混合动力汽车瞬时等效油耗最低控制策略研究
混合动力汽车能效优化与控制策略研究

混合动力汽车能效优化与控制策略研究作者:付强来源:《时代汽车》2024年第05期摘要:随着环境问题和能源危机的日益严重,混合动力汽车作为一种节能环保的交通工具,得到了广泛关注。
能效优化和控制策略是混合动力汽车研究的重要方向,对于提高汽车性能、降低能耗、减少排放具有重要意义。
本文旨在探讨混合动力汽车的能效优化和控制策略,以提高汽车的整体性能和燃油经济性。
关键词:混合动力汽车能效优化控制策略节能环保1 引言混合动力汽车作为一种结合了内燃机和电动机的节能环保型汽车,具有独特的优势。
它能够在不同的行驶状态下选择最佳的动力源,从而实现能效优化。
然而,如何实现混合动力汽车的能效优化和控制策略,是当前研究的热点和难点问题。
本文将从混合动力汽车的能效优化和控制策略两个方面展开研究。
(1)研究背景与意义。
在全球范围内,能源危机和环境问题已经成为各国政府和各行各业关注的焦点。
汽车行业作为能源消耗和排放的主要源头之一,其可持续发展已经成为刻不容缓的任务。
节能和环保已经成为汽车行业发展的两大主题,而混合动力汽车正是在这种背景下应运而生的一种新型汽车。
混合动力汽车是一种结合了内燃机和电动机的汽车,通过同时搭载两种动力源来实现节能和环保的目标。
相比传统汽车,混合动力汽车具有更高的燃油经济性和更低的排放,因此具有广阔的市场前景。
随着政府对环保要求的不断提高和消费者对节能环保的日益关注,混合动力汽车的需求量不断增长,其研发和应用已经成为汽车行业的重要趋势。
然而,混合动力汽车的能效优化和控制策略是实现其优势的关键所在。
如何合理地管理和优化内燃机和电动机的工作状态,提高整车的性能和燃油经济性,是当前研究的热点和难点问题。
针对这一问题,本文将重点探讨混合动力汽车的能效优化和控制策略,以期为节能环保型汽车的研发和应用提供理论支持和实践指导。
通过深入研究和对比国内外相关文献,本文将从混合动力汽车的工作原理及特点、能效优化方法研究、控制策略研究等方面展开讨论。
《基于模糊PI控制的混联式混合动力汽车能量管理策略的研究》

《基于模糊PI控制的混联式混合动力汽车能量管理策略的研究》一、引言随着能源危机的加剧和环境问题的突出,混合动力汽车因其高效率、低排放的特点受到了广泛关注。
混联式混合动力汽车(Hybrid Electric Vehicle, HEV)作为一种重要的混合动力汽车类型,其能量管理策略对于提高整体效率和延长电池寿命至关重要。
本文将研究基于模糊PI控制的混联式混合动力汽车的能量管理策略,以提升车辆性能和节能效果。
二、混联式混合动力汽车概述混联式混合动力汽车采用发动机和电机共同驱动的架构,根据不同工作条件灵活调整发动机和电机的输出功率,实现最佳能量利用。
这种车型具有高效能、低排放和良好的驾驶性能等优点。
然而,如何合理分配发动机和电机的输出功率,以达到最佳的能量管理效果,是混联式混合动力汽车面临的重要问题。
三、传统能量管理策略的局限性传统的能量管理策略通常基于规则或优化算法进行控制,如基于逻辑门限值、基于模糊控制等。
这些策略在特定条件下可以取得较好的效果,但在复杂多变的工作环境中,往往难以实现最优的能量管理。
因此,需要研究更为先进的能量管理策略,以适应不同工况下的需求。
四、基于模糊PI控制的能量管理策略为了解决上述问题,本文提出了一种基于模糊PI控制的混联式混合动力汽车能量管理策略。
该策略结合了模糊控制和比例积分(PI)控制的优势,通过模糊控制器对PI控制器的参数进行在线调整,以适应不同工况下的需求。
(一)模糊控制器设计模糊控制器是本策略的核心部分,它根据车辆的运行状态(如车速、电池荷电状态、发动机转矩等)以及驾驶员的意图等信息,实时调整PI控制器的参数。
模糊控制器的设计包括输入变量的选择、模糊规则的制定以及输出变量的确定等步骤。
(二)PI控制器设计PI控制器用于实现发动机和电机之间的功率分配。
它根据模糊控制器输出的控制信号,调整发动机和电机的输出功率,以达到最佳的能量利用效果。
PI控制器的设计包括比例系数和积分系数的选择等步骤。
并联式混合动力汽车控制策略分析

