混合动力汽车制动能量回收系统的控制研究

【摘要】：近年来随着汽车保有量的逐年上升，环境及能源问题不断加剧，研发新型能源汽车成为了各大汽车厂商研究的热点，于是带有能量回收系统的混合动力汽车进入了人们的视野。 能量回收系统是混合动力汽车中的关键部分，可以将制动时车辆的动能通过电机转化为电能储存在储能装置中，待驱动或者加速时通过电机释放出来为汽车提供全部或者部分驱动力，在提高汽车燃油经济性的同时又降低了环境的污染。目前大多数混合动力汽车的制动力是由电机和机械制动联合提供的，制动过程中如何控制电机制动力和前后轮机械制动力在理想分配比例下工作，使能量回收达到最大化，是目前能量回收系统研发工作的核心。本文围绕上述制动力分配问题主要做了以下几方面的研究工作： 首先，介绍了混合动力汽车的发展背景及研究意义，概述了能量回收系统的结构组成，同时对制动状态下的汽车进行了受力分析，并绘制了前后轮理想的制动力分配曲线图，之后研究了能量回收系统的工作原理以及具体的回收过程。 其次，基于对最大能量回收和定比例两种典型制动力分配策略的分析，给出了能量回收系统的控制逻辑和制动力分配策略的设计方案，并在遵守ECE制动法规的基础上，将制动强度从小到大分为四个等级，设计了具体的制动力分配控制策略的数学模型，之后搭建了整车的能量回收系统模型。 为了控制电机的实际制动力矩和理想制动力矩的偏差，保证车辆的平稳制动，本文搭建了电机制动力矩PID控制器，并分别在初始速度为30km/h、60km/h和100km/h三种典型工况下进行了仿真验证，得出模型的能量回收率在14%-25%之间，达到了本文制动力控制策略的初步设计目标。 最后，文章搭建了基于BP神经网络算法的PID控制器模型，该模型利用BP神经网络的自学习能力调整权系数，实现了对PID控制参数的优化。仿真对比结果表明，带有BP神经网络PID控制器的制动力分配模型比带有常规PID控制器的模型的能量回收率平均提高了约4个百分点，前轮滑移率更加平稳，且解决了常规PID控制器模型制动开始时电机力矩的波动问题，达到了理想效果。 本文的研究成果验证了所设计的制动力分配策略的实用性及可行性，为今后混合动力汽车制动能量回收系统的完善提供了一定的参考价值。 【关键词】：能量回收 制动力分配 神经网络PID 仿真
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U469.7;U463.5;TP273
【目录】：

• 中文摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 绪论10-20
• 1.1 课题背景及意义10-11
• 1.2 混合动力汽车概述11-15
• 1.2.1 能量回收系统简介11-13
• 1.2.2 串联式混合动力系统13
• 1.2.3 并联式混合动力系统13-14
• 1.2.4 混联式混合动力系统14-15
• 1.3 混合动力汽车研究现状15-18
• 1.3.1 国内混合动力汽车研究现状15-17
• 1.3.2 国外混合动力汽车研究现状17-18
• 1.4 本文主要研究内容18-20
• 第2章 制动能量回收系统理论分析20-30
• 2.1 混合动力汽车制动能量回收系统结构20-22
• 2.1.1 混合动力汽车总体结构20-21
• 2.1.2 制动能量回收系统结构21-22
• 2.2 混合动力汽车动力学分析22-25
• 2.2.1 传统汽车制动力分配22-24
• 2.2.2 车轮滑移率和路面附着系数24-25
• 2.3 制动能量回收原理与过程25-29
• 2.3.1 制动能量回收原理25-26
• 2.3.2 制动能量回收过程26-29
• 2.4 本章小结29-30
• 第3章 制动能量回收系统控制策略研究30-48
• 3.1 典型的制动力分配控制策略30-32
• 3.1.1 最大能量回收制动力分配控制策略30-31
• 3.1.2 定比例制动力分配控制策略31-32
• 3.2 制动能量回收系统控制逻辑和方案设计32-33
• 3.2.1 制动能量回收系统控制逻辑32-33
• 3.2.2 制动力分配控制策略方案设计33
• 3.3 制动力分配控制策略模型设计33-38
• 3.3.1 ECE 制动法规34-35
• 3.3.2 制动力分配控制策略模型35-38
• 3.4 混合动力汽车能量回收系统建模38-46
• 3.5 本章小结46-48
• 第4章 制动能量回收系统的仿真与分析48-70
• 4.1 仿真工况选择和评价标准48-49
• 4.2 常规 PID 控制器仿真与分析49-58
• 4.2.1 常规 PID 控制器原理50-53
• 4.2.2 30km/h 初始速度下的仿真分析53-55
• 4.2.3 60km/h 初始速度下的仿真分析55-56
• 4.2.4 100km/h 初始速度下的仿真分析56-58
• 4.3 BP 神经网络 PID 控制器的仿真及对比分析58-67
• 4.3.1 BP 神经网络 PID 控制器原理58-65
• 4.3.2 30km/h 初始速度下仿真分析65-66
• 4.3.3 60km/h 初始速度下仿真分析66
• 4.3.4 100km/h 初始速度下仿真分析66-67
• 4.4 本章小结67-70
• 第5章 总结与展望70-72
• 5.1 全文总结70
• 5.2 研究展望70-72
• 参考文献72-76
• 作者简介及科研成果76-78
• 致谢78

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