ECMS 用于功率分流混动策略优化
概要
GT-SUITE的ECMS算法支持各类混动架构，如串并联、功率分流、增程、并联、多电机EV等等。通过ECMS等最优控制算法，用户可以得到在给定工况下的最佳SOC规划、模式分配规律，以及每一种模式下的发动机、电机的工作点等关键信息。本文我们将主要介绍功率分流架构下的ECMS的设置方法。
1 简介
随着车载控制器算力的持续提升以及高级驾驶辅助系统（ADAS）的广泛应用，多种先进的控制策略已逐步应用于量产车型的控制器中。其中 特别以ECMS（等效“燃油”消耗最小化策略）和MPC（模型预测控制）为主要代表。ECMS 作为极小值原理（PMP）中协状态方程退化后的版本，从全局最优退化成了局部最优。虽然只是局部最优，但ECMS具有实时性强、相对简单的特点，在整车动力性经济性中应用较多。
ECMS 将燃油/氢气/电能等多种能耗加权为一个等效能耗，进而实时求解这个局部最优问题。代价函数的定义至关重要，本文所用方程如下所示。等效因子s 的增加，表示电耗所占权重越大，即电越贵。
式中，p(SOC) 表示SOC的惩罚函数。SOC0表示目标SOC。用户可以在GT中灵活地自定义代价函数。
下图为本文所用功率分流插电混动模型，共两个电机。电机1与太阳轮相连，电机2主要负责驱动，位于后驱。发动机与行星架相连。通过ECMS等最优控制算法，用户可以得到在给定工况下的模式分配规律，以及每一种模式下的发动机、电机的工作点等关键信息。
2 功率分流的基本方程
在行星齿轮构成的功率分流架构中，其重要控制方程有两个：扭矩关系和转速运动学关系。如下图所示，1表示太阳轮（电机1）；2表示齿圈（驱动）；3表示行星架（发动机）。
下图为本例所用行星组模板。
3 ECMS的设置
3.1混动架构定义
如下图所示，在车辆运动学模板（VehKinemAnalysis）中，首先要选择动力总成的架构形式（Powertrain Configuration），本文选择功率分流架构（Power-Split）。用户还可以选择串并联（Parallel- Series Hybrid）和其他（Others）。其中Others包含比如P2，EV等架构。
3.2ECMS 设置
在ECMS的设置中，需要特别注意控制变量的选择。
在功率分流模式下，控制变量的定义需要注意以下事项：
发动机的转速点扫略（enginespeed）。
发动机的加速踏板扫略（engineaccelpedal）。根据发动机转速和加速踏板，就可以得到发动机发出的扭矩T3，进而根据扭矩关系，就可以得到电机1的扭矩（T1）。故电机1的扭矩不需要作为一个控制变量进行扫略。
发动机的启停扫略（engineaccelpedal）。这主要是为了可以对发动机启停进行惩罚，减少发动机启停次数。
3.3代价函数定义
本文采用内置的代价函数定义方式。用户可以很容易自定义该代价函数。
3.4约束定义
约束定义有两类：定常值约束和时变约束。本文定义的定常值约束用来约束电机1的转速，时变约束主要用来约束两个电机的外特性。
3.5ECMS的计算流程
4 求解器设置
在高级设置中，设置固定时间步长 dt=1s。
5 计算结果
我们测试了不同的等效因子：0、3、6。SOC的惩罚区间为0.3-0.7。下图为SOC，EM1的转速以及发动机转速。从图中可以看出当等效因子为0时，表示电非常便宜，故该车将仅工作在EV模式，发动机转速为0。随着等效因子的增加，EM1的制动扭矩越来越大。
SOC、发动机转速以及EM1的扭矩
