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原文传递基于工况与驾驶风格识别的混合动力汽车能量管理策略研究

论文题名：	基于工况与驾驶风格识别的混合动力汽车能量管理策略研究
关键词：	混合动力汽车;能量管理;工况识别;驾驶风格;燃油经济性
摘要：	混合动力汽车的动力系统由多个动力源组成，通过能量管理策略可以实现需求功率在多个动力源之间的合理分配以及动力系统各部件之间的协调控制，从而达到在保持良好动力性的前提下，提高整车燃油经济性的目的。但是目前已有的能量管理策略在如何将行驶工况识别方法更有效地应用于实车控制器以及行驶工况对驾驶风格识别的影响的研究存在不足，因此深入研究基于工况识别与驾驶风格识别的混合动力汽车实时能量管理策略具有重要的应用价值和理论意义。　　本文针对某单电机ISG(Integrated Starter and Generator)混合动力汽车，以提高能耗经济性为研究目标，开展了基于工况识别与驾驶风格识别的混合动力汽车实时能量管理策略研究，具体研究内容如下：　　(1)本文以某城市为例，通过实车采集大量该城市的行驶工况数据，并应用滤波函数对其进行了降噪处理，综合分析各特征参数之间的相关性、各特征参数与油耗的相关性，对用于 K-均值聚类分析的行驶工况特征参数进行降维；对工况数据进行聚类分析后，运用距离聚类中心越近越能代表簇特征的原则，选取代表性工况块，构建了该城市典型工况，通过与其它行驶工况对比分析，可以发现所构建的CHCQ工况能够反应该城市交通特点，因此本文提出的行驶工况构建方法合理；所采集的行驶工况数据和所构建的该城市典型工况为后文中的混合动力汽车参数优化和能量管理策略的制定提供了数据支撑。　　(2)将某款单电机ISG混合动力汽车作为基础车型，提出基于多工况的混合动力汽车参数优化方法，将降低整车的燃油消耗量作为优化的目标函数，以原型车参数及国内外车辆动力性能指标确定了动力性约束条件，以动力系统参数和能量管理策略相关参数为优化对象，将多个典型工况组合形成复合工况，寻求各典型工况下的最优和次优参数优化解集，从这些解集中确定一个适用于各典型工况的参数交集，该参数交集使车辆在各典型工况下均有良好的经济性，从而实现了基于多工况的混合动力汽车参数优化。并与基于单一工况的混合动力汽车参数优化结果进行对比，结果表明本文所提出的方法能使优化参数有更强的工况适应性，能使混合动力汽车有更好的燃油经济性。在获取动力系统部件优化参数的基础上，对动力系统部件进行实验和理论建模，获得了发动机、ISG电机、电池、CVT(Continuously Variable Transmission)变速箱数值模型。　　(3)综合考虑各特征参数之间的相关性、各特征参数同油耗的相关性、以及各特征参数随工况变化的灵敏度，对工况识别的特征参数进行了优化。将优化后的特征参数用于所提出的两种工况识别算法(基于遗传优化K-均值聚类的工况识别算法、基于概率统计的工况识别算法)，比较两种识别算法的精度和适用性，选择前者作为本文工况识别算法。然后将工况类型分为拥堵工况、城区工况、郊区工况和高速路工况，应用等效燃油最小能量管理策略得到不同类型工况等效燃油系数与油耗之间的关系，进一步计算获取不同类型工况所对应的需求功率优化分配方式，将其与工况识别算法相结合，从而得到了基于遗传优化K-均值聚类算法工况识别的能量管理策略，仿真结果表明所提出的能量管理策略相比于等效燃油最小能量管理策略燃油消耗降低了6.84％。　　(4)本文在对驾驶操作产生的冲击度进行分析的基础上，考虑不同类型的行驶工况对驾驶风格识别的影响，引入包含行驶工况类型影响因子的驾驶风格识别系数，通过该系数和基于 K-均值聚类的行驶工况识别算法相结合，得到了计及行驶工况影响的驾驶风格识别方法。通过遗传算法对等效燃油最小能量管理策略中的电池SOC(State of Charge)惩罚函数以及充放电系数进行优化，得到了基于遗传优化的等效燃油最小能量管理策略。获取不同驾驶风格的车速信息，应用遗传优化的等效燃油最小能量管理策略得到不同驾驶风格需求功率的优化分配方式，将其与驾驶风格识别方法相结合，从而建立了计及工况类型影响的驾驶风格识别实时能量管理策略，仿真结果表明该能量管理策略相比于等效燃油最小能量管理策略，能使整车燃油消耗降低8.49%。　　(5)应用转鼓试验台架和排气分析设备对所构建的CHCQ工况与其它典型行驶工况的油耗和排放进行对比分析，验证了所提出的行驶工况构建方法的合理性；搭建了混合动力汽车动力传动系统的综合试验台架，通过ATI-VISION平台实现了测控对象的数据采集和标定；通过台架试验完成了混合动力系统纯电动驱动、发动机单独驱动、行进间起动发动机以及综合功能试验，验证了混合动力系统功能的可靠性；完成了基于遗传优化K-均值聚类的工况识别能量管理策略整车道路试验，验证了该能量管理策略的实时性和燃油经济性。
作者：	詹森
专业：	车辆工程
导师：	秦大同
授予学位：	博士
授予学位单位：	重庆大学
学位年度：	2016
正文语种：	中文