全功率燃料电池汽车动力系统优化设计与能量管理
发布时间：2022-01-17 04:12
全功率燃料电池汽车凭借着优异的能源与环保性能、良好的市场前景以及国家政策支持等优势已成为当下研究热点。已有燃料电池汽车参数匹配研究多针对能量混合型和功率混合型燃料电池汽车展开,对全功率燃料电池汽车动力系统参数匹配研究较少。此外,燃料电池因没有卡诺循环的限制而获得较高的能量转换效率,进而使整车获得较好的经济性,但如何通过优化动力系统设计和改进能量管理策略等方法进一步提升整车经济性仍然是自主研发过程中亟待解决的问题。鉴于上述分析,本文以全功率燃料电池汽车为研究对象,对其动力系统进行优化设计与能量管理两方面研究。首先,基于动力性设计指标及已有匹配理论,提出针对全功率燃料电池汽车动力系统的参数匹配方法,并通过对典型全功率燃料电池汽车丰田Mirai的正向匹配,验证所提方法的合理性。同时借助Advisor仿真软件进一步验证匹配所得参数的合理性。所提匹配方法较好地发展了全功率燃料电池汽车匹配理论,对其动力系统集成设计具有一定借鉴意义。第二,基于经济性指标要求,对全功率燃料电池汽车动力系统进行节能分析并给出优化设计方法。文中基于提出的理论氢耗模型进行燃料电池效率、驱动电机效率、滚动阻力系数、整备质量、...
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：114 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
整车参数设定界面
吉林大学硕士学位论文74本次采用Isight与Matlab进行联合仿真优化，优化模型见图4.26。观察图4.26可知，优化过程为一个迭代寻优过程，其每一次循环为一次寻优。最终选取多次寻优的最优值为最终的最优值。图4.26优化模型下面简述该联合仿真模型中各模块的功能。Optimization1模块可选择寻优算法并设置所选寻优算法的参数，此外还可设置优化变量的约束及优化目标。其功能为根据优化算法给出下一次仿真的优化变量的取值。由于Optimization1模块给出的优化变量的实数值有效位数较多，为解决计算过程的数据溢出问题，模型中加入Calculator模块，该模块功能为对所接受的数值保留所需的有效位数。Simcode模块可接受Calculator模块传入的待优化变量的值，并将其替换原m文件中的值。同时，Simcode模块可通过批处理文件调用Matlab并运行相应m文件，这里的m文件又可调用Simulink模型并将其运行后的结果保存到指定的文件中。最终Simcode模块将结果（此处为氢耗）传入Optimization1模块，Optimization1模块再根据结果生成新一组优化变量的值。至此，为一次优化过程。本章重点阐述理论及方法，具体优化结果将在下一章详述。4.6本章小结本章首先开发适用于能量管理策略开发的整车模型及驾驶员模型，其后通过多控制策略对比分析确定了所要开发的控制策略为功率跟随策略。然后，通过分析功率跟随控制策略的不足提出基于模糊修正的功率跟随策略。最后，为进一步提升整车经济性和能量管理策略的工况适应性开发了基于LVQ神经网络的工况识别模块，并借助Isight软件，采用多岛遗传算法在不同种类工况下对所选关键控制参数进行
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于模糊逻辑控制的燃料电池汽车能量管理控制策略研究[J]. 王骞,李顶根,苗华春. 汽车工程. 2019(12)
[2]基于多岛遗传算法的功率分流式双模混合动力客车参数优化[J]. 曾小华,王振伟,宋大凤,陈琴琴,杨南南. 机械工程学报. 2020(02)
[3]燃料电池有轨电车能量管理Pareto多目标优化[J]. 张晗,杨继斌,张继业,宋鹏云,徐晓惠. 自动化学报. 2019(12)
[4]基于燃料电池电动汽车的能量管理控制策略研究[J]. 聂彦鑫,黄东越,郑志强,李涛. 机电一体化. 2019(06)
[5]基于LMS AMESim的车用燃料电池-锂离子动力电池混合动力系统能量管理仿真[J]. 纪常伟,李响,梁晨,汪硕峰,牛会鹏,史凡锐. 北京工业大学学报. 2020(01)
[6]燃料电池观光汽车动力系统参数的匹配与优化[J]. 姜康,郭硕,吴钱昊. 科学技术与工程. 2019(32)
[7]燃料电池混合动力系统多目标优化方法[J]. 宋大凤,雷宗坤,曾小华,张峻恺,纪人桓,刘志茹. 湖南大学学报(自然科学版). 2019(10)
[8]燃料电池混合动力汽车分层能量管理策略[J]. 李桢辉,付主木,陶发展. 火力与指挥控制. 2019(10)
[9]基于增强学习算法的插电式燃料电池电动汽车能量管理控制策略[J]. 林歆悠,夏玉田,魏申申. 工程科学学报. 2019(10)
[10]无变速器电动汽车加速曲线拟合法[J]. 曾小华,纪人桓,宋大凤,王恺,牛超凡. 吉林大学学报(工学版). 2020(03)
博士论文
[1]质子交换膜燃料电池设计与综合优化研究[D]. 王萌.北京科技大学 2019
[2]基于历史数据的行星混联式客车在线优化控制策略[D]. 杨南南.吉林大学 2018
[3]小型燃料电池混合动力车驱动系统构建与控制策略研究[D]. 梁精明.华南理工大学 2014
硕士论文
[1]混联式两挡AMT客车模式切换协调控制研究[D]. 崔皓勇.吉林大学 2019
[2]燃料电池混合动力汽车能量管理策略设计与优化[D]. 李桢辉.河南科技大学 2019
[3]燃料电池混合动力电动车的系统设计及控制策略研究[D]. 刘硕.重庆理工大学 2019
