摘 要：從增程式電動汽車的設計入手，分析了駕駛性能對整車質量和驅動功率的依賴關系，對幾種控制邏輯進行了討論。在分析各種控制邏輯的基礎上，提出基于電池壽命和最低使用成本的控制方法。與現有的其它控制方法相比，這兩種方法有明顯的優點。它們是根據車輛的一些特定的要求提出的，如電池壽命的保修期以及車輛的使用成本等，具有目的性明確、實際操作性強的特點。而且基于最低使用成本的控制方法還具有多模式、對工況變化適應性強的優點。系統地分析了各種參數對基于最低使用成本的控制方法的影響，可用于增程式電動汽車控制系統的優化。

　　關鍵詞：車輛論文發表,增程式電動車,控制邏輯,電池壽命,最低使用成本

　　Abstract：This investigation discussed the design aspect of extended-range electric vehicles (EREV)， analyzed the dependence of their drivability on the power of propulsion system as well as the vehicle mass. Then several control algorithms for such vehicles were compared. Two new control algorithms were proposed based on the understanding of the characteristics of such propulsion systems， and the pros and cons of currently existing control methods. One algorithm determines the upper and lower limits of battery state of charge (SOC) for the use of electricity generator considering battery life. This approach links the use of power batteries to a vehicle’s warranty. Another is the maximum depletion of power batteries before they are re-charged using the power grid， to achieve the minimum cost for the consumer. This control algorithm provides the driver with the option of choosing the appropriate driving mode at the beginning， as well as sufficient flexibility of changing the driving mode during driving. At the end the influence of various system parameters and driving conditions， using the maximum depletion control algorithm， was analyzed， which can be helpful for the design and optimization of extended-range electric vehicles.

　　Key words：extended-range electric vehicle; control algorithm; battery life; maximum depletion

　　能源的緊缺和環境的日益惡化使清潔能源動力系統的開發變得越來越緊迫，現有的節能及新能源汽車中，純電動汽車在節能及環保方面都具有很大的優越性，它具備使用過程中零排放、高效率，以及能量來源多樣化等諸多優點，但同時也有很多不足之處，其中最重要的是動力電池能量密度低導致的續駛里程短的問題。這直接影響了消費者的接受程度，導致了電動汽車作為乘用車的市場覆蓋面相對狹窄，于是目前廣泛采用增程式動力系統作為從傳統內燃機動力系統向純電動系統轉變的過渡。作為一種串聯式混合動力汽車，增程式電動汽車除驅動電池和電機外，還有一套發電裝置即增程器，在驅動電池電量不足時發電來滿足驅動需求。由于能量的多次轉換必然帶來一定的能量損失，行駛過程中長時間使用增程器將影響車輛的經濟性。因此增程式電動汽車的一個技術關鍵在于系統的控制，包括增程器的使用，以及與動力電池的協調等。

　　在增程式電動汽車的研發過程中，人們提出了多種系統控制邏輯。為了減少使用增程器為動力電池充電，再用電池驅動電機這一過程中的能量損失，可按功率需求來發電。比如奇瑞汽車公司的發明專利[1-2]就是按照發電需求將發動機拖動至目標發電轉速。當發動機運行至目標發電轉速點并且穩定后，給發電機加載。當發電需求改變時，改變目標發電轉速，以尋找新的平衡點。此外，還可先確定電池荷電狀態(State of Charge，SOC)的上、下限值，然后按動力需求決定增程器的使用。比如北汽新能源汽車公司的一項發明就是先確定電池SOC的上、下限值，再根據駕駛員的擋位信號和踏板信號決定增程器的工作模式[3]。這種做法類似于奇瑞汽車公司的一個專利：在確定電池SOC上、下限值的基礎上，根據駕駛需求，如油門踏板的行程來決定增程器的使用[4]。而需求功率的多變性又增加了精確地按需求功率來發電的技術難度，解決該問題的方法是使發電機的發電功率保持恒定，即 “定點能量管理策略”[5-7]，根據需要啟動增程器。比如周蘇等人按行駛里程將行駛模式分為短途和長途兩種 ，短途行駛時只由蓄電池供電，長途行駛時，在蓄電池的SOC達到其下限值時增程器以恒定功率發電。 　　本文以Microsoft ExcelTM[9]為基礎編寫了一個仿真程序，用來計算各種工況下不同控制邏輯對車輛行駛特征的影響，以及油耗、電耗和總的使用成本對各種參數的依賴關系。

