基于道路工況預測的混合動力汽車a-ECMS能量管理控制研究.pdf

1、21世紀日益嚴重的能源危機和環(huán)境危機迫使人們將汽車的發(fā)展方向轉向純電動汽車，但是由于技術還不夠成熟，混合動力汽車這一過渡車型成為了目前研究的主要對象?；旌蟿恿ζ嚹芨纳苽鹘y汽車高油耗和高排放的核心在于系統的設計與控制，而控制策略則是混合動力汽車實現多動力源能量管理的關鍵。本文以并聯式混合動力汽車為研究目標，通過算法實現未來短期道路工況預測實現自適應能量管理控制，主要研究成果如下:
　　首先，搭建混合動力汽車Matlab/Simul

2、ink仿真模型，分析灰色預測GM(1，1)算法的缺點，并改進算法，同時采用三種不同類型的標準工況驗證改進后的灰色預測GM(1，1)模型可以在不同的駕駛條件下精確實現未來短期汽車車速預測。然后，在理論基礎上推導出基于汽車縱向動力學卡爾曼濾波算法和帶遺忘因子最小二乘法兩種坡度估計算法，并且在Carsim軟件中設置道路工況和汽車主要部件參數，與Matlab/Simulink進行聯合仿真，驗證兩種算法道路坡度估算的有效性和準確性;綜合分析后采用

3、基于汽車縱向動力學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行擬合，然后判斷路面擬合函數曲率半徑的大小來預測未來短期道路坡度，仿真分析也證明了道路工況預測算法的可行性。
　　其次，分析龐特里亞金極小值原理的主要計算思路，引出等效燃油消耗最小能量管理策略(ECMS)，仿真分析后發(fā)現其主要問題在于整個工況下等效因子的取值固定，無法優(yōu)化SOC軌跡，也無法取得良好的控制效果。為

4、解決ECMS存在的問題，介紹三種自適應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的仿真結果進行對比分析，在控制SOC軌跡上有明顯的改進，同時提升了一定的燃油經濟性，也在需求轉矩分配上有一定的優(yōu)化。
　　最后，在帶有道路坡度的VAIL2NREL標準工況下驗證基于SOC反饋A-ECMS，分析結果表明當存在道路坡度時該控