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基于工况在线识别的插电式混合动力汽车的能量管理策略研究

卢金涛  
【摘要】:新能源汽车技术是减少汽车尾气排放以及缓解全球能源短缺的一个重要方向。插电式混合动力汽车(Plug-in Hybrid Electric Vehicle,PHEV)作为新能源汽车的一种类型,兼顾着纯燃油车和纯电动车的优点。能量管理策略作为PHEV的核心技术,决定了整车的能耗经济性、驾驶性能以及排放性能等的优劣,当前主流的能量管理策略主要是针对于某个特定的工况所设计,没有考虑实际行驶工况的不确定性。因此,本文以某款单轴并联式PHEV为研究对象,提出一种基于工况在线识别的能量管理策略,以适应不同的行驶工况,最终达到提高车辆能耗经济性的目的,主要的研究内容如下:(1)整车参数匹配与建模。以单轴并联式PHEV为目标车型,首先分析其结构特点以及工作模式,其次对单轴并联式PHEV参数进行匹配,然后在Matlab/Simulink中搭建单轴并联式PHEV整车后向仿真模型以及CD-CS的控制策略模型,最后通过仿真分析验证模型的正确性。(2)综合行驶工况库的构建。为了构建综合行驶工况数据库,首先从标准工况库中筛选出典型工况作为构建综合行驶工况数据库的初始数据集,并划分运动学片段。其次选取各运动学片段的特征参数,利用主成分分析对其降维。然后利用k-means聚类算法对运动学片段聚类分析,在聚类之前首先利用Silhouette轮廓函数确定聚类数目,并对聚类后的综合行驶工况的特征进行分析,最后构建综合行驶工况数据库。(3)基于DP的全局离线优化策略的建立。基于上述所构建的综合行驶工况数据库,对目标车型进行离线全局优化,利用编写的动态规划对其求解,得到不同工况下发动机和电机的最优转矩分配方式,并提取出全局最优控制规则,从而构建最优控制规则库,为设计基于工况在线识别的能量管理策略提供依据。(4)基于工况在线识别的能量管理策略的设计。首先用复合等分法对综合行驶工况数据库划分工况块,并选取其特征参数。其次为了设计识别准确率较高的行驶工况识别策略,本文设计了基于神经网络等五种工况识别策略,对它们的识别精度以及适应性进行对比,选择最优工况识别策略,并确定工况识别周期以及预测周期。然后将最优工况识别策略与全局优化策略下得到的不同综合行驶工况下的最优控制规则进行结合,构建了一种基于工况在线识别的能量管理策略。最后随机选取一段工况对其进行仿真验证,并将其与CD-CS策略以及全局优化策略进行对比,验证基于工况在线识别的能量管理策略在车辆能耗经济性以及工况适应性方面的优势。


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