并联混合动力汽车能量控制策略仿真研究

【摘要】：在并联混合动力汽车(HEV)的整车结构和各部件性能参数选定后，能量控制策略能在很大程度上决定整车的燃油经济性和排放水平。由于目前混合动力汽车的能量控制策略在如何降低整车油耗和尾气排放，同时维持电池荷电状态(SOC)稳定方面还有进一步深入研究的必要。因此本文在降低整车油耗和排放方面进行了以下研究工作： ①并联混合动力汽车动力系统各部件的数学模型是研究能量控制策略的基础。首先，对并联混合动力汽车的发动机、电动机、电池、传动系统等重要部件的理论结构和台架试验结果进行了分析。然后，基于美国国家可再生能源实验室(NREL)开发的ADVISOR仿真环境，对并联混合动力汽车的整车以及其中各部件进行了仿真建模。由于ADVISOR使用的是准静态仿真模型，所以在本文建立的仿真模型中时间间隔小于1秒的系统动态特性将被忽略。 ②经典的精确逻辑控制策略具有结构简单，参数设置直观，开发难度低等优点，但是为了获得一个合适的精确阈值需要进行大量的凑试实验而且其鲁棒性差，难以保证在不同循环工况都具有较好的性能。所以本文通过分析精确逻辑控制策略在不同工况下的各种工作模式以找出其中的不足。然后，引入模糊逻辑推理进而得到了可以适用于不同循环工况的模糊逻辑控制策略。最后，通过对比仿真，分析了这两种控制策略的优劣。 ③相比精确逻辑控制策略，虽然模糊逻辑控制策略在不同循环工况中均能够有效降低整车燃油消耗，但是其同样没有将尾气排放作为单独的优化目标，而是寄希望于通过降低燃油消耗进而同时降低与燃油消耗相关的尾气排放。然而因为发动机的低油耗区和低排放区不一致，所以这种方法显然不能保证对尾气排放的优化。所以在模糊逻辑控制策略的基础上设计了最小加权隶属度偏差控制策略，其通过应用电动机等效能量消耗的概念，将整车燃油消耗与尾气排放同时作为优化目标，并应用最小加权隶属度偏差法求得瞬时最优工作点。 ④由于不同工况下对各个优化目标有不同的偏好，如市区工况侧重减少尾气排放，而郊区工况侧重于优化燃油经济性。而前面设计的最小加权隶属度偏差控制策略缺乏适应不同工况的灵活性，所以在其基础上设计了变可行域控制策略。其同样使用电动机等效能量消耗，并建立以整车能量消耗，尾气排放和电池荷电状态(SOC)评价系数为目标函数的多目标最优化问题。再应用变可行域优化算法引入适应当前工况需求的具有非严格约束的目标函数优先级。然后，使用遗传算法GENOCOPIII求得最优解。最后，通过对比仿真证明提出的变可行域控制策略可以适应不同工况下的不同控制需求。 本文对并联混合动力汽车能量控制策略进行了理论分析和仿真研究，并根据仿真实验对理论分析进行了验证，仿真结果与理论分析取得了较好的一致性。本文研究为今后的该并联混合动力汽车的开发提供了理论依据和验证方法。 【关键词】：混合动力汽车 控制策略 模糊推理 多目标优化 ADVISOR仿真软件
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U469.7
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 1 绪论9-17
• 1.1 本文的研究目的和意义9
• 1.2 混合动力汽车分类9-12
• 1.3 国内外研究现状12-15
• 1.4 本文的主要内容和结构15-17
• 2 并联混合动力汽车仿真建模17-43
• 2.1 引言17
• 2.2 发动机仿真模型17-24
• 2.2.1 发动机能量消耗模型17-18
• 2.2.2 发动机尾气排放模型18-20
• 2.2.3 发动机温度模型20-23
• 2.2.4 发动机 Matlab 建模23-24
• 2.3 电动机仿真模型24-28
• 2.3.1 电动机能量消耗模型24-25
• 2.3.2 电动机温度模型25-26
• 2.3.3 电动机 Matlab 建模26-28
• 2.4 电池仿真模型28-31
• 2.4.1 电池 SOC 模型28
• 2.4.2 电池温度模型28-30
• 2.4.3 电池 Matlab 建模30-31
• 2.5 传动系统仿真模型31-37
• 2.5.1 传动系统力学模型31-33
• 2.5.2 传动系统 Matlab 建模33-37
• 2.6 整车前向‐后向仿真模型37-38
• 2.7 整车性能仿真38-42
• 2.8 本章小结42-43
• 3 模糊逻辑控制策略43-61
• 3.1 引言43
• 3.2 模糊集合基本理论43-47
• 3.2.1 模糊集合概念及其运算43-45
• 3.2.2 模糊推理系统45-47
• 3.3 模糊逻辑控制策略47-56
• 3.3.1 并联混合动力汽车工作模式48-49
• 3.3.2 精确逻辑控制策略49-51
• 3.3.3 模糊逻辑控制策略及其实现51-56
• 3.4 仿真实验对比分析56-60
• 3.4.1 不同控制策略在 NEDC 工况下的转矩分配57
• 3.4.2 模糊逻辑控制策略下汽车工作模式与转矩分配57-58
• 3.4.3 不同控制策略在 NEDC 工况下的发动机工作点分布58-60
• 3.4.4 不同控制策略在 NEDC 工况下 HEV 各部件的工作效率60
• 3.5 本章小结60-61
• 4 最小加权隶属度偏差控制策略61-85
• 4.1 引言61
• 4.2 多目标优化基本概念61-64
• 4.2.1 多目标优化问题的描述61-63
• 4.2.2 多目标优化算法分类63-64
• 4.3 可选工作点目标函数64-72
• 4.3.1 发动机能量消耗65
• 4.3.2 电动机等效能量消耗65-71
• 4.3.3 整车能量消耗71
• 4.3.4 整车尾气排放71-72
• 4.4 最小加权隶属度偏差控制策略72-79
• 4.4.1 基于目标满意度的模糊多目标优化问题73-76
• 4.4.2 最小加权隶属度偏差多目标优化算法76-79
• 4.5 仿真实验对比分析79-84
• 4.5.1 在 NEDC 工况下不同控制策略的工作效率对比79-82
• 4.5.2 在不同工况下不同控制策略的燃油消耗与尾气排放82-84
• 4.6 本章小结84-85
• 5 变可行域控制策略85-103
• 5.1 引言85
• 5.2 可选工作点目标函数85-87
• 5.2.1 电池荷电状态评价系数85-87
• 5.3 变可行域控制策略87-97
• 5.3.1 不同工况下目标函数优先级87-88
• 5.3.2 基于目标满意度的模糊多目标优化问题88-89
• 5.3.3 变可行域优化算法89-92
• 5.3.4 遗传算法 GENOCOPIII 寻优求解92
• 5.3.5 算例验证92-97
• 5.4 仿真实验对比分析97-102
• 5.4.1 在 NEDC 工况下不同控制策略的工作效率对比97-99
• 5.4.2 在不同工况下不同控制策略的燃油消耗与尾气排放99-102
• 5.5 本章小结102-103
• 6 结论103-105
• 6.1 主要结论103
• 6.2 后续研究工作的展望103-105
• 致谢105-107
• 参考文献107-113
• 附录113-116
• A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录113
• B. 作者在攻读学位期间参研的科学项目113
• C. 本文所用并联混合动力汽车详细参数113-116

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