　　1 系統設計

　　作為車輛最重要的基本參數，滿載質量和驅動電機的功率對電動汽車的動力性能起著決定性的作用。它們之間的關系受車輛的動力匹配原理制約，而這些原理對各種車輛，包括傳統的內燃機汽車，純電動汽車，以及混合動力汽車都是通用的。計算公式可以方便地從公開發表的文獻中找到，比如余志生主編的《汽車理論》 [10]，周蘇等人關于增程式電動汽車系統設計的論文[8]，以及查鴻山等人關于純電動汽車動力匹配的計算[11]中都可以找到相關的計算公式。利用這些公式可以計算出為了滿足國家標準對純電動汽車動力性能的要求[12]，以及與整車質量相應的驅動功率值。利用表1中除滿載質量和驅動電機功率以外的參數和這些指標的解析解，這些要求可以方便地用圖1顯示出來。由圖1可以看出，以60 km/h的速度通過4%的坡度及以30 km/h的速度通過12%的坡度的要求是最容易得到滿足的，而不低于20%的最大爬坡度對滿載質量和電機功率的要求最高。對于加速性能，在15 s內從50 km/h加速到80 km/h 比較容易做到，而低速加速(從0到50 km/h)則比較困難。圖1的陰影部分是所有的要求皆能滿足的區域。由此可知，所需電機功率隨滿載質量快速上升。因此，汽車輕量化是所有汽車，包括傳統車輛和新能源汽車設計中應該考慮的一個重要因素。

　　圖1中的實心圓點是選取的一個參考系統，用于系統的計算和模擬。由圖1可知，對1 400 kg的滿載質量來說，30 kW的驅動電機無法滿足最大爬坡度和低速加速的要求。但考慮到電機的峰值功率通常遠高于其額定功率，如果過載系數取為2.0，則額定功率為30 kW的電機足以滿足所有要求。為簡單起見，本文的計算中沒有考慮除驅動以外的其它電器，如電子設備、空調、轉向助力、冷卻系統等。

　　2 系統能耗計算

　　在增程式電動汽車的使用中，驅動能量可以來自蓄電池，也可以由增程器發電提供。其中蓄電池組的能量主要來自駐車充電，加上制動能回收產生的電能。制動能的回收量主要由回收效率和駕駛工況決定。如果能有效地回收，制動能發電可以提供相當大比例的能量用于驅動。因此，提高制動能回收效率應作為電動系統優化的一個重要目標。

　　電池組的選擇和使用除了考慮充、放電特性、容量等以外，一個重要的考慮因素是充-放電幅度，因為它直接決定了電池壽命。圖2 是4種常用電池的使用壽命(循環次數)與充-放電幅度之間的關系。電池壽命試驗通常是在特定的條件下對電池進行持續的充放電，直至電池容量小于其額定容量的80%為止。可以看出對于相同充-放電幅度，鎳氫電池的壽命最長，鋰離子電池稍差，而鉛酸電池壽命最短。能量密度也存在類似關系。圖2所示的依賴關系還應該與充-放電擺幅的中間值有關，但這方面的研究較少。對純電動汽車來說，為提高續駛里程必須允許電池組最大程度地放電。因此，電池組的壽命比較短，且其平均壽命是可以預測的。對于電動汽車中常用的鋰離子電池來說，80%的充-放電幅度對應約2 000個使用周期，20%的充-放電幅度對應約15 000個使用周期，而10%的放電幅度能達到約42 000個使用周期。因此從電池壽命和更換電池成本的角度來看，使用較小的充-放電幅度是比較理想的選擇。由于增程式電動汽車的增程器可以隨時發電，減小充 -放電幅度，從而延長了電池的使用壽命。使用小幅度充、放電機制應該把電池組的更換費用納入到運行/維護成本的計算才有意義。

