基于多模型控制的燃料电池汽车混合动力系统优化研究

被引:0
作者
谢长君
机构
[1] 武汉理工大学
关键词
电电混合动力系统; 多模型切换控制; 模糊监督规则; 神经网络预测; 混合度优化;
D O I
暂无
年度学位
2009
学位类型
博士
导师
摘要
内燃机动力体现了整整一个世纪人类智慧的精华,但它致命的弱点是造成环境污染,而且世界的石油资源已日益枯竭,内燃机很难从根本上摆脱这一被动的不利局面。开发电动汽车,在能源环保形式日益严峻的情况下倍受瞩目。燃料电池电动汽车(FCEV,Fuel Cell Electric Vehicle)是20世纪70年代产生而最近10年兴起开发的一种高效、清洁、零污染的车型。以质子交换膜燃料电池为动力源的汽车称为燃料电池电动汽车,而整车的动力系统结构及能量管理策略则是整个燃料电池电动汽车研究的热点及关键技术。 本文正是以开发研究燃料电池电动汽车为背景,以燃料电池电动汽车动力系统为研究对象,从燃料电池电动汽车的电电混合动力系统结构入手,基于Advisor平台建立了电电混合动力系统的基本模型,并提出基于多模型切换控制的动力系统能量管理策略,仿真计算结果证明了该控制策略的有效性。本文主要研究成果如下: (1)提出了一种燃料电池电动汽车三能源电电混合动力系统的结构,即采用燃料电池系统、磷酸铁锂电池组及超级电容器组共同构成混合动力系统,在分析各能源特性及动力系统构型的基础上优化了电电混合动力系统的结构,并设计和确定了整车基本性能指标及动力系统关键参数;基于Advisor平台,以模块化的方式对动力系统每个子部件进行建模,在整车车辆模型研究的基础上,建立了整个电电混合动力系统的仿真模型。 (2)针对难以用一个单一模型及控制方法来描述整个动力系统行为的问题,提出基于多模型切换控制的动力系统能量管理优化策略。通过对电电混合动力系统在不同工作模式(启动模式、加速爬坡模式、巡航模式及减速制动模式)下的能量管理模式及功率分配关系进行研究,设计了基于模糊监督规则的动力系统能量流多模型切换控制策略。 (3)由于燃料电池系统动态响应偏软的特性将导致整车动力性不足,故在建立的动力系统能量流多模型基础上,提出了动力系统能量管理与燃料电池系统控制综合优化方案,即在加速爬坡模式下,有针对性的设计了燃料电池系统输出功率神经网络预测控制策略,提高了整车的动力性能。 (4)对燃料电池电动汽车动力系统常用能量管理策略及本文提出的基于多模型切换控制的能量管理策略进行了分析比较,仿真结果表明,嵌入基于多模型切换控制的动力系统能量管理策略后,整车燃料经济性指标相比嵌入功率跟随模式控制策略的经济性指标降低了3.3%。提出燃料电池电动汽车动力系统混合度的概念,并对不同结构及混合度的动力系统进行了仿真计算,基于仿真结果对整车动力系统结构及混合度做了进一步优化。 综上所述,本文以燃料电池电动汽车电电混合动力系统结构及能量管理策略为优化对象,提出了一种三能源混合的动力系统结构,并采用基于多模型切换控制的动力系统能量流管理策略,仿真计算结果证明了该策略的有效性,这为燃料电池电动汽车动力系统的结构设计,配置选型以及系统优化控制方面提供了一种思路和参考。
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页数:128
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