原文传递
基于改进灰狼算法的复合电源推土机能量管理策略研究
| 论文题名： | 基于改进灰狼算法的复合电源推土机能量管理策略研究 |
| 关键词： | 灰狼算法;能量管理策略;复合电源推土机;锂电池;超级电容 |
| 摘要： | 推土机作为应用在建筑、水利、农业等行业的工程机械，能够大幅提高工程作业效率。传统的推土机为代表的工程机械存在污染严重的问题，而纯电动推土机问世为这一问题提供了良好的解决方案。然而推土机负荷大，电流冲击较大，易造成电池老化。为解决纯电动推土机电池易老化问题，本文对锂电池超级电容复合电源推土机进行了以下研究: (1)采用改进的灰狼算法对复合电源推土机能量管理策略进行寻优。在灰狼算法的基础上，通过引入非线性收敛因子、自适应调整领导狼的数目、自适应调整领导狼的权重、融合鲸鱼算法与灰狼算法对算法进行改进，得到了改进鲸鱼-灰狼算法(IWOGWO)。采用6个测试函数对IWOGWO算法与3种经典算法、1种改进灰狼算法进行对比，验证了IWOGWO算法的有效性。 (2)对推土机各种工况的特性进行分析，并根据合作企业提供的纯电动推土机搭建AMESIM与SIMULINK联合仿真模型。根据纯电动推土机牵引力试验对仿真模型进行标定和验证，证明了仿真模型的精度。根据推土机实际工作特点，定义了包含各种工况的仿真循环，并利用该仿真循环对纯电动推土机进行仿真，验证了仿真模型的准确性,为复合电源推土机的研究提供了基础。 (3)对复合电源推土机构型、超级电容参数进行选择，根据经过标定的纯电动推土机仿真模型搭建复合电源推土机仿真模型。对复合电源推土机搭建基于确定规则的能量管理策略和基于模糊控制的能量管理策略。为了提高基于模糊控制的能量管理策略的性能,利用SVM算法的泛化能力对模糊控制器进行寻优。为了提高SVM算法的性能，利用IWOGWO算法对SVM算法进行优化，得到了IWOGWO_SVM算法，并根据UCI标准数据库验证了IWOGWO_SVM算法的性能。利用IWOGWO_SVM算法对模糊控制器进行泛化和寻优，得到基于SVM_FUZZY能量管理策略。对纯电动推土机、基于确定规则的复合电源推土机、基于SVM_FUZZY的复合电源推土机进行仿真，对比各模型的电池累计安时吞吐量和电池能量损耗，验证了基于SVM_FUZZY复合电源推土机的优势。 (4)对复合电源推土机的复合电源进行进一步优化，对复合电源推土机生命周期内的平均单次作业总成本与可运行次数作为优化目标进行优化。为了提高寻优能力，引入非线性收敛因子、融合鲸鱼算法与灰狼算法对多目标优化灰狼算法进行改进，得到并采用MIWOGWO算法对两个目标进行多目标优化。相比纯电动推土机，复合电源推土机可以使成本最多降低6.65％、寿命最多提高16.55％,给出了复合电源推土机在节约成本和提高耐用性的折中方案。 |
| 作者： | 王俊博 |
| 专业： | 机械 |
| 导师： | 雷丽;闫伟 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 山东大学 |
| 学位年度： | 2023 |
检索历史
应用推荐