Er4i ^汽车工_师APPLICATION 技术应用摘要:整车控制策略是混合动力汽车的核心技术和设计难点。
分析了并联式混合动力汽车(P H E V )整车结构特点和工作模式,将其控制策略分为基于规则与基于优化2类,对这2类控制策略的原理及优缺点进行了分析与对比,重点对新兴的智能 控制策略进行了分析与展望,并对其应用于混合动力汽车中的可行性和优势进行了剖析。
利用各种控制策略优势,实现集成 控制,以及开发智能控制策略,是今后PH E V 控制策略的发展趋势。
关键词:并联式混合动力汽车;控制策略;智能控制;集成控制Analysis on Control Strategy for Parallel Hybrid Electric Vehicle^Abstract : Vehicle control strategy is the key technology and design difficult point for PHEV. This paper briefly introduces thestructure feature and working mode of parallel hybrid electric vehicle, and classifies the control strategy of parallel hybrid electric vehicle. At present, the hybrid electric vehicle control strategy is divided into two categories: based on rules and based on optimization. The advantages and disadvantages of the two control strategies are analyzed and compared, especially focused on the emerging intelligent control strategies, and the feasibility and advantages of them in the hybrid electric vehicle is analyzed. Using control strategy to realize integrated control and to develop the intelligent control strategy will be the development trend of parallel hybrid electric vehicle.Key words : Parallel hybrid electric vehicle; Control strategy; Intelligent control; Integrated control混合动力汽车(HEV )是在传统汽车的基础上配备 了电动机/电池驱动系统的一种新能源汽车,是传统汽 车到纯电动汽车的一种过渡车型[1]。
混合动力汽车控制策略的分析

混合动力汽车控制策略的分析摘要:混合动力汽车的动力系统基本可分为串联式、并联式和混联式3种,对并联型和串联型混合动力汽车控制策略研究现状进行分析。
混联式混合动力系统结合了串联式和并联式两种结构的优点,使得能量流动的控制和能量消耗的优化具有更大的灵活性和可能性,并对混联式结构的几种控制方案进行了分析。
指出混合动力汽车的控制策略不十分完善,需要进一优化。
控制策略不仅仅要实现整车最佳的燃油经济性,而且还要兼顾发动机排放、蓄电池寿命、驾驶性能、各部件可靠性及整车成本等多方面要求,并针对混合动力汽车各部件的特性和汽车的运行工况,使发动机、电动机、蓄电池和传动系统实现最佳匹配。
关键词:混合动力汽车结构控制策略1、混合动力汽车的研究背景混合动力汽车是兼顾了电动汽车和传统汽车优点的新一代汽车结构型式,因其具有低油耗低排放的潜力,其动力性接近于传统汽车,而生产成本低于纯电动汽车,因此,最近几年来对混合动力汽车的研究开发成为世界上各大汽车公司、研究机构和大学的一个热点。
