摘 要：从增程式电动汽车的设计入手，分析了驾驶性能对整车质量和驱动功率的依赖关系，对几种控制逻辑进行了讨论。在分析各种控制逻辑的基础上，提出基于电池寿命和最低使用成本的控制方法。与现有的其它控制方法相比，这两种方法有明显的优点。它们是根据车辆的一些特定的要求提出的，如电池寿命的保修期以及车辆的使用成本等，具有目的性明确、实际操作性强的特点。而且基于最低使用成本的控制方法还具有多模式、对工况变化适应性强的优点。系统地分析了各种参数对基于最低使用成本的控制方法的影响，可用于增程式电动汽车控制系统的优化。
关键词：车辆论文发表,增程式电动车,控制逻辑,电池寿命,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
能源的紧缺和环境的日益恶化使清洁能源动力系统的开发变得越来越紧迫，现有的节能及新能源汽车中，纯电动汽车在节能及环保方面都具有很大的优越性，它具备使用过程中零排放、高效率，以及能量来源多样化等诸多优点，但同时也有很多不足之处，其中最重要的是动力电池能量密度低导致的续驶里程短的问题。这直接影响了消费者的接受程度，导致了电动汽车作为乘用车的市场覆盖面相对狭窄，于是目前广泛采用增程式动力系统作为从传统内燃机动力系统向纯电动系统转变的过渡。作为一种串联式混合动力汽车，增程式电动汽车除驱动电池和电机外，还有一套发电装置即增程器，在驱动电池电量不足时发电来满足驱动需求。由于能量的多次转换必然带来一定的能量损失，行驶过程中长时间使用增程器将影响车辆的经济性。因此增程式电动汽车的一个技术关键在于系统的控制，包括增程器的使用，以及与动力电池的协调等。
在增程式电动汽车的研发过程中，人们提出了多种系统控制逻辑。为了减少使用增程器为动力电池充电，再用电池驱动电机这一过程中的能量损失，可按功率需求来发电。比如奇瑞汽车公司的发明专利[1-2]就是按照发电需求将发动机拖动至目标发电转速。当发动机运行至目标发电转速点并且稳定后，给发电机加载。当发电需求改变时，改变目标发电转速，以寻找新的平衡点。此外，还可先确定电池荷电状态(State of Charge，SOC)的上、下限值，然后按动力需求决定增程器的使用。比如北汽新能源汽车公司的一项发明就是先确定电池SOC的上、下限值，再根据驾驶员的挡位信号和踏板信号决定增程器的工作模式[3]。这种做法类似于奇瑞汽车公司的一个专利：在确定电池SOC上、下限值的基础上，根据驾驶需求，如油门踏板的行程来决定增程器的使用[4]。而需求功率的多变性又增加了精确地按需求功率来发电的技术难度，解决该问题的方法是使发电机的发电功率保持恒定，即 “定点能量管理策略”[5-7]，根据需要启动增程器。比如周苏等人按行驶里程将行驶模式分为短途和长途两种 ，短途行驶时只由蓄电池供电，长途行驶时，在蓄电池的SOC达到其下限值时增程器以恒定功率发电。 本文以Microsoft ExcelTM[9]为基础编写了一个仿真程序，用来计算各种工况下不同控制逻辑对车辆行驶特征的影响，以及油耗、电耗和总的使用成本对各种参数的依赖关系。
1 系统设计
作为车辆最重要的基本参数，满载质量和驱动电机的功率对电动汽车的动力性能起着决定性的作用。它们之间的关系受车辆的动力匹配原理制约，而这些原理对各种车辆，包括传统的内燃机汽车，纯电动汽车，以及混合动力汽车都是通用的。计算公式可以方便地从公开发表的文献中找到，比如余志生主编的《汽车理论》 [10]，周苏等人关于增程式电动汽车系统设计的论文[8]，以及查鸿山等人关于纯电动汽车动力匹配的计算[11]中都可以找到相关的计算公式。利用这些公式可以计算出为了满足国家标准对纯电动汽车动力性能的要求[12]，以及与整车质量相应的驱动功率值。利用表1中除满载质量和驱动电机功率以外的参数和这些指标的解析解，这些要求可以方便地用图1显示出来。由图1可以看出，以60 km/h的速度通过4%的坡度及以30 km/h的速度通过12%的坡度的要求是最容易得到满足的，而不低于20%的最大爬坡度对满载质量和电机功率的要求最高。对于加速性能，在15 s内从50 km/h加速到80 km/h 比较容易做到，而低速加速(从0到50 km/h)则比较困难。图1的阴影部分是所有的要求皆能满足的区域。由此可知，所需电机功率随满载质量快速上升。因此，汽车轻量化是所有汽车，包括传统车辆和新能源汽车设计中应该考虑的一个重要因素。
