目錄

0?引言

1?并聯(lián)式混合動力汽車系統(tǒng)構(gòu)型

1.1動力系統(tǒng)構(gòu)型

1.2車輛模型

2 基于動態(tài)規(guī)劃的能量管理策略

2.1 能量管理最優(yōu)問題提出

2.2 基于動態(tài)規(guī)劃的能量管理策略求解

3 仿真實驗及結(jié)果分析

4 結(jié)論

0?引言

? ? ? ?混合動力汽車由于兼具傳統(tǒng)燃油汽車和純電動汽車的優(yōu)點，在純電動汽車和燃料電池汽車技術(shù)尚未成熟及充電等基礎(chǔ)設(shè)施未普及之前，成為了各國政府和汽車行業(yè)關(guān)注的重點。能量管理策略作為HEV的核心技術(shù)之一，是車輛具有良好性能的基礎(chǔ)，其核心是解決發(fā)動機(jī)和電機(jī)在各種行駛工況下的功率分配問題。本項目以P2構(gòu)型的并聯(lián)式混合動力汽車為研究對象，選取代表駕駛環(huán)境的標(biāo)準(zhǔn)工況，以油耗最小為目標(biāo)函數(shù)，同時考慮駕駛舒適性，利用DP算法求解標(biāo)準(zhǔn)工況下全局最優(yōu)控制策略，并利用MATLAB/Simulink平臺對控制策略進(jìn)行了仿真驗證。

1?并聯(lián)式混合動力汽車系統(tǒng)構(gòu)型

1.1動力系統(tǒng)構(gòu)型

? ? ? ?本項目研究的混合動力電動汽車為一單軸并聯(lián)式混合動力汽車，其動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1 所示。該并聯(lián)式 HEV 的動力總成系統(tǒng)主要包括發(fā)動機(jī)、電機(jī)、離合器、傳動系及電池。其中，電機(jī)直接與離合器的輸出和傳動系的輸入相連。電機(jī)轉(zhuǎn)子同時作為轉(zhuǎn)矩耦合器直接使用。因此，省略了機(jī)械耦合器，這種車輛動力總成系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單緊湊。這種結(jié)構(gòu)中，電機(jī)有發(fā)動機(jī)啟動器、回饋制動中的發(fā)電機(jī)以及發(fā)動機(jī)輔助三個功能。這種車輛模型可以在發(fā)動機(jī)單獨驅(qū)動、電機(jī)單獨驅(qū)動、混合驅(qū)動和回饋制動四種模型下自由切換工作。

?文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-787623.html

1.2車輛模型

? ? ? ?車輛動力系統(tǒng)建模是理解車輛運行規(guī)律的第一步。選擇能代表車輛動力學(xué)和動力系統(tǒng)關(guān)鍵部件特征的參數(shù)，準(zhǔn)確反映車輛運行規(guī)律；同時，減少不必要的參數(shù)使用量，提高模型的運算時間。準(zhǔn)確的HEV動力學(xué)模型可以提高能量管理算法的精度。由于能量管理策略設(shè)計與車輛縱向速度正相關(guān)，而與車輛其他方向的速度無關(guān)，本項目忽略了車輛的橫向動力學(xué)特性和駕駛穩(wěn)定性，僅根據(jù)車輛縱向動力學(xué)來對車輛運動進(jìn)行建模。在車輛縱向動力學(xué)模型中，給定車速和坡度，駕駛員需求轉(zhuǎn)矩為：

?其中，為空氣密度；?為整車總質(zhì)量；為滾動阻力系數(shù)；為車速；為空氣阻力系數(shù)；為迎風(fēng)面積；為道路坡道角；為旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù)；為車輪半徑。

? ? ? ?由車輛的轉(zhuǎn)矩耦合規(guī)律與變速傳動特點可以得到變速箱輸入口的需求轉(zhuǎn)矩為：

其中，為變速器檔位減小引起的損耗，本文中假定為 0；為加速主減速器的慣性轉(zhuǎn)矩，本文中假定為 0；為變速器內(nèi)齒輪檔數(shù)；為變速器速比；為主減速驅(qū)動軸主減速器速比。同時，

?其中，和分別為發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)矩和電機(jī)轉(zhuǎn)矩。

