新型双电机行星耦合PHEV能量优化及协调控制策略研究

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高效与节能是汽车技术发展的主要目标,新能源汽车的推广应用是当前社会发展的主题,由于动力电池技术能量、功率密度等瓶颈指标难以突破,纯电驱动汽车目前仍很难完全替代传统燃油汽车。混合动力汽车(HEV)因其节能、低排放等特点成为新型汽车研发的重点,尤其是适合城郊道路的插电式混合动力汽车(PHEV)更表现出优良的节能特性,具有纯电驱动优点和燃油系统的便利性,实现了效率和实用性的平衡。传统的HEV以燃油经济性为主要目标,往往动力性指标差强人意,据此提出了一种新型的双电机行星耦合功率分流系统,应用于PHEV。针对PHEV机电耦合复杂系统的协调与能量优化问题,本文主要内容围绕以下工作开展。(1)分析了双电机行星耦合混合动力系统能量传递路径,构建了PHEV各部件数学模型。针对双电机行星耦合PHEV系统结构,基于杠杆法建立了双电机行星耦合功率分流PHEV的动态模型,并对其进行能量流分析,分析和研究了整车所有可能的工作模式。基于Matlab/Simulink平台,利用理论建模法与准稳态查表模型相结合的方法搭建了整车各部件数学模型等,为能量管理策略和协调控制策略的设计做准备。(2)提出了基于等效因子优化与遗传算法相结合的ECMS能量优化方法。以燃油经济性为研究目标,结合多动力源之间在行星齿轮机构中的耦合机理,建立了油电等效因子自适应ECMS算法(Adaptive Equivalent Consumption Minimization Strategies/A-ECMS)。在此基础上进一步引入车辆初始SOC和行驶里程对油电等效因子的影响,采用遗传算法,根据不同驾驶条件再次对等效因子进行离线优化,建立了基于等效因子优化MAP图的遗传优化ECMS能量管理策略(Genetic Algorithm based Equivalent Consumption Minimization Strategies/GAECMS)。由于在调节与行星系统太阳轮相连的发动机转速过程中发动机转矩时变,一般采用固定增益的PID难以满足精确跟踪发动机目标转速的要求,因此利用模糊自适应PID,提高发动机转速跟踪精度,使发动机实际工作点更加贴近由能量管理策略给定的理论最优曲线。模型在环仿真结果表明GA-ECMS策略在满足了动力性要求下,进一步优化了系统工作模式以及档位,相比于传统ECMS以及A-ECMS,本文提出的GA-ECMS算法下车辆百公里等效燃油消耗分别降低了5.54%和1.54%。同时模糊自适应PID使发动机实际转速更加贴近发动机目标转速,优化了发动机实际工作点,进一步提高了燃油经济性。(3)考虑双电机及发动机瞬态响应的不同特性,采用模糊自适应滑模的方法,设计了PHEV模式切换协调控制系统。以提高驾驶平顺性为研究目标,针对离合器在结合过程中的运行状态,考虑发动机和电机瞬态响应特性的显著不同,引入模糊自适应滑模的方法,利用滑模控制中的切换函数作为模糊系的输入,设计单输入模糊控制器,设计出混合动力汽车从纯电动至并联驱动模式切换协调控制策略。模型在环仿真结果表明模糊自适应滑模协调控制器,可以有效降低整车冲击度并使离合器接合的过程更加平顺。(4)搭建了双电机行星耦合的PHEV整车HCU硬件在环仿真测试平台。为了验证能量管理策略与协调控制策略的有效性和可靠性,进行了硬件在环试验。能量管理策略仿真结果表明:相比于传统ECMS以及A-ECMS,本文提出的GAECMS算法下车辆百公里燃油消耗分别降低了6.96%和2.13%。硬件在环试验结果与模型在环仿真结果趋势一致,表明所制定能量管理策略的有效性和可靠性,进而为解决不同初始SOC、不同的行驶里程下PHEV功率分配策略提供了理论基础。协调控制策略硬件在环试验验证结果表明:在发生模式切换时,与无协调控制相比,采用本文所设计的模糊自适应滑模协调控制策略,最大纵向冲击度降低了90.1%的,冲击度波动范围也降低了90.43%,与离线仿真结果对比基本一致,验证了本文所设计的协调控制器在实时环境下的有效性和可靠性。
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