純電動汽車能量管理關(guān)鍵技術(shù)問題的研究

【摘要】： 面對日趨嚴(yán)重的能源短缺與環(huán)境惡化問題,新型車輛的開發(fā)利用愈來愈受到各國政府和工業(yè)界的高度重視。在這種背景下,清潔無污染、零排放的純電動汽車成為當(dāng)今最有發(fā)展前途的交通工具之一。純電動汽車作為一種有限能量電源供電系統(tǒng),其能量優(yōu)化和控制,即能量管理問題的研究意義十分顯著,正成為電動汽車領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題。隨著電力電子技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)在汽車領(lǐng)域中的推廣和應(yīng)用,純電動汽車的能量管理系統(tǒng)不斷完善。但是,人們在稱道能量管理功能實(shí)現(xiàn)的同時(shí),卻往往沒有充分挖掘車輛的能量利用率。事實(shí)上,純電動汽車的能量管理涉及多項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),能量利用率的提高空間相當(dāng)可觀,智能控制理論和技術(shù)為解決純電動汽車能量管理中的這些關(guān)鍵技術(shù)提供了有效途徑。 純電動汽車能量管理問題中的關(guān)鍵技術(shù)主要涉及三個(gè)方面:一是設(shè)計(jì)合理的新型能量管理策略;二是尋求準(zhǔn)確的動力電池SOC估計(jì)方法;三是設(shè)計(jì)有效的再生制動控制策略。其中,純電動汽車能量管理策略的設(shè)計(jì)問題在理論上屬于非線性動態(tài)優(yōu)化問題,尚無成熟的解決方法,需要借鑒吸收混合動力汽車這方面的研究成果;動力電池SOC估計(jì)問題屬于非線性、精度要求高的估計(jì)問題,傳統(tǒng)的線性估計(jì)方法已難以滿足估計(jì)要求;再生制動控制策略設(shè)計(jì)未考慮實(shí)際應(yīng)用中的SOC約束等因素,亟待完善。為此,本文結(jié)合模糊控制算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、支持向量回歸算法和汽車制動理論等相關(guān)知識,較為深入地研究了上述純電動汽車能量管理中的關(guān)鍵技術(shù),主要工作如下: 首先介紹了課題的研究背景、純電動汽車的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,總結(jié)了純電動汽車能量管理策略中的關(guān)鍵技術(shù),然后著重分析歸納了純電動汽車能量管理中能量管理策略、電池SOC估計(jì)方法和再生制動能量回收策略的研究意義、研究現(xiàn)狀及其存在的不足。 針對傳統(tǒng)純電動汽車?yán)m(xù)駛里程短、加速性能不佳的問題,研究了蓄電池-超級電容新型雙能量源純電動汽車的能量管理優(yōu)化控制問題。首先分析了新型能量存儲系統(tǒng)的存儲功率、車輛行駛時(shí)的阻力功率及運(yùn)行約束條件,建立了雙能量源存儲系統(tǒng)能量管理問題的數(shù)學(xué)模型?？紤]到電動汽車行駛過程中存在著非線性、動態(tài)性強(qiáng)等特性,提出采用模糊控制算法進(jìn)行功率分配。分配過程中,輸入采用了車輛需求功率、電池SOC和超級電容SOC,而輸出為蓄電池的功率分配因子。相比于簡單查表策略,采用模糊控制策略后,車輛的加速性能和能量消耗率方面都有了較大的改善。在模糊規(guī)則設(shè)計(jì)過程中,主要依靠經(jīng)驗(yàn),難免會陷入局部最優(yōu)。近年來發(fā)展迅速的粒子群算法具有全局搜索的優(yōu)點(diǎn),與模糊控制算法相結(jié)合,可以有效地克服模糊控制容易陷入局部最優(yōu)的不足。