增程式電動(dòng)客車能量管理系統(tǒng)研究.pdf

1、混合電動(dòng)汽車的燃料消耗和尾氣排放很大程度上依賴于車上的能量控制系統(tǒng)。近年來,學(xué)者們一直致力于混合電動(dòng)車的能量管理策略的研究,也獲得了一些可觀的成果,但依然還有很大的研究開發(fā)空間。本文針對(duì)增程式電動(dòng)汽車的特點(diǎn)在傳統(tǒng)的門限控制策略的基礎(chǔ)上,依據(jù)“系統(tǒng)建模、控制算法設(shè)計(jì)、控制策略優(yōu)化和在線應(yīng)用”的思想。對(duì)不同的特征工況及其相應(yīng)的能量控制策略進(jìn)行了研究,提出了一套基于路況識(shí)別的改進(jìn)型動(dòng)態(tài)規(guī)劃的能量?jī)?yōu)化控制策略。該控制策略對(duì)不同路況具有相對(duì)應(yīng)的控

2、制參數(shù),有效的提高了對(duì)路況的適應(yīng)性。本文主要研究工作如下:
　　首先,為保證路況數(shù)據(jù)的可靠與全面性,本文采用由我國(guó)自主研發(fā)的可充電式燃料電池混合動(dòng)力車市客車在北京奧運(yùn)期間示范時(shí)的運(yùn)行數(shù)據(jù)作為本路況樣本數(shù)據(jù)庫。根據(jù)K-均值聚類法對(duì)路況數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析,在實(shí)車運(yùn)行過程中,運(yùn)用SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來對(duì)未知工況進(jìn)行實(shí)時(shí)的路況識(shí)別。
　　其次,在Matlab環(huán)境下設(shè)計(jì)了可適用于增程式電動(dòng)汽車的基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的能量?jī)?yōu)化算法,該算法可解決固定里程

3、內(nèi)、電池SOC始末狀態(tài)確定的一類能量?jī)?yōu)化問題。并且針對(duì)聚類出的典型特征工況,均優(yōu)化出其相應(yīng)的能量分配序列,為其他優(yōu)化方法提供參考且為后續(xù)的優(yōu)化方法在線應(yīng)用提供依據(jù)。
　　為滿足能量控制算法對(duì)控制器硬件運(yùn)算能力和系統(tǒng)安全性的要求,本文設(shè)計(jì)了以最新的32位汽車級(jí)微處理器TC1782為核心處理芯片的整車控制器作為硬件承載。該控制器硬件上采用模塊化設(shè)計(jì)思想,并且在此基礎(chǔ)上構(gòu)造了硬件+外置監(jiān)控芯片+Safe Tcore軟件的完整的安全認(rèn)證系