【摘要】：目前,傳統(tǒng)的內(nèi)燃機汽車由于高能耗、高排放的缺點,已經(jīng)引起了嚴重的環(huán)境污染和能源短缺問題。為了實現(xiàn)汽車行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展,以純電動汽車(Electric Vehicle,EV)為發(fā)展目標的新能源汽車方案被相繼提出。然而,由于EV尚存在諸多瓶頸技術(shù)有待攻克,導(dǎo)致其很難在短時間內(nèi)完全取代傳統(tǒng)的內(nèi)燃機汽車。在此背景下,并聯(lián)型插電式混合動力汽車(Plug-in Hybrid Electric Vehicle,PHEV)以其出色的節(jié)能減排能力,被視為是傳統(tǒng)的內(nèi)燃機汽車到EV的理想過渡方案。并聯(lián)型PHEV的能源來自于燃油和電能,為了實現(xiàn)車輛能源的在線最優(yōu)化管理、進一步提升車輛的節(jié)能減排性能,本文對并聯(lián)型PHEV的能源優(yōu)化問題進行了深入的研究。為此,本文分別通過模型預(yù)測控制(Model Predictive Control,MPC)和啟發(fā)式動態(tài)規(guī)劃(Heuristic Dynamic Programming,HDP)兩種優(yōu)化控制方法,設(shè)計出以下三種基于旅行信息預(yù)測的能源管理策略(Energy Management Strategy,EMS)。(1)基于混雜旅途模型的在線EMS考慮到車輛在實際交通環(huán)境下的行駛狀態(tài)不僅受到自身運動狀態(tài)的影響,還受到道路交通流狀態(tài)的影響,本文通過解析的方式設(shè)計出基于混雜旅途模型的在線EMS。首先,根據(jù)車輛在實際道路環(huán)境下的運行特征,分別通過構(gòu)造車輛運動學(xué)模型和道路元包傳輸模型(Cell Transmission Model,CTM)去描述車輛的連續(xù)運動過程和交通流變化過程;然后,利用混雜自動機(Hybrid Automata,HA)理論將連續(xù)車輛運動過程和離散交通事件切換過程進行融合,構(gòu)造出混雜旅途模型,用于車速軌跡的在線預(yù)測;在此基礎(chǔ)上,利用MPC思想設(shè)計出基于混雜旅途模型的能源管理控制器,并通過控制算法對其EMS進行了在線實現(xiàn)。(2)基于旅途工況預(yù)測模型的在線EMS進一步地,考慮到實際交通環(huán)境里車輛行駛工況的隨機性變化,本文利用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式設(shè)計出基于旅途工況預(yù)測模型的在線EMS。為此,本文先根據(jù)車輛工況數(shù)據(jù)的演化特征,利用反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Neural Network,BPNN)構(gòu)造出車輛旅途工況預(yù)測模型;然后通過環(huán)境模態(tài)劃分、遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization Algorithm,PSOA)對建立的旅途工況預(yù)測模型進行優(yōu)化,進而設(shè)計出基于GA/PSOA的BPNN旅途工況預(yù)測模型,用于車速軌跡的在線預(yù)測;在此基礎(chǔ)上,利用MPC思想設(shè)計出基于旅途工況預(yù)測模型的能源管理控制器,并通過控制算法對其EMS進行了在線實現(xiàn)。(3)基于HDP的在線EMS更進一步地,考慮到MPC的優(yōu)化效果依賴于未來信息的預(yù)測量和預(yù)測精度,本文利用自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃(Adaptive Dynamic Programming,ADP)的思想設(shè)計出基于HDP的在線EMS。首先,考慮到車輛在實際交通環(huán)境下的運動過程具有很強的不確定性和高度的非線性,本文利用BPNN設(shè)計出并聯(lián)型PHEV的狀態(tài)空間模型;其次,考慮到HDP在求解最優(yōu)化問題時并不依賴于未來信息的預(yù)測量,而是根據(jù)貝爾曼最優(yōu)原理和強化學(xué)習(xí)的思想去實現(xiàn)問題最優(yōu)解的無限逼近,因此利用BPNN設(shè)計出基于HDP的能源管理控制器,并通過控制算法對其EMS進行了在線實現(xiàn)。為了驗證上述設(shè)計的三種EMS的有效性,本文以北京市路網(wǎng)為背景,借助于實際道路交通數(shù)據(jù),分別對這三種EMS進行了仿真研究。實驗結(jié)果表明,首先,與現(xiàn)有的在線EMS相比,本文設(shè)計的三種EMS在保證實時性的前提下,均可使車輛的能耗性能得到進一步的改善,其中燃油消耗的減少量從3.46%到60.27%不等。其次,與離線全局最優(yōu)化EMS相比,雖然本文設(shè)計的三種EMS的油耗和排放均有不同程度的增加,但是它們的能耗優(yōu)化效果與離線全局最優(yōu)化EMS的優(yōu)化效果已相當接近,尤其是基于HDP的在線EMS的能耗優(yōu)化效果與離線全局最優(yōu)化EMS的優(yōu)化效果之間的最小差距只有2.13%,最大也僅有4.5%;并且,本文設(shè)計的三種EMS均可進行車輛能源的實時優(yōu)化,而離線全局最優(yōu)化EMS只能用于其他EMS的離線性能分析。由此說明,相較于現(xiàn)有的EMS,本文設(shè)計的EMS進一步提升了并聯(lián)型PHEV的整體節(jié)能表現(xiàn),為車輛能源的在線優(yōu)化管理提供了更加有效的解決途徑。除此之外,本文在實現(xiàn)上述EMS過程中所采用的優(yōu)化思想、設(shè)計的優(yōu)化方法,亦可用于具有多套電機總成或者具有多套電力能源系統(tǒng)的EV中。為EV在提高電能利用率、增加續(xù)航里程、延長電池使用壽命等方面的研究提供有效的理論依據(jù)和技術(shù)方法。
【圖文】：

