S O C
图6电池SOC 值的变化情况Fig．6
The change of battery SOC
5004003002001000-100-200-300-400
-500
转矩/（N ·m ）
0%%%%%%%%%%%2%000%%%%%%%%4%000%%%%%%%%6%000%%%%%%%%8%000%%%%%%%10%000
转速/（r/min ）
max%cont%motoring%torque
max%motoring%torque max%cont%gen%torque max%gen%torque
actual%operating%points
图7
电机工作点分布
Fig．7
Motor operating point distribution
图8为蓄电池充放电的效率图，可以看到优化
后的模糊控制策略蓄电池的工作效率较高，工作点均集中在高效率工作区内，说明优化后的模糊控制策略提高了整车制动能量的回收率，从而能够更加有效地提高汽车的燃油经济性及改善蓄电池的性能。
表1为两种不同的控制策略下油耗和排放数据。从表1中可以看出优化后的模糊控制策略比未优化的模糊控制策略的燃油经济性有较大提高并且排放性明显减少。
07电机与控制学报第15卷
克莱斯勒pt巡洋舰
0.90.80.70.60.50.40.30.20.10
效率
500%%%%%%%%%%%1%500%%%%%%%%%%2%500%%%%%%%%%3%500
时间/s
（a ）优化前的蓄电池充电效率图
0.90.80.70.60.50.40.30.20.10
效率
500%%%%%%%%%%%1%500%%%%%%%%%%2%500%%%%%%%%%3%500时间/s
（b ）优化后的蓄电池充电效率图
图8
蓄电池工作效率图
Fig．8
Work efficiency map of battery
表1
天津夏利n3两种控制策略的油耗和排放比较
Table 1
Comparison of two kinds of control strategies for fuel consumption and emissions
指标
优化后普通油耗（L /100km ） 6.537．610NO X （g /km ）0.1040．202CO （g /km ）
0.461．100HC （g /km ）
0.279
0．282
为了验证所提出的控制算法的可行性和实用性，选取了另外三种典型道路工况CYC －1015、CYC －ECE 和CYC －EUDC 进行了数字仿真，其具体指标如表2所示。
针对上述三种典型道路工况下蓄电池的能量回收、能量消耗及能量回收效率，对优化前后的仿真情况进行比较。由于仿真过程大体相同，此处限于篇幅也不再罗列仿真曲线，其仿真数据如表3所示。由表3可以看出，优化后的模糊控制策略使蓄电池的回收效率明显提高。
表2
典型路况指标
Table 2
Typical road conditions indicators
路况时间/s 距离/km 最高车速/km /h 平均车速/km /h 最大加速度/（m /s 2）最大减速度/（m /s 2）平均加速度/（m /s 2）平均减速度/（m /s 2）怠速时间/s 停靠站CYC －1015660 4.1669.9722.680.79－0.830.57－0.652157CYC －ECE 1950.995018.26 1.06－0.830.64－0.75643CYC －EUDC
400
6.95
120
62.44
0.83
－1.39
0.38
－0.93
42
1
表3
三种典型道路工况下仿真结果对比
Table 3
Comparison of simulation results for three kinds of typical road conditions
路况CYC_1015
回收能量/kJ 9351%402
消耗能量/kJ 4%9344%774
回收效率/%18.9529.37
路况CYC_ECE
回收能量/kJ 287510
消耗能量/kJ 1%1981%947
回收效率/%23.9526.20
路况CYC_EUDC
回收能量/kJ 343641
消耗能量/kJ 2%3713%188
回收效率/%
14.4720.12
蓄电池储能情况优化之前优化之后
3结语
以MATLAB /Simulink 平台下的电动汽车仿真
软件ADVISOR 为开发平台，完成了带压缩因子粒子算法优化的模糊控制器的设计。通过仿真结果可以看出采用带压缩因子的粒子算法优化模糊控制器中的量化因子，不仅能很好地控制电池组的变化，还能够更有效地降低燃油消耗，进而验证了此改进策略的可行性和有效性，为混合动力汽车能量控制
器的设计提供依据，并为在混合动力汽车上实现高
效再生制动奠定基础。
参考文献：
［1］CHAN C C ，AlAIN B ，CHEN K Y．Electric ，hybrid ，and fuel-cell vehicles ：architectures and modeling ［J ］．IEEE Transactions on Vehicular Technology ，
2010，59（2）：589－598．［2］吴剑，张承慧，崔纳新．基于粒子优化的并联式混合动力汽
车模糊能量管理策略研究［J ］．控制与决策，2008，23（1）：46－50．
车检1
7第11期
周美兰等：带压缩因子粒子优化的混合动力汽车模糊能量管理策略
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