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基于模型预测的双电机耦合驱动PHEV能量管理策略研究

金士伟  
【摘要】:随着我国环境污染与能源紧缺问题的越发严重,新能源汽车的推广与应用变的更为重要。插电式混合动力汽车作为新能源汽车的一种,在有效减少能量消耗的同时,也能避免由纯电动汽车带来的里程焦虑问题,但其多动力源的结构,也带来了其能量管理策略上的诸多问题,因此如何合理开发合适的能量管理策略成为当下插电式混合动力汽车的重要研究方向。首先,本文提出双电机耦合驱动PHEV动力系统构型,此构型实现了多种工作模式,满足所提构型车辆面对不同工况下的高效运行;针对各工作模式,基于杠杆分析法,对其动力学特性进行分析;同时采用基于动力性、经济性以及工况统计分析相结合的匹配方法,对核心动力系统部件进行匹配,降低动力部件的功率冗余,以实现更好的整车经济性;最后采用粒子群优化算法,以能耗最小为目标函数,对其动力系统参数进行进一步优化,使其能量消耗达到更优,相比于优化前,能耗降低8.4%。其次,完成整车动力系统的建模,建立发动机模型,电机模型,动力电池模型,驾驶员模型等核心部件的数学模型,并且基于MATLAB/Simulink/Stateflow平台完成了整车仿真模型的搭建,为后续能量管理策略的实施提供基础。随后,提出基于规则的能量管理策略验证了所建立模型的有效性,实现了双电机耦合驱动PHEV面对各类工况下的高效运行;针对所提构型建立基于动态规划的全局最优能量管理策略,实现了工况下的能耗最优,相较于规则策略油耗降低18.1%,以上两种能量控制策略为后续控制策略建立了有效的评价标准。最后,建立基于模型预测控制的能量管理策略,对指数预测模型、马尔科夫预测模型以及RBF神经网络预测模型进行研究,并对不同预测模型在不同时域内的预测精度进行对比分析,结合动态规划理论对预测时域内进行最优求解,实现了有限预测时域的局部最优,全局近似最优的能量管理策略。同规则式能量管理策略相比,该策略下有效提升整车经济性,驱动成本降低12.6%;同基于动态规划的全局最优能量管理策略相比,单步计算时长为0.269s,有较好的实时应用潜力,为控制策略在实车上的应用提供了可能。


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