基于车载GPS和GIS的混合动力汽车经济性驾驶方法研究(含CAD图)(任务书,开题报告,外文翻译,论文说明书30000字,CAD图11张)
摘 要
插电式混合动力汽车的节油潜力较传统燃油汽车大，是解决石油危机和环境污染的有效方法之一，受到众多学者和工程师的关注。能量管理系统（Energy Management System, EMS）是插电式混合动力汽车的重要组成部分，高效的能量管理策略可充分发挥整车的节油潜力。
基于规则类的控制和瞬时优化控制策略无法获得全路段最优解，全局优化控制策略难以预知未来全路段行车路况。插电式混合动力城市公交客车行驶路线固定，行车工况具有很强的统计规律性，适合短期工况预测。
本文基于模型预测控制算法建立插电式混合动力客车的能量管理策略，结合全球定位系统（Global Positioning System, GPS）和地理信息系统（Geographic Information System, GIS）的定位功能和三维地形数据，利用马尔科夫过程预测未来短期行车工况，采用模型预测控制算法优化整车燃油经济性。同时，本研究改进基于空间域的SOC参考轨迹以控制SOC下降速率。
基于实车试验数据，本研究在Matlab中完成未来行车工况预测仿真和城市公交客车燃油经济性仿真。试验结果表明，与基于规则类的控制和瞬时优化控制策略相比，模型预测控制可分别提高整车燃油经济性10 %和2 %
关键词：插电式混合动力；城市公交客车；能量管理；模型预测控制
Abstract
With the continually increasing awareness of global environment protection, hybrid electric vehicle (HEV) as a new energy-saving product has gradually attracted many attentions from people. As a significant part of plug-in hybrid electric vehicle (PHEV), energy management system (EMS) with high efficiency can make full use of its fuel-saving potential.
Rule-based control strategy and instantaneous optimization control strategy can’t obtain the optimal solves for total trip route. Precise future driving cycle is difficult to preview for global optimization control strategy. Plug-in hybrid electric bus has fixed trip route, and the fixed trip route has strong statistic characteristics, which is suitable for the prediction of short driving cycles.
In this paper, a model prediction control (MPC)-based energy management strategy is proposed. The strategy takes advantages of the position function of Global Position System (GPS) and the road information of Geographic Information System (GIS), adopts Markov prediction model preview the short future driving cycle, and uses MPC to optimize the energy allocation between the engine and the machine including the motor and the generator. Meanwhile, the study improve spatial space-based State of Charge (SOC) of the battery reference, which can control SOC decline velocity effectively.
Finally, future driving cycle prediction simulation and fuel economy of plug-in hybrid electric vehicle simulation are conducted in Matlab based on the test data. The simulation results show that compared with rule-based control strategy and instantaneous optimization control strategy, the proposed strategy can improve the fuel economy by 10 % and 2 %, respectively.
