ISG混合动力汽车能量优化管理策略研究

【摘要】：能源危机和环境污染是当今世界所面临的两大挑战,混合动力汽车具有低油耗、低排放的特点,并且不受里程限制,被认为具有很好的产业化前景。ISG混合动力汽车能量管理策略设计是整车设计的重要环节,也是实现ISG混合动力汽车节能减排的关键技术之一因此能量管理策略成为ISG混合动力汽车研究的重点。 本文以“十一五”国家863节能与新能源汽车重大专项ISG混合动力汽车项目及其整车控制策略设计子课题为背景,建立了ISG混合动力汽车的前向仿真模型,分别基于动态规划算法、模型预测控制算法及随机模型预测控制算法对ISG混合动力汽车的能量优化管理策略进行研究,并基于dSPACE实时控制系统进行ISG混合动力汽车转矩分配的快速原型仿真试验。本文所做主要工作及结论如下： 基于Matlab/Simulink平台,采用实验建模和理论建模相结合的方法建立混合动力汽车整车前向仿真模型。通过实验建模的方法,分别建立发动机、ISG电机以及动力电池的仿真模型,通过理论建模的方法,建立离合器、变速箱等传动系模型。根据前向仿真的能量传递方向,基于上述部件模型,搭建ISG混合动力汽车整车模型,为ISG混合动力汽车能量管理策略的验证提供了基础。 对给定的循环工况离散化,将ISG混合动力汽车的能量优化管理转化为多阶段决策过程,结合改进后的动态规划算法,以油耗、换挡次数以及SOC平衡为优化目标建立每个阶段的代价函数和目标函数,选取档位迁移和电机扭矩作为控制变量、SOC和档位为状态变量,优化得到在该工况下的最优电机扭矩序列和最佳档位迁移序列。仿真结果表明该能量管理策略具有很好的燃油经济性。 提出了利用指数函数预测车轮扭矩的方法,将模型预测控制与动态规划相结合,建立了基于模型预测控制且可以燃油消耗为目标函数进行滚动优化的控制策略,通过优化得到最优电机控制扭矩。分析预测时间长短对ISG混合动力汽车燃油经济性的影响,选取合适的预测时间。基于ISG混合动力汽车整车仿真模型在NEDC工况下对该能量管理策略进行仿真,仿真结果表明,该能量管理策略不仅具有很好的燃油经济性,还具有较好的实时性。 提出了基于随机模型预测控制的ISG混合动力汽车能量优化管理策略。建立了基于马尔科夫链的驾驶员模型,通过该模型预测驾驶员需求功率,建立随机模型预测控制与动态规划相结合的优化模型,通过滚动优化得到最佳扭矩分配方案。基于ISG混合动力汽车整车仿真模型,对该能量优化管理策略进行仿真,并选取恒值预测方法和具有预先知识的预测方法进行对比,仿真结果表明随机模型预测方法是可行的,ISG混合动力汽车的随机模型预测控制能量优化管理策略具有很好的燃油经济性和实时性。 搭建基于dSPACE实时系统的仿真台架,进行了ISG混合动力汽车随机模型预测控制能量优化管理策略的快速原型仿真试验,验证了随机模型预测控制优化管理策略的基本性能,使得该控制策略得到进一步的完善。 【关键词】：ISG混合动力汽车 能量优化管理策略 动态规划 模型预测 马尔科夫链
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：U469.7
【目录】：

• 摘要8-10
• ABSTRACT10-12
• 致谢12-19
• 第一章 绪论19-35
• 1.1 选题的背景和意义19-20
• 1.2 混合动力汽车简介20-29
• 1.2.1 混合动力汽车分类20-23
• 1.2.2 ISG混合动力汽车23-24
• 1.2.3 国内外混合动力汽车发展现状24-27
• 1.2.4 混合动力汽车关键技术27-29
• 1.3 混合动力汽车控制策略研究现状29-33
• 1.3.1 串联式混合动力汽车29-31
• 1.3.2 并联式控制策略31-33
• 1.3.3 混合动力汽车控制策略存在的问题33
• 1.4 课题来源及主要研究内容33-35
• 第二章 ISG HEV动力系统建模35-59
• 2.1 引言35
• 2.2 混合动力汽车仿真方法及软件简介35-37
• 2.3 ISG混合动力汽车动力系统基本结构37-39
• 2.4 部件动力学模型39-52
• 2.4.1 发动机模型39-42
• 2.4.2 电机模型42-45
• 2.4.3 镍氢电池模型45-48
• 2.4.4 传动系建模48-51
• 2.4.5 整车控制器模型51-52
• 2.5 混合动力汽车整车模型52-58
• 2.5.1 驾驶员模型52-53
• 2.5.2 车辆纵向动力学模型53-56
• 2.5.3 整车模型56-58
• 2.6 本章小结58-59
• 第三章 基于动态规划的ISG混合动力汽车控制策略59-79
• 3.1 引言59-61
• 3.1.1 ISG混合动力汽车工作模式分析59-61
• 3.1.2 动态规划算法简介61
• 3.2 并联式混合动力汽车能量管理优化模型的建立61-70
• 3.2.1 并联式混合动力汽车模型简化61-66
• 3.2.2 混合动力汽车能量优化管理模型的建立66-69
• 3.2.3 动态规划求解69-70
• 3.3 动态规划算法改进70-73
• 3.4 仿真及结果分析73-76
• 3.4.1 参数选择73-74
• 3.4.2 仿真结果及分析74-76
• 3.5 本章小结76-79
• 第四章 基于模型预测的ISG混合动力汽车控制策略79-93
• 4.1 引言79
• 4.2 模型预测控制79-80
• 4.3 基于模型预测的混合动力汽车能量管理优化模型80-87
• 4.3.1 控制系统结构81
• 4.3.2 模型预测控制模块81-87
• 4.4 仿真结果及分析87-92
• 4.4.1 仿真参数87-88
• 4.4.2 仿真结果及分析88-92
• 4.5 本章小结92-93
• 第五章 ISG混合动力汽车的随机模型预测控制策略93-107
• 5.1 引言93
• 5.2 驾驶员需求功率的随机模型93-97
• 5.2.1 马尔可夫过程94-95
• 5.2.2 驾驶员需求功率的马尔科夫模型95-97
• 5.3 随机模型预测控制策略97-100
• 5.4 仿真结果及分析100-106
• 5.5 本章小结106-107
• 第六章 转矩分配控制策略的快速控制原型仿真试验107-117
• 6.1 引言107
• 6.2 现代控制开发系统107-109
• 6.2.1 传统控制开发技术存在的问题107
• 6.2.2 dSPACE实时开发系统107-108
• 6.2.3 dSPACE-V循环开发流程108-109
• 6.3 快速控制原型仿真试验109-116
• 6.3.1 试验方案设计109-110
• 6.3.2 快速控制原型仿真试验控制模型110-111
• 6.3.3 试验结果及分析111-116
• 6.4 本章小结116-117
• 第七章 全文总结与展望117-121
• 7.1 全文总结117-118
• 7.2 创新点118-119
• 7.3 研究展望119-121
• 参考文献121-131
• 攻读博士学位期间发表的论文131
• 攻读博士学位期间参与的课题131

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