因此,隨后提出了基于粒子群算法的新型雙能量源電動汽車能量管理模糊控制策略。研究結(jié)果表明,基于粒子群算法的能量管理模糊控制策略相比于傳統(tǒng)模糊控制策略,在車輛性能上有了較大的提高。 獲得準(zhǔn)確的動力電池SOC是實(shí)現(xiàn)純電動汽車能量管理優(yōu)化控制的前提條件之一。針對傳統(tǒng)SOC估計(jì)方法的各種不足,在分析動力電池SOC影響因素的基礎(chǔ)上,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及支持向量回歸算法進(jìn)行了動力電池的SOC估計(jì)研究,并對這兩類算法的估計(jì)性能進(jìn)行了綜合評價(jià)。其中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法選取了典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和具有動態(tài)辨識能力的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩類典型算法;支持向量回歸算法采用了它的兩種基本算法:ε-SVR算法和ν-SVR算法。結(jié)果表明:該四種方法都能很好地逼近實(shí)際值,平均估計(jì)誤差都小于2%,滿足實(shí)際的要求,但ν-SVR算法的平均估計(jì)性是最優(yōu)的。 再生制動能量的回收是提高電動汽車能量利用率、延長續(xù)駛里程一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。在分析車輛制動過程中的安全性和回收能量基礎(chǔ)上,建立了純電動汽車再生制動優(yōu)化控制問題的數(shù)學(xué)模型。引入前后制動力分配可調(diào)的變比例閥液壓分配線來代替理想制動力分配曲線,提出了一種改進(jìn)的電動汽車再生制動力分配策略,并進(jìn)行了能量消耗率、回收能量和系統(tǒng)效率方面的仿真研究,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的控制策略有效降低了電動汽車的能量消耗率,提高了回收能量和能量利用效率。接著針對現(xiàn)有制動控制策略中,未考慮抑制電池過充的問題,提出了一種實(shí)用的考慮電池SOC約束的再生制動力分配策略,根據(jù)車輛前后輪制動力安全要求和電池SOC約束,分別設(shè)計(jì)了前后輪制動力分配控制器和制動力調(diào)節(jié)器。最后在ADVISOR仿真平臺上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明采用提出的策略后,車輛獲得了較好的防過充能力。 作為純電動汽車的重要功能之一,能量管理系統(tǒng)需要不斷完善和發(fā)展。本文結(jié)合相關(guān)知識從能量管理策略設(shè)計(jì)、電池SOC估計(jì)方法和再生制動策略設(shè)計(jì)三個(gè)方面對純電動汽車的能量管理問題的關(guān)鍵技術(shù)作了進(jìn)一步的優(yōu)化和改進(jìn),并通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了各種改進(jìn)策略的有效性。這些研究成果對于提高我國純電動汽車的研發(fā)水平和促進(jìn)純電動汽車產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程具有重要意義。 【關(guān)鍵詞】：純電動汽車 能量管理 模糊邏輯 支持向量回歸算法 粒子群優(yōu)化 再生制動
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號】：U469.72
【目錄】：

