混合动力汽车控制系统与能量管理策略研究

【摘要】： 能源危机和环境污染是汽车工业所面临的两大挑战,研发节能、环保的交通工具已关系到国家的可持续发展问题。混合电动汽车融合了传统汽车和纯电动汽车二者的优点,不仅具有低油耗、低排放等优点,而且续驶里程不受限制,价格适中,适合产业化,被认为是目前最有希望替代传统汽车的方案,因此,对混合电动汽车关键技术的研究具有非常重要的现实意义。 本文以香港政府创新与科技署资助的“全方位智能混合动力轿车项目”为背景,在全面分析混合电动汽车的特点、研究现状及发展趋势的基础上,以并联混合电动汽车为对象,做了如下几方面的工作:对一种新型结构的并联式混合动力汽车建立了前向式仿真软件平台;设计了基于高性能DSP芯片TMS320F2812的整车控制器并实现了HEV多工作模式能量管理;为了对HEV的能量管理进行优化控制以取得良好的节油与减排效果,作者先后设计了基于动态规划的能量管理策略、基于随机动态规划的HEV能量管理策略和基于神经元动态规划的能量管理策略,并对这三种能量管理策略的性能和特点进行了比较。 作者利用实验建模为主、理论建模为辅的方法,在MATLAB/Simulink环境中建立了HEV的前向仿真模型,为整车控制策略的研究和开发提供了必要的仿真平台。然后,基于此仿真平台,设计了基于Stateflow的多工作模式切换能量管理策略,设计了切换控制规则库。通过对HEV系统的行为进行仿真,可以验证不同工作模式间相互切换的参数条件。所得到的控制策略可以通过Matlab/Stateflow C代码自动生成功能,直接生成C语言代码下载到整车控制器中运行。 整车控制器是实现混合动力汽车整车控制与能量管理策略的核心部件,是实现混合动力汽车安全、高效运行的保证。本文在深入分析混合动力汽车控制系统特点和要求的基础上,设计了一款基于高性能DSP芯片TMS320F2812的整车控制器,为实现复杂的能量管理算法提供了硬件基础。通过实车测试,混合动力系统可以实现预期的工作模式和模式间的平滑切换,驾驶性能良好。 为了优化HEV的运行,取得良好的节油与减排效果,必须对HEV的能量管理进行优化控制。最优能量管理策略包含最优换档子策略和最优转矩分配子策略。本文应用动态规划(DP)方法对混合动力汽车能量管理策略问题进行了研究。在给定行驶循环(Driving cycle)的前提下,HEV能量管理问题被建模为多步决策过程问题。仿真结果表明,该方法所得到的换档逻辑和控制律能显著提高整车的燃油经济性。从理论上讲,该方法得到的结果是全局最优结果,因此,动态规划方法可以用来作为衡量其它能量管理策略控制效果的基准。 由于基于动态规划方法的能量管理分析需要事先知道HEV的行驶工况,所得的结果只对特定的行驶工况有意义。为了克服这一局限性,作者将驾驶员的功率需求建模为Markov链,采用随机动态规划(SDP)方法进行能量管理策略的设计。随机动态规划通过值迭代或策略迭代法求解,得出的结果以(状态-行动)表格的形式表示,所以它可以很方便地在整车控制器中实时实现。仿真结果表明,新的控制策略与动态规划的全局优化的结果比较接近,明显优于传统的基于规则的能量管理策略。 采用SDP方法进行能量管理策略的设计虽然解决了动态规划方法的局限性,但在设计过程中仍然会面临“维数灾难”的问题。即值迭代法和策略迭代法求解所需的计算量和存储空间会随状态的数目呈指数增长。这限制了它在实际中的应用。为此,作者采用神经元动态规划方法(NDP)进一步改进能量管理策略的设计。神经元动态规划方法采用神经网络估计状态空间中状态的值函数的通用结构和相应的参数向量,而不是求解SDP问题,从而大大减少了计算量。仿真结果表明,神经元动态规划方法所得结果与SDP方法十分接近,仍然能得到相当优化的结果。这使得采用NDP方法进行能量管理策略的设计与采用DP方法和SDP方法相比具有极大的优势。 作为HEV的核心关键技术,高性能整车控制器的设计和能量管理策略在HEV知识产权中占有重要地位。本文研究对于提高我国HEV的研究开发水平和实现自主知识产权的HEV产业化具有重要意义。 【关键词】：混合动力汽车 整车控制器 能量管理策略 动态规划 随机动态规划 神经元动态规划
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：U469.7
【目录】：

