基于GA优化模糊PID的纯电动汽车动力总成温度控制_张威.pdf

第 61 卷 第 3 期Vol.61 No.32023 年 3 月March 2023农业装备与车辆工程AGRICULTURAL EQUIPMENT&VEHICLE ENGINEERING0 引言与传统汽车不同，纯电动汽车的发热源是动力总成，主要包括动力电池、驱动电机和电机控制器。相比于发动机，动力总成对温度的变化更加敏感，工作温度的合适与否，直接影响到动力总成的工作效率和车辆的行驶安全，因此纯电动汽车对动力总成冷却系统的性能有着更高的要求。一方面需要对温度控制更精确以保障车辆性能和行驶安全；另一方面，为提高纯电动汽车的续驶里程，对动力总成冷却系统也提出了低能耗的要求。所以，控制纯电动汽车动力总成工作在合适的温度范围内的同时，降低冷却系统部件的能量消耗，对提升纯电动汽车性能具有重要意义。目前，纯电动汽车动力总成冷却系统广泛采用阈值控制。阈值控制虽然能够保证动力总成的工作温度不超过安全温度，但在非峰值工况下释放冷却系统的全部性能，势必会造成能量上的浪费，影响纯电动汽车续驶里程。针对此问题，许多学者开展了多种控制方法在动力总成冷却系统中的应用研究。高峰1采用深度强化学习算法使冷却系统自行更新控制策略，在保证冷却液温升在一定范围内的前提下，降低电子水泵流量；冯权2以动力总成的发热量作为扰动，水泵流量和风扇的风量作为操作对象，建立冷却系统的模型预测控制器。结果表明，采用模型预测控制方法，功率消耗低于开关doi:10.3969/j.issn.1673-3142.2023.03.005基于GA优化模糊PID的纯电动汽车动力总成温度控制 张威，何锋（550025 贵州省 贵阳市 贵州大学 机械工程学院）摘要 为提升纯电动汽车动力总成冷却系统温度控制效果并降低能量消耗，提出一种遗传算法（GA）优化模糊PID参数的控制方法。搭建纯电动汽车分布式冷却系统模型，将模糊控制理论与PID相结合，实时调整PID控制参数，并采用遗传算法优化模糊 PID 的量化因子和比例系数，建立 GA-模糊 PID 控制器，在所制定的控制策略下调节冷却系统中电子水泵转速和风扇风速，控制冷却液进口温度，进而控制动力总成温度。通过 AMESim 和 Simulink 联合仿真，结果表明，相比阈值控制和 PID 控制，GA-模糊 PID 控制具有良好的温度控制能力和节能效果。关键词 模糊 PID；遗传算法；动力总成；热管理 中图分类号 U469.72+2；U464.9+3 文献标志码 A 文章编号 1673-3142(2023)03-0021-05引用格式：张威,何锋.基于 GA 优化模糊 PID 的纯电动汽车动力总成温度控制 J.农业装备与车辆工程,2023,61(3):21-25.Temperature control of pure electric vehicle powertrain based on GA-optimized fuzzy PID ZHANG Wei,HE Feng(School of Mechanical Engineering,Guizhou University,Guiyang 550025,Guizhou,China)Abstract In order to improve the temperature control effect of pure electric vehicle powertrain cooling system and reduce energy consumption,a genetic algorithm(GA)control method for optimizing fuzzy PID parameters was proposed.Build a model of a distributed cooling system for pure electric vehicles,combine fuzzy control theory with PID,adjust PID control parameters in real time,and use genetic algorithm to optimize the quantization factor and proportional coefficient of fuzzy PID,and establish a GA-fuzzy PID controller.Under the control strategy,the speed of the electronic water pump and the fan speed in the cooling system are adjusted,the temperature of the coolant inlet is controlled,and the temperature of the powertrain is controlled.Through AMESim and Simulink co-simulation,the results show that,compared with threshold control and PID control,GA-fuzzy PID control has better temperature control ability and energy saving effect.Key words fuzzy PID;genetic algorithm;powertrain;thermal management基金项目：贵州省科技支撑计划项目（黔科合支撑2021一般 283）收稿日期：2022-01-2422农业装备与车辆工程 2023 年式控制和 PID 控制；张雷3通过阈值控制与模糊控制结合的方式，对纯电动客车驱动电机冷却系统展开控制策略研究。研究表明，所制定的控制策略可以满足驱动电机热管理需求，并具有一定的节能效果；Han等4设计了一种纯电动汽车热管理系统，实现了乘员舱与动力电池组之间的耦合温度调节。