基于驾驶意图与工况识别的插电式混合动力汽车能量管理策略研究

【摘要】：插电式混合动力电动汽车(PHEV)是兼具纯电动汽车和混合动力汽车优点的江南网页版登录入口官网下载 ，既可以通过外部电网对储能装置进行充电，降低了车辆对燃油的依赖性和使用成本，又可以保证汽车的续驶里程，因此得到了汽车企业、科研机构及各国政府的普遍关注。PHEV在节能方面潜力的发挥很大程度上取决于能量管理策略的制定，但目前已有的能量管理策略都未能考虑或较好地适应行驶工况和驾驶意图的变化。因此研究基于驾驶意图与工况识别的插电式混合动力汽车能量管理策略，对于进一步提高整车能耗经济性水平具有重要的现实意义。 本文以某单电机插电式混合动力汽车为研究对象，以提高能耗经济性为研究目标，开展了基于驾驶意图与工况识别的插电式混合动力汽车能量管理策略研究，具体研究内容如下： (1)研究了ISG电机峰值功率、发动机最大功率与整车动力性能的关系，分析了动力电池组容量与纯电动续驶里程的关系；以动力性为约束条件，整车能耗成本最小为目标函数，对主减速器速比进行优化；在此基础上完成了动力传动系统的参数匹配。最后搭建了整车仿真模型，进行了动力性和经济性的仿真分析，验证了动力传动系统匹配的合理性，为整车能量管理策略的制定奠定了基础。 (2)为了充分利用从电网得到的低成本能量，以发动机的燃油成本与电网的电能成本之和最小为目标，采用遗传算法优化得到电量消耗(CD)模式与电量维持(CS)模式切换的电池荷电状态(SOC)目标值、CS模式下电池SOC波动的上限值与下限值；利用瞬时优化算法计算得到不同工作模式下的CVT速比、发动机转矩和ISG电机转矩MAP图，在此基础上提出了逻辑门限与瞬时优化算法相结合的实时优化能量管理策略，并仿真评价了该能量管理策略的节能效果。为了解决实时优化能量管理策略不能获得能耗经济性全局最优的问题，采用极小值原理求解整车能耗成本最小的目标函数极值，得到了混合模式下的最优能量管理策略，分析了行驶里程、电池初始SOC及能量价格比对能耗经济性的影响。 (3)为了解决基于极小值原理的全局优化能量管理参数对循环工况的依赖性问题，提出了基于工况识别的能量管理策略；选取代表市区拥堵、城市城郊、高速公路等六种循环路况作为标准工况，采用复合等分法将标准工况分割成工况块并计算特征参数，应用极限学习机完成了循环工况识别，并利用极小值原理进行离线优化获得若干标准工况对应的优化参数库，结合工况识别结果，实时更新控制策略参数，实现了基于工况识别的PHEV能耗优化控制。 (4)PHEV冷起动时，在获得第一个工况块信息之前的行驶数据是未知的；若基于工况识别的全局优化能量管理策略的控制参数选用不当，会导致PHEV的能耗经济性大大下降。考虑到驾驶意图影响整车的行驶数据，采用模糊控制器识别驾驶意图，结合实时优化能量管理策略，构建控制策略参数库，实现了基于驾驶意图识别PHEV能耗优化控制。最后为充分挖掘PHEV的节能潜力，通过对基于工况识别的全局优化能量管理策略和基于驾驶意图的实时优化能量管理策略的节能效果的对比分析，确定了以基于驾驶意图的控制参数库作为全局优化能量管理策略的初始化参数，进而提出了基于驾驶意图与工况识别的综合能量管理策略。 (5)搭建了插电式混合动力传动系统的试验台，利用Matlab/Simulink仿真平台和D2P实时控制工具，开发了台架测控软件和整车控制程序，采用ATI-VISION平台建立了数据采集和标定控制系统，完成了台架试验和实车道路试验，试验结果验证了所建立的PHEV仿真模型的正确性，部分验证了所提出能量管理策略的有效性。 【关键词】：插电式混合动力汽车 能量管理策略 驾驶意图 工况识别 能耗经济性
【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4-6
• ABSTRACT6-12
• 1 绪论12-26
• 1.1 研究背景12-14
• 1.2 国内外插电式混合动力汽车的发展现状14-19
• 1.3 插电式混合动力汽车能量管理策略研究现状19-22
• 1.3.1 基于规则的能量管理策略研究现状19-20
• 1.3.2 瞬时优化能量管理策略研究现状20-21
• 1.3.3 全局优化能量管理策略研究现状21-22
• 1.4 插电式混合动力汽车能量管理策略存在的问题22-23
• 1.5 本文研究思路和主要研究内容23-26
• 2 插电式混合动力汽车动力传动系统参数匹配及建模26-54