图1中的实心圆点是选取的一个参考系统，用于系统的计算和模拟。由图1可知，对1 400 kg的满载质量来说，30 kW的驱动电机无法满足最大爬坡度和低速加速的要求。但考虑到电机的峰值功率通常远高于其额定功率，如果过载系数取为2.0，则额定功率为30 kW的电机足以满足所有要求。为简单起见，本文的计算中没有考虑除驱动以外的其它电器，如电子设备、空调、转向助力、冷却系统等。
2 系统能耗计算
在增程式电动汽车的使用中，驱动能量可以来自蓄电池，也可以由增程器发电提供。其中蓄电池组的能量主要来自驻车充电，加上制动能回收产生的电能。制动能的回收量主要由回收效率和驾驶工况决定。如果能有效地回收，制动能发电可以提供相当大比例的能量用于驱动。因此，提高制动能回收效率应作为电动系统优化的一个重要目标。
电池组的选择和使用除了考虑充、放电特性、容量等以外，一个重要的考虑因素是充-放电幅度，因为它直接决定了电池寿命。图2 是4种常用电池的使用寿命(循环次数)与充-放电幅度之间的关系。电池寿命试验通常是在特定的条件下对电池进行持续的充放电，直至电池容量小于其额定容量的80%为止。可以看出对于相同充-放电幅度，镍氢电池的寿命最长，锂离子电池稍差，而铅酸电池寿命最短。能量密度也存在类似关系。图2所示的依赖关系还应该与充-放电摆幅的中间值有关，但这方面的研究较少。对纯电动汽车来说，为提高续驶里程必须允许电池组最大程度地放电。因此，电池组的寿命比较短，且其平均寿命是可以预测的。对于电动汽车中常用的锂离子电池来说，80%的充-放电幅度对应约2 000个使用周期，20%的充-放电幅度对应约15 000个使用周期，而10%的放电幅度能达到约42 000个使用周期。因此从电池寿命和更换电池成本的角度来看，使用较小的充-放电幅度是比较理想的选择。由于增程式电动汽车的增程器可以随时发电，减小充 -放电幅度，从而延长了电池的使用寿命。使用小幅度充、放电机制应该把电池组的更换费用纳入到运行/维护成本的计算才有意义。
由于对动力电池的性能缺乏完整的了解，以及单体电池之间通常存在的不均匀性，导致电池精确控制方面的困难。加上对电池更换的责任方尚无明确规定，导致在增程式电动汽车，以及并联和混联式混合动力汽车的设计中，对充-放电幅度限制方面的考虑并不普遍。
为了研究各种工况及系统参数对增程式动力系统的影响，选取了一个满载质量为1 400 kg的参考系统，其各种参数值见表1。它的驱动电机额定功率为30 kW，如图1中的实心点所示。考虑到电机的过载特点，其峰值功率(图1中的空心圆点)很容易满足爬坡度和加速性能等方面的要求。表2中的3种工况是根据国家标准定义的试验用行驶工况中的市区循环和市郊循环组成的[14]。将各种循环进行组合，形成了总行驶里程约为100 km的城市工况、城市+城郊工况，和城郊工况。在城市+城郊混合工况下，采用一个如表1和表2所示的参考系统，其能耗和增程器的使用如图3所示。在图3 中，蓄电池电量从初始的16 kWh开始，其即时电量考虑了用于驱动的能量损耗，也包含了增程器为电池充电以及制动能量的回收。图3还显示了增程器的使用状态，在电池电量达到其容量的 20%时，增程器启动，致使该系统不仅能满足驱动需求，还有多余的能量为电池组充电。由于该系统是按照电池的下限值决定增程器的使用，且其上限值(90%)在行驶结束时尚未达到，从而在整个运行周期内增程器仅启动一次。在衡量增程式电动汽车的运行成本时，应同时考虑使用的电能和增程器耗费的燃料费用。最简单的方法是把它们按照如表2所列的市场价格统一折合成货币值计算。