　　由于對動力電池的性能缺乏完整的了解，以及單體電池之間通常存在的不均勻性，導致電池精確控制方面的困難。加上對電池更換的責任方尚無明確規定，導致在增程式電動汽車，以及并聯和混聯式混合動力汽車的設計中，對充-放電幅度限制方面的考慮并不普遍。

　　為了研究各種工況及系統參數對增程式動力系統的影響，選取了一個滿載質量為1 400 kg的參考系統，其各種參數值見表1。它的驅動電機額定功率為30 kW，如圖1中的實心點所示。考慮到電機的過載特點，其峰值功率(圖1中的空心圓點)很容易滿足爬坡度和加速性能等方面的要求。表2中的3種工況是根據國家標準定義的試驗用行駛工況中的市區循環和市郊循環組成的[14]。將各種循環進行組合，形成了總行駛里程約為100 km的城市工況、城市+城郊工況，和城郊工況。在城市+城郊混合工況下，采用一個如表1和表2所示的參考系統，其能耗和增程器的使用如圖3所示。在圖3 中，蓄電池電量從初始的16 kWh開始，其即時電量考慮了用于驅動的能量損耗，也包含了增程器為電池充電以及制動能量的回收。圖3還顯示了增程器的使用狀態，在電池電量達到其容量的 20%時，增程器啟動，致使該系統不僅能滿足驅動需求，還有多余的能量為電池組充電。由于該系統是按照電池的下限值決定增程器的使用，且其上限值(90%)在行駛結束時尚未達到，從而在整個運行周期內增程器僅啟動一次。在衡量增程式電動汽車的運行成本時，應同時考慮使用的電能和增程器耗費的燃料費用。最簡單的方法是把它們按照如表2所列的市場價格統一折合成貨幣值計算。

　　3 控制策略

　　作為一種最簡單的混合動力系統，增程式電動汽車的控制主要體現在動力電池和增程器的使用方面。在電池方面，如上所述，主要有兩種方法，一種是綜合考慮驅動需求和電池壽命因而限制充-放電幅度;另一種是在純電動汽車中通用的方法，即限制電量下限值。增程器的使用則從電池特性和駕駛需求兩方面來考慮。有代表性的增程器使用方法包括“隨動式”發電，也就是根據系統的用電需求決定增程器的使用。由于增程器的發電功率隨外界需求變化而變化，除了在控制上難以實現精確的匹配，發動機也無法維持在高效區域的運行，這可能影響增程式電動汽車的經濟性。簡單的解決方法是使用固定的發電功率，在電池電量低于所定下限值時按恒定功率發電，在高于上限值時停止。這樣做的優點是控制過程簡單，但其上、下限值多是根據經驗確定。類似的方法還有根據汽車保修期要求的行駛里程以及電池的使用壽命來估算電池SOC的上、下限值[15]。此法可保證電池在保修期內正常工作，但它和根據經驗得到上、下限值的控制方法有一個共同的缺點，就是可能因過度使用增程器，導致其發出超過需求的電量來對電池組充電使之達到上限值，從而造成能源浪費和過高的使用成本。比較理想的解決方案是基于最低使用成本的控制方法[16]，在下一次利用網電充電前盡可能地使用電池電量，減少發動機的使用。下面對上述后3種控制方法做一個簡單的介紹和比較。 　　3.1 基于固定SOC上、下限值的控制策略