Keywords: Plug-in hybrid electric vehicle；City bus；Energy management system；Model prediction control
本文针对插电式混合动力城市公交客车的燃油经济性，利用全局优化控制策略求解最优控制序列；建立马尔可夫链模型预测未来行车工况，利用模型预测控制求解局部最优解；以瞬时优化控制策略的优化结果为对照，研究模型预测控制对整车燃油经济性的影响。本研究所提出的基于模型预测控制算法的能量管理策略的程序框图如图1-8所示。
论文的具体安排如下：
第二章分析插电式混合动力公交客车的同轴并联构型、“起步+加速+减速+停车”循环工况下的工作模式以及整车能量管理策略的控制原则。
第三章搭建混合动力系统各部件的数学模型，介绍汽车前向仿真和后向仿真。
第四章介绍基于规则类的控制、全局优化控制和瞬时优化控制策略，推导其控制优化过程；引进非线性模型预测控制算法优化整车能量分配，改进基于空间域的SOC参考轨迹；提出减少SOC搜索域的方法，减少优化算法的计算量；建立基于马尔可夫链的短期工况预测模型，预测公交客车未来短时间的行车工况。
第五章基于Matlab软件完成插电式混合动力汽车前向仿真，验证基于模型预测控制能量管理策略的有效性。
在文章最后，作者深入总结毕业设计的成果和不足，展望未来的研究方向。
插电式同轴并联混合动力公交客车构型分析
插电式混合动力汽车的组成和性能涉及多个学科的专业知识，是一个高度非线性且复杂的系统。插电式混合动力汽车的燃油经济性不仅与驾驶员驾驶习惯、行车工况、交通状况等相关，也受其动力系统的参数匹配程度、构型等因素的影响。本文是在实验车辆参数确定的情况下，开展插电式混合动力汽车的燃油经济性研究。
2.1 试验车辆构型
本文研究对象为一款同轴并联构型的插电式混合动力城市公交客车，其构型如图2-1所示。发动机与电机通过转矩耦合装置为驱动车轮提供动力。发动机转矩和电机转矩可独立控制，电机起着起动机、电动机、发电机的作用。整车能量管理系统根据行车信息控制自动离合器的接合分离，使得发动机自动接入和退出传动系统。试验车辆的主要性能参数如表2.1所示。
表 2.1 试验公交客车主要性能参数
项目 内容
整车参数 整车质量 15900 kg
长×宽×高 11.28×2.45×3.45
空气阻力系数 0.51
迎风面积 8.45 m2
轮胎半径 0.512 m
旋转质量换算系数 1.25
发动机 型号 YC6G230N,
燃料 压缩天然气
排量 6.454 L
额定功率 170 kW
电机 类型 永磁同步
最大扭矩 750 N•m
额定/峰值功率 94 kW/121 kW
减速机构 6速AMT传动比 6.39/3.97/2.4/1.48/1/0.73
主减速比 5.71
传动系统机械效率ηT 0.91
动力电池 类型 钛酸锂
容量 60 A•h
标准电压 364 V
SOC工作区间 [0.3，0.9]
目 录
摘 要 I
Abstract II
第1章 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 混合动力系统构型介绍 1
1.2.1 串联式（电耦合）混合动力传动系统 1
1.2.2 并联式（机械耦合）混合动力传动系统 2
1.2.3 混联式（转矩和转速）混合动力传动系统 5
1.3 整车能量管理策略研究现状 8
1.3.1 基于规则类的控制策略 8
1.3.2 瞬时优化控制策略 8
1.3.3 全局优化控制策略 9
1.3.4 局部优化控制策略 9
1.4 课题研究内容 11
第2章 插电式同轴并联混合动力公交客车构型分析 13
2.1 试验车辆构型 13
2.2 工作模式 14
2.2.1 怠速停机模式 14
2.2.2 纯电动驱动模式 15
2.2.3 电机启动发动机模式 15
2.2.4 纯发动机驱动模式 15
2.2.5 混合驱动模式 15
2.2.6 发动机主动充电模式 15
2.2.7 制动能量回收模式 15
2.3 控制原则 16
2.4 前向仿真与后向仿真建模分析 17
2.5 本章总结 18
第3章 插电式混合动力汽车动力模型 19
3.1 发动机气耗模型 19
3.2 电机效率模型 20
3.3 电池SOC模型 21
3.4 整车纵向动力学模型 22
3.5 离合器滑磨损失模型 24
3.6 本章总结 26
第4章 插电式混合动力汽车能量管理策略 28
4.1 基于规则类的控制 28
4.2 全局优化控制 28
4.3 瞬时优化控制 30
4.4 局部优化控制 31
4.4.1 线性模型预测控制 31
4.4.2 非线性模型预测控制 35
4.5 SOC搜索域 37
4.6 短期工况预测模型 38
4.6.1 短期工况预测方法 38
4.6.2 马尔可夫预测 38
4.6.3 评价指标 40
4.7 本章总结 40
第5章 插电式混合动力汽车燃油经济性仿真分析 42
5.1 未来短期行车工况预测仿真分析 43
5.2 城市公交客车燃油经济性仿真分析 46
5.3 本章总结 52
总结与展望 53
参考文献 54
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