当前位置:主页 > 管理论文 > 管理理论论文 >

基于工况预测的电动装载机复合电源能量管理策略研究

发布时间:2020-07-25 09:00
【摘要】:电动装载机需要储能系统既能长时间提供电能,又能在较短时间释放大功率。由于蓄电池的特点是高能量密度和低功率密度,而超级电容的特点却是高功率密度和低能量密度,两者单独供能都无法满足要求,所以需要将蓄电池和超级电容组合成复合电源系统为电动装载机供能。本文以此为基础,分别对电动装载机复合电源系统的拓扑结构和能量管理策略进行相关研究。首先,对现阶段复合电源系统的拓扑结构进行分析,结合功能需求实际成本,选择了超级电容与DC/DC串联的结构作为电动装载机复合电源系统的拓扑结构;对电动装载机作业特点进行分析,建立了复合电源系统工作的三种模式;对该结构中的蓄电池、超级电容、双向DC/DC转换器和驱动电机系统进行分析,建立了复合电源系统模型。其次,对电动装载机工作装置部分在循环作业时工作泵系统和车速等工况数据进行分析,通过对初选参数进行主成分分析后进行K-means聚类,建立了电动装载机工作装置的典型工况集。然后,对电动装载机工作装置在循环作业时的工况预测原理进行分析,通过识别过去_(uX?)秒所属典型工况,预测未来_(qqā)秒的工况所属类别,建立了电动装载机工作装置的典型工况预测模型。最后,对基于模糊逻辑的能量管理策略进行分析,并建立了基于工况预测的能量管理策略;仿真结果表明,在能量消耗指标上,基于工况预测的能量管理策略相对于基于模糊逻辑的能量管理策略节约了约1.2%;而在蓄电池容量衰退指标上,基于工况预测的能量管理策略相对与基于模糊逻辑的能量管理策略减少了0.006%。通过对能量消耗和蓄电池容量衰退两个指标评价结果分析可知,基于工况预测的能量管理策略优于基于模糊逻辑的能量管理策略。
【学位授予单位】:长安大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TU623.9
【图文】:

基于工况预测的电动装载机复合电源能量管理策略研究


不同蓄电池能量密度和功率密度示意图

基于工况预测的电动装载机复合电源能量管理策略研究


电动汽车复合电源系统结构图

基于工况预测的电动装载机复合电源能量管理策略研究


ELAZ78250型电传动轮式装载机2018年德国威克诺森公司在当年德国宝马展上展示了其80伏特电动全轮转向轮式

【参考文献】

相关期刊论文 前8条

1 邱浩;董铸荣;贺萍;;一种新型电动汽车复合电源电路设计[J];电源技术;2015年08期

2 马相明;孙霞;张强;;轮式装载机典型作业工况构建与分析[J];山东大学学报(工学版);2015年05期

3 柯小毛;凌文文;赵园园;;油电混合动力轮式装载机动力系统控制策略浅析[J];装备制造技术;2014年06期

4 李勇;王丽芳;廖承林;;电动车锂离子电池健康状态模型研究进展[J];电源技术;2013年05期

5 杨瑜;陈波宁;高波;季峰;;基于行程分析法的行驶工况的构建研究[J];现代车用动力;2013年02期

6 陈识为;崔杰;黄华;;基于PEV的双向DC/DC变换器的研究[J];电子元器件应用;2012年07期

7 郝鹏;何清华;张新海;谢嵩岳;;挖掘机负载和工况识别技术研究[J];液压气动与密封;2008年05期

8 于远彬;王庆年;王加雪;赵晓旭;;混合动力汽车车载复合电源参数匹配及其优化[J];吉林大学学报(工学版);2008年04期

相关博士学位论文 前4条

1 周放;车载复合电源系统参数优化及能量管理策略研究[D];吉林大学;2017年

2 张哠;矿用自卸车电传动系统控制策略研究及优化分析[D];北京科技大学;2017年

3 汪贵平;纯电动汽车驱动与制动能量回收控制策略研究[D];长安大学;2009年

4 于远彬;车载复合电源设计理论与控制策略研究[D];吉林大学;2008年

相关硕士学位论文 前10条

1 周海燕;纯电动轮式装载机复合电源能量管理策略研究[D];长安大学;2018年

2 李曼曼;车载复合电源SOC估算与能量管理研究[D];江苏大学;2017年

3 李洋;基于聚类算法的汽车行驶工况研究[D];北京理工大学;2016年

4 马相明;基于典型工况的装载机动力总成优化[D];山东大学;2016年

5 王文生;基于模糊神经网络的铅酸蓄电池剩余容量估计研究[D];兰州交通大学;2015年

6 曹红;FDG6113EVG纯电动客车动力性提升[D];长安大学;2015年

7 胡晓炜;基于工况历史数据的HEV行驶工况识别方法[D];大连理工大学;2015年

8 顾亚松;基于ADVISOR的纯电动汽车再生制动控制策略研究[D];长安大学;2014年

9 朱远乐;基于超级电容的储能系统研究[D];西南交通大学;2012年

10 舒杰军;车载复合电源系统的模糊控制及其优化研究[D];武汉理工大学;2012年



本文编号:2769613

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/guanlilunwen/glzh/2769613.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户ce2ac***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com