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并联式混合动力汽车能量管理策略优化研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 16:59:27
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并联式混合动力汽车能量管理策略优化研究【摘要】:低污染的混合动力电动汽车(HEV)是一种油电混合汽车,它是向零污染汽车过渡的主要研究方案。因此,HEV是在完全实现零污染汽车的过渡时

【摘要】:低污染的混合动力电动汽车(HEV)是一种油电混合汽车,它是向零污染汽车过渡的主要研究方案。因此,HEV是在完全实现零污染汽车的过渡时期可以进行产业化生产的现实方案,对HEV关键技术的研究具有重要意义。 为实现HEV动力源的优化分配,必须设计一个良好的能量管理控制策略(EMCS)。当前大多研究成果虽然在提高燃油经济性方面取得了一定的成就,但还不能达到全局最优的结果。为了寻求一个全局最优的控制方法,本文以本田Insight并联混合动力电动汽车(PHEV)为研究对象,对其原有基于规则(Rule-based)的并联电机辅助控制策略进行研究和改进。 首先对ADVISOR软件中Insight车辆的仿真模型进行数学建模分析,然后基于准静态原理建立车辆简化等效数学模型。在给定的典型城市道路循环工况(UDDS)条件下,运用动态规划(DP)方法对EMCS问题进行优化控制,得出全局最优的DP能量管理控制器,并在MATLAB/Simulink环境中对所得出的DP能量管理控制器进行仿真计算和实验。结果表明,所提出的能量管理策略与传统的基于规则的控制策略相比,燃油经济性提高了10.22%,同时发动机和电机效率都有相应的提高。 为增强控制器的实用性,针对车辆在实际行驶中路况信息未知的特点,运用随机动态规划(SDP)方法设计SDP控制器。首先将驾驶员需求功率建模为马尔科夫(Markov)链,然后计算出其状态转移矩阵,最优控制策略是通过求期望性能指标得到的,这使得SDP控制策略具有适应行驶工况的能力。基于随机动态规划的两种不同的求解方法设计了SDP全维能量管理控制器和SDP局部能量管理控制器。仿真结果表明,这两种控制器与基于规则的控制器相比,车辆燃油经济性和两动力源效率都得到较显著的提高。 对所提出的3种能量管理控制器进行仿真,其总体结果表明,在基于动态规划思想的能量管理策略下,发动机的工作点基本分布在高效区域内,电机更全面的参与了系统的运作,燃油经济性得到了有效提高。而对于驾驶性能的仿真表明,车辆发动机活动对燃油经济性的影响较为敏感,换挡活动对燃油经济性的影响较弱。总的来说,针对确定的工况,DP控制器效果最好,但不能适应行驶工况变化,实用性不高;而SDP控制能适应行驶工况变化,虽然经常达不到理论上的最优,但实用性好;SDP全维控制器的控制效果优于SDP局部控制器,但全维控制器需要的计算量巨大,容易出现“维数灾”问题,实时性较差,SDP局部控制器虽然实时性较好,但它的解是次优的。 【关键词】:混合动力电动汽车 能量管理控制策略 动态规划 随机动态规划 燃油经济性
【学位授予单位】:广西工学院
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:U469.72
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 第一章 绪论9-22
  • 1.1 课题研究背景及意义9-10
  • 1.2 混合动力电动汽车发展概述10-11
  • 1.3 混合动力电动汽车的定义及分类11-15
  • 1.3.1 串联混合动力系统12-13
  • 1.3.2 并联混合动力系统13-14
  • 1.3.3 混联混合动力系统14-15
  • 1.4 并联式能量管理与控制策略15-20
  • 1.4.1 基于规则的能量管理策略16-17
  • 1.4.2 瞬时优化控制策略17-18
  • 1.4.3 智能技术控制策略18-20
  • 1.4.4 全局优化控制策略20
  • 1.4.5 自适应控制策略20
  • 1.5 主要内容及任务目标20-22
  • 第二章 并联式混合动力汽车建模分析22-39
  • 2.1 本田 Insight 混合动力电动汽车结构22-24
  • 2.2 电动汽车仿真软件分析24-27
  • 2.2.1 ADVISOR 简介24-26
  • 2.2.2 ADVISOR 仿真方法26-27
  • 2.3 基于 ADVISOR 的并联混合动力系统建模27-37
  • 2.3.1 整车控制模型27-28
  • 2.3.2 车轮模型28-29
  • 2.3.3 发动机模型29-30
  • 2.3.4 电机/控制器模型30-32
  • 2.3.5 蓄电池模型32-34
  • 2.3.6 传动系模型34-37
  • 2.4 整车仿真模型37-38
  • 2.5 小结38-39
  • 第三章 动态规划能量管理策略39-56
  • 3.1 动态规划能量管理(EMS)问题的建立39-46
  • 3.1.1 并联混合动力车辆模型的简化39-41
  • 3.1.2 状态变量和控制变量的离散化41-43
  • 3.1.3 驾驶性能分析及量化43-44
  • 3.1.4 优化问题的建立44-46
  • 3.2 动态规划能量管理优化算法实现46-50
  • 3.2.1 动态规划的适用条件46-47
  • 3.2.2 权重系数的选取47
  • 3.2.3 动态规划能量管理问题求解47-50
  • 3.3 仿真结果及分析50-54
  • 3.4 小结54-56
  • 第四章 随机动态规划能量管理策略56-73
  • 4.1 随机动态规划(SDP)理论56-58
  • 4.1.1 系统变量56-57
  • 4.1.2 系统指标函数57-58
  • 4.2 随机模型58-59
  • 4.3 随机动态规划能量管理问题求解59-66
  • 4.3.1 全维控制法60-65
  • 4.3.2 局部控制法65-66
  • 4.4 仿真结果及分析66-72
  • 4.5 小结72-73
  • 第五章 总结与展望73-75
  • 参考文献75-78
  • 发表论文和参加科研情况说明78-79
  • 致谢79


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