以相信,在电动汽车的储能部件—电池没有根本性突破以前,使用混合动力电动汽车是解决排污和能源问题最具现实意义的途径之一。
混合动力电动汽车与传统的内燃机汽车和电动汽车不同,它一般至少有两种车载能量源,其中一种为具有高功率密度的能量源。
利用两种能量源的特性互补,实现整车系统性能的改善和提高。
要实现两者之间相互协调工作,这就需要有良好的控制策略。
控制策略是混合动力汽车的灵魂,它根据汽车行驶过程中对动力系统的能量要求,动态分配发动机和电动机系统的输出功率。
采用不同的控制策略是为了达到最优的设计目标,其主要目标为:最佳的燃油经济性、最低的排放、最低的系统成本、最佳的驱动性能。
当前开发研制的混合动力汽车可以分为三类:串联式、并联式、混联式混合动力电动汽车。
在各部件的选型确定以后,采用合适的控制策略是实现最佳燃油经济性,降低排放的关键。
目前提出的混合动力汽车控制策略还不成熟,实用性不强,只有基于工程经验进行设计的逻辑门限控制策略在实际商品化混合动力汽车中得到了应用。
混合动力发动机控制策略优化与调试

混合动力发动机控制策略优化与调试随着环保意识的日渐增强和汽车工业的不断发展,混合动力汽车作为一种节能环保的新能源汽车逐渐受到市场的关注和认可。
而混合动力发动机作为混合动力汽车的核心组件之一,其控制策略的优化与调试显得尤为重要。
本文将对混合动力发动机控制策略的优化与调试进行探讨。
首先,混合动力发动机控制策略的优化可以从以下几个方面进行。
首先是动力分配的优化。
混合动力汽车通过两种或多种不同的动力源进行动力输出,因此需要优化的是如何合理分配并控制这些动力源的输出,以实现性能的最佳表现。
其次是能量管理的优化。
由于混合动力发动机具有电池组和发动机两种能量输出形式,能量管理的优化可以提高动力的利用效率,从而实现更低的油耗和更高的动力性能。
最后是控制逻辑的优化。
混合动力发动机控制逻辑的优化可以更好地适应不同的驾驶环境和需求,提升整车的驾驶品质和操控性。
其次,混合动力发动机控制策略的调试也是一个非常关键的环节。
调试的目的是确保混合动力发动机控制策略能够稳定可靠地运行,并满足设计要求。
在混合动力发动机控制策略的调试过程中,需要对发动机的各种传感器进行校验和调整,确保其信号的准确性和稳定性。
同时,还需对控制算法进行验证和调整,确保其在不同工况下的稳定性和适应性。
此外,还需要对混合动力系统的整体性能进行检测和评估,以验证控制策略的优化结果是否达到预期的效果。
在混合动力发动机控制策略的优化与调试过程中,需要借助一些工具和方法。
首先是使用仿真软件进行模拟实验。
仿真软件可以依据设计的混合动力发动机模型和控制算法,对混合动力系统进行全面的仿真实验,以验证控制策略的合理性和效果。
其次是使用专业的测试设备和仪器进行现场实验。
这些设备和仪器能够对混合动力发动机的各项性能指标进行精确测量和评估,以验证控制策略的优化结果。
另外,还可以借助数据分析和处理工具,对实验数据进行分析和处理,从而得出控制策略调整的依据。
在混合动力发动机控制策略的优化与调试过程中,还需注意一些问题与挑战。
基于变等效因子的PHEV等效燃油消耗最小策略

基于变等效因子的PHEV等效燃油消耗最小策略刘晓真;付主木【摘要】针对一种并联式混合动力汽车(Parallel Hybrid Electric Vehicle,PHEV),基于庞特里亚金极值原理(Pontryagin's Minimum Principle,PMP),在行驶工况已知前提下,设计了一种基于恒等效因子的等效燃油消耗最小控制策略(Equivalent Consumption Minimization Strategy,ECMS).为改善该策略对工况变化的适应性,在分析等效因子、实际工况和电池荷电状态(State of Charge,SOC)相互关系的基础上,采用SOC惩罚函数对等效因子进行在线调整,得到了一种基于变等效因子的ECMS.仿真结果表明:所设计的基于变等效因子的ECMS,能够使发动机运行点大部分集中在最优曲线上,电池SOC波动较小,与基于恒等效因子的ECMS相比,发动机效率提高3%,整车系统效率提高0.5%,百公里耗油量降低4.5%,提高了对行驶工况的适应性.