? ? ? ?車輪角速度與車輪線速度的關(guān)系為：

?其中，為輪胎滑移率。

? ? ? ?車輪角速度與變速器輸入口的角速度、電機(jī)角速度的關(guān)系為：

且，

?其中，為電機(jī)角速度。

? ? ? ?由車輛運動方程可以總結(jié)出：

其中，為空氣粘度系數(shù)；為滾動阻力；為空氣阻力；為車輛旋轉(zhuǎn)部件的等效平移質(zhì)量。同時，

其中，為傳動系統(tǒng)的轉(zhuǎn)動慣量輸入，為車輪的轉(zhuǎn)動慣量。

? ? ? ?本項目基于準(zhǔn)靜態(tài)原理，對并聯(lián) HEV 動力總成系統(tǒng)的關(guān)鍵部件：發(fā)動機(jī)、電機(jī)、電池、變速箱和離合器進(jìn)行建模。假定發(fā)動機(jī)已完全預(yù)熱，忽略發(fā)動機(jī)的啟動過程、停止過程以及溫度對其影響。不考慮發(fā)動機(jī)的怠速模式。即認(rèn)為發(fā)動機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩為 0 時，發(fā)動機(jī)是處于關(guān)閉狀態(tài)。根據(jù)發(fā)動機(jī)運行的歷史數(shù)據(jù)，建立發(fā)動機(jī)(轉(zhuǎn)速，轉(zhuǎn)矩，燃油消耗率)表格。圖2為建立的燃油消耗率隨發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩的變化圖。在實際使用中，可以根據(jù)發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩的二維插值函數(shù)得到實際的。 單位有效功的耗油量可表示為?

其中，為比油耗，可通過一定轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩查找準(zhǔn)靜態(tài)發(fā)動機(jī)萬有特性MAP圖得到。

? ?

? ? ? 本項目忽略電機(jī)的電磁特性，電機(jī)功率由下式給出：

其中，為電機(jī)效率，可通過一定轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩查找電機(jī)準(zhǔn)靜態(tài)效率MAP圖得到。電機(jī)工作在制動能量回收時，為電磁效率的導(dǎo)數(shù)。當(dāng)時，電機(jī)工作在電動模式；當(dāng)時，電機(jī)工作在制動回收模式。另外，我們結(jié)合實驗數(shù)據(jù)和電機(jī)動力學(xué)(機(jī)械特性)，將電機(jī)效率表示為電機(jī)轉(zhuǎn)矩和電機(jī)速度的靜態(tài)函數(shù)。圖3為電機(jī)效率隨電機(jī)轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速的變化圖。

? ? ?

? ? ?本項目忽略溫度和老化對鎳氫電池的影響，采用等效的內(nèi)阻模型對電池組進(jìn)行建模。

? ? ?根據(jù)上述電池模型，可以得到電池的充放電電流如下：

其中，為電池開路電壓；為電池內(nèi)阻；為時刻電池為電機(jī)提供的功率。電池放電時，其值為正；電池充電時，其值為負(fù)。圖5為單體電池充電電阻、開路電壓與電池荷電狀態(tài)SOC的關(guān)系圖以及單體電池充放電電阻、開路電壓與電池荷電狀態(tài)的關(guān)系圖。

? ? ? ?電池荷電狀態(tài)SOC的變化公式為：

?其中，為時間變化量；為最大容量。

? ? ?

? ? 本項目將變速器的檔位遷移被建模為一個離散時間動態(tài)系統(tǒng)，每次遷移持續(xù)的時間為 1 秒。

其中，狀態(tài)表示時刻為變速器內(nèi)齒輪檔數(shù)。 表示時刻的變速器檔位遷移命令，分別用1，0 和-1來表示向上遷移、保持不變和向下遷移。

? ? ? ?傳動系的另一關(guān)鍵部件——離合器，負(fù)責(zé)把發(fā)動機(jī)的轉(zhuǎn)矩和速度傳遞給變速器，有分離和閉合兩種狀態(tài)。分離狀態(tài)時，發(fā)動機(jī)處于熄滅狀態(tài)，只傳遞電機(jī)的輸出轉(zhuǎn)矩和速度到變速箱；閉合狀態(tài)時，將發(fā)動機(jī)和電機(jī)的轉(zhuǎn)矩與速度全部傳遞給變速箱。即：

? ? ? ?以上部分為本項目能量管理策略設(shè)計中使用的車輛模型，為后續(xù)能量管理策略奠定基礎(chǔ)。

2 基于動態(tài)規(guī)劃的能量管理策略

2.1 能量管理最優(yōu)問題提出

? ? ? 本項目將并聯(lián)式混合動力汽車建模為離散時間動態(tài)系統(tǒng)，其狀態(tài)轉(zhuǎn)移如下：

?其中，為時刻的狀態(tài)矢量；為決策集中選擇的時刻的控制矢量；表示當(dāng)前離散時間；為控制持續(xù)的時間。

? ? ? ?能量管理最優(yōu)化問題中，系統(tǒng)狀態(tài)矢量為：，控制矢量為：。

? ? ? ?能量管理的目標(biāo)是最大化燃油經(jīng)濟(jì)性的同時，保持循環(huán)工況內(nèi)電池SOC在[0.4,0.7]的范圍內(nèi)。本項目定義能量管理策略為，可以根據(jù)選擇控制動作使車輛狀態(tài)從更新到。其中，集合為控制域。同時，定義值函數(shù)為從第個時刻到工況最終狀態(tài)時，期望的累計代價，用于評價從時刻到末端狀態(tài)的策略。則為對策略的評價?？梢钥闯?，最優(yōu)策略的值函數(shù)為。由于無限時域的優(yōu)化求取的策略具有時不變性，本項目將最優(yōu)能量管理問題建模如下：