　　最簡單的控制方法是采用固定的SOC上、下限值，當電池電量達到其下限值時啟動增程器發電來驅動并為電池充電，當電池電量達到其上限值時停止發電。由于增程器發出的電能中相當大一部分被用于驅動，為電池充電有限，在一個工況周期內很難達到其上限值。除非將上、下限區間限制得很窄，在100 km的駕駛周期內，發電區段只出現在后期，持續到駕駛周期結束。較高的SOC上限值對駕駛周期無明顯影響。圖4(a)～(c)顯示了不同工況下SOC下限值對駕駛周期以及發電周期的影響。較高的下限值容易達到，增程器啟動得比較早，相應的發電時間長，油耗高，行駛費用也比較高。

　　由圖5可知，SOC下限值為20%時，電池能耗在不同工況下并沒有明顯區別。城市+城郊混合工況下的油耗略高于其它工況，因而運行成本最高。當SOC下限值為 30%時，由圖4(a)可知，城市工況下大量的燃油被用來發電，用做驅動和充電，導致駕駛周期結束時電池的剩余電量過多，因此成本最高。隨著增程器發電直接用于驅動的比例逐步增加，城市+城郊混合工況以及城郊工況下的油耗及行駛成本逐漸降低。由此可見，增加發電直接驅動的比例，減小充電環節的能量浪費是提高增程式電動汽車效率的關鍵。

　　這種控制邏輯的優點是簡單，但它的缺點也很明顯，主要體現在行駛的經濟性較差，同時也沒有顧及驅動電池的壽命。

　　3.2 基于電池壽命的控制策略

　　作為動力系統的一個重要組成部分，電池壽命是增程式電動汽車設計中的一個重點。如果按照車輛的保修期來設計電池壽命，則根據圖2所示的電池壽命曲線可以估算出電池使用過程中所允許的SOC的最大變化幅度。具體方法是將保修期以一定的行駛里程來表述，根據工況和電池壽命曲線列出一個能量需求方程，從而得到允許的最大SOC幅度[15]。以保修里程10萬km為例，如表1所示的參考車輛在城市工況下，采用SOC標定值為55%的鋰離子電池組，可以求得所允許的最大SOC變化幅度為60%(即±即%幅)。如圖6(a)所示，當電池電量達到25%的SOC下限值時，增程器開始發電。當電池電量達到85%的SOC 上限值時停止發電。因為電池電量一直低于其上限值，所以在行駛周期(100 km)結束時仍在發電。不同工況的能量需求不同，所以最大允許的SOC變化幅度也不同。圖6(b)和(c)顯示了城市+城郊混合工況，以及城郊工況的系統狀態。隨著駕駛能量需求的增加，允許的最大SOC變化幅度在減小，發電時間在提前，發動機即增程器的使用時間加長，導致運行成本增加。

　　最大允許的SOC變化幅度也是表1所示各種車輛系統參數的函數，電池電量對它有很大的影響。如圖7所示，它隨著電池容量的增加而增加，這是因為在能量需求相同的情況下，小容量的電池需要更長的發電時間，只能在小的SOC變化幅度下，通過頻繁發電來實現。圖8顯示了對應于容量為5 kWh的電池組，最大允許的SOC變化幅度為4%。其增程器的啟動比大電池容量的情況更加頻繁。

