混合动力汽车能量管理控制策略研究
这是一篇关于混合动力汽车,能量管理策略,模糊控制,参数优化,工况识别的论文, 主要内容为能源枯竭和环境污染是当今全球各个国家非常重视的两个问题,传统汽车作为我们日常的交通工具,给我们的生活带来便利的同时,大量使用导致全球石油资源持续减少,以及汽车尾气排放给人们身心健康带来危害。因此寻找一种可再生新能源汽车替代传统燃油汽车已成为了全球各国的目标。混合动力汽车(Hybrid electric vehicle,HEV)是新能源汽车类型之一,它有着传统燃油汽车和纯电动汽车的优势,成为了世界各大汽车行业的聚集点。能量管理策略是混合动力汽车的核心技术,它对整车的燃油经济性,驾驶性能和尾气排放性能起着决定作用。本文以并联式混合动力汽车为对象,开展基于工况识别的能量管理策略研究,具体研究内容如下:(1)建立混合动力汽车仿真模型。选择并联式HEV为目标车型,对整车关键部分进行原理分析并搭建其仿真模型,根据行驶时能量流动的方式与方向,划分了混动汽车的工作模型。设计了基于CD-CS能量管理策略并在仿真平台ADVISOR中验证所搭建模型的有效性。(2)模糊控制策略的设计与优化。设计以总需求转矩与电池SOC为输入,发动机转矩为输出的模糊控制器控制车辆的扭矩分配。针对隶属度函数设计的主观性,本文将模拟退火与改进的粒子群算法结合对模糊控制参数进行优化。选择以百公里油耗量、电池SOC变化以及尾气排放量为综合指标作为目标函数,确定该工况下的最优控制参数,实现对整车能量来源的最优分配。(3)工况识别策略的研究。首先对工况特征参数进行处理,通过系统聚类的方法对标准工况进行分类,得到三种典型工况:城市工况,城郊工况和高速工况,采用主成分分析法的方法对特征参数降维处理。考虑到车辆实际行驶工况的多变性,采用模型在环的方式构建能量管理策略参数优化模型,建立了典型工况优化参数库。采用广义回归神经网络(GRNN)训练数据来建立工况识别器,将工况识别器与优化参数库结合,实现了整车模型能够根据当前行驶工况类型选择与对应的优化参数。仿真结果表明所设计的工况自适应能量管理策略,保证整车动力性能前提下,在降低百公里油耗,减少尾气排放、延长电池寿命等方面有所提升。
复合电源型双转子电机PHEV能量管理控制研究
这是一篇关于插电式混合动力汽车,动力传动系统,复合电源,双转子电机,能量管理策略的论文, 主要内容为插电式混合动力汽车(Plug-in Hybrid Electric Vehicle,PHEV)因具有节能减排的优势,而成为目前汽车行业的研究热点之一。随着人们对PHEV整车经济性、动力性等性能要求的逐步提高,对车用能量源和电机的性能也提出了更高要求。为此,车用复合电源系统(Hybrid Energy Storage System,HESS)和双转子电机(Dual Rotor Motor,DRM)逐步引起了人们的重视。HESS可通过超级电容满足汽车纯电驱动时的大功率需求,显著降低动力蓄电池的放电倍率,从而有效延长动力蓄电池的寿命;DRM则具有比传统电机更高的功率密度和工作效率。由于HESS和DRM在PHEV中的应用增加了PHEV中动力源和能量源的数量,合理的能量管理控制是保证HESS和DRM的优势得到充分发挥的关键技术之一。所以,本文以PHEV能量管理控制为重点,开展了如下方面的研究:(1)基于对HESS拓扑结构和DRM结构原理的分析,提出了一种复合电源型双转子电机插电式混合动力汽车(HESS DRM PHEV,HD-PHEV)的动力传动系统构型,完成了动力源工作模式的设计;基于整车基本参数,分析了整车功率和能量需求,完成了动力传动系统关键部件的参数匹配。(2)基于动力传动系统部件的参数匹配结果,利用AVL Cruise软件完成了HD-PHEV整车建模,其中,发动机、动力蓄电池和超级电容等模块采用软件中已有的模块进行建模;针对软件中缺少DRM模块且已有的DC/DC变换器模块的效率特性无法满足使用要求的问题,基于DRM的工作原理和DC/DC变换器的效率特性,采用软件中已有的模块进行了组合建模。