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原文传递 基于道路工况预测的混合动力汽车a-ECMS能量管理控制研究
论文题名: 基于道路工况预测的混合动力汽车a-ECMS能量管理控制研究
关键词: 混合动力汽车;燃油经济性;车速预测;坡度预测;能量管理
摘要: 21世纪日益严重的能源危机和环境危机迫使人们将汽车的发展方向转向纯电动汽车,但是由于技术还不够成熟,混合动力汽车这一过渡车型成为了目前研究的主要对象。混合动力汽车能改善传统汽车高油耗和高排放的核心在于系统的设计与控制,而控制策略则是混合动力汽车实现多动力源能量管理的关键。本文以并联式混合动力汽车为研究目标,通过算法实现未来短期道路工况预测实现自适应能量管理控制,主要研究成果如下:
  首先,搭建混合动力汽车Matlab/Simulink仿真模型,分析灰色预测GM(1,1)算法的缺点,并改进算法,同时采用三种不同类型的标准工况验证改进后的灰色预测GM(1,1)模型可以在不同的驾驶条件下精确实现未来短期汽车车速预测。然后,在理论基础上推导出基于汽车纵向动力学卡尔曼滤波算法和带遗忘因子最小二乘法两种坡度估计算法,并且在Carsim软件中设置道路工况和汽车主要部件参数,与Matlab/Simulink进行联合仿真,验证两种算法道路坡度估算的有效性和准确性;综合分析后采用基于汽车纵向动力学卡尔曼滤波算法为本文道路坡度估算的主要算法。最后,分析路面的几何特性,提出将卡尔曼滤波估算出的历史坡度进行拟合,然后判断路面拟合函数曲率半径的大小来预测未来短期道路坡度,仿真分析也证明了道路工况预测算法的可行性。
  其次,分析庞特里亚金极小值原理的主要计算思路,引出等效燃油消耗最小能量管理策略(ECMS),仿真分析后发现其主要问题在于整个工况下等效因子的取值固定,无法优化SOC轨迹,也无法取得良好的控制效果。为解决ECMS存在的问题,介绍三种自适应等效燃油消耗最小能量管理策略(A-ECMS)算法,选用基于SOC反馈的A-ECMS算法,在WVUCITY、WVUSUB和WVUINTER三种不同工况下与ECMS的仿真结果进行对比分析,在控制SOC轨迹上有明显的改进,同时提升了一定的燃油经济性,也在需求转矩分配上有一定的优化。
  最后,在带有道路坡度的VAIL2NREL标准工况下验证基于SOC反馈A-ECMS,分析结果表明当存在道路坡度时该控制策略的控制效果并不理想。因此,提出了基于道路工况预测A-ECMS算法,旨在以未来短期道路工况用于实时等效因子的调整。并在VAIL2NREL工况下与基于SOC反馈的A-ECMS算法对比分析,结果表明所提出算法不仅在优化SOC轨迹和需求转矩分配上取得更好的效果,同时将燃油经济性提高了6.54%。
作者: 程栋
专业: 机械工程;车辆工程
导师: 邓涛
授予学位: 硕士
授予学位单位: 重庆交通大学
学位年度: 2018
正文语种: 中文
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