串联型液压混合动力汽车的能量管理策略研究

【摘要】：近年来，随着经济的发展，公路运输规模和运输汽车数量都在不断增加，运输汽车的燃油消耗量也相应地大幅增长，因此提高运输汽车燃油经济性的需求越来越强烈，这极大地促进了与运输汽车相关的新能源汽车的研究和发展。在这些研究中，采用液压混合动力技术来提高运输汽车的燃油经济性非常具有吸引力。其一，运输汽车一般质量较大，需要的驱动功率也较高；其二，液压系统的一些优秀性能，比如液压泵/马达具有很高的功率密度和效率，液压储能器能够在其整个工作范围内进行快充和快放等，使其非常适合应用于运输汽车的混合动力系统中。因此，液压混合动力技术被视为能有效降低运输汽车耗油量的最可行的技术。然而，液压储能器的能量密度低也给这项技术的应用带来一些挑战。正是液压混合动力技术所面临的这些机遇和挑战使其成为目前混合动力汽车研究领域的热点之一。 液压混合动力系统的结构形式大致可分为串联型和并联型。其中串联型液压混合动力系统能够使发动机与汽车传动系统解耦，进而可以大幅提高发动机的操作柔性和使用性能。再者，串联型液压混合动力系统具有更好的提高运输汽车燃油经济性的潜力。基于以上考虑，本文以串联型液压混合动力系统作为研究对象，并针对当前该研究中存在的需要解决的问题，主要从以下几个方面展开研究： （1）高精度的发动机仿真模型。目前混合动力系统研究中采用的发动机模型普遍将油耗与发动机运行状态视为静态映射，这种方法难以准确估计发动机处于瞬态时的油耗。本文所建立的发动机仿真模型描述了发动机的进气动态和输出力矩动态，并根据发动机电子控制单元的工作方式来修正瞬时油耗。实验结果表明该模型能够精确估计各种情况下的发动机瞬时油耗，并能够准确描述发动机的工作动态。 （2）分层递阶的控制系统结构在串联型液压混合动力系统中的应用。本文所建立了分层递阶的控制系统结构包含两个层级，共三个子控制器。顶层的子控制器即为整个混合动力系统的能量管理策略。底层控制器包含两个子控制器，一个用于控制发动机和与发动机相连的液压泵，另一个用于控制汽车驱动马达和机械制动器。这种控制系统结构使得系统中的全部被控对象和需要特殊考虑的各种特殊情况都能被有效控制和管理。 （3）基于模型预测控制的能量管理策略在串联型液压混合动力系统中的应用以及和其它策略效果的对比。目前混合动力系统能量管理策略种类繁多，根据其发展顺序和特点，大致可分为三类，即基于规则的、基于离线优化的（包括确定型动态规划法、随机动态规划法等）和基于在线优化的（即模型预测控制方法）。其中基于模型预测控制的能量管理策略提出较晚，而且目前该策略在液压混合动力系统中的应用尚未见诸于文献。本文设计并应用了这三种类型中各自最具代表性的能量管理策略，即基于液压储能器荷能状态调节的规则式能量管理策略（Rule based，RB），基于随机动态规划方法的离线优化式能量管理策略（Stochastic Dynamic Programming，SDP）和基于模型预测控制的在线优化式能量管理策略（Model Predictive Control，MPC），并分别研究其特点和应用效果。结果表明无论从提高燃油经济性还是从改善汽车动力性来说，MPCSDPRB（“”表示“优于”的意思）。其中MPC能充分挖掘该串联型液压混合动力系统的潜力。 （4）实时寻优算法研究。在线寻优计算的实时性是基于模型预测控制的能量管理策略在应用中需要解决的主要问题。本文针对性地提出基于李雅普诺夫方法的实时寻优方法，该方法相比于常用的二次规划法，不仅具有更好的实时性，而且计算时间随优化变量个数的增加仅线性增加。此外，该方法具有和二次规划法相当的计算稳定性。 【关键词】：串联型液压混合动力系统 马尔可夫模型 分层递阶控制 模型预测控制 燃油经济性
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：U469.7
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-15
• 第一章 绪论15-27
• 1.1 研究背景15-16
• 1.2 液压混合动力汽车国内外研究现状16-19
• 1.2.1 国外研究现状17-18
• 1.2.2 国内研究现状18-19
• 1.3 液压混合动力汽车研究的关键问题19-20
• 1.3.1 系统仿真19-20
• 1.3.2 能量管理策略20
• 1.4 目前液压混合动力系统研究存在的问题20-24
• 1.4.1 发动机模型问题20-21
• 1.4.2 控制系统结构问题21-22
• 1.4.3 汽车需求功率的预测问题22
• 1.4.4 非线性模型预测控制的实时寻优问题22-23
• 1.4.5 不同类型能量管理策略间的比较23-24
• 1.5 本文的研究目标和创新点24-25
• 1.6 本文的内容安排25-27
• 第二章 液压混合动力系统建模27-47
• 2.1 串联型液压混合动力系统结构27-28
• 2.2 发动机模型的建立28-40
• 2.2.1 发动机模型概述29-30
• 2.2.2 发动机模型的各个模块30-38
• 2.2.2.1 稳态油耗计算模块30
• 2.2.2.2 气流动态模块30-34
• 2.2.2.3 瞬态油耗修正模块34-37
