并联式混合动力汽车能量分配策略优化研究

【摘要】：混合动力电动汽车能量管理策略是一个涉及复杂决策问题的非线性系统最优控制问题,能量管理与分配策略是提高燃油经济性的关键,而基于优化算法的能量分配策略能够有效解决上述问题。本文围绕混合动力汽车能量管理策略设计与优化,主要研究内容如下:首先,本文对并联式混合动力汽车进行了建模研究。采用实验建模法和理论建模法相结合的方法,建立了整车及其零部件数学模型,包括发动机模型、电机模型、电池模型、变速器模型、传动系模型、车轮模型、驾驶员模型及其整车动力学模型等。在仿真软件Cruise中建立了整车仿真模型,为后续能量管理策略的研究开发提供了仿真平台。其次,研究了基于规则的逻辑门限值控制策略。在Stateflow中建立了控制策略仿真模型,并利用Matlab软件的自动代码生成功能将控制策略仿真模型编译成DLL文件,并将生成的DLL文件集成到Cruise软件中实现了Matlab与Cruise联合仿真。然后,研究了基于动态规划的能量管理策略。以电池SOC和传动系传动比为状态变量,以发动机转矩和变速器档位为控制变量,建立了以燃油经济性为目标的最优控制数学模型。为了减少计算量,本文对前面建立的混合动力汽车数学模型进行了简化,采用了基于实验数据的数值模型。仿真结果表明基于动态规划的能量管理控制策略明显优于基于逻辑门限值的能量管理控制策略。最后,研究了基于随机动态规划的能量管理策略。将车辆行驶需求功率建模成驾驶员需求功率马尔可夫模型,通过需求功率转移概率矩阵预测下一时刻的车辆行驶需求功率,以使得当前时刻及未来时刻的燃油消耗最小。利用策略迭代法求解随机动态规划最优控制问题,得出了发动机与电机的控制转矩序列。仿真结果表明基于随机动态规划的能量管理控制策略明显优于基于逻辑门限值的能量管理控制策略,相对于基于动态规划的能量管理策略,基于随机动态规划的能量管理策略得到是全局次优解。 【关键词】：混合动力汽车 能量管理策略 动态规划 随机动态规划
【学位授予单位】：山东理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U469.7
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-12
• 1.1 国内外混合动力汽车研究现状9-10
• 1.1.1 国外混合动力汽车研究现状9
• 1.1.2 国内混合动力汽车研究现状9-10
• 1.2 典型的混合动力汽车能量管理控制策略10-11
• 1.2.1 基于逻辑规则的能量管理控制策略10
• 1.2.2 基于优化算法的能量管理控制策略10
• 1.2.3 基于智能控制的能量管理控制策略10-11
• 1.3 本文主要研究内容11-12
• 第二章 并联式混合动力系统建模12-28
• 2.1 混合动力系统结构与组成12-13
• 2.2 混合动力系统零部件数学模型13-27
• 2.2.1 发动机模型13-15
• 2.2.2 电机模型15-17
• 2.2.3 电池模型17-19
• 2.2.4 传动系统模型19-22
• 2.2.5 车辆动力学模型22-25
• 2.2.6 驾驶员模型25-26
• 2.2.7 车辆控制器模型26-27
• 2.2.8 车身附件模型27
• 2.3 本章小结27-28
• 第三章 基于规则的逻辑门限值控制策略分析28-45
• 3.1 控制策略设计原则28
• 3.2 混合动力汽车工作模式分析28-30
• 3.3 混合动力汽车能量管理策略原理30-34
• 3.3.1 最优工作点控制策略30-31
• 3.3.2 最低燃油消耗率曲线控制策略31-32
• 3.3.3 最优工作区间控制策略32-34
• 3.4 基于规则的逻辑门限值能量管理策略34-39
• 3.4.1 逻辑门限参数的选择34
• 3.4.2 工作模式切换34-39
• 3.5 混合动力汽车控制策略仿真与结果分析39-44
• 3.5.1 混合动力汽车主控制器模型39
• 3.5.2 混合动力汽车整车仿真模型39-40
• 3.5.3 混合动力汽车仿真结果与分析40-44
• 3.6 本章小结44-45
• 第四章 基于动态规划的能量管理策略优化45-59
• 4.1 动态规划算法原理45-46
• 4.2 并联式混合动力汽车模型简化46-50
• 4.2.1 发动机模型46-47
• 4.2.2 电机模型47-48
• 4.2.3 电池模型48-49
• 4.2.4 变速箱模型49
• 4.2.5 车辆动力学模型49-50
• 4.3 并联式混合动力汽车能量管理优化数学模型50-53
• 4.3.1 目标函数及其状态转移方程50-52
• 4.3.2 约束条件52-53
• 4.4 能量管理策略优化数学模型求解53-55
• 4.5 仿真实验及结果分析55-58
• 4.6 本章小结58-59
• 第五章 基于随机动态规划的能量管理策略优化59-74
• 5.1 随机动态规划原理59-62
• 5.1.1 马尔可夫链59-60
• 5.1.2 随机动态规划模型60-62
• 5.2 随机动态规划模型求解算法62-66
• 5.2.1 策略迭代算法62-63
• 5.2.2 值迭代算法63-64
• 5.2.3 高斯-赛德尔值迭代算法64-65
• 5.2.4 改进的策略迭代法65-66
• 5.3 基于随机动态规划的能量管理策略设计66-71
• 5.3.1 马尔可夫驾驶员需求功率模型的建立66-68
• 5.3.2 基于随机动态规划的能量管理策略68-71
• 5.3.3 随机动态规划能量管理模型求解71
• 5.4 仿真实验及结果分析71-73
• 5.5 本章小结73-74
• 第六章 全文总结与展望74-76
• 6.1 全文总结74
• 6.2 创新点74-75
• 6.3 研究展望75-76
• 参考文献76-82
• 附录82-105
• 在读期间公开发表的论文105-107
• 致谢107

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