【摘要】：能量管理策略是混合動(dòng)力汽車(chē)(Hybrid Electric Vehicles,HEV)的核心部分,對(duì)車(chē)輛的燃油經(jīng)濟(jì)性有很大的影響。由于模型預(yù)測(cè)控制非常適用于解決非線性和不確定性問(wèn)題,且能結(jié)合不同的優(yōu)化算法在短時(shí)間內(nèi)求得最優(yōu)解,將其應(yīng)用于HEV的能量管理,對(duì)燃油經(jīng)濟(jì)性的提升有很大的幫助,同時(shí)又具備一定的實(shí)車(chē)應(yīng)用潛力。本文以豐田Prius HEV為研究對(duì)象,重點(diǎn)研究了基于模型預(yù)測(cè)控制的混聯(lián)式混合動(dòng)力汽車(chē)的能量管理策略。(1)分析了混聯(lián)式系統(tǒng)的工作原理,采用杠桿法分析了混聯(lián)式系統(tǒng)中的幾種工作模式,并對(duì)各工作模式進(jìn)行了動(dòng)力學(xué)建模,建立了混聯(lián)式混合動(dòng)力汽車(chē)的后向仿真模型。(2)本文建立了基于規(guī)則的能量管理策略和全局最優(yōu)的動(dòng)態(tài)規(guī)劃(Dynamic Programming,DP)能量管理策略,在UDDS循環(huán)工況下進(jìn)行了仿真分析。鑒于規(guī)則能量管理策略中人為經(jīng)驗(yàn)對(duì)實(shí)車(chē)運(yùn)用效果的影響,以及全局優(yōu)化能量管理策略存在“維數(shù)災(zāi)難”而不能用于實(shí)車(chē),對(duì)基于模型預(yù)測(cè)控制(Model Predictive Control,MPC)的能量管理策略進(jìn)行了研究,介紹了其控制原理及分層預(yù)測(cè)控制的方法。(3)結(jié)合動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法,建立了基于模型預(yù)測(cè)控制的HEV能量管理策略,研究了提升預(yù)測(cè)精度的方法。分別采用了1階、2階、3階馬爾可夫和徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Radical Basis Function,RBF)、廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Generalized Regression Neural Network,GRNN)5種不同的預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了車(chē)速預(yù)測(cè),分析了各方法的預(yù)測(cè)效果。對(duì)基于以上方法的模型預(yù)測(cè)控制的能量管理策略進(jìn)行了仿真分析,對(duì)比顯示采用GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的方法比其他方法提高了至少4.4%的燃油經(jīng)濟(jì)性,驗(yàn)證了預(yù)測(cè)精度對(duì)提升油耗的有效性。(4)建立了基于交通信號(hào)的最優(yōu)車(chē)速模型,采用上述預(yù)測(cè)方法中效果最好的GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)前車(chē)車(chē)速,并利用交通燈狀態(tài)以及前車(chē)信息對(duì)目標(biāo)車(chē)速(亦指后車(chē))進(jìn)行求解,仿真分析了前后車(chē)輛基于交通信號(hào)的模型預(yù)測(cè)能量管理策略。結(jié)果顯示,具有通信功能的智能車(chē)輛(后車(chē))相比普通的HEV車(chē)輛(前車(chē))有更好的通過(guò)性及燃油經(jīng)濟(jì)性。通過(guò)本文的研究,采用基于模型預(yù)測(cè)控制的能量管理策略對(duì)提升HEV的燃油經(jīng)濟(jì)性有很好的效果,并且有一定的實(shí)車(chē)應(yīng)用潛力。
【圖文】：

(b) MG2 效率特性圖圖 2.3 電機(jī)效率圖Fig.2.3 Efficiency diagrams of motor/generator模型在不同 SOC、充放電電流、內(nèi)阻、溫度時(shí)，其充放電以僅利用經(jīng)驗(yàn)公式難以準(zhǔn)確表達(dá)。因此本文利用經(jīng)驗(yàn)建立電池模型。電池為電機(jī)提供電能并回收反饋能量的功率和，相關(guān)公式為1 1 1 1 2 2 2 2( )k k k kbat MG MG MG conv MG MG MG convP T T 表示電池的充放電功率， 1、 2分別表示 MG 2分別表示兩個(gè)電機(jī)的功率轉(zhuǎn)換器的效率，電機(jī)驅(qū) 1。電池等效模型圖如圖 2.4。電池的開(kāi)路電壓與內(nèi)阻，由于溫度對(duì)電池的影響較為復(fù)雜，本文將溫度一項(xiàng)

5.4 為普通 HEV 車(chē)輛和智能 HEV 車(chē)輛距離起點(diǎn)的位移。圖中紅色橫口的信號(hào)燈的紅燈持續(xù)時(shí)間，而兩紅線間的空白區(qū)表示交通路口信續(xù)時(shí)間，上下兩紅線間的距離代表的是兩個(gè)交通信號(hào)燈間的路段的的藍(lán)色和綠色曲線可以看出，藍(lán)色線在某幾處和紅色短橫線相重合一段時(shí)間內(nèi)，前車(chē)位移為零，即前車(chē)在交通燈為紅燈時(shí)，于交通燈前曲線在行駛時(shí)間內(nèi)沒(méi)有發(fā)生位移保持不變的情況，而是在空白區(qū)內(nèi)較好地避開(kāi)了紅燈停車(chē)的情況，在綠燈的時(shí)間間隔內(nèi)通過(guò)全部的交于普通 HEV 未知前方的交通情況和交通燈信號(hào)狀態(tài)，只能盡量保持小的行車(chē)間距，如果前方無(wú)車(chē)，則以限制車(chē)速行駛，這樣不可避免止或紅燈亮起而被迫停車(chē)。而智能 HEV 車(chē)輛通過(guò)雷達(dá)和 DSRC 技術(shù)的車(chē)速、距離等信息以及交通燈的狀態(tài)，可以根據(jù)交通燈的實(shí)時(shí)變前車(chē)的距離適當(dāng)?shù)卣{(diào)整車(chē)速，使得自身在與前車(chē)保持合適間距的同地通過(guò)交通路口。
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：U469.7

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2684594