【摘要】：混合動(dòng)力汽車(Hybrid Electric Vehicle,HEV)將電機(jī)與內(nèi)燃機(jī)結(jié)合,既有傳統(tǒng)汽車?yán)m(xù)駛里程長(zhǎng)的優(yōu)點(diǎn),又兼有純電動(dòng)汽車和燃料電池汽車零排放的優(yōu)勢(shì),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(duì)HEV再生制動(dòng)系統(tǒng),將智能控制技術(shù)與再生制動(dòng)技術(shù)相結(jié)合,提出多智能體再生制動(dòng)協(xié)同控制策略,解決制動(dòng)力的協(xié)調(diào)分配問(wèn)題。本文以某型并聯(lián)混合動(dòng)力汽車為研究對(duì)象,分析再生制動(dòng)原理,探究制動(dòng)過(guò)程HEV制動(dòng)受力,研究再生制動(dòng)控制策略。根據(jù)HEV再生制動(dòng)系統(tǒng)工作原理定義再生制動(dòng)系統(tǒng)智能體、電機(jī)智能體、蓄電池智能體及車輪智能體,構(gòu)建再生制動(dòng)協(xié)同控制體系結(jié)構(gòu),明確再生制動(dòng)系統(tǒng)智能體及各部件智能體間的信息流向、任務(wù)分配及協(xié)調(diào)協(xié)作關(guān)系,提出多智能體再生制動(dòng)協(xié)同控制策略。作為再生制動(dòng)系統(tǒng)的總協(xié)調(diào)器,再生制動(dòng)系統(tǒng)智能體獲取當(dāng)前行駛工況信息初步完成制動(dòng)需求力的求解、整車制動(dòng)模式的計(jì)算判斷,并向各部件智能體發(fā)送制動(dòng)任務(wù)。蓄電池智能體與電機(jī)智能體交互補(bǔ)償制動(dòng)轉(zhuǎn)矩、充放電電流等信息,并與再生制動(dòng)系統(tǒng)智能體交互SOC值的實(shí)時(shí)變化信息完成充放電過(guò)程;車輪智能體與電機(jī)智能體交互再生制動(dòng)力、機(jī)械制動(dòng)力的大小等信息,并與再生制動(dòng)系統(tǒng)智能體交互其制動(dòng)工況參數(shù)的實(shí)時(shí)變化信息,協(xié)調(diào)協(xié)作共同完成制動(dòng)力的最佳分配;各部件智能體進(jìn)行交互補(bǔ)償完成自身制動(dòng)任務(wù)的同時(shí),將各自參數(shù)實(shí)時(shí)反饋至再生制動(dòng)系統(tǒng)智能體完成交互信息的融合。為驗(yàn)證控制策略的有效性,進(jìn)行了仿真和臺(tái)架試驗(yàn)。在MATLAB中設(shè)計(jì)開(kāi)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(dòng)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(jìn)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(shí)時(shí)變化。同時(shí),采用D2P Motohawk系統(tǒng)搭建“多智能體再生制動(dòng)協(xié)同控制策略”試驗(yàn)平臺(tái),采用D2P工控機(jī)完成目標(biāo)參數(shù)的標(biāo)定實(shí)驗(yàn),通過(guò)實(shí)驗(yàn)設(shè)備間的協(xié)作配合完成能量回收實(shí)驗(yàn),驗(yàn)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(dòng)協(xié)同控制策略能夠根據(jù)行駛工況信息完成制動(dòng)模式判斷,制動(dòng)力的自主協(xié)調(diào)分配。通過(guò)各智能體間的協(xié)調(diào)協(xié)作,在保證制動(dòng)效能的同時(shí)完成能量回收,增加了HEV續(xù)駛里程。實(shí)驗(yàn)結(jié)果與仿真結(jié)果基本吻合,驗(yàn)證了協(xié)同控制策略的有效性,達(dá)到了節(jié)能減排的效果。
【圖文】：

HEV 再生制動(dòng)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(dòng)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(shè)計(jì)思路控制器的設(shè)計(jì)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(yàn)進(jìn)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(guò)程中，，綜合考慮再生制動(dòng)影響因素對(duì)取汽車車速 speed 與汽車再生制動(dòng)強(qiáng)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(shí)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(cè)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(xué)位授予單位】：安徽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：U469.7

【參考文獻(xiàn)】

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1 張立;王茜竹;趙春江;汪霞;姜大立;;基于心智與擴(kuò)展合同網(wǎng)的半自治多智能體任務(wù)分配[J];計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng);2015年11期

2 李博溪;譚立真;;HEV制動(dòng)能量回收策略研究[J];北京汽車;2015年03期

3 高麗潔;;混合動(dòng)力汽車再生制動(dòng)能量回收控制策略仿真研究[J];機(jī)械傳動(dòng);2015年03期

4 楊陽(yáng);鄒佳航;楊洋;秦大同;劉永剛;;混合動(dòng)力汽車再生制動(dòng)壓力協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)[J];機(jī)械工程學(xué)報(bào);2014年22期

5 吳普興;滕青芳;;混合動(dòng)力電動(dòng)汽車再生制動(dòng)能量回收的研究[J];機(jī)械傳動(dòng);2014年03期

6 張樹(shù)培;黃璇;荊哲鋮;;電動(dòng)汽車再生制動(dòng)系統(tǒng)回收特性與能量流分析[J];重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2015年01期

7 周美蘭;畢勝堯;張昊;;電動(dòng)汽車再生制動(dòng)系統(tǒng)的建模與仿真[J];哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報(bào);2013年05期

8 孫鵬龍;付主木;王周忠;;并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車再生制動(dòng)控制策略[J];河南科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年03期

9 劉麗君;姬芬竹;楊世春;徐斌;;基于ECE法規(guī)和Ⅰ曲線的機(jī)電復(fù)合制動(dòng)控制策略[J];北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào);2013年01期

10 劉紅亮;董學(xué)平;張炳力;;電動(dòng)汽車再生制動(dòng)控制策略的研究[J];合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年11期

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2 蘆冰;混合動(dòng)力汽車制動(dòng)能量回收系統(tǒng)的控制研究[D];吉林大學(xué);2015年

3 吳普興;混合動(dòng)力電動(dòng)汽車再生制動(dòng)能量回收策略研究[D];蘭州交通大學(xué);2014年

4 葉永貞;電動(dòng)汽車制動(dòng)能量回收系統(tǒng)研究[D];青島理工大學(xué);2013年

5 劉寵譽(yù);純電動(dòng)汽車再生制動(dòng)控制策略與仿真研究[D];武漢理工大學(xué);2010年

6 陳一鳴;混合動(dòng)力電動(dòng)汽車（HEV）再生制動(dòng)與ABS控制策略研究[D];東北大學(xué);2008年

本文編號(hào)：2639617