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原文传递低温工况纯电动汽车热管理系统多目标控制策略研究

论文题名：	低温工况纯电动汽车热管理系统多目标控制策略研究
关键词：	纯电动汽车;低温工况;集成式热管理;多目标优化
摘要：	目前，纯电动汽车已成为汽车行业发展的重要方向。但在低温极限工况下，由于纯电动汽车动力电池的活性下降、内阻大幅增加，电池性能衰减严重，同时乘员舱的制热能耗也大幅增加，导致了整车经济性和动力性大幅下降，造成纯电动汽车在高海拔高纬度地区的市场难以打开，所以研究纯电动汽车热管理关键技术已经成为迫切需求。而控制策略作为热管理系统的核心技术之一，能够直接影响热管理系统甚至整车的性能表现，所以本文聚焦低温极限工况下纯电动汽车集成式热管理系统关键控制技术，旨在提升整车经济性、动力性和乘员舱舒适性。由于集成式热管理系统具有复杂、非线性的特点，所以本文提出一种基于Q学习（Q-Learning）算法的智能控制策略，以增强热管理系统控制策略对不同工况的适应能力。基于此开展的主要研究内容如下：　　（1）建立集成式热管理系统和整车动力学模型。首先，建立动力电池热管理数学模型、乘员舱热管理数学模型、整车动力学数学模型等。然后，基于Amesim和MATLAB/Simulink联合仿真平台搭建整车仿真模型。最后，在环境仓中进行实车试验，将测试数据与仿真数据进行对比，对比结果表明仿真数据与测试数据误差均在6.21%以内，仿真模型满足设计要求。　　（2）考虑不同电池加热截止温度制定整车热管理控制策略。首先，介绍电池回路和乘员舱回路的控制流程，并基于不同的电池加热截止温度为热管理系统制定控制策略。然后，考虑整车经济性、动力性和乘员舱舒适性建立多目标评价函数，以评价不同策略的控制效果。最后，通过对WLTC（WorldLightVehicleTestCycle）和NEDC（NewEuropeanDrivingCycle）工况进行仿真验证得到两点结论：在-20℃的环境下对动力电池进行加热，在两种工况下其经济性提升均超过10%，动力性提升明显，由此验证了对动力电池进行加热的必要性；不同工况下动力电池的最佳加热截止温度不同，WLTC工况下电池最佳加热截止温度为10℃，NEDC工况下电池最佳加热截止温度为5℃。　　（3）针对行驶工况已知，提出基于动态规划（DynamicProgramming，DP）优化算法的集成式热管理系统控制策略。首先，阐述了DP算法的基本原理，分析了其计算流程。然后，以整车经济性、动力性和乘员舱舒适性综合最优为目标，建立以电池SOC（StateofCharge）、电池温度TBat和乘员舱温度TCbn为状态变量，电池加热功率PBat和乘员舱加热功率PCbn为控制变量的优化模型，制定基于DP算法的整车热管理系统控制策略。最后，对WLTC和NEDC工况进行仿真验证，其结果表明：两种工况下DP策略相比于规则策略综合效果分别提升9.92%和11.93%；不同工况下热管理系统的控制策略差异明显，可考虑针对不同工况制定集成式热管理控制策略。　　（4）针对行驶工况未知，提出基于Q学习优化算法的集成式热管理系统控制策略。首先，介绍了Q学习算法的基本原理，分析了策略迭代算法的计算流程。然后，为WLTC和NEDC工况建立需求功率状态转移概率矩阵。其次，以整车经济性、动力性和乘员舱舒适性综合最优为目标，建立以以需求功率PReq、电池SOC、电池温度TBat和乘员舱温度TCbn为状态变量，电池加热功率PBat和乘员舱加热功率PCbn为控制变量的优化模型，制定基于Q学习算法的整车热管理系统控制策略。最后，将Q策略仿真结果与规则策略和DP策略进行对比，对比结果表明：Q学习策略对不同工况具有较强的适应能力。
作者：	刘春生
专业：	车辆工程
导师：	尹燕莉
授予学位：	硕士
授予学位单位：	重庆交通大学
学位年度：	2023