3 控制策略
作为一种最简单的混合动力系统，增程式电动汽车的控制主要体现在动力电池和增程器的使用方面。在电池方面，如上所述，主要有两种方法，一种是综合考虑驱动需求和电池寿命因而限制充-放电幅度;另一种是在纯电动汽车中通用的方法，即限制电量下限值。增程器的使用则从电池特性和驾驶需求两方面来考虑。有代表性的增程器使用方法包括“随动式”发电，也就是根据系统的用电需求决定增程器的使用。由于增程器的发电功率随外界需求变化而变化，除了在控制上难以实现精确的匹配，发动机也无法维持在高效区域的运行，这可能影响增程式电动汽车的经济性。简单的解决方法是使用固定的发电功率，在电池电量低于所定下限值时按恒定功率发电，在高于上限值时停止。这样做的优点是控制过程简单，但其上、下限值多是根据经验确定。类似的方法还有根据汽车保修期要求的行驶里程以及电池的使用寿命来估算电池SOC的上、下限值[15]。此法可保证电池在保修期内正常工作，但它和根据经验得到上、下限值的控制方法有一个共同的缺点，就是可能因过度使用增程器，导致其发出超过需求的电量来对电池组充电使之达到上限值，从而造成能源浪费和过高的使用成本。比较理想的解决方案是基于最低使用成本的控制方法[16]，在下一次利用网电充电前尽可能地使用电池电量，减少发动机的使用。下面对上述后3种控制方法做一个简单的介绍和比较。 3.1 基于固定SOC上、下限值的控制策略
最简单的控制方法是采用固定的SOC上、下限值，当电池电量达到其下限值时启动增程器发电来驱动并为电池充电，当电池电量达到其上限值时停止发电。由于增程器发出的电能中相当大一部分被用于驱动，为电池充电有限，在一个工况周期内很难达到其上限值。除非将上、下限区间限制得很窄，在100 km的驾驶周期内，发电区段只出现在后期，持续到驾驶周期结束。较高的SOC上限值对驾驶周期无明显影响。图4(a)～(c)显示了不同工况下SOC下限值对驾驶周期以及发电周期的影响。较高的下限值容易达到，增程器启动得比较早，相应的发电时间长，油耗高，行驶费用也比较高。
由图5可知，SOC下限值为20%时，电池能耗在不同工况下并没有明显区别。城市+城郊混合工况下的油耗略高于其它工况，因而运行成本最高。当SOC下限值为 30%时，由图4(a)可知，城市工况下大量的燃油被用来发电，用做驱动和充电，导致驾驶周期结束时电池的剩余电量过多，因此成本最高。随着增程器发电直接用于驱动的比例逐步增加，城市+城郊混合工况以及城郊工况下的油耗及行驶成本逐渐降低。由此可见，增加发电直接驱动的比例，减小充电环节的能量浪费是提高增程式电动汽车效率的关键。
这种控制逻辑的优点是简单，但它的缺点也很明显，主要体现在行驶的经济性较差，同时也没有顾及驱动电池的寿命。
3.2 基于电池寿命的控制策略
作为动力系统的一个重要组成部分，电池寿命是增程式电动汽车设计中的一个重点。如果按照车辆的保修期来设计电池寿命，则根据图2所示的电池寿命曲线可以估算出电池使用过程中所允许的SOC的最大变化幅度。具体方法是将保修期以一定的行驶里程来表述，根据工况和电池寿命曲线列出一个能量需求方程，从而得到允许的最大SOC幅度[15]。以保修里程10万km为例，如表1所示的参考车辆在城市工况下，采用SOC标定值为55%的锂离子电池组，可以求得所允许的最大SOC变化幅度为60%(即±即%幅)。如图6(a)所示，当电池电量达到25%的SOC下限值时，增程器开始发电。当电池电量达到85%的SOC 上限值时停止发电。因为电池电量一直低于其上限值，所以在行驶周期(100 km)结束时仍在发电。不同工况的能量需求不同，所以最大允许的SOC变化幅度也不同。图6(b)和(c)显示了城市+城郊混合工况，以及城郊工况的系统状态。随着驾驶能量需求的增加，允许的最大SOC变化幅度在减小，发电时间在提前，发动机即增程器的使用时间加长，导致运行成本增加。
