串聯(lián)式混合動力電動汽車控制策略及其應用技術(shù)研究.pdf

1、能源危機和環(huán)境污染是21世紀汽車工業(yè)面臨的兩大挑戰(zhàn),混合動力電動汽車(HEV)有效地結(jié)合了傳統(tǒng)內(nèi)燃機汽車和純電動汽車的優(yōu)勢,成為當前清潔節(jié)能汽車的重要發(fā)展方向。本論文以北京工業(yè)大學羽毛球運動場館用清潔節(jié)能汽車研究項目為背景,對串聯(lián)式混合動力電動汽車(SHEV)的控制策略及其應用技術(shù)進行了研究,包括以下四部分內(nèi)容： 首先從混合比的角度對SHEV進行了分析研究,在不同混合比下對SHEV的百公里油耗、動力性能、蓄電池組工作效率以及行駛

2、性能進行了仿真分析,將SHEV混合比劃分為3個區(qū)間：綜合性能較差的低混合比區(qū),性能較好并且設(shè)計靈活度較大的中混合比區(qū)和容易成為電量耗盡型的高混合比區(qū),一般SHEV產(chǎn)品均設(shè)計在中、高混合比區(qū)(一般高于0.5)以獲得較好的綜合性能。根據(jù)以上分析結(jié)論確定了下文主要研究的兩種車型：高混合比的電量耗盡型的輔助混合動力汽車(AHEV)和中、高混合比的電量維持型的串聯(lián)式混合動力汽車(SHEV)。 其次對北京工業(yè)大學輔助混合動力II型車BJUT

3、-AHEV的幾個重要技術(shù)問題進行了研究,包括：(1)對動力系統(tǒng)主要部件參數(shù)進行了匹配計算,確定了驅(qū)動電機、蓄電池組以及發(fā)動機/發(fā)電機組的功率參數(shù)；(2)在分析BJUT-AHEV工作模式的基礎(chǔ)上選擇了串聯(lián)式的開關(guān)式控制策略,并對控制策略進行了仿真實驗：(3)綜合應用測量開路電壓和安時積分法來估計水平鉛布蓄電池組SOC,并實時監(jiān)測蓄電池組電壓和內(nèi)阻來作為SOC的約束條件。對BJUT-AHEV進行的臺架、道路實驗結(jié)果表明,開發(fā)的輔助動力控制系

4、統(tǒng)運行正常,可以有效地補充蓄電池組電能從而有效地延長車輛的行駛里程。 對北京工業(yè)大學串聯(lián)式混合動力III型車BJUT-SHEV系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化問題進行了研究,建立了HEV系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化的非線性數(shù)學模型,針對基本遺傳算法(SGA)收斂效率低的缺陷,提出并開發(fā)了一種混合自適應遺傳算法(HAGA)作為求解該優(yōu)化問題的優(yōu)化算法。運用HAGA算法對BJUT-SHEV的部件功率參數(shù)和控制策略參數(shù)進行了優(yōu)化,獲得了較為滿意的收斂效果。根據(jù)優(yōu)化結(jié)果確

5、定了BJUT-SHEV發(fā)動機/發(fā)電機組的功率參數(shù)。 最后,針對BJUT-SHEV要求隨時可以提供較長純電動行駛里程的特點,為將蓄電池組SOC始終維持在較高水平,設(shè)計了一種基于模糊邏輯的控制策略。該控制策略根據(jù)蓄電池組SOC、SOC和期望值的偏差以及車輛需求功率和當前輸出功率的偏差實時調(diào)整發(fā)動機輸出功率,以實現(xiàn)將蓄電池組SOC維持在較高水平,同時兼顧發(fā)動機燃油消耗和排放。對模糊控制策略進行了仿真實驗,實驗結(jié)果表明,模糊控制策略能較

6、好的實現(xiàn)恒SOC控制,并且針對不同工況具有較強的魯棒性。本文在以下幾方面開展了創(chuàng)新性的工作： (1)用混合比分析的方法對SHEV中蓄電池組和發(fā)動機/發(fā)電機組之間的功率關(guān)系進行了較為系統(tǒng)的研究。根據(jù)混合比分析結(jié)果將SHEV混合比劃分為3個區(qū)間,并建議SHEV應設(shè)計在中、高混合比區(qū)間以獲得較好的綜合性能。 (2)針對HEV系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化問題,提出并開發(fā)了HAGA算法作為求解該問題的優(yōu)化算法。該算法主要在兩方面進行了改進：(1)

7、改進了SGA的編碼方式和3個遺傳算子；(2)融合序列二次規(guī)劃算法(SQP)作為一個局部搜索算子。數(shù)值實驗結(jié)果表明,HAGA算法既具有較好的全局收斂性能,又具有較快的收斂速度。對BJUT-SHEV部件功率參數(shù)及控制策略參數(shù)優(yōu)化的結(jié)果表明,HAGA算法對HEV系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化問題是行之有效的。 (3)針對BJUT-SHEV作為運動場館用車的特點,設(shè)計了一種基于模糊邏輯的控制策略以實現(xiàn)對功率流的實時分配。仿真結(jié)果表明,該模糊邏輯控制策略可