• 2.2.2.4 发动机输出力矩计算模块37-38
• 2.2.3 发动机模型的实验验证38-40
• 2.2.3.1 实验装置和实验方法38-39
• 2.2.3.2 实验结果39-40
• 2.3 液压泵/马达模型40-42
• 2.3.1 液压泵的容积效率40-41
• 2.3.2 液压泵的力矩效率41-42
• 2.3.3 液压马达的容积效率和力矩效率42
• 2.4 液压储能器模型42-44
• 2.4.1 气体能量方程43-44
• 2.4.2 摩擦损耗44
• 2.4.3 SoC的定义44
• 2.5 汽车动力学模型44-46
• 2.6 本章小结46-47
• 第三章 液压混合动力汽车控制系统47-63
• 3.1 整车控制系统结构47-49
• 3.2 发动机/泵模块控制器49-55
• 3.2.1 发动机/泵模块控制器设计的困难49
• 3.2.2 基于映射的PI控制器49-52
• 3.2.2.1 控制器中的映射49-51
• 3.2.2.2 发动机转速的PI控制51-52
• 3.2.3 发动机启动过程控制52-55
• 3.2.4 功率控制误差分析55
• 3.3 汽车/马达模块控制器55-62
• 3.3.1 变结构抗饱和PI控制器56-57
• 3.3.2 控制变量的分配57-58
• 3.3.3 需要特殊考虑的问题58-59
• 3.3.4 控制效果以及与普通PI控制器效果的对比59-60
• 3.3.5 不同工作压力下的控制效果及其鲁棒性60-62
• 3.4 顶层控制器62
• 3.5 本章小结62-63
• 第四章 基于规则的能量管理策略63-78
• 4.1 基于规则的能量管理策略方法63-65
• 4.2 基于规则的能量管理策略的设计65-66
• 4.3 SoChigh和SoClow的确定66-71
• 4.4 仿真结果与讨论71-77
• 4.4.1 汽车车速的仿真结果72-73
• 4.4.2 发动机的仿真结果73-75
• 4.4.3 前/后马达和机械制动器的仿真结果75-77
• 4.5 本章小结77-78
• 第五章 基于随机动态规划方法的能量管理策略78-95
• 5.1 汽车需求功率的随机模型及建模方法78-85
• 5.1.1 马尔可夫过程78
• 5.1.2 汽车需求功率的马尔可夫模型78-80
• 5.1.3 转移概率的模糊估计80-81
• 5.1.4 汽车需求功率的改进马尔可夫模型81-85
• 5.2 基于随机动态规划方法的能量管理策略优化方法85-90
• 5.2.1 优化目标85-87
• 5.2.2 用于策略优化的系统仿真模型87-88
• 5.2.3 基于随机动态规划法的策略优化方法88-89
• 5.2.4 优化结果89-90
• 5.3 仿真结果与讨论90-94
• 5.3.1 随机动态规划方法的应用过程90
• 5.3.2 仿真结果90-94
• 5.4 本章小结94-95
• 第六章 基于非线性模型预测控制的能量管理策略95-135
• 6.1 非线性模型预测控制95-99
• 6.1.1 非线性模型预测控制的基本原理95-97
• 6.1.2 非线性模型预测控制问题的数学描述97-99
• 6.2 基于情景的随机模型预测控制99-101
• 6.2.1 情景的建立100
• 6.2.2 目标函数和约束100-101
• 6.3 模型预测控制中约束优化问题的快速寻优方法101-116
• 6.3.1 处理等式约束的顺序法和同步方法102-103
• 6.3.2 牛顿寻优方法103-105
• 6.3.2.1 序列二次规划法104
• 6.3.2.2 内点法104-105
• 6.3.3 基于李雅普诺夫方法的动态寻优方法105-112
• 6.3.3.1 最优解是闭的前向不变集107-108
• 6.3.3.2 动态寻优系统是有限逃逸时间可测的108
• 6.3.3.3 李雅普诺夫函数108-112
• 6.3.4 动态寻优系统的初始化112-116
• 6.3.4.1 已有的初始化方法113-115
• 6.3.4.2 动态寻优系统的初始化方法115-116
• 6.4 非线性模型的在线线性化116-118
• 6.5 随机模型预测控制器的设计及实现118-126
• 6.5.1 预测模型和情景118-124
• 6.5.1.1 液压储能器预测模型119-120
• 6.5.1.2 发动机功率的预测模型120-124
• 6.5.2 预测模型的离散化124
• 6.5.3 目标函数和约束124-126
• 6.6 结果与讨论126-133
• 6.6.1 仿真参数126
• 6.6.2 动态寻优方法的实时性和可行性126-128
• 6.6.3 三种模型预测控制方法及其效果对比128-130
• 6.6.4 混合动力系统的仿真结果130-133
• 6.7 本章小结133-135
• 第七章 结论与展望135-138
• 7.1 研究总结135-137
• 7.2 前景展望137-138
• 致谢138-139
• 参考文献139-154
• 附录154-156
• 攻读博士学位期间的研究成果156-158

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