基于DP算法插电式柴电混合动力汽车控制策略研究

【摘要】：插电式柴电混合动力汽车以柴油燃料和动力电池中电能作为整车驱动能量来源,并由驱动电机和柴油发动机向变速器提供驱动整车全部动力。本文混合动力系统选择应用ISG驱动电机的并联混合动力系统构型,该构型变速器需求扭矩等与发动机与驱动电机提供扭矩之和,发动机与驱动电机转速相等。与非插电式混合动力系统相比,插电式混合动力系统使用更大容量的动力电池组以及功率更大的驱动电机,允许车辆优先消耗电力驱动车辆。电池电量耗尽时,电动机辅助发动机进行转矩输出或者发电,可以在满足动力性要求的前提下对发动机工作点进行优化。研究混合动力汽车能量管理控制策略,尤其是综合考虑燃料消耗、排放、启停等因素的综合控制,对进一步提高混合动力节能减排水平具有重要的现实意义。本文以插电式柴电混合动力汽车作为研究对象,以提高燃油经济性和改善排放水平为研究目标,开展了混合动力汽车能量管理控制策略的优化研究,具体研究工作概括如下:1、应用Matlab/Simulink软件开发插电式并联柴电混合动力汽车动力学前向仿真模型。以发动机平均值理论为基础结合热力学定律,建立发动机输出转矩、油耗、排放的动力学模型以及SCR后处理模型。建立了动力电池、驱动电机等核心部件的动力学仿真模型。整车模型首先用于验证能量管理策略,也可以用于基于给定路况下进行各部件动力参数匹配工作。2、开发和应用两种不同复杂程度的能量管理控制策略,即规则控制策略以及应用动态规划算法的优化控制策略。这两种控制策略通过以燃油消耗、能量提供和动力电池变化范围等为标准进行比较。动态规划算法控制策略依据Bellman最优性原理建立递归仿真模型并进行求解,得到最优控制量。最后将最优控制量在整车动力学模型中正向求解,得到最优状态变量和多目标函数的最优值。3、最后在三种循环工况下,对两种控制策略进行测试。动态规划全局最优控制与规则控制相比优势明显。动态规划算法的结果可以为后续研究实时优化控制策略提供依据。 【关键词】：插电式柴电混合动力 能量管理 动态规划算法 全局优化
【学位授予单位】：重庆交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U469.7
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 绪论8-16
• 1.1 混合动力汽车研究宏观环境8-11
• 1.2 混合动力能量管理控制策略研究现状11-14
• 1.3 课题研究意义及主要研究内容14-16
• 2 车辆动力系统模型16-36
• 2.1 引言16
• 2.2 混合动力系统构型选择16-17
• 2.3 整车主要结构及性能参数17-19
• 2.4 整车仿真建模思想19-20
• 2.5 驾驶员模型及整车规则控制策略模型20-25
• 2.6 SCR后处理系统模型25-28
• 2.7 混合动力系统部件前向建模28-35
• 2.8 小结35-36
• 3 动态规划算法在混动汽车控制策略中的应用研究36-46
• 3.1 引言36
• 3.2 动态规划算法原理36-38
• 3.3 动态规划算法最优求解分析38-41
• 3.4 基于动态规划算法的混合动力汽车能量管理策略41-45
• 3.5 小结45-46
• 4 基于动态规划算法的混动汽车控制策略实现46-53
• 4.1 引言46
• 4.2 状态转移矩阵模型的建立46-49
• 4.3 状态转移代价函数模型的建立49-51
• 4.4 动态规划算法的运行51-52
• 4.5 小结52-53
• 5 基于动态规划算法混动控制策略模型前向仿真与分析53-63
• 5.1 引言53
• 5.2 基于规则控制策略整车前向仿真结果与分析53-54
• 5.3 三种工况下动态规划算法优化结果及分析54-58
• 5.4 三种工况下规则控制与动态规划优化控制前向仿真对比分析58-62
• 5.5 小结62-63
• 6 结论与展望63-65
• 6.1 主要结论及创新点63
• 6.2 后续研究工作展望63-65
• 致谢65-66
• 参考文献66-71
• 附录71

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