　　3.3 基于最低使用成本的控制策略

　　這種控制方法是在保證系統能量需求的前提下，使動力電池在完成行駛任務，利用網電充電之前，達到在不損害電池的前提下的最低電量狀態[16]。因為電池能量的相當一部分來自于相對經濟的網電，這樣做可以最大限度地使用電池電量，使燃油的消耗達到最低，從而降低使用成本。圖9顯示了一個基于最低使用成本控制方法的例子，是對表1所示的參考系統在城市+城郊混合工況下進行的模擬。根據駕駛員的輸入，包括駕駛模式、行駛距離和對駕駛工況的預期，系統自動判斷在到達目的地之前所需的發電量。將總的發電時間分成若干個發電周期，進行間歇式發電，如圖9中虛線所示。這樣做有幾個好處，首先可以避免長時間連續發電，當行駛情況發生變化后不至于產生過多的電池剩余電量以及由此帶來的浪費。此外，可以把系統的功率需求作為增程器啟動的一個判據條件，使發出的電能直接用于驅動電機，避免能量轉換帶來的浪費。系統對駕駛條件的變化有很強的適應性。由圖9可知，整個駕駛過程被分成了若干個區域，發電周期和間隔都是不均勻的。在車速較高區段增程器的啟動比較頻繁，增程器的發電量對應于發電周期呈階梯式增長。在行駛結束時，電池的殘余存量略高于其容量的20%，即電池SOC的下限值。

　　以上所述的3種控制邏輯各有長處和不足。表3對城市工況下各種控制策略對應的能耗和成本進行了比較。采用固定的SOC上/下限值的方法簡單易行，缺點是通常情況下當達到SOC下限值，啟動增程器發電以后，充電量很難使電池達到其上限值，導致持續發電，除了行駛成本比較高以外，也沒有考慮電池的壽命。而優化電池壽命的控制方法可以使電池組在保修期內出現故障的幾率降低到主機廠可以接受的范圍內，但后果是提升了電池SOC的下限值，導致長時間發電，增加了使用成本。如果不考慮電池壽命，也就是更換電池組的費用，僅考慮使用成本，基于最低使用成本的控制邏輯較其它兩種控制方法有明顯的優勢。除了運行成本低以外，它還有很大的靈活性，可以按需要隨時調整行駛預期，保證最低運行成本。它的缺點是可控變量較多，控制比較復雜。下文將對基于最低使用成本的控制方法中各種參數的影響進行研究。

　　4 系統和控制參數的影響

　　增程式電動汽車的運行及經濟性受到其系統參數的約束和行駛條件的限制。如圖1所示，其動力性能很大程度上取決于整車質量和驅動功率。選取一個如表1所示的參考系來研究各種系統參數和控制參數的影響，利用這個參考系，按表2定義的工況行駛，以電耗和油耗以及運行成本為指標衡量各個參數的影響。因為電能和燃油的單位價格不同，所以能耗的總價格更為直觀。本節以約 100 km的城市+城郊混合工況(表2)為基礎，采用基于最低使用成本的控制方法，對表1中各種參數的影響進行了研究。

　　4.1 行駛距離

　　首先，行駛距離對能耗和行駛成本有直接的影響。在行駛距離較短時，比如70 km以內，電池組足以滿足行駛需求，車輛以純電模式運行，運行成本較低。當行駛距離超過這個范圍以后，增程器被啟動，行駛所需的能量由增程器發電來提供。如圖10所示，這種控制方法使電池最終電量始終保持在較為穩定的水平上，即電池SOC下限值附近，實現了最大限度地利用蓄電池電量，達到最低使用成本的目的。圖中的成本和油耗曲線不是單調上升，而是波動的，類似的現象也出現在其它參數的影響中，這是因為基于最低使用成本的控制涉及一個多參數系統。各種參數相互影響，使改變單一參數值無法實現系統的優化。 　　4.2 初始電池電量

　　較高的初始電池電量可以為行駛提供較多的電能，因此油耗和成本隨電池電量的增加而降低。當初始電量達到21 kWh時，純電模式即可滿足全部行駛需求。由圖11可知，當初始電量很低時，油耗非常高，這是串列式混合動力系統的一個致命弱點。中間環節過多產生的效率損失是無法通過系統控制來徹底避免的。