• 摘要8-10
• ABSTRACT10-13
• 第一章 绪论13-31
• 1.1 引言13
• 1.2 混合动力电动汽车发展概况13-16
• 1.3 混合动力电动汽车的定义及驱动类型16-20
• 1.3.1 串联式混合动力电动汽车(SHEV)17-18
• 1.3.2 并联式混合动力电动汽车(PHEV)18-20
• 1.3.3 混联式混合动力电动汽车(PSHEV)20
• 1.4 混合动力汽车的关键技术20-23
• 1.4.1 动力系统参数匹配21
• 1.4.2 整车能量管理与动力系统控制21-22
• 1.4.3 动力电池及其管理系统22-23
• 1.5 控制策略的分类23-27
• 1.5.1 基于规则的能量管理策略23-26
• 1.5.2 瞬时优化控制策略26
• 1.5.3 全局优化控制策略26-27
• 1.5.4 基于优化算法的自适应控制策略27
• 1.6 课题来源和主要研究内容27-31
• 第二章 混合动力汽车建模与仿真31-50
• 2.1 “强华一号”并联式混合动力汽车31-32
• 2.2 电动汽车仿真软件分析32-35
• 2.3 混合动力汽车各子系统的数学模型35-48
• 2.3.1 发动机模型35-38
• 2.3.2 电机模型38-40
• 2.3.3 镍氢电池模型40-42
• 2.3.4 传动系模型42-44
• 2.3.5 车辆控制器模型44-45
• 2.3.6 驾驶员模型45-46
• 2.3.7 车辆纵向动力学模型46-48
• 2.3.8 车身附件模型48
• 2.4 “强华一号”混合动力汽车仿真模型的建立48-49
• 2.5 本章小结49-50
• 第三章 “强华一号”混合动力汽车控制系统开发50-67
• 3.1 HEV 控制系统组成与功能描述50-52
• 3.2 整车CAN 通讯网络体系的构建52-54
• 3.3 整车控制器VCU 硬件设计54-61
• 3.3.1 整车控制器主芯片的选择55-56
• 3.3.2 整车控制器的硬件设计56-61
• 3.4 混合动力汽车控制系统软件开发61-65
• 3.4.1 HEV 多工作模式控制策略及逻辑状态机61
• 3.4.2 能量管理算法的C 代码自动生成61-64
• 3.4.3 整车控制器软件流程图64-65
• 3.5 本章小结65-67
• 第四章 基于动态规划的能量管理策略67-81
• 4.1 混合动力汽车能量管理优化问题的建立67-71
• 4.1.1 混合动力汽车模型的简化67-69
• 4.1.2 混合动力汽车能量管理优化问题的建立69-71
• 4.2 基于动态规划方法的混合动力汽车能量管理与优化71-76
• 4.2.1 状态空间和行为空间离散化71-72
• 4.2.2 预先计算代价函数矩阵72-73
• 4.2.3 权重系数的选取73
• 4.2.4 动态规划求解73-75
• 4.2.5 动态规划算法程序编译为C 语言代码75-76
• 4.3 基于动态规划算法的能量管理仿真结果76-80
• 4.4 本章小结80-81
• 第五章 基于随机动态规划的能量管理策略81-94
• 5.1 随机动态规划（SDP）81-82
• 5.2 随机动态规划问题的求解算法82-86
• 5.2.1 值迭代法(value iteration)83
• 5.2.2 策略迭代法83-85
• 5.2.3 改进的策略迭代法(modified policy iteration)85-86
• 5.3 驾驶员功率需求的随机模型86-87
• 5.4 基于SDP 能量管理问题的求解87-88
• 5.5 仿真结果分析88-93
• 5.6 本章小结93-94
• 第六章 基于神经元动态规划的能量管理策略94-108
• 6.1 神经元动态规划(NEURO-DYNAMIC PROGRAMMING)94-96
• 6.2 神经元动态规划的几种算法96-99
• 6.2.1 基于Monte Carlo 仿真的NDP 算法96-97
• 6.2.2 基于TD(1)的估计策略迭代97-98
• 6.2.3 基于 TD(λ)的估计策略迭代98-99
• 6.3 神经网络动态规划神经网络结构的选取99-101
• 6.4 算法的收敛性及次优性分析101-102
• 6.5 基于神经元动态规划方法的能量管理策略102-104
• 6.6 几种能量管理策略的性能与特点的比较104-106
• 6.7 本章小结106-108
• 第七章 全文总结108-112
• 7.1 全文总结108-109
• 7.2 论文创新点109-110
• 7.3 研究展望110-112
• 参考文献112-121
• 攻读博士学位期间已发表或录用的论文121-122
• 致谢122

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