并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車(chē)能量管理策略優(yōu)化研究.pdf_第1頁(yè)
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1、隨著全球能源和環(huán)境問(wèn)題的日益突出,開(kāi)發(fā)低油耗、低排放的新型汽車(chē)成為當(dāng)今汽車(chē)工業(yè)發(fā)展的首要任務(wù)。在這種背景下,融合傳統(tǒng)燃油汽車(chē)和純電動(dòng)汽車(chē)優(yōu)點(diǎn)的混合動(dòng)力汽車(chē)成為當(dāng)今最具應(yīng)用前景的低排放、低能耗汽車(chē)。作為一種新型的多能量源交通工具,混合動(dòng)力汽車(chē)的性能與其采用的能量管理策略密切相關(guān)。在滿足汽車(chē)動(dòng)力性能的前提下,能量管理策略應(yīng)當(dāng)能夠根據(jù)汽車(chē)動(dòng)力系統(tǒng)的特性及實(shí)時(shí)的運(yùn)行工況,實(shí)現(xiàn)在發(fā)動(dòng)機(jī)、電機(jī)之間合理的轉(zhuǎn)矩分配,以獲得整車(chē)最大的燃油經(jīng)濟(jì)性能、最低的

2、排放以及平穩(wěn)的駕駛性能。 混合動(dòng)力汽車(chē)能量管理問(wèn)題是一個(gè)涉及非線性動(dòng)態(tài)優(yōu)化的重要問(wèn)題,該問(wèn)題作為影響車(chē)輛性能和混合動(dòng)力產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程的一個(gè)主要瓶頸,迄今為止沒(méi)有得到最終解決,亟待突破。由于混合動(dòng)力系統(tǒng)是一個(gè)集成了電氣、機(jī)械、化學(xué)和熱力學(xué)系統(tǒng)的非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng),自身及其各部件之間的協(xié)調(diào)工作極為復(fù)雜,難以建立系統(tǒng)的精確的數(shù)學(xué)模型;同時(shí),車(chē)輛行駛工況和駕駛員操作具有隨機(jī)性,這也增加了能量管理策略設(shè)計(jì)的難度。為此,本文針對(duì)并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車(chē)主

3、要的幾種能量管理策略存在的問(wèn)題,結(jié)合模糊控制技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、聚類(lèi)算法、多目標(biāo)優(yōu)化等相關(guān)知識(shí)進(jìn)一步深入研究并對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn),主要工作如下: 首先介紹了課題背景、混合動(dòng)力汽車(chē)的發(fā)展現(xiàn)狀及其關(guān)鍵技術(shù),著重介紹了混合動(dòng)力汽車(chē)能量管理策略的研究現(xiàn)狀,針對(duì)能量管理策略存在的問(wèn)題指出能量管理策略的優(yōu)化與改進(jìn)是提高混合動(dòng)力汽車(chē)性能的關(guān)鍵。 分析了并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車(chē)的工作模式及其能量管理策略的控制思想,然后針對(duì)一種配置金屬帶式無(wú)級(jí)

4、變速器(CVT)的并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車(chē),以發(fā)動(dòng)機(jī)的效率曲線圖和電池的充放電內(nèi)阻曲線為主要依據(jù),提出了一種基于動(dòng)態(tài)邏輯門(mén)限方法的能量管理策略。通過(guò)設(shè)定一組可變的門(mén)限參數(shù),基于車(chē)輛實(shí)時(shí)參數(shù)實(shí)現(xiàn)了混合動(dòng)力系統(tǒng)不同工作模式的切換,并確定不同工作模式中動(dòng)力系統(tǒng)主要部件的最佳工作曲線合理控制發(fā)動(dòng)機(jī)和電機(jī)之間的轉(zhuǎn)矩分配及CVT的速比,從而提高車(chē)輛性能。 對(duì)傳統(tǒng)的瞬時(shí)優(yōu)化能量管理策略進(jìn)行分析,確定了影響能量分配的四個(gè)主要因素,并將瞬時(shí)優(yōu)化能量管理