• 2.1 引言26
• 2.2 插电式混合动力系统分析26-27
• 2.3 PHEV 动力传动系统参数匹配与建模27-50
• 2.3.1 整车动力性指标27-28
• 2.3.2 整车动力学模型28
• 2.3.3 ISG 电机特性参数设计及数值建模28-35
• 2.3.4 发动机特性参数设计及数值建模35-39
• 2.3.5 动力电池组特性参数设计及数值建模39-45
• 2.3.6 CVT 速比设计及建模45-46
• 2.3.7 主减速器速比设计46-48
• 2.3.8 驾驶员模型48-50
• 2.4 整车动力传动系统匹配仿真分析50-52
• 2.4.1 整车动力性仿真分析50-51
• 2.4.2 城市循环工况仿真分析51-52
• 2.5 本章小结52-54
• 3 插电式混合动力汽车能耗优化控制策略54-76
• 3.1 引言54
• 3.2 工作模式分析54
• 3.3 能量经济性目标函数54-55
• 3.4 逻辑门限与瞬时优化相结合的实时优化能量管理策略55-67
• 3.4.1 实时优化能量管理策略制定56-58
• 3.4.2 需求扭矩的瞬时优化58-59
• 3.4.3 CVT 速比的瞬时优化59-63
• 3.4.4 实时优化能量管理策略的仿真分析63-64
• 3.4.5 能量价格比对能耗经济性的影响64-67
• 3.5 基于极小值原理的全局优化能量管理策略67-74
• 3.5.1 Hamilton 函数的建立与求解67-69
• 3.5.2 基于极小值原理的能耗经济性优化及分析69-70
• 3.5.3 能耗经济性的影响因素分析70-73
• 3.5.4 全局优化能量管理策略的控制原理73-74
• 3.6 本章小结74-76
• 4 基于工况识别的全局优化能量管理策略76-96
• 4.1 引言76
• 4.2 基于工况识别的全局优化能量管理策略控制原理76-77
• 4.3 基于极限学习机的工况识别77-90
• 4.3.1 标准工况分析77-78
• 4.3.2 工况特征参数分析78-83
• 4.3.3 基于极限学习机的工况识别83-87
• 4.3.4 工况识别结果分析87-90
• 4.4 基于工况识别的全局优化能量管理策略仿真及结果分析90-94
• 4.5 本章小结94-96
• 5 基于驾驶意图与工况识别的能量管理策略96-116
• 5.1 引言96
• 5.2 基于驾驶意图的实时优化能量管理策略96-109
• 5.2.1 基于驾驶意图的实时优化能量管理策略的基本思路96-97
• 5.2.2 基于模糊控制器的驾驶意图识别97-105
• 5.2.3 驾驶员需求扭矩计算105-106
• 5.2.4 工作模式划分及扭矩分配106-107
• 5.2.5 基于驾驶意图的实时优化能量管理策略仿真及结果分析107-109
• 5.3 基于驾驶意图识别与工况识别的综合能量管理策略109-114
• 5.3.1 纯电动行驶里程预估109-110
• 5.3.2 基于驾驶意图识别与工况识别的能量管理策略比较分析110-111
• 5.3.3 综合能量管理策略的控制思路111-114
• 5.4 本章小结114-116
• 6 插电式混合动力汽车能量管理策略试验研究116-138
• 6.1 引言116
• 6.2 插电式混合动力系统台架试验116-125
• 6.2.1 PHEV 台架试验系统构成116-118
• 6.2.2 PHEV 台架试验系统软件开发118-119
• 6.2.3 台架试验及结果分析119-125
• 6.3 插电式混合动力汽车道路试验125-136
• 6.3.1 整车控制系统功能分析126
• 6.3.2 整车控制软件开发126-128
• 6.3.3 整车道路试验及结果分析128-136
• 6.4 本章小结136-138
• 7 全文总结138-142
• 7.1 论文主要研究工作及结论138-140
• 7.2 论文主要创新点及后续研究工作的展望140-142
• 7.2.1 论文的主要创新点140
• 7.2.2 继续研究的方向140-142
• 致谢142-144
• 参考文献144-154
• 附录154
• A 作者在攻读学位期间发表的论文目录154
• B 作者在攻读学位期间参加的科研项目154

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