新能源汽车动力系统参数匹配与控制策略研究

发布时间：2020-11-12 15:23

　　 传统汽车产业的飞速发展在促进社会进步和经济发展的同时,也引发了严重的环境污染和能源短缺问题。电动汽车以其使用效率高、零污染、低噪音等一系列优点受到广大研究人员的青睐。目前电池的关键技术由于无法同时兼顾能量密度、功率密度以及结构紧凑等优点,使得电动汽车的发展受到了严重的制约。本文考虑将超级电容器与动力蓄电池以合理的结构组合成复合电源系统,引入能量管理控制策略,充分发挥两能量源的优势,以改善汽车的动力、经济两方面的性能,同时提高电动汽车续驶里程以及蓄电池使用寿命。本文通过分析动力蓄电池、超级电容器以及双向DC/DC转换器的工作特性和动力系统的需求,选定复合电源拓扑构型;根据电动车的动力性能技术要求,匹配了复合电源系统的参数;为提高复合电源系统的能量利用效率,制定了复合电源的能量管理控制策略,对比分析不同控制策略的控制效果,选用模糊控制策略作为复合电源系统的功率分配策略;基于Matlab/Simulink建立动力蓄电池、超级电容器、双向DC/DC转换器以及控制策略仿真模型,结合ADVISOR软件的二次开发建立复合电源纯电动汽车整车仿真模型。为进一步提高能量管理控制策略的控制精度,引入遗传算法优化模糊逻辑控制器中的隶属度函数的参数,在Matlab遗传算法程序中调用ADVISOR得到最优的模糊控制器参数。结果表明:在两种典型的工况下,复合电源系统参数匹配能够满足设定的性能要求,复合电源系统能够使蓄电池的充放电电流更平缓,制动能量的回收效率大大提高,有助于提高蓄电池的使用寿命,并延长电动汽车续驶里程;模糊控制能量管理控制策略能够充分发挥蓄电池和超级电容器的优势,实现整车的控制目标;优化后的控制器相比优化之前控制效果明显更好,不同工况下系统总能耗均明显降低,蓄电池的使用情况明显改善。
【学位单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：U469.7
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 电动汽车国内外研究现状
        1.2.2 复合电源系统国内外研究现状
        1.2.3 能量管理控制策略研究现状
    1.3 本文研究目标
    1.4 本文的主要内容
第2章 复合电源系统部件的特性与构型分析
    2.1 动力蓄电池的特性分析
        2.1.1 蓄电池性能指标
        2.1.2 蓄电池充放电特性
        2.1.3 蓄电池内阻特性
        2.1.4 蓄电池容量特性
    2.2 超级电容器的特性分析
        2.2.1 超级电容器结构与工作原理
        2.2.2 超级电容器充放电特性
        2.2.3 超级电容器内阻特性
        2.2.4 超级电容器温度特性
    2.3 双向DC/DC转换器的特性分析
    2.4 复合电源结构选型
    2.5 本章小结
第3章 纯电动车动力系统各部件参数匹配与建模
    3.1 整车基本参数与性能指标
    3.2 驱动电机参数匹配
    3.3 复合电源系统参数匹配
        3.3.1 动力蓄电池参数匹配
        3.3.2 超级电容器参数匹配
    3.4 复合电源系统仿真模型搭建
        3.4.1 蓄电池仿真模型
        3.4.2 超级电容器仿真模型
        3.4.3 双向DC/DC转换器仿真模型
        3.4.4 功率总线仿真模型
        3.4.5 复合电源仿真模型
    3.5 本章小结
第4章 复合电源系统能量管理控制策略研究
    4.1 复合电源的控制目标
    4.2 复合电源的工作模式
    4.3 逻辑门限控制策略
        4.3.1 逻辑门限控制策略制定
        4.3.2 逻辑门限值的确定
        4.3.3 控制策略仿真模型
    4.4 模糊控制策略
        4.4.1 模糊控制理论
        4.4.2 复合电源模糊控制策略分析
        4.4.3 模糊控制器的设计
    4.5 复合电源仿真及结果分析
        4.5.1 单一电源与复合电源对比分析
        4.5.2 控制策略仿真对比分析
        4.5.3 模糊控制策略仿真结果验证
    4.6 本章小结
第5章 基于遗传算法的模糊控制器优化研究
    5.1 遗传算法与模糊控制器的优化
        5.1.1 模糊控制的优化方法
        5.1.2 遗传算法的运算流程
        5.1.3 遗传算法优化模糊控制原理
    5.2 复合电源优化模型的建立
        5.2.1 复合电源控制算法优化设计
        5.2.2 优化参数的选取
        5.2.3 优化目标函数与约束
        5.2.4 优化算法数学模型
    5.3 优化算法的求解过程
        5.3.1 初始种群的生成
        5.3.2 适应度函数的选择
        5.3.3 优化算法参数设置
        5.3.4 遗传算法优化流程
    5.4 遗传算法优化模糊控制器的仿真分析
    5.5 本章小结
总结与展望
参考文献
致谢
附录 A 攻读学位期间所取得的研究成果

【参考文献】

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本文编号：2880904