最大允许的SOC变化幅度也是表1所示各种车辆系统参数的函数，电池电量对它有很大的影响。如图7所示，它随着电池容量的增加而增加，这是因为在能量需求相同的情况下，小容量的电池需要更长的发电时间，只能在小的SOC变化幅度下，通过频繁发电来实现。图8显示了对应于容量为5 kWh的电池组，最大允许的SOC变化幅度为4%。其增程器的启动比大电池容量的情况更加频繁。
3.3 基于最低使用成本的控制策略
这种控制方法是在保证系统能量需求的前提下，使动力电池在完成行驶任务，利用网电充电之前，达到在不损害电池的前提下的最低电量状态[16]。因为电池能量的相当一部分来自于相对经济的网电，这样做可以最大限度地使用电池电量，使燃油的消耗达到最低，从而降低使用成本。图9显示了一个基于最低使用成本控制方法的例子，是对表1所示的参考系统在城市+城郊混合工况下进行的模拟。根据驾驶员的输入，包括驾驶模式、行驶距离和对驾驶工况的预期，系统自动判断在到达目的地之前所需的发电量。将总的发电时间分成若干个发电周期，进行间歇式发电，如图9中虚线所示。这样做有几个好处，首先可以避免长时间连续发电，当行驶情况发生变化后不至于产生过多的电池剩余电量以及由此带来的浪费。此外，可以把系统的功率需求作为增程器启动的一个判据条件，使发出的电能直接用于驱动电机，避免能量转换带来的浪费。系统对驾驶条件的变化有很强的适应性。由图9可知，整个驾驶过程被分成了若干个区域，发电周期和间隔都是不均匀的。在车速较高区段增程器的启动比较频繁，增程器的发电量对应于发电周期呈阶梯式增长。在行驶结束时，电池的残余存量略高于其容量的20%，即电池SOC的下限值。
以上所述的3种控制逻辑各有长处和不足。表3对城市工况下各种控制策略对应的能耗和成本进行了比较。采用固定的SOC上/下限值的方法简单易行，缺点是通常情况下当达到SOC下限值，启动增程器发电以后，充电量很难使电池达到其上限值，导致持续发电，除了行驶成本比较高以外，也没有考虑电池的寿命。而优化电池寿命的控制方法可以使电池组在保修期内出现故障的几率降低到主机厂可以接受的范围内，但后果是提升了电池SOC的下限值，导致长时间发电，增加了使用成本。如果不考虑电池寿命，也就是更换电池组的费用，仅考虑使用成本，基于最低使用成本的控制逻辑较其它两种控制方法有明显的优势。除了运行成本低以外，它还有很大的灵活性，可以按需要随时调整行驶预期，保证最低运行成本。它的缺点是可控变量较多，控制比较复杂。下文将对基于最低使用成本的控制方法中各种参数的影响进行研究。
4 系统和控制参数的影响
增程式电动汽车的运行及经济性受到其系统参数的约束和行驶条件的限制。如图1所示，其动力性能很大程度上取决于整车质量和驱动功率。选取一个如表1所示的参考系来研究各种系统参数和控制参数的影响，利用这个参考系，按表2定义的工况行驶，以电耗和油耗以及运行成本为指标衡量各个参数的影响。因为电能和燃油的单位价格不同，所以能耗的总价格更为直观。本节以约 100 km的城市+城郊混合工况(表2)为基础，采用基于最低使用成本的控制方法，对表1中各种参数的影响进行了研究。
4.1 行驶距离
首先，行驶距离对能耗和行驶成本有直接的影响。在行驶距离较短时，比如70 km以内，电池组足以满足行驶需求，车辆以纯电模式运行，运行成本较低。当行驶距离超过这个范围以后，增程器被启动，行驶所需的能量由增程器发电来提供。如图10所示，这种控制方法使电池最终电量始终保持在较为稳定的水平上，即电池SOC下限值附近，实现了最大限度地利用蓄电池电量，达到最低使用成本的目的。图中的成本和油耗曲线不是单调上升，而是波动的，类似的现象也出现在其它参数的影响中，这是因为基于最低使用成本的控制涉及一个多参数系统。各种参数相互影响，使改变单一参数值无法实现系统的优化。 4.2 初始电池电量
