混合动力汽车实时能量优化管理策略研究

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在能源和环境问题日益突出的时代背景下,混合动力汽车(Hybrid electric vehicle,HEV)作为最具产业化前景的新能源汽车,兼具内燃机汽车和纯电动汽车的优势,能够有效地缓解汽车产业带来的能源和环境压力。然而,电池的引入使HEV产生了新的控制自由度,从而使各动力源之间的协调控制更为复杂。因此,开展对HEV能量管理策略的研究具有极为重要的现实意义。针对现有能量管理策略中不能兼顾节油性和实时性的问题,本文首次将二次型最优控制理论应用于HEV能量管理问题,旨在提出与未来道路工况无关且节油效果与基于最小值原理(Pontryagin’s minimum principle,PMP)的全局最优控制策略相接近的实时功率优化分配策略,主要研究工作如下:首先,针对功率耦合型HEV的特点,阐述了发动机最佳工作点的调节机制,进而将控制量由转矩和转速简化为功率。以汽车仿真软件(Advanced vehicle simulator,ADVISOR)中的HEV为原型,建立了线性汽车模型(假设路面坡度为零)和线性电池-电机系统模型,为二次型最优控制理论的应用奠定了基础。其次,将踏板信号解释成车速指令,建立了以车速平方和电池剩余能量为状态变量、以发动机功率和电机功率为控制变量的HEV线性模型,从平均发动机功率和电机功率、平稳发动机功率出发,构造了二次型性能指标以间接实现节油目的。利用二次型调节器和跟踪器理论分别推导出增益均为常数矩阵的状态反馈控制律以及由状态反馈和指令前馈共同构成的控制律,即系统当前控制量仅与当前状态和指令有关、与未来道路工况无关。为了克服路面坡度对上述两种双自由度策略的影响,将原HEV系统状态与其期望值之差的积分作为扩展状态变量,重新建立了HEV线性扩展模型和相应的二次型性能指标,并根据二次型调节器理论求解上述问题。由此得到的控制律不仅包含原系统的状态反馈作用,还增加了状态偏差的积分作用。一系列对比仿真研究证明,上述三种算法均对道路工况和电池荷电状态(State of charge,SOC)初始值具有良好的适应性,且实现了与PMP算法接近的节油效果。其中,扩展调节器算法对路面坡度具有更好的适应性。最后,将踏板信号解释成转矩指令,建立以电池剩余能量为状态变量、以电机功率为控制变量的HEV线性模型,并从间接节油和直接节油两个角度设计了二次型性能指标。其中,前者将抑制发动机功率大范围波动作为优化目标,后者则利用燃油消耗率和发动机功率之间的近似二次函数关系将油耗直接作为优化目标。根据二次型跟踪器理论求解上述问题,可得到由增益均为常数矩阵的状态反馈和指令前馈构成的控制律,且与未来道路工况无关。通过一系列对比仿真研究,证明了上述两种单自由度策略显著的节油效果以及对不同道路工况和电池SOC初始值的适应性。
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