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摘 要：随着科技和经济的发展，全国私家车汽车保有量正不断增加，与此同时石油消耗量也在不断增加，新能源汽车开发迫在眉睫。插电式混合动力电动汽车（Plug-in Hybrid Electric Vehicle，PHEV）作为传统汽车向纯电动汽车转型的过渡产品，逐渐被人们所关注。本文通过分析PHEV汽车的各部件结构关系及其工作原理，建立了模型，清晰的表述了汽车发动机、电动汽车的电动发电机和电动汽车电池组之间的功率流的转换关系，并建立了汽车在行驶工况自适应的能量在线实时优化控制仿真模型，为PHEV的能量优化提供理论基础。
关键词：PHEV;能量控制;工况预测
中图分类号： TP393 文献标识码： A 文章编号： 1673-1069（2017）01-141-4
0 引言
PHEV有两种动力源，分别是发动机和电动机，两种动力可以同时为车辆提供驱动力，也可以分别独立为车辆提供驱动力，因此在不影响驾驶性能和安全性能的前提下，如何根据车辆功率需求科学的分配两种动力源的功率分配是决定整车的燃油经济性的决定性因素，也是PHEV的核心。
1 PHEV的分类
PHEV是在HEV的基础上进行[项目：山东省高等学校科技计划项目（编号：J16LB66）;项目名称：插电式并联混合动力汽车能量控制策略研究]改进，增大了电池的容量并增加了一套为车载电池充电的外界充电装置。根据PHEV的动力系统的结构，可以将PHEV分为串联式驱动模式、并联式驱动模式和混联式驱动模式三种。
1.1 串联式的驱动模式
串联式结构的动力系统的主要零部件有汽车发动机、发电机、电动机、锂电池组和外接充电器。[1]由汽车发动机消耗燃油产生机械能，带动发电机发电，发电机所发出的电能供给电动机驱动车辆或存储到动力电池组中，车辆所需动力全部由电动机提供。其连接方式如图1所示。
<E：＼123＼中小企业管理与科技·上旬刊201701＼1-197＼14-1.jpg>
图1 串联式结构
串联式结构具有运行效率高，结构简单，开发成本低等优点，但对发动机、发电机和电动机的额定功率和最大功率有较大的要求，需要较大的安装空间，且发动机的能量需要转换两次，能量损耗较大，能量的利用率较低。该结构适用于多行驶在道路复杂的城市工况的大型公交车和客车。
1.2 并联式的驱动模式
并联式结构的主要零部件有汽车发动机、蓄电池组、电动机和外接充电器。并联式结构车辆的驱动动力可以由发动机和电动机同时提供，也可以由汽车发动机或电动机单独提供。其结构如图2所示。当处于爬坡工况时，需要较大的驱动力，需要的功率也较大，主要由汽车发动机提供驱动力，电动机提供辅助动力;当处于平坦工况或低速行驶时，需要驱动力较小，需求功率也较小，这时可以关闭发动机而仅由电动机来驱动车辆，减少发动机工作时间。通过变换驱动方式来使发动机保持高效工作，提高燃油利用率，降低燃油浪费。
<E：＼123＼中小企业管理与科技·上旬刊201701＼1-197＼14-2.jpg>
图2 并联式结构
并联式结构具有较高的可靠性，当一个动力源出现故障时可以切换到另外一个动力源来驱动车辆，并且对电池容量及电动机功率要求较低，可以降低开发成本。其缺点是其结构与串联式相比较为复杂，整车布置难度较高，当行驶在工况变化较多较快的路段时，无法保证发动机高效运行。该结构适用于在高速公路上行驶，发动机工作稳定的小型车。
1.3 混联式驱动模式
混联式结构既有串联式驱动系统的优点也具有并联式驱动系统的优点。其结构如图3所示。该结构既可以根据不同的工况需求自由切换串联模式或并联模式。此外，该结构在发动机、发电机、电动机和电池的布局上要求较低，可以保证各动力系统处于最佳工作状态，可以明显降低燃油消耗和二氧化碳的排放，达到节能减排的目的。混联式结构零部件较多，动力系统非常复杂，对能量控制策略的要求较高。
<E：＼123＼中小企业管理与科技·上旬刊201701＼1-197＼14-3.jpg>
图3 混联式结构