【期刊名称】《火力与指挥控制》【年(卷),期】2019(044)001【总页数】6页(P72-76,81)【关键词】PHEV;变等效因子;工况适应性;等效燃油消耗最小策略【作者】刘晓真;付主木【作者单位】河南科技大学信息工程学院,河南洛阳471023;河南科技大学信息工程学院,河南洛阳471023;河南省机器人与智能系统重点实验室,河南洛阳471023【正文语种】中文【中图分类】TP2730 引言混合动力汽车(Hybrid Electric Vehicle,HEV)在降低油耗和减少排放等方面发展潜力巨大,已成为当前研究的热点问题之一[1-2]。
HEV有多个动力源,需要合理分配各动力源之间的功率,因此,开发合理有效的能量管理策略是极其重要的。
目前对各动力源之间能量最优分配的研究主要是采用动态规划等方法实现全局最优化[3],但其不足之处是行驶工况需要完全已知,不利于能量的实时最优分配,且对于电量维持型HEV,车辆行驶消耗的能量最终来源于发动机,而最优化问题的目标函数一般为发动机燃油消耗,没有将电机作为动力源对电能的消耗考虑在内,不能反映车辆真实的燃油经济性。
等效因子离散全局优化的等效燃油瞬时消耗最小策略能量管理策略

( C o l l e g e o f Me c h a n i c a l E n g i n e e r i n g a n d Au t o ma t i o n , F u z h o u U n i v e r s i t y , F u z h o u 3 5 0 0 0 2 )
基础 。
关键词 :插 电式混合动力汽车 ;遗传算法全局优化 ;等效 因子离散优化 ;控制策略 中图分类号 :U 4 6 2
Gl o b a l Opt i ma l Di s c r e t e Eq u i v a l e n t Fa c t o r o f Eq u i v a l e n t Fu e l
Co ns um p t i o n Mi n i mi z a t i o n S t r a t e g y Ba s e d En e r g y Ma n a g e me n t S t r a t e g y f o r a S e r i e s - - pa r a l l e l Pl u g - - i n Hy b r i d El e c t r i c Ve h i c l e
he t c o n t r o l e f e c t o f t h e i n s t a n t a n e o u s e q u i v a l e n t ue f l c o n s u mp t i o n mi n i mi z a t i o n s r t a t e y( g E C MS ) , a l l o we d f o r he t r e l a t i o n s h i p o f he t b a t t e r y s t a t e o f c h rg a e( s o c ) , e q u i v a l e n t f a c t o r a n d e q u i v a l e n t ue f l c o n s u mp t i o n , he t g l o b a l o p t i mi z a t i o n mo d e l o f t h e e q u i v a l e n t f a c t o r i s b u i l t . T h e e q u i v a l e n t f a c t o r S i s o ii f n e o p t i mi z e d b y g e n e t i c a l g o i r t h m( G A)t o o b t a i n t h e MAP o f he t o p t i mi z a t i o n
并联式混合动力客车瞬时优化控制策略研究

和混合驱动模式,发动机和发电机的功率合成后输入
传动系。系统的等效模型如图3所示。
ηe
油箱 Pe/ηe 发动机
Pe
P
