插电式混合动力城市客车动力系统匹配与控制优化研究

当前,能源短缺和环境恶化已成为制约世界经济和社会可持续发展的重要因素,而汽车工业是导致能源短缺、环境污染加剧的主要根源之一,因此,研发节能环保的电动汽车具有重要的战略意义。其中,插电式混合动力汽车(PHEV)是未来一段时间内最具有产业化和市场化前景的节能车型。混合动力系统参数匹配和能量管理策略开发是混合动力车辆研发过程中的两大关键技术。本文围绕PHEV混合动力系统匹配优化和能量流优化管理相关问题展开研究工作。基于插电式混合动力客车(PHEB)研发需求,结合城市客车目标行驶工况特征,完成了混合动力系统结构形式设计。对混合动力系统各部件在不同工作状态下单轴混联式PHEB潜在工作模式和动力系统功率流进行了全面分析。在全面分析了混合动力系统各动力装置自身的动力输出特性、运行效率特性的基础上,基于车辆目标工况动力需求特征,系统地建立了基于目标工况的混合动力系统参数匹配方法。引入动态规划(DP)算法解决PHEV最优能量管理问题:针对PHEB混合动力系统结构特点确定了状态变量和控制变量,建立了优化问题数学模型和面向控制的静态后向仿真模型。为有效降低DP求解计算量,提出了预先确定针对混合动力系统具体结构特点的控制变量有效控制集、DP逆向求解并行算法。为平衡DP数值求解计算时间成本和结果准确度之间的矛盾,系统研究了DP数值求解过程中数值问题对结果准确度、求解计算量的影响机制,包括状态空间离散精度、控制变量离散精度、状态空间的边界问题和控制变量可行域的边界问题。明确了DP求解结果精确度、求解时间成本与求解过程中数值问题之间的关系,提出了在确保求解精度前提下提高DP求解效率的状态量离散精度和控制量离散精度确定方法。鉴于混合动力车辆动力系统参数、能量管理策略、目标工况对其性能影响的相互耦合性,为保证对每一动力系统组合方案性能评价的公平性,提出了基于最优化能量管理策略的混合动力系统参数优化方法。建立了基于最优能量管理策略的PHEB混合动力系统参数优化数学模型。借助专业优化工具Isight构建了PHEB混合动力系统集成优化平台。针对数值型优化方法局部寻优能力强、全局寻优能力较弱和探索型优化算法全局寻优能力强、局部寻优效果不佳的互补性特点,为提高寻优效率,改善寻优质量,设计了组合优化算法。为提高优化效率,尝试了同比缩小动力电池组容量和目标行程的车辆仿真试验条件预处理方法,其有效性通过最终结果的对比得到了验证。基于优化结果,结合零部件资源获取的便捷性,最终确定了单轴混联式PHEB混合动力系统参数,车辆燃油经济性相比优化前初始方案提高了约4.4%。基于动力电池组SoC轨迹定义了三种PHEV基本运行模式:纯电驱动(PED)模式、混合驱动电量消耗(HDCD)模式和混合驱动电量维持(HDCS)模式。提出了三种PHEV能量管理策略:PED+HDCS策略、HDCD+HDCS策略和PED+HDC D+HDCS策略。基于AVL CRUISE仿真平台搭建了PHEB正向仿真模型,实施了Matlab/Simulink环境下整车控制策略模型和AVL CRUISE环境下PHEB模型联合仿真。结果表明,在车辆目标工况平均功率需求、日常行驶里程等信息预知的前提下,PED+HDCD+HDCS策略是最优的基于规则的PHEV能量管理策略。将全局最优化理论应用于模型预测控制(MPC)构架中,全局最优化问题被转化成预测时域内的局部优化问题。借助DP求解预测区间内的最优化问题,建立了预测时域区间内的滚动微尺度DP。选用多步马尔科夫模型来预测车辆在预测视距内车速信息,提出了基于MPC的PHEB能量管理策略。开发了基于CCP的整车控制器(VCU)在线测标系统,通过PHEB VCU实物在线标测试验对其进行了功能验证。通过实车试验对基于AVL CRUISE和Matlab/Simulink联合仿真试验的有效性进行了验证。