(3)基于HD-PHEV的动力传动系统构型,明确了HD-PHEV能量管理策略的基本设计原则;基于动力源工作模式,提出一种基于规则的动力源控制策略,包括驱动和制动需求转矩计算、动力源需求转矩分配和动力源工作模式切换等部分,并使用序列二次规划(Sequential Quadratic Programming,SQP)算法优化了DRM的驱动转矩分配;基于动态规划(Dynamic Programming,DP)算法,对HESS在典型工况下的功率分配进行了优化,从优化结果中总结出功率分配规则,基于分配规则提出一种基于规则的复合电源控制策略;最后基于Matlab/Simulink软件完成能量管理控制模型搭建。(4)基于AVL Cruise和Matlab/Simulink软件搭建模型在环仿真平台,从整车动力性、动力源控制效果、复合电源控制效果、工况适应性和整车经济性5个方面对能量管理策略进行了验证。仿真结果表明,整车动力性和纯电续驶里程满足设计要求,动力源和复合电源的控制效果以及工况适应性良好,发动机百公里燃油消耗量降低了18.93%。综上,能量管理策略的有效性得到了验证。
氢燃料电池跨座式单轨车辆动力传动系统优化匹配研究
这是一篇关于氢燃料电池,跨座式单轨车辆,参数匹配,能量管理策略,遗传算法的论文, 主要内容为为了顺应“双碳”理念,轨道交通领域正在积极探索研发基于新能源技术的轨道车辆,氢能源作为零污染的清洁能源,被认为是车辆的终极能源,本文以氢燃料电池为主动力源,动力电池为辅助动力源,研究提出基于氢燃料电池的跨座式单轨车辆动力传动系统,以提高整车经济性为目的,对氢燃料电池跨座式单轨车辆动力传动系统优化参数匹配进行深入研究,基于功率跟随策略开展氢燃料电池跨座式单轨车辆能量管理策略研究和动力传动系统参数优化研究。具体研究内容如下:(1)以传统的跨座式单轨车辆为研究对象,设计氢燃料电池跨座式单轨车辆结构。对常见的动力传动系统构型进行分析,综合考虑四种构型的优缺点和氢燃料电池跨座式单轨车辆工况特点,最终选取燃料电池与动力电池并联式混合动力传动系统方案。(2)对氢燃料电池跨座式单轨车辆动力传动系统关键部件匹配设计及建立整车模型。对整车力学性能进行分析,在此基础上,根据整车参数和性能目标对电机、氢燃料电池以及动力电池进行匹配设计。根据整车布置方案,利用AVL Cruise仿真软件搭建氢燃料电池跨座式单轨车辆仿真模型,并对其动力性能进行仿真分析,验证动力传动系统匹配设计的合理性。(3)氢燃料电池跨座式单轨车辆能量管理策略研究及联合仿真。针对氢燃料电池跨座式单轨车辆尚无能量管理策略的问题,本文分析了两种能量管理策略,综合考虑整车运行工况和系统工作特性,以提高整车经济性和电池使用寿命为目的,本文选用功率跟随能量管理策略,在Simulink中搭建能量管理策略模型。基于Cruise-Simulink平台建立联合仿真模型,并对自主设计的实际循环行驶工况(URDC)和40km/h等速工况下的经济性进行分析。(4)为了降低能耗,提高整车经济性能,对整车性能进行优化。基于Cruise仿真软件和Isight优化软件进行联合仿真,建立优化模型,选取优化算法和优化变量,建立相应的目标函数对百公里氢耗量进行优化,在保证动力性前提下降低百公里氢耗量。通过上述研究内容得到了氢燃料电池跨座式单轨车辆动力传动系统匹配设计的一种方法,本文对于研究燃料电池轨道交通车辆具有一定的参考价值。
基于工况识别的增程式电动汽车能量管理策略研究
这是一篇关于增程式电动汽车,能量管理策略,多目标优化,工况识别,硬件在环的论文, 主要内容为增程式电动汽车具有构型简单、燃油经济性高和续航里程远等优点,成为新能源汽车重要研究方向之一。能量管理策略在一定程度上决定了增程式电动汽车的经济性、排放性及动力性。本文以增程式电动汽车为研究对象,围绕动力源之间的能量分配、工况自适应性和增程器的轴系扭振,开展了基于工况识别的增程式电动汽车能量管理策略多目标优化研究,主要内容如下:(1)建立增程器轴系8自由度集中质量扭振模型,计算并构建增程器输出轴的扭振MAP图。基于Matlab/Simlink软件建立了考虑扭振和能耗的增程式电动汽车整车仿真模型,模型包括整车动力模型、驱动电机模型、动力电池组模型、结合扭振和油耗MAP的增程器模型。通过增程器台架实验和整车油耗实验验证模型精度,为后续多目标优化的能量管理策略研究奠定基础。