【摘 要】
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能量管理作为混合动力车辆的核心问题,一直是近年来的研究热点。本文以串联式混合动力车辆为研究对象,重点研究了基于模式识别的车速预测和基于模型预测控制的能量管理策略。
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能量管理作为混合动力车辆的核心问题,一直是近年来的研究热点。本文以串联式混合动力车辆为研究对象,重点研究了基于模式识别的车速预测和基于模型预测控制的能量管理策略。首先根据需求对混合动力系统进行了建模以及合理的简化优化。之后重点研究了车辆行驶模式的分类和识别以及未来的车速预测。采用K均值算法(K-means)和最大期望算法两种聚类算法对行驶工况进行分类,经过类内距离和类间距离的对比后最终选择了后者。采用欧氏距离来确定当前车辆的行驶模式并利用实时性验证试验验验证了模式识别的实时性。在车速预测中,对比了结合模式识别的马尔可夫链模型预测、未结合模式识别的马尔可夫链模型预测两种方法的预测效果,验证了模式识别的必要性并最终选择了基于马尔可夫链模型的预测方法。基于模型预测控制的能量管理策略是本文的研究重点。以满足车辆动力性和延长电池寿命为目标,构建了能量管理优化问题,结合二次规划,进行了优化求解。利用预测车速得到需求功率,经过对基于模型预测控制的控制策略的仿真验证,车辆动力元件产生的功率可以满足需求功率,电池荷电状态(SOC)调节过程明显且波动范围不超过0.06,发动机的工作转速为有限个点,总是在高效区工作,实现了与地面的解耦。另外,为了进一步减少在线计算时间,研究了基于显式模型预测控制的能量管理策略。将系统模型转化为线性时不变模型,利用多参数规划工具箱构建带约束的优化问题,经过离线计算得到最优控制量和状态变量之间的显式函数关系并生成显式模型预测控制器,对此控制器进行仿真验证,发现车辆的动力性和电池SOC的维持目标均能满足,且在整个循环工况中在线计算时间仅为1.94秒。之后利用Open ECU进行实时性验证,控制策略在控制器中在线计算时间为4ms,满足车辆系统实时性要求。
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