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混合动力电动汽车参数优化匹配与能量管理策略研究

符晓玲  
【摘要】:混合动力电动汽车(HEV:Hybrid Electric Vehicle)兼具传统燃油汽车与纯电动汽车(EV:Electric Vehicle)的优点,具有高性能、低能耗及低排放的特点,在改善经济性的同时保证了续驶里程,因而成为新能源汽车工业发展的主流方向之一。由此派生的插电式混合动力电动汽车(PHEV:Plug-in Hybrid Electric Vehicle)因其电池容量更大、节能减排性能更佳,新近也成为研发热点。混合动力电动汽车的研发尚有诸多技术瓶颈,如系统参数优化匹配及能量管理等问题。混合动力系统各个部件参数的合理匹配是有效提高整车性能、充分发挥HEV优越性的前提。传统的HEV参数匹配方法运算量大、目标单一、可靠性差,无法使能量管理策略达到最佳效果。智能化的能量管理系统作为HEV的大脑,指挥各个系统协调工作。通过优化混合动力汽车的需求转矩在发动机和电机之间的比例分配,使其适应复杂的运行工况,是实现整车节能减排的关键。因此,本文首先研究了并联式HEV动力系统的参数优化匹配,然后针对并联式HEV及PHEV的几种能量管理策略存在的问题,采用多种先进控制理论和方法予以深入研究,并对其优化和改进,主要研究工作和创新点如下:1.HEV是一个高度复杂的非线性系统,其综合性能与系统参数匹配程度密切相关。本文针对传统方法存在的不足,提出了基于组合矩阵的HEV参数优化匹配方法。首先根据整车参数和性能指标,分析计算部件参数需求范围;然后应用权重系数法,将油耗和排放多目标优化问题转化为单目标优化问题;最后采用Cruise联合仿真,通过目标函数评价系统参数匹配效果。研究表明:与传统方法相比,所提出的HEV参数优化匹配方法能够同时显著降低整车油耗和排放,为能量管理策略研究提供了优化的整车构型,在电动汽车工程优化设计中具有较高的应用价值。2.针对传统模糊能量管理策略固有的自适应能力差、不能自主学习的问题,设计了基于工况识别的HEV神经网络模糊能量管理策略。采用神经网络样本学习和分析工况特征参数的方法实现了工况识别,并将识别结果作为模糊控制策略的参考输入,进而优化模糊控制器中的隶属度函数,从而克服了传统模糊策略工况针对性较差的不足。研究表明:与传统模糊能量管理策略相比,本文所提出的控制策略能够在不同的行驶工况中采用优化后的隶属度函数,解决了工况针对性较差的问题,鲁棒性较强,实时性较好,实用价值较高。3.提出了基于路况模型的PHEV能量管理策略。根据中国实际道路的工况和行驶数据,建立行驶循环的路况模型;然后针对行驶循环(长里程路况)运用动态规划算法优化PHEV蓄电池荷电状态(SOC:State of Charge)的轨迹;进而将行驶循环按照交通信号灯划分为若干个路段,结合实际的路段信息(短里程路况),以油耗最低为性能指标运用动态规划算法求解局部最优的PHEV电机转矩序列。Advisor的仿真结果显示:与电量耗尽型和电量保持型相结合的纯电动-电量保持策略相比,该能量管理策略能够显著提高PHEV的燃油经济性,更大地发挥了节能潜力。4.针对HEV能量控制系统的混合动态特性,综合考虑相对独立的离散事件和连续变量动态子系统,建立混合输入输出自动机模型,并研究离散事件和连续变量动态子系统之间的相互作用,为混合动力电动汽车的性能分析提供了一种方法和手段。在保证HEV燃油经济性和排放的前提下,利用混合动态系统理论并考虑转矩协调过程来优化和改进确定规则能量管理策略,实现HEV的模式平滑切换。Cruise的仿真结果表明:与未考虑转矩协调过程的方法相比,采用新方法的模式切换过程转矩波动更小,模式切换更平滑,驾乘舒适性更好。另外,研究发现HEV中振动现象对车辆的NVH(Noise,Vibration and Harshness)乃至驾驶性能影响较大,而HEV振动系统可简化抽象为一类具有时滞的二阶阻尼微分方程,故最后分析了二阶阻尼时滞微分方程的振动性,为解决混合动力汽车的振动问题提供了理论借鉴和参考。


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