关键词:
双机械端口电机
混合动力汽车
控制策略
模糊控制
遗传算法
摘要:
在能源与环境问题日益严峻的背景下,汽车产业作为国内实体经济的主要载体,正在加大向电动化迈进的步伐,加快向新能源转型的速度。新能源汽车成为当前汽车产业发展的大势所趋。混合动力汽车同时具备发动机和动力电池两个动力源被认为是纯燃油车和纯电动汽车的结合体,兼具两者的优点,具有较好的动力性、经济性和较低的排放,避免了电池技术瓶颈和里程焦虑问题。而对于混合动力汽车,合理的控制策略是其提高动力性和燃油经济性的关键。基于双机械端口电机的新型动力系统将发动机与整车工况解耦,传动效率高,非常适用于混合动力汽车。本文以某款纯燃油SUV为原型,对其动力系统进行基于双机械端口电机的设计、选型和参数匹配,包括发动机、双机械端口电机、电池组和主减速器。基于AVL-Cruise软件对上述动力系统部件进行模块化建模,并建立整车模型,以此为基础进行控制策略的研究。首先,根据该动力系统的工作原理和车辆行驶需求设计六种车辆工作模式,根据工作模式设计基于逻辑门限规则的控制策略。其次,应用Matlab/Simulink搭建基于逻辑门限规则的控制策略模型,与AVL-Cruise共同构建联合仿真平台。在此平台中对控制策略进行仿真测试,验证其有效性和可行性。为了合理评价测试结果,基于能量守恒原理提出电耗—油耗的转换系数,将循环电耗和循环油耗统一为综合油耗。在车辆参数不变的条件下,应用模糊控制理论,以整车需求转矩和电池组SOC为输入,双机械端口电机输入轴转矩为输出,搭建基于模糊规则的控制策略。相较于逻辑门限规则的控制策略,该策略降低了工作模式频繁切换带来的能量损失,优化了动力系统中的转矩分配,使得整车经济性有一定的提升;针对模糊控制器的设计过程存在主观性较大的问题,应用遗传算法对模糊控制器的隶属度函数论域划分进行优化。为了避免电池过度充电和放电,在寻优过程中加入基于SOC的惩罚因子。优化后的仿真结果表明,电池组SOC循环波动稳定在在1%以内,发动机油耗降低20.1%,整车综合油耗降低23.1%,油耗表现有较大的提升。基于遗传算法优化的模糊控制策略使得车辆的动力分配更加合理,充分发挥了该新型动力系统的节油潜力。