基于短期工况预测的PHEV能量管理策略研究

发布时间：2020-12-06 02:32

　　在绿色能源和环境友好型社会的发展要求下,各类新型能源汽车逐渐成为汽车技术研究的主要方向。插电式混合动力汽车（Plug-in Hybrid Electric Vehicle,PHEV）作为近阶段最满足客观条件要求的车型得到广泛认可和市场应用。能量管理策略对均衡PHEV整车的动力性,排放性以及燃油经济性等各项性能至关重要。本文针对插电式混合动力公交车,提出一种基于短期工况预测的混合逻辑动态（Mixed Logical Dynamical,MLD）模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）策略。研究内容主要包括:明确PHEV的传动系统结构及整车参数,进行动力系统建模,主要包括车轮及传动系统转矩和转速的动力学模型、发动机油耗模型、电机能耗模型以及电池模型。在预测控制策略中需要对SOC加以约束,为寻找合理的SOC参考轨迹制定方法,本文研究采用动态规划（Dynamic Programming,DP）的PHEV全局最优控制策略,并在NEDC标准工况下进行燃油经济性仿真。全局规划获得的SOC轨迹可认为接近最合理的,采用回归分析拟合得到一段时间内SOC下降量与工况特征参数的... 

【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 插电式混合动力汽车发展现状
        1.2.1 国外发展现状
        1.2.2 国内发展现状
    1.3 插电式混合动力汽车分类分析
    1.4 插电式混合动力汽车能量管理策略研究现状
    1.5 本文研究主要内容
2 插电式混合动力公交车动力系统数学建模
    2.1 PHEV动力传动系统结构及性能参数
    2.2 车辆纵向动力学模型建模
        2.2.1 车辆行驶模型
        2.2.2 车轮数学模型
        2.2.3 变速箱数学模型
        2.2.4 转矩耦合器数学模型
    2.3 主要动力部件模型
        2.3.1 发动机数学模型
        2.3.2 电动机数学模型
        2.3.3 蓄电池数学模型
    2.4 本章小节
3 基于PHEV全局优化能量管理策略的SOC参考轨迹研究
    3.1 动态规划在PHEV控制策略的应用
    3.2 基于动态规划的PHEV全局优化控制策略实现
        3.2.1 状态SOC离散化
        3.2.2 PHEV动态规划方程建立
    3.3 全局优化仿真结果与分析
    3.4 SOC参考轨迹制定
    3.5 本章小节
4 基于驾驶意图识别的非线性自回归神经网络短期工况预测
    4.1 模糊推理识别驾驶意图
        4.1.1 驾驶意图分类及识别参数确定
        4.1.2 模糊推理系统
        4.1.3 加速意图识别
        4.1.4 常规制动意图识别
        4.1.5 驾驶意图识别仿真分析
    4.2 NAR神经网络车速预测
        4.2.1 NAR神经网络
        4.2.2 NAR神经网络结构参数设计
    4.3 网络训练及预测结果仿真分析
        4.3.1 网络训练结果分析
        4.3.2 网络预测效果分析
    4.4 本章小结
5 基于短期工况预测的MLD模型预测控制能量管理策略研究
    5.1 MLD模型
    5.2 发动机燃油消耗率及SOC变化率多段线性化
        5.2.1 发动机燃油消耗率多段线性化
        5.2.2 SOC变化率多段线性化
    5.3 插电式混合动力公交车的MLD模型
        5.3.1 MLD框架下的状态方程及输出方程
        5.3.2 MLD框架下的混合整数线性不等式
    5.4 基于MLD模型的PHEV模型预测控制策略
    5.5 仿真分析
        5.5.1 预测时域长度影响分析
        5.5.2 不同SOC参考轨迹燃油经济性对比分析
        5.5.3 基于回归分析SOC参考轨迹的MLD-MPC仿真分析
    5.6 本章小节
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢



本文编号：2900552