并聯(lián)式混合動力汽車能量管理策略優(yōu)化研究.pdf

1、隨著全球能源和環(huán)境問題的日益突出，開發(fā)低油耗、低排放的新型汽車成為當(dāng)今汽車工業(yè)發(fā)展的首要任務(wù)。在這種背景下，融合傳統(tǒng)燃油汽車和純電動汽車優(yōu)點的混合動力汽車成為當(dāng)今最具應(yīng)用前景的低排放、低能耗汽車。作為一種新型的多能量源交通工具，混合動力汽車的性能與其采用的能量管理策略密切相關(guān)。在滿足汽車動力性能的前提下，能量管理策略應(yīng)當(dāng)能夠根據(jù)汽車動力系統(tǒng)的特性及實時的運行工況，實現(xiàn)在發(fā)動機(jī)、電機(jī)之間合理的轉(zhuǎn)矩分配，以獲得整車最大的燃油經(jīng)濟(jì)性能、最低的

2、排放以及平穩(wěn)的駕駛性能。 混合動力汽車能量管理問題是一個涉及非線性動態(tài)優(yōu)化的重要問題，該問題作為影響車輛性能和混合動力產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程的一個主要瓶頸，迄今為止沒有得到最終解決，亟待突破。由于混合動力系統(tǒng)是一個集成了電氣、機(jī)械、化學(xué)和熱力學(xué)系統(tǒng)的非線性動態(tài)系統(tǒng)，自身及其各部件之間的協(xié)調(diào)工作極為復(fù)雜，難以建立系統(tǒng)的精確的數(shù)學(xué)模型；同時，車輛行駛工況和駕駛員操作具有隨機(jī)性，這也增加了能量管理策略設(shè)計的難度。為此，本文針對并聯(lián)式混合動力汽車主

3、要的幾種能量管理策略存在的問題，結(jié)合模糊控制技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、聚類算法、多目標(biāo)優(yōu)化等相關(guān)知識進(jìn)一步深入研究并對其進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，主要工作如下： 首先介紹了課題背景、混合動力汽車的發(fā)展現(xiàn)狀及其關(guān)鍵技術(shù)，著重介紹了混合動力汽車能量管理策略的研究現(xiàn)狀，針對能量管理策略存在的問題指出能量管理策略的優(yōu)化與改進(jìn)是提高混合動力汽車性能的關(guān)鍵。 分析了并聯(lián)式混合動力汽車的工作模式及其能量管理策略的控制思想，然后針對一種配置金屬帶式無級

4、變速器(CVT)的并聯(lián)式混合動力汽車，以發(fā)動機(jī)的效率曲線圖和電池的充放電內(nèi)阻曲線為主要依據(jù)，提出了一種基于動態(tài)邏輯門限方法的能量管理策略。通過設(shè)定一組可變的門限參數(shù)，基于車輛實時參數(shù)實現(xiàn)了混合動力系統(tǒng)不同工作模式的切換，并確定不同工作模式中動力系統(tǒng)主要部件的最佳工作曲線合理控制發(fā)動機(jī)和電機(jī)之間的轉(zhuǎn)矩分配及CVT的速比，從而提高車輛性能。 對傳統(tǒng)的瞬時優(yōu)化能量管理策略進(jìn)行分析，確定了影響能量分配的四個主要因素，并將瞬時優(yōu)化能量管理

5、策略總結(jié)為一組四輸入單輸出的能量管理規(guī)則。然后利用模糊C-均值聚類對離線仿真得到的能量管理規(guī)則進(jìn)行歸類并作為樣本訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立用于能量管理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，從而提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并聯(lián)式混合動力汽車實時能量管理策略。仿真實驗結(jié)果說明，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實時能量管理策略能夠有效降低燃油消耗，而且明顯提高了能量管理的實時性。 針對并聯(lián)式混合動力汽車中應(yīng)用較為廣泛的模糊能量管理策略存在的一些問題作了進(jìn)一步的研究，提出了一種

6、基于粒子群優(yōu)化的模糊能量管理策略。首先建立了以混合動力系統(tǒng)需求轉(zhuǎn)矩和電池組荷電狀態(tài)(SOC)為輸入，發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)矩命令為輸出的模糊控制器用于混合動力系統(tǒng)能量分配，并對模糊化接口、數(shù)據(jù)庫、規(guī)則庫和清晰化接口等設(shè)計工作進(jìn)行分析并給出了合理的解決方案。然后針對模糊控制器的隸屬度函數(shù)和模糊控制規(guī)則的選取主要依靠專家經(jīng)驗，帶有較大的主觀性等缺陷，采用粒子群算法優(yōu)化模糊控制器中的隸屬度函數(shù)參數(shù)和模糊控制規(guī)則。最后通過仿真實驗說明，基于粒子群優(yōu)化的模糊能

7、量管理策略與未優(yōu)化的模糊能量管理策略相比，能夠更有效地降低燃油消耗，并能很好地控制電池組SOC的變化。 混合動力汽車的行駛工況多種多樣，混合動力汽車能量管理策略應(yīng)能自動的調(diào)整控制參數(shù)以適應(yīng)不同的行駛工況。為此，本文提出了一種基于工況識別的模糊能量管理策略，該能量管理策略主要依靠工況識別器和模糊轉(zhuǎn)矩分配控制器兩部分實現(xiàn)。其中，工況識別器利用學(xué)習(xí)矢量量化網(wǎng)絡(luò)結(jié)合車輛的行駛參數(shù)實現(xiàn)對當(dāng)前工況的辨識?；诙喾N工況優(yōu)化得到的模糊轉(zhuǎn)矩分配控

8、制器根據(jù)工況識別器對行駛工況的辨識結(jié)果選擇對應(yīng)的隸屬度函數(shù)和控制規(guī)則，實現(xiàn)對混合動力系統(tǒng)的優(yōu)化控制。仿真實驗結(jié)果說明，將行駛工況識別技術(shù)融入到能量管理策略中，能夠更加有效地提高能量管理策略性能。 混合動力系統(tǒng)參數(shù)匹配是影響車輛性能的另一個關(guān)鍵問題，而且與能量管理策略的作用相互耦合。為此，將能量管理策略參數(shù)優(yōu)化與動力系統(tǒng)參數(shù)匹配問題一同考慮，定義為一個多目標(biāo)優(yōu)化問題。以邏輯門限能量管理策略的門限參數(shù)和發(fā)動機(jī)功率、電機(jī)功率和電池數(shù)目

9、等混合動力系統(tǒng)部件參數(shù)作為優(yōu)化變量，將車輛的燃油消耗、尾氣排放和制造成本同時作為優(yōu)化目標(biāo)。然后采用目標(biāo)達(dá)成方法將該多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為單目標(biāo)問題，并以車輛動力性能指標(biāo)為約束條件利用粒子群算法求解該問題。仿真實驗結(jié)果說明該方法與ADVISOR優(yōu)化方法相比，能夠在滿足汽車動力性能指標(biāo)的前提下，更加有效地降低混合動力汽車的燃油消耗和尾氣排放。 作為混合動力汽車的一項關(guān)鍵技術(shù)，能量管理策略需要不斷完善和發(fā)展。本文結(jié)合相關(guān)知識從五個方面對