并联型混合动力汽车再生制动控制策略研究

【摘要】：发展电动汽车是解决能源危机和缓解环保压力的最佳选择。目前在我国，纯电动汽车还没有规模化量产，燃料电池电动汽车还处于研发阶段，存在技术瓶颈问题。混合动力电动汽车作为一种过渡车型，改善了传统汽车较低的燃油经济性，实现节能减排，又克服了纯电动汽车续航能力差的缺点，实现两种车型优点的统一。再生制动是混合动力汽车节能减排的技术手段之一，再生制动时，由电机提供的再生制动力能够参与制动车辆并实现制动能量的回收，但再生制动力会受到车速、电机工作特性、电池充电电流等影响因素的制约，在较大强度制动时，单纯利用再生制动力无法满足全部制动需要。因此，混合动力汽车必须保留传统液压制动。如何满足车辆制动安全性并最大限度提升能量回收能力是研究再生制动系统的焦点之一。 本文针对再生制动系统的控制策略进行研究，以期协调混合动力汽车制动时制动安全稳定性与实现尽可能多地回收能量之间的矛盾，以确保车辆制动安全稳定性为大前提，实现尽可能地能量回收。主要工作如下： (1)设计再生制动系统前、后轴制动力的分配策略及再生制动力的逻辑门限控制策略。对传统汽车制动时的制动力进行分析，并依据ECE法规明确混合动力汽车前、后轴制动力的分配范围。在此基础上，对再生制动力分配的主要影响因素进行分析，以确保车辆制动安全稳定性为大前提，分别设计前、后轴制动力的分配策略及再生制动力的逻辑门限控制策略。在ADVISOR仿真软件下，分别对前、后轴制动力分配策略及再生制动力的逻辑门限控制策略建立数学模型，并与ADVISOR默认控制策略进行对比仿真分析，验证了所建模型的有效性和本文再生制动控制策略性能的优越性。 (2)利用模糊控制方法对再生制动力的分配进行控制，建立了再生制动力模糊控制器。以车速、车辆制动强度、电池SOC(State Of Charge)值为输入，以电机提供的制动力占当前可实现的电机制动力的比值系数k为输出，在Matlab/Simulink环境下建立再生制动力模糊控制器，并在ADVISOR中四种不同循环工况下，将所建模糊控制策略与ADVISOR原有策略及逻辑门限控制策略进行对比仿真。仿真结果表明，模糊控制策略下，再生制动力分配的控制效果优于其他两种策略。 (3)利用粒子群算法(Particle Swam Optimization，PSO)融合布谷搜索(CukooSearch，CS)算法的混合算法优化再生制动力模糊控制器隶属度函数。分析粒子群算法与布谷搜索算法的优缺点，并将两种算法融合构成CS-PSO混合算法。采用三种基准测试函数验证CS-PSO算法的有效性。分别利用PSO算法、CS-PSO算法对再生制动力模糊控制器的隶属度函数进行优化，以制动能量回收率为评价指标，在美国城市道路循环UDDS(Urban Dynamometer Driving Schedule)工况下对未优化的模糊控制策略与利用PSO和CS-PSO优化算法优化模糊控制器后的控制策略进行对比分析。仿真分析表明，一个循环工况下，优化后的模糊控制器使汽车的制动能量回收率有明显提升，而与利用PSO算法的控制策略相比，利用CS-PSO算法的控制策略制动能量回收率也有所提升，表明CS-PSO算法能够弥补PSO算法容易陷入局部最优的缺点。 【关键词】：混合动力汽车 再生制动 模糊控制 优化算法 ADVISOR 仿真分析
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U469.7
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-9
• 目录9-12
• 第1章 绪论12-18
• 1.1 课题的研究背景及意义12-13
• 1.2 再生制动技术研究现状13-16
• 1.2.1 国外再生制动技术研究现状13-15
• 1.2.2 国内再生制动技术研究现状15-16
• 1.3 本文主要研究内容16-18
• 第2章 再生制动系统控制逻辑18-26
• 2.1 混合动力汽车概述18-21
• 2.1.1 混合动力汽车的分类18-20
• 2.1.2 混合动力汽车的节油原理20-21
• 2.2 再生制动系统控制逻辑21-24
• 2.2.1 再生制动系统的结构与基本原理21-23
• 2.2.2 再生制动系统控制逻辑23-24
• 2.3 再生制动控制策略整体设计方案24-25
• 2.4 本章小结25-26
• 第3章 再生制动系统控制策略研究与仿真26-54
• 3.1 车辆制动动力学分析26-31
• 3.1.1 理想的前、后轴制动力分配曲线26-28
• 3.1.2 ECE 法规对前、后轴制动力分配的要求28-31
• 3.2 混合动力电动汽车制动力分配策略31-38
• 3.2.1 前、后轴制动力分配策略31-34
• 3.2.2 再生制动力控制34-38
• 3.3 再生制动控制策略数学模型的建立38-42
• 3.3.1 ADVISOR 中制动力分配策略38
• 3.3.2 前、后轴制动力分配策略数学模型的建立38-41
• 3.3.3 再生制动逻辑控制数学模型的建立41-42
• 3.4 仿真实验与结果分析42-53
• 3.4.1 SOC 初始值为 0.7 的仿真分析44-49
• 3.4.2 SOC 初始值为 0.85 的仿真分析49-53
• 3.5 本章小结53-54
• 第4章 基于 CS-PSO 算法优化的再生制动力模糊控制器设计54-72
• 4.1 再生制动力模糊控制器的设计54-59
• 4.1.1 隶属度函数的确定55-56
• 4.1.2 模糊控制规则56-57
• 4.1.3 仿真实验与结果分析57-59
• 4.2 基于粒子群算法优化的模糊控制器59-63
• 4.2.1 粒子群算法60-62
• 4.2.2 隶属度函数的编码及适应度函数的选择62-63
• 4.2.3 优化流程63
• 4.3 基于 CS-PSO 算法优化的模糊控制器63-66
• 4.3.1 布谷搜索算法64-65
• 4.3.2 CS-PSO 混合算法65-66
• 4.4 算法验证66-68
• 4.5 仿真实验研究68-69
• 4.6 本章小结69-72
• 第5章 全文总结与展望72-74
• 5.1 全文总结72-73
• 5.2 研究展望73-74
• 参考文献74-80
• 作者简介80-82
• 致谢82

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