2 PHEV的关键技术和关键零部件
PHEV结合了将传统汽油汽车的发动机技术、纯电动汽车的电池、发电机技术、电动汽车电池充电技术、电池管理系统、电驱动系统等，通过电动机来降低燃油消耗，达到经济燃油的目的。
整车能量控制是根据整车行驶时的能量需求，优化匹配各部件参数来控制发动机和电动机的动力输出的控制策略，也是PHEV的重点研究对象。
3 PHEV新结构与工作原理
混联式结构包含了并联式、串联式的优点并已经应用于市场，丰田普锐斯混合动力电动汽车应用了混联式结构。[2]PHEV混联式结构系统是采用行星齿轮作为动力耦合器，实现发动机、两个电动发电机的连接，动力系统连接方式如图4所示。主要参数如表1所示。
<E：＼123＼中小企业管理与科技·上旬刊201701＼1-197＼14-4.jpg>
图4 丰田普锐斯混合动力电动汽车结构图
从图4中可以看出，不同工作模式切换是通过两个离合器来实现。当发动机离合器分离轴承分离，电动机离合器压盘结合，电动发电机作为电动机时直接驱动车轮，提供动力输出;当发动机离合器压盘结合，电动机离合器分离轴承分离，发动机以消耗汽油来转化为机械能，一部分可通过行星齿轮的传递驱动车轮，提供动力输出，另一部分机械能带动发电机发电为锂电池提供电能充电。[3] 表1 PHEV主要参数
[部件＼&内容＼&参数＼&整车＼&类型＼&SUV＼&发动机＼&类型
峰值功率＼&汽油发动机5.8L
250kW 5400r/min＼&电动机＼&类型
峰值功率＼&交流永磁同步电机
70kW 41000r/min＼&发动机＼&类型
峰值功率＼&交流永磁同步电机
70kW 41000r/min＼&电池组＼&类型
额定容量
额定电压
重量＼&锂离子电池
10kW
240V
85kg＼&]
4 PHEV驱动能量优化控制
PHEV的驱动方式为电池电动机或发动机单独驱动车辆，或两者同时驱动车辆对驱动能量进行控制的优化结果决定了PHEV能量利用率。目前对于能量控制全局优化的方法都是在已知路况的前提下，对能量控制进行离线优化，对在线实时优化控制还缺少有效的优化方法。本文从能量流动的角度，对再生制动能量和驱动能量的分配方式进行优化，并釆用DP算法对驱动能量进行全局离线优化，以电池电动机和发动机功率最优解来保证车辆驾驶性能，使燃油经济性达到最佳。
5 DP控制策略研究
DP理论的优化原理是对复杂的问题进行分组，将复杂的变量拆分，将复杂的多变量的关系转化为简单的单变量问题，本文利用DP理论对PHEV驱动能量优化控制进行拆分简化，分解多阶段的过程，分段求解即可得到问题的全局极大或极小值。通过正序和逆序两种寻优方式进行寻优，当已知初始状态时，用逆序的方式逆向求解;当终止状态给定时，用正序的方式正向求解。
本文以PHEV混联式结构汽车在行驶过程中电池的充放电为研究对象，利用DP理论进行优化。锂电池的充放电参数为已知的初始条件，因此需采用逆序的寻优方式。[4]具体优化过程如下： 首先根据时间顺序将整个工况过程划分为n段，每阶段都由发动机或电动机单独或共同提供，从终点（第n段）从后向前寻优，至向始点（第1段）寻找全局的极小或极大值。以第k段为例，根据该段发动机和电动机提供的驱动能量值作为变量dk，得到该段的能量消耗值k。再对所有阶段的能量消耗求解，其中最优的k值即为车辆行驶中的最优解。如图5所示。
<E：＼123＼中小企业管理与科技·上旬刊201701＼1-197＼14-5.jpg>
图5 DP寻优流程
6 目标函数的构造
将已知整个工况的时间段t，离散化成n个时间点，即
<E：＼123＼中小企业管理与科技·上旬刊201701＼1-197＼14-6..jpg>
式中N表示自然数。
在每一时间段k（0≤k≤n）让发动机的输出功率△P从0趋向与Pr，电动机的输出功率则由Pr趋向0。所有时间段内每一时刻的输出总功率组成一个燃油消耗矩阵，对每一时刻的燃油消耗率mf（k）构成整个过程的燃油消耗，即
<E：＼123＼中小企业管理与科技·上旬刊201701＼1-197＼14-7..jpg>