较高的初始电池电量可以为行驶提供较多的电能，因此油耗和成本随电池电量的增加而降低。当初始电量达到21 kWh时，纯电模式即可满足全部行驶需求。由图11可知，当初始电量很低时，油耗非常高，这是串列式混合动力系统的一个致命弱点。中间环节过多产生的效率损失是无法通过系统控制来彻底避免的。
4.3 满载质量
整车质量是一个非常重要的因素。由于电池电量恒定，而系统控制方法使电池最终SOC接近其下限值以最大限度地使用电池驱动，所以不同整车质量的汽车所能使用的电能接近一个常量，而油耗和成本随着整车质量的增加而增加。由图 12可知，在1 250 kg以下，整车质量每增加10%导致约13.7%的油耗增加。对传统内燃机乘用车来说相应的油耗增加在7%左右[17]，远低于增程式电动汽车。一个重要的原因是能量转换过程带来的损失。如果不考虑充电效率(71%)和驱动效率(81%)，油耗的增加可以估算为71%×81%×13.7%≈7.8%，与传统车辆类似。在1 250 kg以上，整车质量每增加10%导致约50%的油耗增加。这是因为在给定工况下的一个行驶周期(约100 km)内，增加整车质量除了增加能量消耗以外，还将发电周期提前，导致油耗的大幅度增加。
4.4 发电机输出功率
发电机的输出功率直接影响增程器的使用和产生的电能的使用效率，其对油耗/成本的影响主要受两个因素控制。一个是发电量或输出电量被直接用于驱动的比例，这个比例越高油耗就越低。另一个是发电时间，发电时间越长，油耗就越高。当输出功率较低时，增程器的启动比较频繁，且发电量的相当大比例被直接用于驱动电动机，有效地避免了为电池组充电，再通过电池组驱动电机的过程中的损耗。尽管发电时间比较长，但其负面影响较因避免能量转换带来的能耗增加更小，因此油耗和行驶成本都比较低(图13)。当输出功率较高，比如高于25 kW 时，发电量用于直接驱动的比例降低，但发电时间缩短，导致油耗降低。如果继续增加发电机输出功率，则由于其发电量用于直接驱动的比例降低，导致油耗大幅度增加。在输出功率处于中间值(20 kW 左右)时，发电量用于直接驱动的比例和发电时间两个因素共同作用的结果导致油耗最高。这种多个因素相互作用导致一定区间内极值的产生作为普遍规律是正确的，但具体的量值则取决于特定的系统。如果改变参考系统，比如把整车质量从1 400 kg增加到1 700 kg，对应于最高能耗的发电机输出功率将高于20 kW。
4.5 制动能回收
制动能的回收是将驱动电机变为发电机，利用制动转矩来发电。制动能的回收量只与工况以及回收效率有关，和整车控制逻辑无关，它的效率在很大程度上取决于电机控制器。它的使用应该与机械制动系统及防抱死制动系统(Anti-lock Braking System，ABS)相协调，以保证车辆的制动性能和安全性。对于本文使用的参考系统来说，当回收效率为50%时，不同工况下行驶100 km所回收的制动能分别为：城市，1.56 kWh;城市+城郊混合，1.15 kWh;城郊，0.91 kWh，分别占这3种工况下总能量需求的11.6%，8.0%和6.0%。可以看出，在制动比较频繁的城市工况里，制动能的回收量相当可观。图14显示了城市+城郊混合工况下制动能回收效率的影响。回收效率的增加基本不影响电池组电能的消耗，但它为行驶提供了额外能量，使油耗和成本降低。在计算利用回收的制动能进行驱动时，要考虑电池的充电效率和驱动电机的效率。
4.6 空气阻力系数
