串聯(lián)混合動力汽車能量管理策略優(yōu)化研究

【摘要】：隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展，人們消耗的能源也越來越多，世界面臨著日益嚴(yán)峻的能源安全、環(huán)境保護和氣候變化的巨大挑戰(zhàn)，這些問題在我國表現(xiàn)得的尤其嚴(yán)重。混合動力汽車既具有傳統(tǒng)汽車?yán)m(xù)駛里程長的優(yōu)點，又具有電動汽車噪音低、排放性好的優(yōu)點，是當(dāng)前最具推廣前景的電動汽車。大力發(fā)展混合動力汽車，被認(rèn)為是解決上述問題的有效途徑。 混合動力汽車的能量管理策略是混合動力汽車的關(guān)鍵技術(shù)之一，對燃油經(jīng)濟性的提高有著決定性的作用。本文以串聯(lián)式混合動力汽車的能量管理策略為研究對象，把基于極小值原理的全局優(yōu)化算法應(yīng)用到能量管理策略當(dāng)中，并與基于LVQ（學(xué)習(xí)向量量化，Learning Vector Quantization）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工況識別技術(shù)相結(jié)合，設(shè)計出了接近全局最優(yōu)的能量管理策略。本文的主要研究內(nèi)容如下： 首先，以ADVISOR中的串聯(lián)混合動力汽車模型為原型，根據(jù)計算重新選擇了動力系統(tǒng)的主要元件。利用仿真軟件中的發(fā)動機和發(fā)電機靜態(tài)試驗數(shù)據(jù)，建立了發(fā)電機組的最優(yōu)工作曲線模型。利用鎳氫電池的充放電曲線，建立了鎳氫電池的電路模型。 其次，根據(jù)串聯(lián)混合動力汽車的簡化的動力總成模型和發(fā)電機組、電池模型，結(jié)合約束條件，建立了能量管理策略的優(yōu)化數(shù)學(xué)模型。以最小燃油消耗為優(yōu)化目標(biāo)，采用全局最優(yōu)的PMP（Pontryagin's minimum principle）算法對多個給定的典型工況進行計算，得到了需求功率在發(fā)電機組和電池之間的分配結(jié)果、電池SOC變化曲線以及末端與始端的SOC之差與協(xié)態(tài)參數(shù)的關(guān)系曲線。 第三，受小波變換與模糊控制在燃料電池混合動力汽車能量管理上應(yīng)用的啟發(fā)，本文還研究了基于小波模糊控制的能量管理策略在串聯(lián)混合動力汽車上的應(yīng)用，并給出了仿真結(jié)果。 最后，通過提取典工況的特征參數(shù)作為樣本數(shù)據(jù)，并用于LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，得到了基于LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工況識別器。再與PMP算法得到的典型工況的協(xié)態(tài)參數(shù)相結(jié)合，得到了具有實時性的基于LVQ工況識別的能量管理策略。仿真結(jié)果表明，與PMP算法非常接近，并給出了部分工況的仿真結(jié)果。 【關(guān)鍵詞】：混合動力汽車 能量管理策略 極小值原理 小波變換 模糊控制 學(xué)習(xí)向量量化
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：U469.7
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 第一章 緒論9-30
• 1.1 研究混合動力汽車的目的和意義9-12
• 1.2 混合動力汽車分類12-14
• 1.2.1 串聯(lián)式混合動力汽車12-13
• 1.2.2 并聯(lián)式混合動力汽車13-14
• 1.2.3 混聯(lián)式混合動力汽車14
• 1.3 混合動力汽車國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-20
• 1.3.1 國外14-18
• 1.3.2 國內(nèi)18-20
• 1.4 混合動力汽車關(guān)鍵技術(shù)與系統(tǒng)20-24
• 1.4.1 電池及其管理技術(shù)20-21
• 1.4.2 電機及其控制技術(shù)21-23
• 1.4.3 動力總成電控技術(shù)23
• 1.4.4 混合動力系統(tǒng)參數(shù)匹配23-24
• 1.4.5 能量管理策略24
• 1.5 混合動力汽車能量管理策略研究現(xiàn)狀24-28
