插电式混合动力汽车能量管理策略设计与优化研究

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混合动力汽车兼备传统燃油车和纯电动汽车的特点,其中插电式混合动力汽车技术被认为是可以有效降低燃油消耗和减少CO2排放的技术解决方案。混合动力汽车具有多个动力源,其油耗与排放的改善很大程度上依赖于能量管理策略。为此,本文对插电式混合动力汽车的能量管理策略进行了设计与优化研究。首先,建立了插电式混合动力汽车的仿真模型并进行了模型验证。依据车辆动力总成主要零部件参数,完成了车辆主要零部件数学模型的建立。在AVL Cruise中实现了动力系统各零部件的仿真模型,完成了部件间的机械连接、电气连接以及信号连接工作,进而完善了整车仿真模型。在MATLAB/Simulink里配置了控制策略与车辆模型的交互信号,搭建了MATLAB/Simulink与AVL Cruise联合仿真环境,并在WLTC循环工况下验证了所建立PHEV整车仿真模型的有效性。其次,设计了插电式混合动力汽车的能量管理策略并进行了联合仿真验证。依据等效燃油消耗最小基本原理,建立了等效燃油消耗最小控制策略数学模型,在MATLAB/Simulink中实现了该能量管理策略,并基于NEDC驾驶循环验证了设计的能量管理策略的有效性。针对PHEV的电量保持阶段,探究了不同基础燃油等效因子取值对车辆燃油经济性的影响。然后,对设计的等效燃油消耗最小策略进行了优化研究和联合仿真验证。传统遗传算法交叉概率和变异概率在算法整个运行周期中固定不变,算法适应性差、种群收敛速度慢、种群进化动力不足,且易出现“早熟”和“种群退化”现象。针对上述问题,对遗传算法进行了改进,并将改进算法应用于PHEV能量管理策略的优化问题。本文改进了遗传算法的交叉算子和变异算子,改进后的算法采用可随进化代数和适应度函数变化而变化的交叉、变异算子。在种群进化过程中交叉和变异概率可在两个自由度上改变,并采用精英保留策略保存迭代过程中的优秀个体,克服种群退化现象,使用Ackley函数证明了改进算法的正确性和高效性。在PHEV电池电量保持阶段,以提高车辆的燃油经济性为目标,使用改进的遗传算法对PHEV的能量管理策略进行了优化。基于MATLAB/Simulink与AVL Cruise联合仿真平台进行了仿真验证,联合仿真结果证明了所设计的等效燃油消耗最小策略的有效性,也说明了使用改进算法优化能量管理策略这种方案的可行性。最后,基于ETAS/LabCar搭建了硬件在环仿真测试平台并进行了硬件在环仿真实验。在VCU的软件系统中集成了等效燃油消耗最小控制策略,并编译得到测试软件。在VCU控制器中,对等效燃油消耗最小策略进行了优化和硬件在环仿真实验。硬件在环仿真实验结果表明:在动力电池电量保持阶段,经改进遗传算法优化的等效燃油消耗最小策略可以在维持动力电池SOC平衡的前提下,有效地提高车辆的燃油经济性。
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