而且沒有對部分資源進行限制[44]。首先，該款軟件整合了豐富的整車仿真平臺及工況測試環(huán)境，設(shè)計者可以方便的根據(jù)自己的需求選擇車型和仿真工況進行模擬測試。其次，設(shè)計者可以根據(jù)設(shè)計需要靈活的選擇組件搭建車輛平臺，組件中提供了大量可調(diào)參數(shù)，這些參數(shù)是基于真實車輛確定的。最后，軟件提供了較為系統(tǒng)的仿真結(jié)果分析工具，設(shè)計者可以直觀的看到車輛的仿真過程及各個參數(shù)的變化趨勢。因此，本文利用 Advisor2002 軟件對并聯(lián)型 PHEV 的車輛仿真平臺進行了搭建。軟件的設(shè)計界面如圖 2-6 所示，包括整車參數(shù)設(shè)置區(qū)、總成結(jié)構(gòu)區(qū)、車輛總成視圖區(qū)以及組件物理特性區(qū)。其中，整車參數(shù)設(shè)置區(qū)用來調(diào)整車身總成各組成部件的核心參數(shù)，其他參數(shù)可通過各組件的.m 文件進行修改�？偝山Y(jié)構(gòu)區(qū)用來顯示車輛各模塊的物理連接關(guān)系，具體視圖需要點擊 View Block Diagram 按鍵進入；同時，修改車輛的總成結(jié)構(gòu)也需要在此界面操作。由此，根據(jù)前述章節(jié)建立的車輛狀態(tài)空間模型，本文搭建的并聯(lián)型PHEV車輛仿真平臺如圖2-7所示，這樣就完成了車輛仿真平臺的構(gòu)造。

顯示車輛各模塊的物理連接關(guān)系，具體視圖需要點擊 View Block Diagram 按鍵進入；同時，修改車輛的總成結(jié)構(gòu)也需要在此界面操作。由此，根據(jù)前述章節(jié)建立的車輛狀態(tài)空間模型，，本文搭建的并聯(lián)型PHEV車輛仿真平臺如圖2-7所示，這樣就完成了車輛仿真平臺的構(gòu)造。圖 2-6Advisor2002 軟件設(shè)置界面Fig.2-6 Advisor 2002 software setup interface
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：O221.3;U469.7

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本文編號：2607008