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原文传递混合动力车辆预见性能量管理策略研究

论文题名：	混合动力车辆预见性能量管理策略研究
关键词：	混合动力重型卡车;预见性能量管理策略;车速规划;能量分配;模型预测控制
摘要：	随着环境污染与能源危机问题的日趋严重，世界各国对环境保护与能源高效利用的要求越来越高。混合动力车辆具有低油耗、低排放、动力强和续航里程长等优点，在重型卡车的长途重载运输工况下有较好的应用前景。为进一步提升重型卡车高速巡航工况下的节油率，本文基于ADAS地图考虑前方道路变化对车辆燃油消耗的影响，开展混合动力卡车预见性能量管理策略（PredictiveEnergyManagementStrategy，PEMS）的相关研究，旨在借助道路信息对车辆行驶车速及动力部件能量分配进行预见性规划与控制，在保证运输时效的前提下，尽可能提升混合动力重型卡车的燃油经济性，具体研究内容如下。　　首先，建立了混合动力重型卡车仿真模型与道路模型。基于整车参数及车辆动力学搭建车辆各部件模型及整车模型，实现对各部件动态响应特性的精确计算与模拟。基于高速公路设计规范建立典型道路坡度模型，构建上坡、下坡、上下坡和下上坡四种典型工况，并基于小波滤波算法对采集到的高速公路真实道路数据进行处理，完成真实道路模型构建。　　其次，对PEMS节能原理及设计目标进行分析，针对设计目标确定系统整体方案，基于动态规划算法提出PEMS分层控制策略。上层算法进行车速规划，基于前方道路坡度变化确定使动力部件能耗最小的未来车速序列；下层算法进行能量分配，以上层算法的速度规划结果为基础确定整车所需驱动功率，并以发动机燃油消耗量最小为目标确定混合动力系统各部件能量分配。在车速规划算法设计中，分析了代价函数不同惩罚项系数对规划结果的影响，并从车速跟随及燃油经济性两方面进行分析，确定最终的惩罚项系数。　　再次，基于模型预测控制算法进行PEMS单层控制策略研究，根据前方道路坡度变化，以发动机燃油消耗量最小为优化目标，对未来行驶车速与动力部件能量分配进行同步优化。为降低算法计算量，从算法计算流程与搜索范围限制方面进行优化，采用降维迭代算法代替传统优化算法，并基于真实道路数据完成了算法收敛情况、优化结果最优性以及算法计算速度的对比验证。结果表明，降维迭代算法能够在保证优化效果的前提下降低计算量，可应用于PEMS单层控制策略的优化求解。　　最后，基于目标车辆实车测试数据对所建仿真模型进行对标验证，保证模型计算可信度。针对典型道路坡度模型，将PEMS分层控制策略和单层控制策略的节能效果进行仿真验证，并与定速巡航控制下的动态规划能量管理策略计算结果进行对比分析。选取搭载基于规则能量管理策略的目标车辆在驾驶员控制车速条件下的高速工况实车测试数据，将其与相同路段下PEMS分层控制策略和单层控制策略仿真计算结果进行对比分析。综合实验结果及算法设计目标可得出，预见性能量管理策略综合考虑行驶车速与能量分配对车辆节能效果的影响，能够提升混合动力重型卡车高速巡航工况下的节油率。
作者：	李晓之
专业：	车辆工程
导师：	王玉海
授予学位：	硕士
授予学位单位：	吉林大学
学位年度：	2023