【摘要】：混合動力汽車(Hybrid Electric Vehicle,HEV)將電機與內(nèi)燃機結(jié)合,既有傳統(tǒng)汽車續(xù)駛里程長的優(yōu)點,又兼有純電動汽車和燃料電池汽車零排放的優(yōu)勢,是各大汽車廠商及科研院研究的主要車型,目前具有廣泛的發(fā)展前景。文中針對HEV再生制動系統(tǒng),將智能控制技術與再生制動技術相結(jié)合,提出多智能體再生制動協(xié)同控制策略,解決制動力的協(xié)調(diào)分配問題。本文以某型并聯(lián)混合動力汽車為研究對象,分析再生制動原理,探究制動過程HEV制動受力,研究再生制動控制策略。根據(jù)HEV再生制動系統(tǒng)工作原理定義再生制動系統(tǒng)智能體、電機智能體、蓄電池智能體及車輪智能體,構(gòu)建再生制動協(xié)同控制體系結(jié)構(gòu),明確再生制動系統(tǒng)智能體及各部件智能體間的信息流向、任務分配及協(xié)調(diào)協(xié)作關系,提出多智能體再生制動協(xié)同控制策略。作為再生制動系統(tǒng)的總協(xié)調(diào)器,再生制動系統(tǒng)智能體獲取當前行駛工況信息初步完成制動需求力的求解、整車制動模式的計算判斷,并向各部件智能體發(fā)送制動任務。蓄電池智能體與電機智能體交互補償制動轉(zhuǎn)矩、充放電電流等信息,并與再生制動系統(tǒng)智能體交互SOC值的實時變化信息完成充放電過程;車輪智能體與電機智能體交互再生制動力、機械制動力的大小等信息,并與再生制動系統(tǒng)智能體交互其制動工況參數(shù)的實時變化信息,協(xié)調(diào)協(xié)作共同完成制動力的最佳分配;各部件智能體進行交互補償完成自身制動任務的同時,將各自參數(shù)實時反饋至再生制動系統(tǒng)智能體完成交互信息的融合。為驗證控制策略的有效性,進行了仿真和臺架試驗。在MATLAB中設計開發(fā)各智能體Simulink模型,搭建系統(tǒng)完整的多智能體再生制動協(xié)同控制策略仿真模型,分智能體參與和未參與兩種情況進行仿真,分析充放電電流、蓄電池SOC值、能量回收率等參數(shù)的實時變化。同時,采用D2P Motohawk系統(tǒng)搭建“多智能體再生制動協(xié)同控制策略”試驗平臺,采用D2P工控機完成目標參數(shù)的標定實驗,通過實驗設備間的協(xié)作配合完成能量回收實驗,驗證協(xié)同策略的可行性。結(jié)果表明,采用的多智能體再生制動協(xié)同控制策略能夠根據(jù)行駛工況信息完成制動模式判斷,制動力的自主協(xié)調(diào)分配。通過各智能體間的協(xié)調(diào)協(xié)作,在保證制動效能的同時完成能量回收,增加了HEV續(xù)駛里程。實驗結(jié)果與仿真結(jié)果基本吻合,驗證了協(xié)同控制策略的有效性,達到了節(jié)能減排的效果。
【圖文】：

HEV 再生制動多智能體系統(tǒng)的協(xié)同控制研究系統(tǒng)分析確定輸入、輸出量模糊控制器結(jié)構(gòu)確定確定模糊控制器隸屬度函數(shù)模糊控制規(guī)則的建立確定再生制動比例系數(shù)k輸出結(jié)果是否合理參數(shù)輸出結(jié)果NY圖 3-9 模糊控制器的設計思路控制器的設計流程分為：(1)模糊化處理輸入量；(2)模糊變量隸根據(jù)工程控制經(jīng)驗進行模糊規(guī)則的制定；(4)輸出控制變量的求。糊控制器在研究 HEV 能量回收的過程中，，綜合考慮再生制動影響因素對取汽車車速 speed 與汽車再生制動強度 z 作為控制器的輸入部分 k 作為模糊推理后的解模糊輸出值。同時將該模糊控制fuzzy”。如下圖 3-10 所示：

規(guī)則如下所示：1) If (speed is VS) and (Z is L) then (K is VL) (1)...15) If (speed is VF) and (Z is B) then (K is M) (1)所搭建控制規(guī)則的定義內(nèi)容，為更清晰地觀測模糊控制規(guī)則，制作則表，如表 3-1 所示：表 3-1 模糊規(guī)則表VVS S M F VFZL VL L B VB VBM VL L M M BB VL M L L M編輯完成的模糊控制規(guī)則，依次輸入到模糊控制規(guī)則編輯器中，
【學位授予單位】：安徽工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：U469.7

【參考文獻】

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本文編號：2639617