整车采用阈值控制策略，通过 PID 方法控制电动压缩机转速，获得了较好的冷却性能。PID 作为经典控制方法的一种，不需要建立精确的数学模型，在应对复杂控制系统时具有工程上的优势。为提升纯电动汽车动力总成冷却系统温度控制效果，本文建立了遗传算法（GA）优化的模糊PID控制器，通过调节电子水泵转速和风扇风速，控制动力总成冷却液进口温度在一定范围内，从而间接控制动力总成温度。1 冷却系统建模1.1 冷却系统结构由于动力总成各部件工作时对温度的要求不一致，所以采用分布式冷却系统，结构如图 1 所示。冷却回路主要包括无刷电子水泵、风扇、散热器、储液水箱以及温度传感器等。通过两个独立的冷却循环回路，分别对动力电池和驱动电机及控制器进行冷却。相比于驱动电机，电机控制器发热量较小，因此驱动电机与电机控制器采用串联冷却形式，并以驱动电机冷却液进口温度为参照，对冷却液温度进行控制。温度传感器将动力电池和驱动电机进口冷却液温度传递给冷却系统控制中心，控制中心根据温度的变化独立调节两个冷却回路中水泵转速和风扇风速，从而控制冷却液进口温度，进而控制动力电池和驱动电机温度。1.2 模型建立通过 AMESim 软件建立动力总成模型，模型包括动力电池冷却回路、驱动电机冷却回路、动力总成、驾驶员及车辆模块、整车控制器以及 Simulink联合仿真接口等。模型可实现在不同环境温度、不同车辆行驶工况下的动力总成热性能分析，并可通过联合仿真接口实现与 Simulink 的实时数据交互。AMESim 将动力电池和驱动电机的进口冷却液温度提供给 Simulink 的控制模块，控制模块通过策略的判断和计算，反馈冷却回路中电子水泵的端电压和风扇风速信号给 AMESim，完成对冷却液进口温度的控制。部分模型参数如表 1 所示。表 1 模型参数Tab.1 Model parameters部件项目参数驱动电机电压/V380额定功率/kW80峰值功率/kW150最大扭矩/(Nm)1 800额定转速/(r/min)800峰值发热功率/kW14.2动力电池单体额定电压/V3.2单体容量/(Ah)68电池组配置192 串/4 并峰值发热功率/kW5.3电子水泵功率/W96最大流量/(L/min)24最大扬程/m8风扇（驱动电机）风量/(m3/s)0.729静压/Pa100直径/m0.55风扇（动力电池）风量/(m3/s)0.272静压/Pa100直径/m0.341.3 模型性能验证为保证动力总成工作在适宜温度范围内，需控制动力电池冷却液进口温度不超过 40，驱动电机冷却液进口温度不超过 55。通过仿真，验证所匹配的模型参数是否符合车辆动力性及冷却需求。设置环境温度为 35，采用 US06 高速循环工况，冷却部件采用阈值控制方法，水泵初始状态为低速运转，风扇处于关闭状态。动力电池冷却回路中，电子水泵在冷却液进口达到 30 时全速运转，风扇在冷却液进口温度达到35 时全速开启。驱动电机冷却回路中，电子水泵在冷却液进口温度达到 45 时全速运转，风扇在冷却液进口温度达到 50 时全速开启。测试结果如图 2 所示。图 1 分布式冷却系统结构Fig.1 Structure of distributed cooling system电机控制器动力电池冷却系统控制中心M驱动电机温度传感器储液水箱电子水泵散热器风扇23第 61 卷第 3 期由测试结果可知，所搭建的模型可以很好地完成对目标车速的跟随，满足动力需求；驱动电机冷却液进口温度最高为 50.5，动力电池冷却液进口温度最高为 36.8，满足冷却性能要求，参数匹配合理。2 GA 优化的模糊 PID 控制器设计2.1 模糊 PID 控制器设计传统 PID 控制器的 3 个控制参数比例增益Kp、积分系数 Ki和微分系数 Kd为定值，在应对环境复杂多变的系统时很难有良好的控制效果，因此采用模糊控制原理，将系统输出与期望值间的偏差e 和偏差变化率 ec 作为模糊控制的输入，PID 的 3个控制参数的调节值 Kp、Ki和 Kd作为输出，设计模糊 PID 控制器，根据偏差 e 和偏差变化率 ec实时调节 PID 控制器的 3 个控制参数，从而达到更好的控制效果5。控制原理如图 3 所示。模糊控制调节后 PID 的 3 个控制参数分别为Kp=Kp0+CKpKp (1)Ki=Ki0+CKiKi (2)Kd=Kd0+CKdKd (3)式中：Kp0、Ki0和 Kd03 个控制参数的初始值；Ce，Cec输入偏差和偏差变化率的量化因子；CKp、CKi和 CKd3 个输出调节值的比例系数。模糊 PID 控制器的输出信号为ddduK eKe tKtepid=+(4)模糊控制器的输入量 e、ec 和输出量 Kp、Ki、Kd的模糊论语均统一到-6，+6 内，定义模糊子集为NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB，即负大，负中，负小，零，正小，正中，正大。采用三角形隶属度函数，模糊推理方法选择 Mamdani min-max 法，制定模糊规则如表 2表 4 所示。表 2 Kp模糊规则Tab.2 Kp fuzzy ruleseecNBNMNSZOPSPMPBNBPBPBPMPMPSZOZONMPBPMPMPSPSZOZONSPMPMPSPSZONSNSZOPMPMPSZONSNMNMPSPSPSZONSNSNMNMPMPSZONSNSNMNMNBPBZONSNMNMNMNBNB表 3 Ki模糊规则Tab.3 Ki fuzzy ruleseecNBNMNSZOPSPMPBNBNBNMNM NMNSZOZONMNBNMNSNSZOPSPSNSNMNMNSNSZOPSPSZONMNMNSZOPSPMPMPSNSNSZOZOPSPMPBPMZOZOPSPSPMPMPBPBZOZOPSPMPMPBPB张威 等.基于 GA 优化模糊 PID 的纯电动汽车动力总成温度控制 （a）（b）（c）图 2 模型性