ηt 传动系 Pwh
车轮
ηa Pm/ηaηb ηm
图3 放电工况等效模型
前面提到了等效油箱的概念,在此,电动机也可
以看作等效发动机,发动机的能量Pe完全由油箱提供。
等效油箱输出的能量与电动机输出的能量关系为
设计·计算·研究 图10 SOC=70%发动机转矩图
2009年 第5期 客 车 技 术 与 研 究
分配发动机与电动机的转矩,实现能量的动态分配, 能够使发动机尽可能 地工作在高效区,实现小功率发 动机和发电机的匹配,满足大功率需求,并有效地降 低油耗和排放。
根据华南理工大学的仿真结果,各工况的油耗对 比如表1所示 。 [2]
and test for parallel hybrid electric vehicles[C/CD]//Proceedings of the International Conference on Sensing, Computing and Automation, Chongqing, 2006. [2] 胡红斐,等.HEV实时等效能量消耗最小控制策略[J]. 汽车 工程, 2006,(6)
4 000 2 000
发动机转速(r/min) 0 0
60
80
20
40 需求功率(kW)
图6 SOC=30%系统充电效率图
140
120
100
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40 6 000
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发动机转速(r/min)
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混合动力汽车瞬时等效油耗最低控制策略研究摘要:本文提出一个以基于瞬时等效油耗最低控制策略,对影响瞬时油耗计算的重要参数,例如电池电量的等效燃油消耗、电池SOC 维持策略和再生制动能量的修正进行分析研究,推导出精度更高的瞬时油耗最低的优化表达式。
在此基础上,在ADVISOR 软件中进行正交参数优化,初步确定优化表达式中重要参数的取值范围。
前言:混合动力汽车技术为清洁汽车的设计提供了灵活的设计空间,但是其优越经济性和排放性能的获得相对于传统汽车则更加依赖于目标行驶工况的合理选择,总成参数的合理选择与优化,以及能量管理控制策略的合理设计与控制参数的优化。
如果将混合动力汽车在目标行驶工况下的最低燃油消耗问题作为一个纯粹的数学问题进行研究,那么根据最优控制理论对扭矩分配进行优化可以获得混合动力汽车在该目标行驶工况下行驶的全局最低燃油消耗:1min _0Min {((),())((),())}N fc fc fc mc eq mc mc t J m T t t t m T t t t ωω-==⋅∆+⋅∆∑ (1)上式的解可以作为混合动力汽车在目标行驶工况下获得全局最低燃油消耗的控制指令,但是实际行驶中是无法预知汽车在每个时刻的工作状态的,因此基于最优控制理论的全局最低燃油消耗在实际控制中是无法实现的。
为克服全局最优理论存在的不足,研究人员提出了基于车辆实时运行状态的瞬时优化控制策略。
瞬时等效油耗最低控制策略瞬时等效油耗最低控制策略(ECMS )包含两层含义:1、等效油耗——对于电量维持型混合动力汽车,消耗的电池电能(除再生制动回收的电能外)需要在车辆后面的行驶中消耗一定量的燃油进行补充,因此需要建立所消耗电池电能与补偿这些电能所需燃油的等效关系,将某一瞬时发动机消耗燃油与所消耗电池电能的等效燃油量归结为统一的能耗指标,作为优化控制的控制目标。
这是瞬时优化控制策略的核心;2、瞬时优化——根据混合动力汽车的实际运行状态,在每一控制时间内对车辆行驶需求的驱动功率在发动机和电机之间的分配进行实时优化,以使作为控制目标的等效油耗最低,从而确定动力总成的工作模式和功率分配。