5、策略總結(jié)為一組四輸入單輸出的能量管理規(guī)則。然后利用模糊C-均值聚類(lèi)對(duì)離線仿真得到的能量管理規(guī)則進(jìn)行歸類(lèi)并作為樣本訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立用于能量管理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器,從而提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車(chē)實(shí)時(shí)能量管理策略。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)能量管理策略能夠有效降低燃油消耗,而且明顯提高了能量管理的實(shí)時(shí)性。 針對(duì)并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車(chē)中應(yīng)用較為廣泛的模糊能量管理策略存在的一些問(wèn)題作了進(jìn)一步的研究,提出了一種

6、基于粒子群優(yōu)化的模糊能量管理策略。首先建立了以混合動(dòng)力系統(tǒng)需求轉(zhuǎn)矩和電池組荷電狀態(tài)(SOC)為輸入,發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩命令為輸出的模糊控制器用于混合動(dòng)力系統(tǒng)能量分配,并對(duì)模糊化接口、數(shù)據(jù)庫(kù)、規(guī)則庫(kù)和清晰化接口等設(shè)計(jì)工作進(jìn)行分析并給出了合理的解決方案。然后針對(duì)模糊控制器的隸屬度函數(shù)和模糊控制規(guī)則的選取主要依靠專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn),帶有較大的主觀性等缺陷,采用粒子群算法優(yōu)化模糊控制器中的隸屬度函數(shù)參數(shù)和模糊控制規(guī)則。最后通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)說(shuō)明,基于粒子群優(yōu)化的模糊能

7、量管理策略與未優(yōu)化的模糊能量管理策略相比,能夠更有效地降低燃油消耗,并能很好地控制電池組SOC的變化。 混合動(dòng)力汽車(chē)的行駛工況多種多樣,混合動(dòng)力汽車(chē)能量管理策略應(yīng)能自動(dòng)的調(diào)整控制參數(shù)以適應(yīng)不同的行駛工況。為此,本文提出了一種基于工況識(shí)別的模糊能量管理策略,該能量管理策略主要依靠工況識(shí)別器和模糊轉(zhuǎn)矩分配控制器兩部分實(shí)現(xiàn)。其中,工況識(shí)別器利用學(xué)習(xí)矢量量化網(wǎng)絡(luò)結(jié)合車(chē)輛的行駛參數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)當(dāng)前工況的辨識(shí)?;诙喾N工況優(yōu)化得到的模糊轉(zhuǎn)矩分配控

8、制器根據(jù)工況識(shí)別器對(duì)行駛工況的辨識(shí)結(jié)果選擇對(duì)應(yīng)的隸屬度函數(shù)和控制規(guī)則,實(shí)現(xiàn)對(duì)混合動(dòng)力系統(tǒng)的優(yōu)化控制。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明,將行駛工況識(shí)別技術(shù)融入到能量管理策略中,能夠更加有效地提高能量管理策略性能。 混合動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)匹配是影響車(chē)輛性能的另一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題,而且與能量管理策略的作用相互耦合。為此,將能量管理策略參數(shù)優(yōu)化與動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)匹配問(wèn)題一同考慮,定義為一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。以邏輯門(mén)限能量管理策略的門(mén)限參數(shù)和發(fā)動(dòng)機(jī)功率、電機(jī)功率和電池?cái)?shù)目

9、等混合動(dòng)力系統(tǒng)部件參數(shù)作為優(yōu)化變量,將車(chē)輛的燃油消耗、尾氣排放和制造成本同時(shí)作為優(yōu)化目標(biāo)。然后采用目標(biāo)達(dá)成方法將該多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)換為單目標(biāo)問(wèn)題,并以車(chē)輛動(dòng)力性能指標(biāo)為約束條件利用粒子群算法求解該問(wèn)題。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明該方法與ADVISOR優(yōu)化方法相比,能夠在滿足汽車(chē)動(dòng)力性能指標(biāo)的前提下,更加有效地降低混合動(dòng)力汽車(chē)的燃油消耗和尾氣排放。 作為混合動(dòng)力汽車(chē)的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),能量管理策略需要不斷完善和發(fā)展。本文結(jié)合相關(guān)知識(shí)從五個(gè)方面對(duì)

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