• 摘要11-13
• ABSTRACT13-15
• 1 緒論15-32
• 1.1 純電動汽車發(fā)展歷史及國內(nèi)外現(xiàn)狀16-22
• 1.1.1 純電動汽車發(fā)展歷史16
• 1.1.2 純電動汽車的國內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r16-22
• 1.2 純電動汽車的關(guān)鍵技術(shù)22-24
• 1.3 純電動汽車能量管理關(guān)鍵技術(shù)的研究意義與研究現(xiàn)狀24-30
• 1.3.1 純電動汽車能量管理策略25-26
• 1.3.2 電動汽車用動力電池SOC估計(jì)方法26-29
• 1.3.3 純電動汽車再生制動能量控制策略29-30
• 1.4 本文研究內(nèi)容與主要工作30-32
• 2 純電動汽車能量管理基礎(chǔ)32-47
• 2.1 純電動汽車的基本結(jié)構(gòu)32-34
• 2.2 純電動汽車的動力性能34-35
• 2.2.1 純電動汽車的驅(qū)動力34
• 2.2.2 純電動汽車的行駛阻力34-35
• 2.2.3 純電動汽車的行駛方程式35
• 2.3 純電動汽車典型工況分析35-39
• 2.4 純電動汽車能量存儲系統(tǒng)單元的機(jī)理、特點(diǎn)及建模39-43
• 2.4.1 鋰離子電池的機(jī)理、特點(diǎn)及建模40-41
• 2.4.2 超級電容的機(jī)理、特點(diǎn)及建模41-43
• 2.5 純電動汽車仿真平臺-ADVISOR軟件43-46
• 2.6 小結(jié)46-47
• 3 雙能量源純電動汽車能量管理問題的優(yōu)化控制47-71
• 3.1 引言47-48
• 3.2 雙能量源純電動汽車的結(jié)構(gòu)及工作模式分析48-50
• 3.3 雙能量源純電動汽車能量管理問題的建模50-53
• 3.3.1 功率分析50-51
• 3.3.2 約束條件51-52
• 3.3.3 數(shù)學(xué)模型描述52-53
• 3.4 基于模糊邏輯的雙能量源電動汽車能量管理優(yōu)化控制53-63
• 3.4.1 模糊控制概述53-56
• 3.4.2 基于模糊邏輯的能量管理優(yōu)化策略設(shè)計(jì)56-59
• 3.4.3 仿真結(jié)果及分析59-63
• 3.5 基于粒子群算法的雙能量源電動汽車能量管理模糊控制策略研究63-70
• 3.5.1 粒子群算法63-66
• 3.5.2 基于粒子群算法的雙能量源電動汽車能量管理模糊控制器設(shè)計(jì)66-68
• 3.5.3 仿真實(shí)驗(yàn)及分析68-70
• 3.6 小結(jié)70-71
• 4 純電動汽車用動力電池SOC估計(jì)方法的研究71-96
• 4.1 引言71
• 4.2 動力電池SOC定義及影響因素71-73
• 4.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的電動汽車動力電池SOC估計(jì)73-82
• 4.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的原理和步驟73-75
• 4.3.2 仿真實(shí)驗(yàn)及分析75-82
• 4.4 基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的電動汽車動力電池SOC估計(jì)82-85
• 4.4.1 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理82-83
• 4.4.2 仿真實(shí)驗(yàn)及分析83-85
• 4.5 基于支持向量回歸算法的純電動汽車用動力電池SOC估計(jì)85-93
• 4.5.1 支持向量回歸算法原理85-90
• 4.5.2 基于ε-SVR算法的電動汽車動力電池SOC估計(jì)90-92
• 4.5.3 基于ν-SVR算法的電動汽車動力電池SOC估計(jì)92-93
• 4.6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及支持向量回歸算法在SOC估計(jì)中的性能比較93-95
• 4.7 小結(jié)95-96
• 5 純電動汽車再生制動力分配策略研究96-117
• 5.1 引言96-97
• 5.2 電動汽車再生制動原理、模式及影響因素分析97-99
• 5.2.1 電動汽車再生制動原理97-98
• 5.2.2 電動汽車的制動模式98
• 5.2.3 影響再生制動能量回收的主要因素98-99
• 5.3 純電動汽車制動力分配問題的數(shù)學(xué)模型99-104
• 5.3.1 回收制動能量分析99-101
• 5.3.2 安全制動范圍101-104
• 5.4 ADVISOR再生制動力分配策略104-106
• 5.5 基于變比例閥分配線的電動汽車改進(jìn)再生制動力分配策略106-112
• 5.5.1 變比例閥液壓分配線的優(yōu)化設(shè)計(jì)106-108
• 5.5.2 改進(jìn)再生制動力分配策略的設(shè)計(jì)108-110
• 5.5.3 仿真實(shí)驗(yàn)及分析110-112
• 5.6 考慮電池SOC約束時(shí)的電動汽車再生制動策略112-116
• 5.6.1 考慮電池SOC約束時(shí)的再生制動優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)建模112-113
• 5.6.2 考慮電池SOC約束時(shí)的電動汽車再生制動策略113-114
• 5.6.3 仿真實(shí)驗(yàn)及分析114-116
• 5.7 小結(jié)116-117
• 6 結(jié)論與展望117-119
• 6.1 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)與結(jié)論117-118
• 6.2 展望118-119
• 參考文獻(xiàn)119-129
• 致謝129-130
• 攻讀博士學(xué)位期間完成的論文、獲獎(jiǎng)情況和參與的科研課題130-131
• 附件131-143
• 學(xué)位論文評閱及答辯情況表143