[4]复合电源燃料电池客车能量管理策略研究[D]. 张峻恺.吉林大学 2018
[5]基于发动机PTO的并联混动重型卡车控制与优化研究[D]. 吴西涛.吉林大学 2018
[6]功率分流式双模混合动力客车控制策略与参数优化研究[D]. 陈琴琴.吉林大学 2017
[7]便携式PEMFC移动电源系统的设计与实现[D]. 曹洪.西南交通大学 2016
[8]增程式电动客车能量管理控制策略研究[D]. 蒋永琛.北京理工大学 2016
本文编号：3594017
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：114 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
整车参数设定界面
吉林大学硕士学位论文74本次采用Isight与Matlab进行联合仿真优化，优化模型见图4.26。观察图4.26可知，优化过程为一个迭代寻优过程，其每一次循环为一次寻优。最终选取多次寻优的最优值为最终的最优值。图4.26优化模型下面简述该联合仿真模型中各模块的功能。Optimization1模块可选择寻优算法并设置所选寻优算法的参数，此外还可设置优化变量的约束及优化目标。其功能为根据优化算法给出下一次仿真的优化变量的取值。由于Optimization1模块给出的优化变量的实数值有效位数较多，为解决计算过程的数据溢出问题，模型中加入Calculator模块，该模块功能为对所接受的数值保留所需的有效位数。Simcode模块可接受Calculator模块传入的待优化变量的值，并将其替换原m文件中的值。同时，Simcode模块可通过批处理文件调用Matlab并运行相应m文件，这里的m文件又可调用Simulink模型并将其运行后的结果保存到指定的文件中。最终Simcode模块将结果（此处为氢耗）传入Optimization1模块，Optimization1模块再根据结果生成新一组优化变量的值。至此，为一次优化过程。本章重点阐述理论及方法，具体优化结果将在下一章详述。4.6本章小结本章首先开发适用于能量管理策略开发的整车模型及驾驶员模型，其后通过多控制策略对比分析确定了所要开发的控制策略为功率跟随策略。然后，通过分析功率跟随控制策略的不足提出基于模糊修正的功率跟随策略。最后，为进一步提升整车经济性和能量管理策略的工况适应性开发了基于LVQ神经网络的工况识别模块，并借助Isight软件，采用多岛遗传算法在不同种类工况下对所选关键控制参数进行
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于模糊逻辑控制的燃料电池汽车能量管理控制策略研究[J]. 王骞,李顶根,苗华春. 汽车工程. 2019(12)
[2]基于多岛遗传算法的功率分流式双模混合动力客车参数优化[J]. 曾小华,王振伟,宋大凤,陈琴琴,杨南南. 机械工程学报. 2020(02)
[3]燃料电池有轨电车能量管理Pareto多目标优化[J]. 张晗,杨继斌,张继业,宋鹏云,徐晓惠. 自动化学报. 2019(12)
[4]基于燃料电池电动汽车的能量管理控制策略研究[J]. 聂彦鑫,黄东越,郑志强,李涛. 机电一体化. 2019(06)
[5]基于LMS AMESim的车用燃料电池-锂离子动力电池混合动力系统能量管理仿真[J]. 纪常伟,李响,梁晨,汪硕峰,牛会鹏,史凡锐. 北京工业大学学报. 2020(01)
[6]燃料电池观光汽车动力系统参数的匹配与优化[J]. 姜康,郭硕,吴钱昊. 科学技术与工程. 2019(32)
[7]燃料电池混合动力系统多目标优化方法[J]. 宋大凤,雷宗坤,曾小华,张峻恺,纪人桓,刘志茹. 湖南大学学报(自然科学版). 2019(10)
[8]燃料电池混合动力汽车分层能量管理策略[J]. 李桢辉,付主木,陶发展. 火力与指挥控制. 2019(10)
[9]基于增强学习算法的插电式燃料电池电动汽车能量管理控制策略[J]. 林歆悠,夏玉田,魏申申. 工程科学学报. 2019(10)
[10]无变速器电动汽车加速曲线拟合法[J]. 曾小华,纪人桓,宋大凤,王恺,牛超凡. 吉林大学学报(工学版). 2020(03)
博士论文
[1]质子交换膜燃料电池设计与综合优化研究[D]. 王萌.北京科技大学 2019
[2]基于历史数据的行星混联式客车在线优化控制策略[D]. 杨南南.吉林大学 2018
[3]小型燃料电池混合动力车驱动系统构建与控制策略研究[D]. 梁精明.华南理工大学 2014
硕士论文
[1]混联式两挡AMT客车模式切换协调控制研究[D]. 崔皓勇.吉林大学 2019
[2]燃料电池混合动力汽车能量管理策略设计与优化[D]. 李桢辉.河南科技大学 2019
[3]燃料电池混合动力电动车的系统设计及控制策略研究[D]. 刘硕.重庆理工大学 2019
[4]复合电源燃料电池客车能量管理策略研究[D]. 张峻恺.吉林大学 2018
[5]基于发动机PTO的并联混动重型卡车控制与优化研究[D]. 吴西涛.吉林大学 2018
[6]功率分流式双模混合动力客车控制策略与参数优化研究[D]. 陈琴琴.吉林大学 2017
[7]便携式PEMFC移动电源系统的设计与实现[D]. 曹洪.西南交通大学 2016
[8]增程式电动客车能量管理控制策略研究[D]. 蒋永琛.北京理工大学 2016
本文编号：3594017
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