　　4.3 滿載質量

　　整車質量是一個非常重要的因素。由于電池電量恒定，而系統控制方法使電池最終SOC接近其下限值以最大限度地使用電池驅動，所以不同整車質量的汽車所能使用的電能接近一個常量，而油耗和成本隨著整車質量的增加而增加。由圖 12可知，在1 250 kg以下，整車質量每增加10%導致約13.7%的油耗增加。對傳統內燃機乘用車來說相應的油耗增加在7%左右[17]，遠低于增程式電動汽車。一個重要的原因是能量轉換過程帶來的損失。如果不考慮充電效率(71%)和驅動效率(81%)，油耗的增加可以估算為71%×81%×13.7%≈7.8%，與傳統車輛類似。在1 250 kg以上，整車質量每增加10%導致約50%的油耗增加。這是因為在給定工況下的一個行駛周期(約100 km)內，增加整車質量除了增加能量消耗以外，還將發電周期提前，導致油耗的大幅度增加。

　　4.4 發電機輸出功率

　　發電機的輸出功率直接影響增程器的使用和產生的電能的使用效率，其對油耗/成本的影響主要受兩個因素控制。一個是發電量或輸出電量被直接用于驅動的比例，這個比例越高油耗就越低。另一個是發電時間，發電時間越長，油耗就越高。當輸出功率較低時，增程器的啟動比較頻繁，且發電量的相當大比例被直接用于驅動電動機，有效地避免了為電池組充電，再通過電池組驅動電機的過程中的損耗。盡管發電時間比較長，但其負面影響較因避免能量轉換帶來的能耗增加更小，因此油耗和行駛成本都比較低(圖13)。當輸出功率較高，比如高于25 kW 時，發電量用于直接驅動的比例降低，但發電時間縮短，導致油耗降低。如果繼續增加發電機輸出功率，則由于其發電量用于直接驅動的比例降低，導致油耗大幅度增加。在輸出功率處于中間值(20 kW 左右)時，發電量用于直接驅動的比例和發電時間兩個因素共同作用的結果導致油耗最高。這種多個因素相互作用導致一定區間內極值的產生作為普遍規律是正確的，但具體的量值則取決于特定的系統。如果改變參考系統，比如把整車質量從1 400 kg增加到1 700 kg，對應于最高能耗的發電機輸出功率將高于20 kW。

　　4.5 制動能回收

　　制動能的回收是將驅動電機變為發電機，利用制動轉矩來發電。制動能的回收量只與工況以及回收效率有關，和整車控制邏輯無關，它的效率在很大程度上取決于電機控制器。它的使用應該與機械制動系統及防抱死制動系統(Anti-lock Braking System，ABS)相協調，以保證車輛的制動性能和安全性。對于本文使用的參考系統來說，當回收效率為50%時，不同工況下行駛100 km所回收的制動能分別為：城市，1.56 kWh;城市+城郊混合，1.15 kWh;城郊，0.91 kWh，分別占這3種工況下總能量需求的11.6%，8.0%和6.0%。可以看出，在制動比較頻繁的城市工況里，制動能的回收量相當可觀。圖14顯示了城市+城郊混合工況下制動能回收效率的影響。回收效率的增加基本不影響電池組電能的消耗，但它為行駛提供了額外能量，使油耗和成本降低。在計算利用回收的制動能進行驅動時，要考慮電池的充電效率和驅動電機的效率。

　　4.6 空氣阻力系數

　　盡管不是線性的關系，油耗隨著空氣阻力系數的增加而上升(圖15)。因為空氣阻力的效應與車速的立方成正比，空氣阻力系數的影響程度取決于工況，它在城郊(高速)工況下的影響遠大于城市工況。對于城市+城郊工況，由圖15可知，在空氣阻力系數小于0.23的情況下，能耗的增加比較緩慢。在0.23和0.31之間能耗的增速加快，它的影響在0.33 附近變化不明顯。汽車外形的設計應該充分考慮針對特定行駛工況以及其它參數如整車質量等，以及類似于圖15所示的能耗與空氣阻力系數的關系。如果空氣阻力系數只能作小幅度的改進，在0.31以下的效果要遠大于在0.33附近。