您可以在本站搜索以下學(xué)術(shù)論文文獻(xiàn)來了解更多相關(guān)內(nèi)容

純一點(diǎn) 混一點(diǎn) 電動汽車的分類及特點(diǎn)    王新虎;石祖春;

現(xiàn)代汽車的能量管理系統(tǒng)    Horst Gering;

實(shí)施重大科技專項(xiàng),促進(jìn)企業(yè)自主發(fā)展    萬鋼;許倞;

雷博純電動汽車成為上海公交新秀    

電動汽車離我們有多遠(yuǎn)    田子;

電動汽車:一場農(nóng)村包圍城市的綠色盛宴?    王波;

電動汽車復(fù)仇記    金科;

比亞迪放飛電動汽車夢想    肖蘭;

電動汽車產(chǎn)業(yè)化:在求索中前行    師曉霞;

突破產(chǎn)業(yè)桎梏——論電動汽車標(biāo)準(zhǔn)化    李喜超;

純電動汽車研究與開發(fā)    李年根;

細(xì)分市場純電動汽車研發(fā)與推廣    徐占林;

純電動汽車泊車?yán)走_(dá)系統(tǒng)設(shè)計(jì)    胡杰強(qiáng);王智晶;

純電動汽車泊車?yán)走_(dá)系統(tǒng)設(shè)計(jì)    胡杰強(qiáng);王智晶;

純電動汽車驅(qū)動電機(jī)動力參數(shù)選型淺探    徐戰(zhàn)林;李博;

鋅-空氣動力電池在純電動汽車上的應(yīng)用前景    徐舟;唐有根;唐廣笛;

純電動汽車自動同步換擋系統(tǒng)設(shè)計(jì)    張進(jìn);沈安文;

基于STM32純電動汽車電驅(qū)控制研究    胡偉明;

調(diào)度員培訓(xùn)仿真系統(tǒng)(DTS)在安徽電網(wǎng)的實(shí)際應(yīng)用    汪勝和;

調(diào)度員培訓(xùn)仿真系統(tǒng)(DTS)在安徽電網(wǎng)的實(shí)際應(yīng)用    汪勝和;

走出純電動汽車的技術(shù)誤區(qū)    王海蘊(yùn)

國內(nèi)首款純電動汽車上市    應(yīng)子

康迪純電動汽車快速“駛”向美國    記者 吉明亮　李根榮

金華汽車產(chǎn)業(yè)瞄準(zhǔn)新增長點(diǎn)純電動汽車發(fā)展前景很誘人    首席記者 徐朝暉　通訊員 方意軍

小型純電動汽車“十二五”將獲大力扶持    本報(bào)記者 于丹

純電動汽車急需“國標(biāo)”    本報(bào)記者 楊秦

純電動汽車關(guān)鍵技術(shù)在我市取得重大突破    記者 孫鵬

純電動汽車 前景看好瓶頸待破    本報(bào)記者 薛秀泓

應(yīng)著力發(fā)展純電動汽車    媒體評論員 陳健敏

自主研發(fā)的陸地方舟純電動汽車上路    本報(bào)記者 王梓函

純電動汽車驅(qū)動與制動能量回收控制策略研究    汪貴平

純電動汽車能量管理關(guān)鍵技術(shù)問題的研究    石慶升

純電動汽車動力總成系統(tǒng)匹配技術(shù)研究    黃萬友

基于純電動轎車的兩檔雙離合器式自動變速器控制技術(shù)研究    陸中華

純電動汽車電液復(fù)合再生制動研究    劉志強(qiáng)

無線傳感器節(jié)點(diǎn)能量管理系統(tǒng)的研究    趙清華

純電動汽車電動助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)機(jī)理研究與設(shè)計(jì)    曾群

多Agent技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用研究    陳璟華

獨(dú)立的太陽能燃料電池聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)的協(xié)調(diào)控制設(shè)計(jì)與仿真研究    李煒

純電動轎車動力總成控制系統(tǒng)的研究    張毅

純電動汽車控制器設(shè)計(jì)與開發(fā)    魯盼

純電動汽車高壓電安全管理系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)    宋炳雨

純電動汽車驅(qū)動特性分析與控制    任亞輝

純電動汽車驅(qū)動控制系統(tǒng)研究    史駿

雙能量源純電動汽車驅(qū)動與再生制動控制策略研究    張亞軍

我國純電動汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展：前景展望及策略選擇    張明

純電動汽車整車性能建模與仿真    姚海峰

純電動汽車電控系統(tǒng)研制    孫淼

純電動汽車驅(qū)動系統(tǒng)選型及仿真研究    徐亞磊

基于運(yùn)行工況的純電動車與汽油車能源排放比較分析    寧艷紅