混合动力汽车瞬时等效油耗最低控制策略可以表述为:1min _0Min{((),())((),())}N fc fc fc mc eq mc mc t J m T t t t m T t t t ωω-==⋅∆+⋅∆∑ (2)同时满足下述约束条件: 机械约束:()()()total fc mc T t T t T t ρ=+ (3) _max 0()(())fc fc fc T t T t ω<< (4)_min _max ()fc fc fc t ωωω<< (5)_min _max (())()(())mc mc mc mc mc T t T t T t ωω<< (6)_max 0()mc mc t ωω<< (7)结构约束:()()(())()((()))wh fc mc t t i k t t i k t ωωωρ==⋅ (8)()(())(()())wh mc fc tx T t i k t T t T t ρη=⋅⋅+⋅ (9)()(0)SOC t SOC SOC -=∆ (10)式中((),())fc fc m T t t ω——发动机在转速为()fc t ω,输出扭矩为()fc T t 时的燃油消耗率,kg/h ;SOC ∆——行驶工况开始和结束时电池荷电状态的变化;()fc T t ——t 步骤时,发动机输出扭矩,Nm ;()mc T t ——t 步骤时,电机输出扭矩,Nm ; ()wh T t ——t 步骤时,车轮处的驱动需求扭矩,Nm ;()fc t ω——t 步骤时,发动机转速,rad/s ;()mc t ω——t 步骤时,电机转速,rad/s ; ()wh t ω——t 步骤时,车轮的转速,rad/s ;()SOC t ——t 步骤时,电池的SOC ;方程(2)的解虽然不是混合动力汽车在目标行驶工况下油耗最低问题的全局最优解,但是它能够真实反映混合动力汽车的实际行驶情况和混合动力汽车能量管理控制策略技术研究的现状,可以用于对混合动力汽车实际性能的评估,也可将其研究结果或方法用于混合动力汽车的实际控制。
瞬时优化能量管理控制策略通过对每个控制周期内驾驶员需求功率在发动机和电机之间分配的局部优化,在满足驱动功率的前提下,使得该控制周期内动力总成的能量消耗(包括发动机消耗的燃油能量和电机消耗的电池电能)最小,从而在混合动力汽车行驶工况的全局上提高车辆的燃油经济性。
因此应构建能够真实反映混合动力汽车各能量源特性与使用特点的瞬时能量消耗优化目标函数,如果构建的目标函数仅包含传统驱动系统消耗的燃油能量或直接将电驱动系统消耗的电池电能与传统驱动系统消耗的燃油能量直接相加[69],均不能真正反映采用电量维持策略的混合动力汽车电池电量来源与使用的实际情况。
其原因是混合动力汽车电驱动系统将电池电能转化为机械能的效率远高于将燃油化学能转化为机械能的传统驱动系统的效率,如果将所消耗的电池电能和燃油能量直接相加作为优化目标函数,其结果将会使能量控制策略倾向于优先使用电能,直到将电池的电能耗尽。
根据混合动力汽车电池电能使用和补偿情况,用电池电能未来补偿(即当前电池放电)和电池电能未来消耗(即当前对电池充电)两个基本工况表示电池在混合动力汽车行驶过程中的复杂工况,然后根据混合动力汽车的节能机理和各部件总成的效率特性,计算这两个基本工况下电池电能的等效油耗。
电池电能未来补偿电池电能未来补偿是指由于电机消耗电池电能驱动车辆行驶,造成电池SOC 降低,偏离目标值,需要在车辆未来的行驶过程中通过消耗燃油对电池进行充电,以补偿所耗的电能,使电池SOC 回复到目标值。
电机以功率P mc 辅助发动机或单独驱动车辆时的等效瞬时油耗为:__1000cyc chg mc mc eq mc dis mc chgb P m ηηηη=(3.31)由式3.31,电池电量未来补偿工况下,电机助力功率的等效瞬时油耗为未来补偿阶段的平均有效燃料消耗率、平均电机效率和平均电池充电效率,以及当前电机助力功率、电机效率和电池放电效率的函数。
为了使用和表达方便,定义电池电能未来补偿工况的等效油耗转换系数:__cyc chgeq dis mc chgb f ηη=(3.51)电池电量未来消耗电池电量未来消耗是指当电池SOC 在接近于目标值时,由于需要对发动机工作区间进行调节,利用电机对电池充电使发动机工作在高效区,这将使电池SOC 升高,偏离目标值。
能量管理控制策略在车辆未来的行驶中将会倾向于多消耗一部分电能使电池SOC 回复到目标值。
