串联混合动力汽车能量管理策略优化研究

【摘要】：随着经济的快速发展，人们消耗的能源也越来越多，世界面临着日益严峻的能源安全、环境保护和气候变化的巨大挑战，这些问题在我国表现得的尤其严重。混合动力汽车既具有传统汽车续驶里程长的优点，又具有电动汽车噪音低、排放性好的优点，是当前最具推广前景的电动汽车。大力发展混合动力汽车，被认为是解决上述问题的有效途径。 混合动力汽车的能量管理策略是混合动力汽车的关键技术之一，对燃油经济性的提高有着决定性的作用。本文以串联式混合动力汽车的能量管理策略为研究对象，把基于极小值原理的全局优化算法应用到能量管理策略当中，并与基于LVQ（学习向量量化，Learning Vector Quantization）神经网络的工况识别技术相结合，设计出了接近全局最优的能量管理策略。本文的主要研究内容如下： 首先，以ADVISOR中的串联混合动力汽车模型为原型，根据计算重新选择了动力系统的主要元件。利用仿真软件中的发动机和发电机静态试验数据，建立了发电机组的最优工作曲线模型。利用镍氢电池的充放电曲线，建立了镍氢电池的电路模型。 其次，根据串联混合动力汽车的简化的动力总成模型和发电机组、电池模型，结合约束条件，建立了能量管理策略的优化数学模型。以最小燃油消耗为优化目标，采用全局最优的PMP（Pontryagin's minimum principle）算法对多个给定的典型工况进行计算，得到了需求功率在发电机组和电池之间的分配结果、电池SOC变化曲线以及末端与始端的SOC之差与协态参数的关系曲线。 第三，受小波变换与模糊控制在燃料电池混合动力汽车能量管理上应用的启发，本文还研究了基于小波模糊控制的能量管理策略在串联混合动力汽车上的应用，并给出了仿真结果。 最后，通过提取典工况的特征参数作为样本数据，并用于LVQ神经网络的训练，得到了基于LVQ神经网络的工况识别器。再与PMP算法得到的典型工况的协态参数相结合，得到了具有实时性的基于LVQ工况识别的能量管理策略。仿真结果表明，与PMP算法非常接近，并给出了部分工况的仿真结果。 【关键词】：混合动力汽车 能量管理策略 极小值原理 小波变换 模糊控制 学习向量量化
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：U469.7
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 第一章 绪论9-30
• 1.1 研究混合动力汽车的目的和意义9-12
• 1.2 混合动力汽车分类12-14
• 1.2.1 串联式混合动力汽车12-13
• 1.2.2 并联式混合动力汽车13-14
• 1.2.3 混联式混合动力汽车14
• 1.3 混合动力汽车国内外研究现状14-20
• 1.3.1 国外14-18
• 1.3.2 国内18-20
• 1.4 混合动力汽车关键技术与系统20-24
• 1.4.1 电池及其管理技术20-21
• 1.4.2 电机及其控制技术21-23
• 1.4.3 动力总成电控技术23
• 1.4.4 混合动力系统参数匹配23-24
• 1.4.5 能量管理策略24
• 1.5 混合动力汽车能量管理策略研究现状24-28
• 1.5.1 串联式混合动力汽车能量管理策略24-25
• 1.5.2 并联式混合动力汽车能量管理策略25
• 1.5.3 混联式混合动力汽车能量管理策略25-26
• 1.5.4 通用型的混合动力汽车能量管理策略26-27
• 1.5.5 能量管理策略存在的问题27-28
• 1.6 本文研究的主要内容28-30
• 第二章 主要元件选择、建模与典型工况分析30-47
• 2.1 引言30
• 2.2 电动汽车仿真软件简介30-33
• 2.3 车辆元件的选择与建模33-39
• 2.3.1 发电机组模型33-36
• 2.3.2 电动机的选择与建模36
• 2.3.3 电池组参数选择与建模36-38
• 2.3.4 车辆的主要参数与动力性能38-39
• 2.4 串联混合动力汽车工作模式与典型工况39-46
• 2.4.1 串联混合动力汽车工作模式分析39-42
• 2.4.2 典型工况介绍42-46
• 2.5 本章小结46-47
• 第三章 基于 PMP 的全局最优能量管理策略47-67
• 3.1 引言47-48
• 3.2 最优控制理论48-52
• 3.2.1 泛函极值的求解—变分法48-49
• 3.2.2 庞特里亚金极小值原理简介49-52
• 3.3 串联式混合动力汽车的数学模型52-54
• 3.3.1 动力总成模型52-53
• 3.3.2 发电机组模型53
• 3.3.3 电池模型53-54
• 3.4 能量管理问题的数学模型54-56
• 3.4.1 性能指标函数54
• 3.4.2 状态方程54-55
• 3.4.3 约束条件55-56
• 3.5 利用庞特里亚金极小值原理求解56-58
• 3.5.1 哈密顿函数56
• 3.5.2 协态方程56-57
• 3.5.3 最优解计算57-58
• 3.6 典型工况仿真结果58-65
• 3.7 本章小结65-67
• 第四章 基于小波模糊控制的能量管理策略67-80
• 4.1 引言67
• 4.2 小波分析简介67-70
• 4.2.1 小波变换原理67-69
• 4.2.2 基于小波变换的功率分解69-70
• 4.3 模糊控制70-75
• 4.3.1 模糊控制理论简介70-71
• 4.3.2 模糊控制器的设计71-75
• 4.4 典型工况仿真75-79
• 4.5 本章小结79-80
• 第五章 基于 LVQ 神经网络工况识别的实时能量管理策略80-91
• 5.1 引言80
• 5.2 LVQ 神经网络简介80-84
• 5.2.1 LVQ 神经网络结构81-82
• 5.2.2 LVQ 神经网络训练样本的选择82-83
• 5.2.3 LVQ 神经网络的训练83-84
• 5.3 基于 LVQ 神经网络工况识别的实时能量管理系统84-89
• 5.3.1 基于 LVQ 神经网络工况识别的实时能量管理系统结构图85
• 5.3.2 基于 LVQ 神经网络工况识别的实时能量管理系统仿真85-89
• 5.4 本章小结89-91
• 第六章 总结与展望91-93
• 6.1 主要创新点与结论91
• 6.2 展望91-93
• 参考文献93-103
• 发表的论文和参加科研情况103-104
• 发表的论文103
• 参与的科研项目103-104
• 致谢104

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