PHEV的目标是以最小的燃油消耗为车辆提供足够的驱动力，即
<E：＼123＼中小企业管理与科技·上旬刊201701＼1-197＼14-8..jpg>
PHEV能量优化控制的函数具有离散性，属于非线性函数。根据函数找出矩阵中的最小值即为燃油消耗最少的时刻所对应的输出功率，得到最优解。燃油消耗率矩阵与电池剩余容量的关系如图6所示。
<E：＼123＼中小企业管理与科技·上旬刊201701＼1-197＼14-9.jpg>
图6 DP优化过程
7 PHEV能量在线实时控制策略
车辆能量控制随工况的变化而变化，且受工况影响很大。目前大多优化是根据已知工况的离线信息来优化能量控制，对于实时动态控制还没有较好的控制策略。本文都通过DP理论来优化在线实时控制策略。
7.1 PHEV能量实时优化控制流程图
基于DP的PHEV能量实时优化控制流程，如图7表示。图中调用子融合网络得到发动机和电池的输出功率部分调用基于DP优化结果训练得到的融合网络。
7.2 PHEV能量在线实时控制的仿真实验
以丰田普锐斯混合动力电动汽为研究对象，对高、中、低速挡3种工况，运用DP算法进行优化。[5]对PHEV能量在线实时控制进行实车验证，汽车发动机参数如表1。优化结果如表2、表3、表4。
8 结论
本文分析了PHEV结构及工作原理，对PHEV的关键技术能量控制策略和关键零部件发动机、电动机的功率优化控制进行了介绍，基于DP理论提出了在线实时能量控制优化的仿真模型，通过模型对不同工况下PHEV能量在线控制优化进行验证，为商用PHEV的能量在线实时优化控制提供了新的方法。在石油消耗量日益增加的情况下，PHEV的能量控制优化，是提高燃油经济性的重要途径，是汽车相关科研的主要努力方向。
参 考 文 献
[1] 邓坚，江慧，全书海.电动车电池管理系统软件设计与SOC预测研究[J].仪表技术，2010（12）.
[2] 冯连勇，王建良，赵林.预测天然气产量的多循环模型的构建及应用[J].天然气工业，2010（07）.
[3] 岳仁超，王艳.电池管理系统的设计[J].低压电器，
2010（11）.
[4] 赵广俊，吕建刚，宋彬，刘云.履带车辆液压储能式制动能量再生系统建模与仿真分析[J].机电工程，2010（03）.
[5] 林海军，滕召胜，迟海，吴阳平，唐立军.基于多传感器相关性的汽车衡智能容错方法[J].仪器仪表学报，2009（11）.
关键词：PHEV;能量控制;工况预测
中图分类号： TP393 文献标识码： A 文章编号： 1673-1069（2017）01-141-4
0 引言
PHEV有两种动力源，分别是发动机和电动机，两种动力可以同时为车辆提供驱动力，也可以分别独立为车辆提供驱动力，因此在不影响驾驶性能和安全性能的前提下，如何根据车辆功率需求科学的分配两种动力源的功率分配是决定整车的燃油经济性的决定性因素，也是PHEV的核心。
1 PHEV的分类
PHEV是在HEV的基础上进行[项目：山东省高等学校科技计划项目（编号：J16LB66）;项目名称：插电式并联混合动力汽车能量控制策略研究]改进，增大了电池的容量并增加了一套为车载电池充电的外界充电装置。根据PHEV的动力系统的结构，可以将PHEV分为串联式驱动模式、并联式驱动模式和混联式驱动模式三种。
1.1 串联式的驱动模式
串联式结构的动力系统的主要零部件有汽车发动机、发电机、电动机、锂电池组和外接充电器。[1]由汽车发动机消耗燃油产生机械能，带动发电机发电，发电机所发出的电能供给电动机驱动车辆或存储到动力电池组中，车辆所需动力全部由电动机提供。其连接方式如图1所示。
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图1 串联式结构
串联式结构具有运行效率高，结构简单，开发成本低等优点，但对发动机、发电机和电动机的额定功率和最大功率有较大的要求，需要较大的安装空间，且发动机的能量需要转换两次，能量损耗较大，能量的利用率较低。该结构适用于多行驶在道路复杂的城市工况的大型公交车和客车。
