基于道路工況預(yù)測(cè)的混合動(dòng)力汽車a-ECMS能量管理控制研究.pdf

1、21世紀(jì)日益嚴(yán)重的能源危機(jī)和環(huán)境危機(jī)迫使人們將汽車的發(fā)展方向轉(zhuǎn)向純電動(dòng)汽車，但是由于技術(shù)還不夠成熟，混合動(dòng)力汽車這一過(guò)渡車型成為了目前研究的主要對(duì)象。混合動(dòng)力汽車能改善傳統(tǒng)汽車高油耗和高排放的核心在于系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與控制，而控制策略則是混合動(dòng)力汽車實(shí)現(xiàn)多動(dòng)力源能量管理的關(guān)鍵。本文以并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車為研究目標(biāo)，通過(guò)算法實(shí)現(xiàn)未來(lái)短期道路工況預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)能量管理控制，主要研究成果如下:
　　首先，搭建混合動(dòng)力汽車Matlab/Simul

2、ink仿真模型，分析灰色預(yù)測(cè)GM(1，1)算法的缺點(diǎn)，并改進(jìn)算法，同時(shí)采用三種不同類型的標(biāo)準(zhǔn)工況驗(yàn)證改進(jìn)后的灰色預(yù)測(cè)GM(1，1)模型可以在不同的駕駛條件下精確實(shí)現(xiàn)未來(lái)短期汽車車速預(yù)測(cè)。然后，在理論基礎(chǔ)上推導(dǎo)出基于汽車縱向動(dòng)力學(xué)卡爾曼濾波算法和帶遺忘因子最小二乘法兩種坡度估計(jì)算法，并且在Carsim軟件中設(shè)置道路工況和汽車主要部件參數(shù)，與Matlab/Simulink進(jìn)行聯(lián)合仿真，驗(yàn)證兩種算法道路坡度估算的有效性和準(zhǔn)確性;綜合分析后采用

3、基于汽車縱向動(dòng)力學(xué)卡爾曼濾波算法為本文道路坡度估算的主要算法。最后，分析路面的幾何特性，提出將卡爾曼濾波估算出的歷史坡度進(jìn)行擬合，然后判斷路面擬合函數(shù)曲率半徑的大小來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)短期道路坡度，仿真分析也證明了道路工況預(yù)測(cè)算法的可行性。
　　其次，分析龐特里亞金極小值原理的主要計(jì)算思路，引出等效燃油消耗最小能量管理策略(ECMS)，仿真分析后發(fā)現(xiàn)其主要問(wèn)題在于整個(gè)工況下等效因子的取值固定，無(wú)法優(yōu)化SOC軌跡，也無(wú)法取得良好的控制效果。為

4、解決ECMS存在的問(wèn)題，介紹三種自適應(yīng)等效燃油消耗最小能量管理策略(A-ECMS)算法，選用基于SOC反饋的A-ECMS算法，在WVUCITY、WVUSUB和WVUINTER三種不同工況下與ECMS的仿真結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，在控制SOC軌跡上有明顯的改進(jìn)，同時(shí)提升了一定的燃油經(jīng)濟(jì)性，也在需求轉(zhuǎn)矩分配上有一定的優(yōu)化。
　　最后，在帶有道路坡度的VAIL2NREL標(biāo)準(zhǔn)工況下驗(yàn)證基于SOC反饋A-ECMS，分析結(jié)果表明當(dāng)存在道路坡度時(shí)該控