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《合肥工业大学》 2011年
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插电式混合动力电动汽车能量管理策略研究

张冰战  
【摘要】:能源短缺和环境污染是当今世界面临的两大难题,插电式混合动力汽车(Plug-in Hybrid Electric Vehicles,PHEV)是电动汽车发展过程中出现的一种低油耗、低排放且不受续驶里程限制,兼具纯电动汽车和传统燃油汽车优点的新型汽车。由于其在经济和环境等方面的综合优势,发展PHEV被认为是当前解决这两大难题的有效途径。混合动力汽车的能量管理策略是混合动力汽车控制系统的核心,基于特定的能量管理策略,根据不同的行驶工况,采用不同的动力系统工作模式,获得传统汽车所不能达到的优化控制目标。 本论文以并联插电式混合动力样车为研究对象,研究动力系统参数匹配、整车建模仿真及能量管理策略的设计。采用数学解析和仿真模型相结合的方法,对PHEV的能量管理策略进行了深入的研究。论文所取得的主要研究成果有: 根据设计指标,对动力系统进行了参数匹配和总体布置,确定了整车的基本工作模式,制定了整车控制系统的CAN通讯协议。基于动力系统的工作原理,在理论分析的基础上,利用实验建模为主、理论建模为辅,采用从关键部件到总体集成的方法,在MATLAB/Simulink环境中建立了PHEV整车动力学模型、发动机模型、电机模型、电池模型和驾驶员模型的前向仿真模型,并通过试验结果验证,为整车控制策略的设计提供了必要的仿真平台。 在此仿真平台上,针对PHEV具有电量消耗(Charge Depleting, CD)和电量保持(Charge Sustaining, CS)两个工作阶段的特点,设计了电量消耗阶段采用电机辅助控制策略和电量保持阶段采用发动机优化工作曲线控制策略相结合的多层次逻辑门限值控制策略。电量消耗阶段,在简化车辆数学模型,分析电功率损耗特性的基础上,从特定工况出发,应用解析法,通过理论分析计算,构建优化参数表格,在特定里程下对发动机开关门限值和电机输出机械功率进行优化,得到一组最佳的参数组合,并通过仿真进行了验证。在电量保持阶段,同时考虑到油耗和排放多个目标,采用非占优排序多目标遗传算法对逻辑门限参数值进行离线优化。该方法可以得到一组全局最优的Pareto折衷解,设计人员根据对油耗和排放的关注程度,可以确定一组更优的控制策略参数。在此基础上,拓展到不同行驶里程,设计了以车辆需求功率、电池SOC和行驶工况距离作为输入,电机提供转矩作为输出的PHEV模糊转矩控制策略,并通过遗传算法训练来获得控制规则。仿真结果表明,与采用基于规则的控制策略相比,模糊逻辑控制策略具有很强的鲁棒性,针对不同的行驶工况都能合理分配电池存储的能量,取得较好的燃油经济性。 最后利用dSPACE搭建硬件在环仿真平台,验证所提出控制策略的有效性,并对样车进行实车道路试验,试验结果表明样车性能指标能达到预期要求。
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:U469.72

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