基于多工况优化的插电式混合动力汽车控制策略研究

插电式混合动力汽车(PHEV)作为合理解决能源危机和环境污染等世界性难题的重要手段,已然成为当今汽车行业的研发重点及热点。而目前所建立的PHEV能量管理策略仍有一定的节油潜力可以挖掘,同时控制策略也是当今PHEV的关键性技术,因此本文以优化能量管理策略为手段,以提升PHEV整车经济性为目标,围绕某特定驾驶员的个性出行特点,开发了能够适应该驾驶员日常出行的耦合能量管理策略(ECMS-SDP),通过仿真实验验证的方式,证明所建立的耦合能量管理策略的节油及提升整车经济性的能力。本文以单轴并联构型的PHEV作为主要研究对象,以某特定驾驶员的实际出行数据为依据开展研究。首先,构建特定驾驶员的实际出行工况数据库,开发基于工况特征“分析-降维-聚类”为一体的特定驾驶员典型出行工况构造体系,旨在通过相关系数分析法、主成分分析法、K-均值聚类分析法等统计学理论搭建该驾驶员的典型工况循环,为后续的离线仿真实验及相关控制策略开发提供实验数据、研究基础及验证手段。接着,在MATLAB/Simulink仿真软件所建立的PHEV整车仿真模型的基础上,开发基于改进控制逻辑的基于规则的能量管理策略,并且根据前者的模式结构,建立等效油耗最小控制策略(ECMS),从核心理论推导至仿真实验,依次验证所构建的ECMS能量管理策略的合理性及实时性。然后,深入研究和探讨动态规划(DP)算法原理并根据其核心理论完成相应的控制策略搭建及仿真分析,为本文所建立的其他能量管理策略提供横向对比判据,进而将驾驶员的个性出行工况视为马尔科夫链,构建该特定驾驶员的状态转移矩阵,离线求解基于“数学期望最优”的随机动态规划在线控制律,以所构建的驾驶员典型出行工况,验证随机动态规划能量管理策略的节油能力。最后,基于随机森林算法的工况识别判据,有机结合ECMS控制算法与随机动态规划能量管理策略的适用范围,形成基于多工况优化的耦合能量管理策略(ECMS-SDP),分别与基于规则的控制策略、等效油耗最小控制策略、动态规划控制策略从发动机工作效率区间、动力电池SOC消耗曲线、转矩分配情况、燃油经济性及综合成本进行对比、评价、分析,结果表明,本文开发的耦合能量管理策略相比基于规则的控制策略平均节油约8-15%,相对ECMS策略平均节油约4-7%,达到了提高整车经济性的目的。考虑驾驶员能够通过相关地图软件及智能交通系统提前获取行驶里程的条件下,开发改进的自适应耦合能量管理策略(ASDP-ECMS),使整车经济性能相对ECMS-SDP有进一步提升,契合了未来智能交通系统的发展方向。