(2)提出一种遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)工况识别方法。该方法以速度区间的特征参数为输入,工况类型为输出,通过参数匹配和识别精度分析,分别建立GA-BP工况识别器和BP工况识别器。对比两者识别效果,GA-BP工况识别器在误差、最大误差和识别精度等方面均有明显改善。(3)针对固定工况能量管理策略研究难以适应复杂行驶工况的问题,提出一种基于工况识别的增程器多工作点能量管理策略,以加权求和方式构造考虑扭振与等效油耗的多目标优化函数,以能量管理策略的多工作点为优化变量,采用改进果蝇算法进行全局优化。依据权重分布将优化分为四种类型,仿真结果表明综合型具有相对均衡的控制效果;相对工况识别前,工况识别后多目标优化的总指标有所改善。(4)为了验证所提出能量管理策略的实时性,建立以模拟整车模型的实时仿真平台与快速原型整车控制器为核心的硬件在环实验系统。快速原型作为汽车真实控制器,实时仿真平台作为整车模型的载体,以中国工况为输入,评价多目标优化的工况识别能量管理策略实时性。结果显示,硬件在环实验在等效油耗、油耗、扭振指标等方面与仿真结果误差较小,SOC曲线等基本吻合,说明能量管理策略具有较高的实时性,能够满足设计需求。
考虑档位优化的混合动力公交车实时A-ECMS策略的研究
这是一篇关于混合动力公交车,能量管理策略,自适应等效燃油消耗最小策略,档位优化,硬件在环测试的论文, 主要内容为混合动力技术是一种节能环保,具有良好发展前景的新能源技术,插电式混合动力公交车(PHEB)是近年来随着混合动力技术快速发展而出现的新型节能环保公共交通汽车,相较于传统公交车具有经济实用、舒适性好、污染排放较少等许多优点。本文在国家自然科学基金项目(51875261)和江苏省杰出青年基金项目(BK20180046)的支持下,主要开展了PHEB纵向动力学数学模型、自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)、动态规划算法(DP)和BP神经网络车辆档位拟合优化、基于NI Veri Stand平台的硬件在环实验(HIL)等相关研究。本研究内容主要总结如下:1、研究了PHEB的建模方式,通过前向建模的方法,基于Matlab\Simulink平台搭建了包括电机、发动机、电池包、轮胎等整车动力学子模型,通过西弗吉尼亚城市循环工况(WVCITY)验证了整车纵向动力学模型的准确性。2、分析了PHEB等效燃油消耗最小策略(ECMS)的控制原理,针对传统ECMS中固定的等效因子(EF)导致车辆在不同工况适应性较差,燃油经济性不佳的问题,提出了一种A-ECMS策略,引入了灰狼算法(GWOA)实时优化EF。通过工况的划分和对参考SOC下降轨迹的计算,实现了对EF的分段优化求解,并通过软件仿真证明了在WVCITY和ECE工况下,所述策略对电池内电能使用规划的合理性。3、阐述了DP算法和BP神经网络的基本原理和建模过程,提出了一种基于DP算法计算结果的BP神经网络拟合档位模型,从全局的角度优化了AECMS策略中的档位序列。并结合了A-ECMS策略,设计了考虑档位优化的改进A-ECMS策略,通过Matlab\Simulink软件仿真平台,展示了该策略在转矩分配、电量跟踪以及发动机工况点选择方面的结果,在多工况条件下验证了所述策略良好的燃油经济性。4、基于NI Veri Stand平台和Matlab\Simulink平台,完成了对PHEB被控对象车辆纵向动力学模型及能量管理控制器的搭建,配置了实物控制器和上位机之间的CAN通信协议,实现了控制器与被控对象间信号的传递,并进行了PHEB能量管理控制器的闭环仿真实验。通过综合对比硬件在环和软件仿真的结果,验证了基于档位优化的A-ECMS策略能够满足车辆的动力性需求,实验结果证明了所述策略在HIL测试平台上开发的可靠性。
网联环境下混合动力物流卡车车队的能量管理控制策略