1.2 并联式的驱动模式
并联式结构的主要零部件有汽车发动机、蓄电池组、电动机和外接充电器。并联式结构车辆的驱动动力可以由发动机和电动机同时提供，也可以由汽车发动机或电动机单独提供。其结构如图2所示。当处于爬坡工况时，需要较大的驱动力，需要的功率也较大，主要由汽车发动机提供驱动力，电动机提供辅助动力;当处于平坦工况或低速行驶时，需要驱动力较小，需求功率也较小，这时可以关闭发动机而仅由电动机来驱动车辆，减少发动机工作时间。通过变换驱动方式来使发动机保持高效工作，提高燃油利用率，降低燃油浪费。
<E：＼123＼中小企业管理与科技·上旬刊201701＼1-197＼14-2.jpg>
图2 并联式结构
并联式结构具有较高的可靠性，当一个动力源出现故障时可以切换到另外一个动力源来驱动车辆，并且对电池容量及电动机功率要求较低，可以降低开发成本。其缺点是其结构与串联式相比较为复杂，整车布置难度较高，当行驶在工况变化较多较快的路段时，无法保证发动机高效运行。该结构适用于在高速公路上行驶，发动机工作稳定的小型车。
1.3 混联式驱动模式
混联式结构既有串联式驱动系统的优点也具有并联式驱动系统的优点。其结构如图3所示。该结构既可以根据不同的工况需求自由切换串联模式或并联模式。此外，该结构在发动机、发电机、电动机和电池的布局上要求较低，可以保证各动力系统处于最佳工作状态，可以明显降低燃油消耗和二氧化碳的排放，达到节能减排的目的。混联式结构零部件较多，动力系统非常复杂，对能量控制策略的要求较高。
<E：＼123＼中小企业管理与科技·上旬刊201701＼1-197＼14-3.jpg>
图3 混联式结构
2 PHEV的关键技术和关键零部件
PHEV结合了将传统汽油汽车的发动机技术、纯电动汽车的电池、发电机技术、电动汽车电池充电技术、电池管理系统、电驱动系统等，通过电动机来降低燃油消耗，达到经济燃油的目的。
整车能量控制是根据整车行驶时的能量需求，优化匹配各部件参数来控制发动机和电动机的动力输出的控制策略，也是PHEV的重点研究对象。
3 PHEV新结构与工作原理
混联式结构包含了并联式、串联式的优点并已经应用于市场，丰田普锐斯混合动力电动汽车应用了混联式结构。[2]PHEV混联式结构系统是采用行星齿轮作为动力耦合器，实现发动机、两个电动发电机的连接，动力系统连接方式如图4所示。主要参数如表1所示。
<E：＼123＼中小企业管理与科技·上旬刊201701＼1-197＼14-4.jpg>
图4 丰田普锐斯混合动力电动汽车结构图
从图4中可以看出，不同工作模式切换是通过两个离合器来实现。当发动机离合器分离轴承分离，电动机离合器压盘结合，电动发电机作为电动机时直接驱动车轮，提供动力输出;当发动机离合器压盘结合，电动机离合器分离轴承分离，发动机以消耗汽油来转化为机械能，一部分可通过行星齿轮的传递驱动车轮，提供动力输出，另一部分机械能带动发电机发电为锂电池提供电能充电。[3] 表1 PHEV主要参数
[部件＼&内容＼&参数＼&整车＼&类型＼&SUV＼&发动机＼&类型
峰值功率＼&汽油发动机5.8L
250kW 5400r/min＼&电动机＼&类型
峰值功率＼&交流永磁同步电机
70kW 41000r/min＼&发动机＼&类型
峰值功率＼&交流永磁同步电机
70kW 41000r/min＼&电池组＼&类型
额定容量
额定电压
重量＼&锂离子电池
10kW
240V
85kg＼&]
4 PHEV驱动能量优化控制
PHEV的驱动方式为电池电动机或发动机单独驱动车辆，或两者同时驱动车辆对驱动能量进行控制的优化结果决定了PHEV能量利用率。目前对于能量控制全局优化的方法都是在已知路况的前提下，对能量控制进行离线优化，对在线实时优化控制还缺少有效的优化方法。本文从能量流动的角度，对再生制动能量和驱动能量的分配方式进行优化，并釆用DP算法对驱动能量进行全局离线优化，以电池电动机和发动机功率最优解来保证车辆驾驶性能，使燃油经济性达到最佳。
5 DP控制策略研究
