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基于极小值原理的燃料电池汽车能量管理策略研究
| 论文题名： | 基于极小值原理的燃料电池汽车能量管理策略研究 |
| 关键词： | 燃料电池汽车;混合动力系统;能量管理策略;功率预测器;支持向量机 |
| 摘要： | 随着环境和能源问题的日益突出，我国能源结构中的新能源比例正在逐步增加，尤其以新能源汽车产业最为明显。燃料电池汽车因清洁无污染、续航里程长和补能便利等优点，受到了广泛关注。在燃料电池汽车动力系统添加辅助动力源（如蓄电池、超级电容等），不仅能有效降低燃料电池的输出功率波动，还能在车辆制动时回收反馈能量以提升续航。由于燃料电池汽车动力系统的多能量源特点，研究能够合理分配不同能量源间输出功率，并满足动力性、经济性与燃料电池耐久性要求的能量管理策略至关重要。 本文选择使用燃料电池/蓄电池的动力系统结构，并分析了不同情况下动力系统部件的工作模式。在MATLAB/Simulink中搭建了整车动力学模型、电机模型、燃料电池模型、蓄电池模型与直流转换器模型等动力系统部件的模型。 对于燃料电池混合动力汽车能量管理问题，建立最优控制模型，引入极小值原理求解受约束系统的最优控制序列，实现极小值原理策略的离线优化应用。说明了用于经济性比较的等效氢耗计算方法，详细分析了协态变量在功率分配中的作用。在燃料电池耐久性优化方面，对比了线性形式与平方形式的输出功率波动惩罚项的优化效果，并分析了惩罚项的参数对经济性与耐久性的影响。 本文提出一种工况识别结合功率预测的极小值原理能量管理策略，能够自适应更新协态变量，实现了极小值原理策略的在线优化应用。为提升功率预测器精度，增加基于网格搜索法支持向量机的行驶工况识别模块，并在多种工况下验证了识别的准确度。最后，根据组合工况下的仿真结果分析，本文提出的能量管理策略相较未优化的策略和功率跟随的策略，经济性和耐久性均有明显提升。 |
| 作者： | 周昊 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 刘新天;潘国雨 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 合肥工业大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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