这是一篇关于混合动力卡车,能量管理策略,庞特里亚金极小值原理,等效油耗最小策略,车队速度规划的论文, 主要内容为面对亟待解决的环境危机以及能源危机,混合动力物流卡车作为常以车队形式完成运输任务的新能源商用车型,具有节约化石能源和减少碳排放量的优势。近年来,智能交通系统和智慧城市基础设施建设发展迅速。面向融合网联交通信息的车队开发能够实时应用的能量管理策略是目前所面临的挑战,本文以城区工况下的混合动力物流卡车车队为研究对象,对网联环境下卡车车队上层速度规划和下层自适应能量管理的分层式车队能量管理控制策略进行研究,并通过联合仿真实验平台对控制策略进行验证。主要研究内容如下:针对城市路况下物流卡车车队出行时,在交通灯路口因等红灯停车造成的交通压力和燃料损失等问题,结合车对车和车对交通设施的信息提出了一种基于模型预测控制的车队速度规划策略。该策略基于纵向车队模型,在满足交通法规的前提下设计了使车辆能够尽量不停车通过交通灯的目标车速上下限。考虑队列车辆互相之间保持一定安全距离和削减加减速次数的同时,在多目标优化问题中加入对燃油经济性的研究,通过求解多目标优化函数,得到适合当前交通场景下队列车辆最优的速度行驶曲线,提高了物流车队的通行效率,缓解交通拥堵并节省能源消耗。如何能够最大程度提高燃油经济性的同时提升运算效率以便于能量管理策略实现在线应用,是行业内面临的挑战。基于上层规划的队列最优行驶车速,在下层设计基于自适应等效燃油消耗最小策略的能量管理控制策略,来进一步从整车动力系统层面提高整个车队的燃油经济性。基于庞特里亚金极小值原理建立了协态变量与等效因子的关系,将历史驾驶循环采用庞特里亚极小值原理的优化方法得出保证全局最优的控制序列以及协态变量,用于训练BP神经网络,将满足性能要求的网络模型在线应用指导等效因子的在线调节。最后,为体现车队生态驾驶的优越性,本文基于联合仿真实验平台验证卡车车队速度规划控制器在具有交通灯的网联货运路段下安全稳定通过路口的能力和队列行驶的高效性,并将自适应能量管理策略与基于全局优化和瞬时优化的两种控制策略进行对比,验证本文所提出车队自适应能量管理策略的实时性和燃油经济性。
氢电混合供能系统的能量管理及控制研究
这是一篇关于氢电混合供能,燃料电池汽车,能量管理策略,MATLAB/Simulink,SOC的论文, 主要内容为氢能源是实现碳中和的理想解决方案之一。以氢气为主要燃料的电动汽车具有零污染、零碳排放、补充燃料时间短、能量密度高等优点,但氢燃料电池也存在着对负载变化的动态响应慢、无法回收能量等不足,因此需要配置辅助能源组成氢电混合供能系统。而在氢电混合供能系统的设计中,燃料电池与辅助能源的能量分配策略研究则显得尤为重要。为了有针对性地开展能量分配策略研究,本文首先对不同混合供能系统的拓扑结构进行了对比选型分析,最终确定以质子交换膜燃料电池(PEMFC)为主能量源、锂离子电池为辅助能量源的结构(FC+B)作为本课题的研究模型,完成了在MATLAB/Simulink平台中对该结构的氢电混合供能系统的模型搭建,并对其关键部件进行了仿真模拟验证。针对FC+B结构的氢电混合供能系统,本文提出并比较了两种不同的能量管理策略。一种是通过确定规则实现能量管理控制,主要是结合负载需求功率(Preq)、燃料电池系统功率(PFC)和锂离子电池系统荷电状态(State of Charge,SOC),制定了14条不同的控制规则来完成功率动态分配的调控。另一种是改进型模糊逻辑控制的能量管理策略,主要是在以锂离子电池系统SOC、负载需求功率Preq为双输入源,燃料电池的功率分配系数α为输出的模糊控制策略基础上,考虑负载功率需求在运行过程中存在负值的情况,补充子模糊规则控制器的设计,提出了双模糊控制器配合决策的模糊逻辑能量管理控制策略。本文针对以上两种不同能量管理策略,在MATLAB/Simulink仿真平台中基于自建的氢电混合供能系统模型,选择新欧洲行驶工况(New European Driving Cycle,NEDC)进行仿真验证及对比分析。研究表明,本文提出的两种能量管理分配策略均能满足仿真工况的功率需求,且当锂离子电池初始SOC0较低或较高时(SOC0=39%和SOC0=82%为例),基于模糊规则控制的能量管理策略可以让锂离子电池更稳定的处于理想SOC工作范围。本文对于氢电混合供能系统能量分配策略的研究,对氢电混合供能电动汽车的应用具有一定的参考价值。
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