• 1.5.1 串聯(lián)式混合動力汽車能量管理策略24-25
• 1.5.2 并聯(lián)式混合動力汽車能量管理策略25
• 1.5.3 混聯(lián)式混合動力汽車能量管理策略25-26
• 1.5.4 通用型的混合動力汽車能量管理策略26-27
• 1.5.5 能量管理策略存在的問題27-28
• 1.6 本文研究的主要內(nèi)容28-30
• 第二章 主要元件選擇、建模與典型工況分析30-47
• 2.1 引言30
• 2.2 電動汽車仿真軟件簡介30-33
• 2.3 車輛元件的選擇與建模33-39
• 2.3.1 發(fā)電機組模型33-36
• 2.3.2 電動機的選擇與建模36
• 2.3.3 電池組參數(shù)選擇與建模36-38
• 2.3.4 車輛的主要參數(shù)與動力性能38-39
• 2.4 串聯(lián)混合動力汽車工作模式與典型工況39-46
• 2.4.1 串聯(lián)混合動力汽車工作模式分析39-42
• 2.4.2 典型工況介紹42-46
• 2.5 本章小結(jié)46-47
• 第三章 基于 PMP 的全局最優(yōu)能量管理策略47-67
• 3.1 引言47-48
• 3.2 最優(yōu)控制理論48-52
• 3.2.1 泛函極值的求解—變分法48-49
• 3.2.2 龐特里亞金極小值原理簡介49-52
• 3.3 串聯(lián)式混合動力汽車的數(shù)學(xué)模型52-54
• 3.3.1 動力總成模型52-53
• 3.3.2 發(fā)電機組模型53
• 3.3.3 電池模型53-54
• 3.4 能量管理問題的數(shù)學(xué)模型54-56
• 3.4.1 性能指標(biāo)函數(shù)54
• 3.4.2 狀態(tài)方程54-55
• 3.4.3 約束條件55-56
• 3.5 利用龐特里亞金極小值原理求解56-58
• 3.5.1 哈密頓函數(shù)56
• 3.5.2 協(xié)態(tài)方程56-57
• 3.5.3 最優(yōu)解計算57-58
• 3.6 典型工況仿真結(jié)果58-65
• 3.7 本章小結(jié)65-67
• 第四章 基于小波模糊控制的能量管理策略67-80
• 4.1 引言67
• 4.2 小波分析簡介67-70
• 4.2.1 小波變換原理67-69
• 4.2.2 基于小波變換的功率分解69-70
• 4.3 模糊控制70-75
• 4.3.1 模糊控制理論簡介70-71
• 4.3.2 模糊控制器的設(shè)計71-75
• 4.4 典型工況仿真75-79
• 4.5 本章小結(jié)79-80
• 第五章 基于 LVQ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工況識別的實時能量管理策略80-91
• 5.1 引言80
• 5.2 LVQ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介80-84
• 5.2.1 LVQ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)81-82
• 5.2.2 LVQ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本的選擇82-83
• 5.2.3 LVQ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練83-84
• 5.3 基于 LVQ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工況識別的實時能量管理系統(tǒng)84-89
• 5.3.1 基于 LVQ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工況識別的實時能量管理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖85
• 5.3.2 基于 LVQ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工況識別的實時能量管理系統(tǒng)仿真85-89
• 5.4 本章小結(jié)89-91
• 第六章 總結(jié)與展望91-93
• 6.1 主要創(chuàng)新點與結(jié)論91
• 6.2 展望91-93
• 參考文獻93-103
• 發(fā)表的論文和參加科研情況103-104
• 發(fā)表的論文103
• 參與的科研項目103-104
• 致謝104

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