尽管不是线性的关系，油耗随着空气阻力系数的增加而上升(图15)。因为空气阻力的效应与车速的立方成正比，空气阻力系数的影响程度取决于工况，它在城郊(高速)工况下的影响远大于城市工况。对于城市+城郊工况，由图15可知，在空气阻力系数小于0.23的情况下，能耗的增加比较缓慢。在0.23和0.31之间能耗的增速加快，它的影响在0.33 附近变化不明显。汽车外形的设计应该充分考虑针对特定行驶工况以及其它参数如整车质量等，以及类似于图15所示的能耗与空气阻力系数的关系。如果空气阻力系数只能作小幅度的改进，在0.31以下的效果要远大于在0.33附近。
4.7 启动增程器的功率门槛值
增程器的启动功率门槛值是当车辆达到按照最小使用成本的控制逻辑计算出的行驶距离下限值以后，判断是否启动增程器的一个准则，当驱动所需功率达到一定量值时启动增程器。这样做的目的是增加直接用于驱动的发电量比例，减少为电池充电后再用电池组驱动的比例，以降低油耗。由图16可知，这个门槛值的影响并不明显，主要是因为对于一个特定的工况，即使增程器的启动功率门槛值不同，发电周期的起始和结束时刻也非常相似，其优化值应该通过考虑所有工况得到。
4.8 增程器的最短运行周期
增程器的运行周期是控制器根据行驶需求确定的，但这样得到的运行时间可能很短，为了保证发动机的运行效率和寿命，有必要人为设定一个增程器连续运行的最短时间。当通过计算得到的运行时间大于这个最短周期时，按计算的周期运行;当它小于这个最短周期时，按最短周期运行。增程器最短运行周期的影响主要体现在当它大于计算的发电周期时，计算得出的增程器发电模式将被改变。如图17所示，由于各个系统参数之间的相互作用，增程器最短运行周期的影响并不是单调的，图中所示的特征将随着其它参数的变化而改变。对常用的发动机来说，有实际意义的最短运行周期应该不小于120 s。
为了简便，本文采取了只改变某一个参数的数值，而固定其它参数的做法。这样做可以明显看出这个参数对系统的影响，但最主要的缺点是无法获得关于各种参数之间相互作用的信息。对于增程式电动汽车这种复杂的系统来说，各种参数之间的相互作用是客观存在而且非常重要的，系统的优化取决于对这些参数以及它们之间相互作用关系的深刻理解，系统控制也应该是对某种特定工况下，系统参数优化的过程。 5 结论
本文对增程式电动汽车的设计和系统控制进行了讨论，在系统设计方面，按照国家标准对电动汽车的各项性能要求给出了一个驱动电机功率的选择方案。由于它是针对一个特定的参考系统计算出来的，当系统参数如空气阻力系数等改变时，应该重新计算相对应的选择方案。电机的过载特性使选择较小的额定功率电动机即可满足大多数小型乘用车的性能要求，但实际设计中应该综合考虑其它因素如电机效率等。
由于动力电池、发动机和发电机的使用方式之间存在多种可能的组合方式，增程式电动汽车的系统控制种类也相当多，主要区别在于增程器的使用上。常见的做法是采用闭环控制，使增程器的发电量随车辆功率需求变化。由于实际驾驶工况的变化以及发动机控制上的困难，这样的控制很难实现。此外，发动机的输出功率变化会导致其无法保持在高效区运行，更可行的方法是使用恒定的增程器输出功率，这样的控制方法多采用固定的电池电量的上、下限值来控制发电周期。本文提出了一种基于电池寿命考虑的控制方法，可以根据动力电池的保修期推算出满足保修条件下的最大允许充、放电幅度，即电池电量的上、下限值，还提出了一种基于最小使用成本的控制逻辑，可以最大限度地使用相对便宜的网电，降低油耗，并给驾驶员充分的选择，以适应实际驾驶过程中多变的工况。
本文研究了基于最小使用成本的控制逻辑中各种系统和行驶参数的影响。整车质量、行驶距离、电池组初始电量、空气阻力系数和制动能回收效率等都对增程式电动汽车的使用及运行成本有比较大的影响，其它参数如增程器的启动功率门槛值和增程器最短运行时间等的作用不稳定，这是它们与其它参数之间强烈的相互作用的结果。因此，控制系统的优化应该综合考虑各种系统和行驶参数。
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