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并联式混合动力汽车能量管理协同优化研究
| 论文题名： | 并联式混合动力汽车能量管理协同优化研究 |
| 关键词： | 混合动力汽车;能量管理;动态规划;智能模糊控制;协同优化 |
| 摘要： | 能量管理策略（EnergyManagementStrategy:EMS）是混合动力汽车（HybridElectricVehicle:HEV）的关键技术，能量分配是一个涉及复杂决策问题的非线性系统最优控制问题。然而，HEV能量管理系统为非线性混杂系统：发动机油耗特性以及电机效率特性都是动态非线性的，很难建立精确的数学模型。再则，实时行驶工况的复杂与不确定性导致能量管理策略的很难有最优的控制效果。面对上述难点，本文围绕混合动力汽车能量管理策略的智能控制与优化，主要研究内容如下： 首先，完成混合动力汽车能量管理策略的研究现状综述工作。同时，在分析仿真软件ADVIOSR各模块基础上，建立重要部件数学模型，包括发动机模型、电机模型、电池模型、变速器模型、传动系模型、车轮模型、驾驶员模型及其整车动力学模型等。为后续能量管理策略的研究开发提供了仿真平台。 其次，研究了基于动态规划算法（DynamicProgramming:DP）的能量管理策略。以电池荷电状态（StateofCharge:SOC）为状态变量，以电机转矩为控制变量，建立了以燃油经济性为目标的最优控制数学模型。由于DP策略受算法实现方式制约，计算时间长，本文通过优化可达状态集，极大减少计算复杂度，提升了实时性需求。在ADVISOR2002平台进行算法开发，相较于基于电辅助的控制策略，基于DP的能量管理策略在控制性能上有很大的提升。 然后，研究基于模糊控制的智能控制策略，并对其进行优化。在获得发动机最优工作曲线的基础上，以燃油经济性和延长电池寿命为指标，设计以转矩差值?T和电池荷电状态差值?SOC为输入变量、转矩占比?为输出变量的模糊控制器。将设计好的模糊控制器嵌入ADVISOR2002平台中进行二次开发。仿真结果表明设计的模糊控制策略在降低油耗和延长电池寿命方面具有一定的优越性。 最后，为了解决智能模糊控制器中模糊规则以及隶属度函数的选取会极大地依靠专家经验的缺点，确保控制策略能同时满足实时应用以及性能最优的要求，综合DP算法以及模糊控制的优点，提出了优化的智能协同控制策略，通过DP控制策略结果来优化模糊控制器的设计。通过ADVISOR2002仿真表明，优化过的智能控制策略能够得到更好的燃油经济性以及电池寿命。 |
| 作者： | 金丽明 |
| 专业： | 仿生装备与控制工程 |
| 导师： | 叶银忠;马向华 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 上海应用技术大学 |
| 学位年度： | 2018 |
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