　　4.7 啟動增程器的功率門檻值

　　增程器的啟動功率門檻值是當車輛達到按照最小使用成本的控制邏輯計算出的行駛距離下限值以后，判斷是否啟動增程器的一個準則，當驅動所需功率達到一定量值時啟動增程器。這樣做的目的是增加直接用于驅動的發電量比例，減少為電池充電后再用電池組驅動的比例，以降低油耗。由圖16可知，這個門檻值的影響并不明顯，主要是因為對于一個特定的工況，即使增程器的啟動功率門檻值不同，發電周期的起始和結束時刻也非常相似，其優化值應該通過考慮所有工況得到。

　　4.8 增程器的最短運行周期

　　增程器的運行周期是控制器根據行駛需求確定的，但這樣得到的運行時間可能很短，為了保證發動機的運行效率和壽命，有必要人為設定一個增程器連續運行的最短時間。當通過計算得到的運行時間大于這個最短周期時，按計算的周期運行;當它小于這個最短周期時，按最短周期運行。增程器最短運行周期的影響主要體現在當它大于計算的發電周期時，計算得出的增程器發電模式將被改變。如圖17所示，由于各個系統參數之間的相互作用，增程器最短運行周期的影響并不是單調的，圖中所示的特征將隨著其它參數的變化而改變。對常用的發動機來說，有實際意義的最短運行周期應該不小于120 s。

　　為了簡便，本文采取了只改變某一個參數的數值，而固定其它參數的做法。這樣做可以明顯看出這個參數對系統的影響，但最主要的缺點是無法獲得關于各種參數之間相互作用的信息。對于增程式電動汽車這種復雜的系統來說，各種參數之間的相互作用是客觀存在而且非常重要的，系統的優化取決于對這些參數以及它們之間相互作用關系的深刻理解，系統控制也應該是對某種特定工況下，系統參數優化的過程。 　　5 結論

　　本文對增程式電動汽車的設計和系統控制進行了討論，在系統設計方面，按照國家標準對電動汽車的各項性能要求給出了一個驅動電機功率的選擇方案。由于它是針對一個特定的參考系統計算出來的，當系統參數如空氣阻力系數等改變時，應該重新計算相對應的選擇方案。電機的過載特性使選擇較小的額定功率電動機即可滿足大多數小型乘用車的性能要求，但實際設計中應該綜合考慮其它因素如電機效率等。

　　由于動力電池、發動機和發電機的使用方式之間存在多種可能的組合方式，增程式電動汽車的系統控制種類也相當多，主要區別在于增程器的使用上。常見的做法是采用閉環控制，使增程器的發電量隨車輛功率需求變化。由于實際駕駛工況的變化以及發動機控制上的困難，這樣的控制很難實現。此外，發動機的輸出功率變化會導致其無法保持在高效區運行，更可行的方法是使用恒定的增程器輸出功率，這樣的控制方法多采用固定的電池電量的上、下限值來控制發電周期。本文提出了一種基于電池壽命考慮的控制方法，可以根據動力電池的保修期推算出滿足保修條件下的最大允許充、放電幅度，即電池電量的上、下限值，還提出了一種基于最小使用成本的控制邏輯，可以最大限度地使用相對便宜的網電，降低油耗，并給駕駛員充分的選擇，以適應實際駕駛過程中多變的工況。

　　本文研究了基于最小使用成本的控制邏輯中各種系統和行駛參數的影響。整車質量、行駛距離、電池組初始電量、空氣阻力系數和制動能回收效率等都對增程式電動汽車的使用及運行成本有比較大的影響，其它參數如增程器的啟動功率門檻值和增程器最短運行時間等的作用不穩定，這是它們與其它參數之間強烈的相互作用的結果。因此，控制系統的優化應該綜合考慮各種系統和行駛參數。

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