DP理论的优化原理是对复杂的问题进行分组，将复杂的变量拆分，将复杂的多变量的关系转化为简单的单变量问题，本文利用DP理论对PHEV驱动能量优化控制进行拆分简化，分解多阶段的过程，分段求解即可得到问题的全局极大或极小值。通过正序和逆序两种寻优方式进行寻优，当已知初始状态时，用逆序的方式逆向求解;当终止状态给定时，用正序的方式正向求解。
本文以PHEV混联式结构汽车在行驶过程中电池的充放电为研究对象，利用DP理论进行优化。锂电池的充放电参数为已知的初始条件，因此需采用逆序的寻优方式。[4]具体优化过程如下： 首先根据时间顺序将整个工况过程划分为n段，每阶段都由发动机或电动机单独或共同提供，从终点（第n段）从后向前寻优，至向始点（第1段）寻找全局的极小或极大值。以第k段为例，根据该段发动机和电动机提供的驱动能量值作为变量dk，得到该段的能量消耗值k。再对所有阶段的能量消耗求解，其中最优的k值即为车辆行驶中的最优解。如图5所示。
<E：＼123＼中小企业管理与科技·上旬刊201701＼1-197＼14-5.jpg>
图5 DP寻优流程
6 目标函数的构造
将已知整个工况的时间段t，离散化成n个时间点，即
<E：＼123＼中小企业管理与科技·上旬刊201701＼1-197＼14-6..jpg>
式中N表示自然数。
在每一时间段k（0≤k≤n）让发动机的输出功率△P从0趋向与Pr，电动机的输出功率则由Pr趋向0。所有时间段内每一时刻的输出总功率组成一个燃油消耗矩阵，对每一时刻的燃油消耗率mf（k）构成整个过程的燃油消耗，即
<E：＼123＼中小企业管理与科技·上旬刊201701＼1-197＼14-7..jpg>
PHEV的目标是以最小的燃油消耗为车辆提供足够的驱动力，即
<E：＼123＼中小企业管理与科技·上旬刊201701＼1-197＼14-8..jpg>
PHEV能量优化控制的函数具有离散性，属于非线性函数。根据函数找出矩阵中的最小值即为燃油消耗最少的时刻所对应的输出功率，得到最优解。燃油消耗率矩阵与电池剩余容量的关系如图6所示。
<E：＼123＼中小企业管理与科技·上旬刊201701＼1-197＼14-9.jpg>
图6 DP优化过程
7 PHEV能量在线实时控制策略
车辆能量控制随工况的变化而变化，且受工况影响很大。目前大多优化是根据已知工况的离线信息来优化能量控制，对于实时动态控制还没有较好的控制策略。本文都通过DP理论来优化在线实时控制策略。
7.1 PHEV能量实时优化控制流程图
基于DP的PHEV能量实时优化控制流程，如图7表示。图中调用子融合网络得到发动机和电池的输出功率部分调用基于DP优化结果训练得到的融合网络。
7.2 PHEV能量在线实时控制的仿真实验
以丰田普锐斯混合动力电动汽为研究对象，对高、中、低速挡3种工况，运用DP算法进行优化。[5]对PHEV能量在线实时控制进行实车验证，汽车发动机参数如表1。优化结果如表2、表3、表4。
8 结论
本文分析了PHEV结构及工作原理，对PHEV的关键技术能量控制策略和关键零部件发动机、电动机的功率优化控制进行了介绍，基于DP理论提出了在线实时能量控制优化的仿真模型，通过模型对不同工况下PHEV能量在线控制优化进行验证，为商用PHEV的能量在线实时优化控制提供了新的方法。在石油消耗量日益增加的情况下，PHEV的能量控制优化，是提高燃油经济性的重要途径，是汽车相关科研的主要努力方向。
参 考 文 献
[1] 邓坚，江慧，全书海.电动车电池管理系统软件设计与SOC预测研究[J].仪表技术，2010（12）.
[2] 冯连勇，王建良，赵林.预测天然气产量的多循环模型的构建及应用[J].天然气工业，2010（07）.
[3] 岳仁超，王艳.电池管理系统的设计[J].低压电器，
2010（11）.
[4] 赵广俊，吕建刚，宋彬，刘云.履带车辆液压储能式制动能量再生系统建模与仿真分析[J].机电工程，2010（03）.
[5] 林海军，滕召胜，迟海，吴阳平，唐立军.基于多传感器相关性的汽车衡智能容错方法[J].仪器仪表学报，2009（11）.