关键词：混合动力汽车;;工况识别;;K均值聚类;;多智能体
摘 要：混合动力汽车(Hybrid Electric Vehicle,HEV)在传统燃油车的基础上引入了电机驱动系统,由此产生的多动力源协调、控制是实现其节能减排的关键,其控制问题主要包括稳态能量管理与瞬态过程控制。解决、优化此类关键问题对于进一步推动HEV产业化、实用化具有重要现实意义。本文以某型并联式混合动力汽车(Parallel Hybrid Electric Vehicle,PHEV)为研究对象,提出了基于行驶工况识别的稳态能量管理及模式切换瞬态过程协调控制策略,开展的主要研究工作如下:首先,分析了PHEV动力总成系统结构,建立了动力、传动系统模型。基于逻辑门限值控制策略,阐述其控制原理,针对其边界设置较为依赖专家经验的缺陷,利用粒子群算法对控制策略参数与动力总成参数进行优化,以发动机和ISG电机等效油耗最小为目标函数进行求解,得到优化结果。为验证所建模型及参数优化的正确性,进行了PHEV动力性能与燃油经济性仿真,结果表明,优化后的PHEV整车性能进一步提升,上述工作为开展PHEV稳态能量管理与瞬态过程控制研究打下基础。其次,针对逻辑门限值控制策略易受工况影响的缺陷,进一步挖掘并提升PHEV燃油经济性,从行驶工况对车辆燃油经济性的影响入手,提出了一种基于行驶工况识别的能量管理策略。以ADVISOR中30种行驶工况构建组合工况,选取工况识别特征参数,结合改进的K-means++聚类算法对组合工况聚类,分别得到对应拥堵、城市、郊区及高速等四种典型行驶工况的聚类结果。建立基于油耗与电能的整车能耗数学模型,采用极小值原理求解四种典型工况下对应的发动机与ISG电机功率分配方式。基于MATLAB/Simulink平台建立仿真模型,选取一段随机行驶工况进行仿真,结果表明,控制系统能够准确识别工况类型,优化了动力源间能量分配。最后,在工况识别稳态能量管理策略基础上,针对纯电动驱动向发动机单独驱动切换与纯电动驱动向联合驱动切换两个典型过程,分析了模式切换流程,建立了模式切换动力学方程,探究了模式切换过程产生冲击的原因。引入多智能体(Multi-agent,MA)控制理论,分别定义系统Agent、发动机Agent、电机Agent及离合器Agent,构建基于MA的瞬态过程协调控制策略:针对发动机起动、调速及电机转矩补偿阶段,提出转矩、转速的多智能体协调控制方法,各Agent以冲击度最小为目标,降低模式切换过程中的转矩、转速波动。对有、无MA协调下模式切换过程的控制效果进行了仿真验证,结果表明,两种典型模式切换过程下的整车冲击度分别由19 m·s-3与25m·s-3降至6.5 m·s-3与3.7 m·s-3,提升了车辆驾驶性能与模式切换平顺性,表明所提控制方法对PHEV瞬态过程控制的正确性。
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