?其中，為保證值函數(shù)收斂的折扣因子；為階段代價函數(shù)，其定義如下：

?其中，和分別為時刻的燃油消耗、電池SOC變化的代價；代表電池SOC的權(quán)重因子。

? ? ? ?定義為時刻可能的電池SOC偏離循環(huán)工況末端電池荷電狀態(tài)的代價。具體如下：

? ? ? ?在求解最優(yōu)控制問題時，車輛控制系統(tǒng)的約束為：

其中，和決定；與電機(jī)功率相關(guān)。由電池SOC的遞推公式可知，電機(jī)功率與有關(guān)。

2.2 基于動態(tài)規(guī)劃的能量管理策略求解

? ? ? ?動態(tài)規(guī)劃法基于貝爾曼最優(yōu)化原理，被廣泛應(yīng)用于確定性條件下，按照階段進(jìn)行決策且具有無后效性的問題中。無后效性的意思為：若系統(tǒng)在某時刻的狀態(tài)已知，那么該時刻以后系統(tǒng)狀態(tài)的變化只與當(dāng)前時刻有關(guān)，而與系統(tǒng)之前的狀態(tài)無關(guān)。該原理認(rèn)為如果是基本問題的最優(yōu)策略，那么為從第個決策步狀態(tài)到最后一個階段狀態(tài)的子問題的最優(yōu)解。即：決策為時，第個決策步狀態(tài)到最后一個階段狀態(tài)的期望的累計代價函數(shù)為。其中，為末端狀態(tài)的代價； 為階段的階段代價函數(shù)；、和 分別為時刻的狀態(tài)向量、控制向量和隨機(jī)向量。

? ? ? ? 動態(tài)規(guī)劃法的步驟一般為：首先確定每個決策步的所有可行狀態(tài)域；然后計算出每個“狀態(tài)-動作-狀態(tài)”的階段性代價，并將其存儲在表格中；最后對最優(yōu)問題按逆向或者正向階段求解。

? ? ? ? 本文的能量管理問題中采用如下的逆向求解方程對能量管理問題求解

其中，為第個決策步時的最優(yōu)值函數(shù)。由于動態(tài)規(guī)劃中，車輛工況是已知的，由此，每個決策步中車輛的狀態(tài)向量中，駕駛員需求轉(zhuǎn)矩和車輪角速度可以根據(jù)車輛逆向動力學(xué)模型得到。本項目的車輛狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程具體為：

(21)

?其中，為采樣間隔。 由式(20)有，第個決策步的最優(yōu)控制矢量為：

?

? ? ? ? 動態(tài)規(guī)劃法的原理圖如圖6所示。其中，狀態(tài)空間為：，動作空間為：。圖中每一列心圓和綠色原點代表系統(tǒng)的狀態(tài)空間。綠色的小圓點表示在該時刻狀態(tài)的可選擇范圍。紅色的箭頭線條表示由到時刻系統(tǒng)采取的控制動作。當(dāng)用狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程由計算出的可行集時，用最近鄰法則將離散化到途中的狀態(tài)空間中。

?

?

? ? ? ?動態(tài)規(guī)劃算法是一種數(shù)值運算的方法。狀態(tài)空間和動作空間的選取，對算法的結(jié)果影響非常大。在具體實現(xiàn)中，我們首先對駕駛員的需求轉(zhuǎn)矩進(jìn)行數(shù)值分析，統(tǒng)計出，每個工況下需求轉(zhuǎn)矩的出現(xiàn)頻率，對于出現(xiàn)頻率低的點，采用較低的離散精度，對于出現(xiàn)頻率比較高的點，采用較細(xì)的離散精度。

3 仿真實驗及結(jié)果分析

? ? ? ?為驗證基于動態(tài)規(guī)劃的能量控制策略的優(yōu)化效果，以典型循環(huán)工況為例進(jìn)行仿真實驗，設(shè)定電池SOC初始值為0.5。

? ? ? 圖9為車速跟隨情況、發(fā)動機(jī)工作情況和擋位變化情況的曲線。圖10?為發(fā)動機(jī)的工作點分布情況。圖11為發(fā)動機(jī)和電機(jī)的輸出功率情況。圖12為電池SOC運動軌跡。

?

?

? ? ? ?由圖9-12可見，發(fā)動機(jī)基本都工作在經(jīng)濟(jì)區(qū)域，電池SOC保持在一定的范圍之內(nèi)。

4 結(jié)論

? ? ? ?本項目以提高并聯(lián)式混合動力汽車燃油經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo)，根據(jù)該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)特點和對控制策略的適應(yīng)性要求，設(shè)計了以發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)矩和變速器速比為控制變量，整車燃油消耗最小為目標(biāo)的動態(tài)規(guī)劃能量管理策略，并基于所建模型和策略進(jìn)行了仿真。仿真結(jié)果表明：本項目所提出的控制策略的優(yōu)化效果良好，發(fā)動機(jī)運行在高效區(qū)域內(nèi)，電池能量也能保持平衡。

?

?

?

?

到了這里，關(guān)于基于動態(tài)規(guī)劃的并聯(lián)式混合動力汽車全局最優(yōu)能量管理策略研究的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！