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混合動(dòng)力電動(dòng)汽車(chē)（HEV）是當(dāng)今解決能源和環(huán)境問(wèn)題的最佳車(chē)型之一，而HEV整車(chē)能量管理控制策略，是HEV的核心技術(shù)之一，長(zhǎng)期以來(lái)作為HEV技術(shù)研究的熱點(diǎn)而受到廣泛重視。
由HEV的工作原理，可知在HEV能量控制策略得出發(fā)動(dòng)機(jī)和電動(dòng)機(jī)等系統(tǒng)部件的最佳工作點(diǎn)后，HEV整車(chē)電腦APU通過(guò)CAN等總線(xiàn)將控制信號(hào)傳輸給各動(dòng)力部件ECU，如發(fā)動(dòng)機(jī)、電動(dòng)機(jī)、發(fā)電機(jī)等，進(jìn)而由各總成動(dòng)力部件實(shí)現(xiàn)APU的控制命令。
本研究更加關(guān)注HEV能量控制策略的實(shí)現(xiàn)問(wèn)題，具體來(lái)講，就是發(fā)動(dòng)機(jī)控制指令的實(shí)現(xiàn)問(wèn)題，即如何通過(guò)控制發(fā)動(dòng)機(jī)的控制參數(shù)，來(lái)實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)的控制目標(biāo)，也就是如何通過(guò)控制發(fā)動(dòng)機(jī)的節(jié)氣門(mén)開(kāi)度、噴油量、點(diǎn)火提前角等控制參數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩的控制。鑒于所研究混聯(lián)式HEV的特點(diǎn)，該車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的控制可以通過(guò)發(fā)電機(jī)調(diào)速來(lái)實(shí)現(xiàn)，因此本研究的研究目標(biāo)進(jìn)一步集中在發(fā)動(dòng)機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩的控制。本項(xiàng)目主要開(kāi)展了以下幾方面研究：
（1）發(fā)動(dòng)機(jī)平均值模型的建立：建立用于仿真發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)態(tài)特性的模型，主要包括發(fā)動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)參數(shù)的實(shí)車(chē)提取、發(fā)動(dòng)機(jī)平均值模型的理論基礎(chǔ)、發(fā)動(dòng)機(jī)平均值模型參數(shù)的辨識(shí)。
（2）發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立：建立彌補(bǔ)平均值模型不足的發(fā)動(dòng)機(jī)模型，主要包括發(fā)動(dòng)機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)確定、發(fā)動(dòng)機(jī)穩(wěn)態(tài)和動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的誤差對(duì)比、發(fā)動(dòng)機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立；
（3）發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)態(tài)控制方法研究：對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出轉(zhuǎn)矩進(jìn)行控制，主要包括發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)矩控制方法研究工況設(shè)定、發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)矩PID控制方法研究、發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)矩模糊控制方法研究、發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)矩模糊PID控制方法研究。

目前，關(guān)于發(fā)動(dòng)機(jī)的控制模型，根據(jù)其復(fù)雜程度，有傳遞函數(shù)模型、平均值模型和考慮發(fā)動(dòng)機(jī)燃燒過(guò)程的循環(huán)模擬模型。平均值模型是介于傳遞函數(shù)模型和循環(huán)模擬模型的一種發(fā)動(dòng)機(jī)控制數(shù)學(xué)模型，此模型不但適用于發(fā)動(dòng)機(jī)穩(wěn)態(tài)控制，也適應(yīng)于發(fā)動(dòng)機(jī)瞬態(tài)控制。由于平均值模型所描述的參數(shù)是一定時(shí)間內(nèi)該參數(shù)的平均值，平均的時(shí)間比高轉(zhuǎn)速時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)的一個(gè)循環(huán)時(shí)間長(zhǎng)，但遠(yuǎn)短于動(dòng)態(tài)工況中發(fā)動(dòng)機(jī)參數(shù)的變化時(shí)間，從而使平均值模型能較好第描述發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)態(tài)工況中參數(shù)的變化，得到廣泛應(yīng)用[ ]。
平均值建模思想最早由Rasmussen[ ]提出，其后Hendricks[ ][ ]研究了穩(wěn)態(tài)和瞬態(tài)工況下平均值模型的空燃比控制策略，A Chevalier[ ]，Jazayeri S A[ ]，Weeks[ ]。國(guó)內(nèi)嚴(yán)明[ ]。嵇國(guó)金[ ]，鄒博文[ ]左萃[ ]種祥麟[ ]杜常青[ ]均對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)平均值模型進(jìn)行了研究。
本研究基于PRIUS16氣門(mén)“阿特金森”循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)的特點(diǎn)，結(jié)合前述學(xué)者已有成果，首先建立PRIUS發(fā)動(dòng)機(jī)的數(shù)學(xué)模型，進(jìn)而為發(fā)動(dòng)機(jī)的控制做鋪墊。
本文主要針對(duì)HEV控制策略得出系統(tǒng)高效工作點(diǎn)后，HEV發(fā)動(dòng)機(jī)對(duì)于控制策略的實(shí)現(xiàn)問(wèn)題進(jìn)行了研究，形成結(jié)論如下：
（1）基于最小二乘原理和遺傳算法，利用47組典型的發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行參數(shù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)平均值模型的37個(gè)待定參數(shù)進(jìn)行了辨識(shí)，得出了4缸16氣門(mén)發(fā)動(dòng)機(jī)的平均值模型。
（2）利用13780組發(fā)動(dòng)機(jī)平均值模型數(shù)據(jù)和試驗(yàn)數(shù)據(jù)，對(duì)78種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練和誤差分析，最終建立了10-24-20-1四層10輸入1輸出發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)態(tài)控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，模型訓(xùn)練誤差為3.19%，預(yù)測(cè)誤差為4.02%。
（3）基于HEV發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩變化頻繁且幅度較大的控制難點(diǎn)，結(jié)合該發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)態(tài)控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，分別進(jìn)行了PID、模糊、模糊PID三種控制方法研究，對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩進(jìn)行控制，在對(duì)各種控制方法參數(shù)進(jìn)行整定的基礎(chǔ)上，得出PID控制發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)態(tài)輸出轉(zhuǎn)矩和期望轉(zhuǎn)矩相對(duì)誤差絕對(duì)平均值為40.19%，模糊為15.01%，模糊PID為11.23%，其中模糊PID控制效果較為理想。

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