电机以功率P mc_chg 对电池充电时的等效瞬时油耗为:___1000cyc chg mc chg mc eq mc chg mc disb P m ηηηη=(3.39)由式3.39可见,电池电量未来消耗工况下,电机助力功率的等效有效燃料消耗率为当前电池充电阶段的有效燃料消耗率、电机充电功率、电机效率和电池充电效率,以及未来电池电量消耗阶段的平均电机效率和平均电池放电效率的函数。
同样定义电池电能未来消耗工况的等效油耗转换系数:__cyc chgeq chg mc disb f ηη=(3.40)电池SOC 惩罚函数电池SOC 过高或过低都会引起电池的充放电效率降低,因此要避免在电池SOC 过高时进行充电和在SOC 过低时继续放电。
本文引入惩罚函数对电池电量的等效油耗进行修正,以调整控制策略对电能使用倾向,以将电池SOC 维持在合理范围内。
惩罚函数的调整方法是当电池SOC 接近目标SOC 时,惩罚函数的取值基本为1,即当电池SOC 接近目标SOC 时,基本不对电池电量的等效有效进行修正,以使控制策略能够按照最低等效油耗对需求功率进行分配。
而且SOC 惩罚函数在目标SOC 附近取值的变化应该相对较为平缓,以使实际的规律分配尽可能接近最优扭矩分配;当电池SOC 接近SOC 工作区间的上下限值时,SOC 惩罚函数的取值应该迅速加大对电池电量等效油耗的修正,以防止出现电池过充或过放,使电池SOC 尽快回复到目标SOC 。
本文采用的SOC 惩罚函数是由3次曲线和4次曲线函数拟合而成的S 形函数,可以通过修改系数a 和b 对曲线形状进行调整。
()2L H SOC SOC SOC DEV SOC +=-(3.40)34()SOC soc SOC SOC K f DEV a bDEV cDEV ==++ (3.41)式中 SOC DEV ——电池SOC 相对于目标SOC 的偏移量;L SOC ——电池SOC 工作区间的下限; H SOC ——电池SOC 工作区间的上限;SOC K ——电池电量等效油耗修正系数。
图1 SOC 惩罚函数S 曲线因此,经电池SOC 惩罚函数修正后的电池电量等效油耗为:_SOC _mc eq mc eq m K m =⋅ (3.44)再生制动回收能量的修正混合动力汽车在行驶过程中会回收一部分制动能量,电机消耗电池电能驱动车辆行驶后,在未来的行驶中需要发动机消耗燃油补偿的电池电能将会小于电机驱动车辆行驶所消耗的电能,因此要对这部分再生制动回收能量对电池电能消耗与补偿关系进行修正,以真实反映混合动力汽车能量消耗与使用的实际情况。
对于车辆的某一行驶工况,再生制动能量的回收是不断变化的,很难精确地确定从电机参与驱动车辆到发动机完成电池电量补偿期间,电机通过再生制动回收的电量。
因此本文对当前计算时刻前面一段时间内再生制动功率进行统计,取该段时间内再生制动功率的平均值,对需要补偿的电机驱动功率进行修正。
再生制动功率统计时段内的平均再生制动功率表示为:__1_()Nge brk ii ge brk PtP t N t=⋅∆=⋅∆∑ (3.45)式中_()ge brk P t ——再生制动功率统计时段的平均再生制动功率,kW ;__ge brk i P ——再生制动功率统计时段内第i 个控制周期的再生制动功率,kW 。
⊿t ——控制周期时间,s ;N ——统计平均再生制动功率的控制周期的个数。
对再生制动回收能量修正后的,电池电能未来补偿工况的等效油耗为:____(()())(())1000()()chg mc dischg ge brk mc eq mc dischg mc dischg mc chgb P t P t m P t t t ηηηη⋅+=⋅⋅⋅⋅ (3.46)瞬时优化控制策略算法目标函数根据本文的研究结论在考虑电池SOC 维持和再生制动能量回收因素后,将瞬时等效油耗最低控制策略目标函数的一般表达式改写为1min SOC __0Min{((())(()()))N fc fc mc eq mc ge brk t J m P t K m P t P t t -==++∆∑ (3-46)其中,___()()(())(1)1000()()1000()()mc mc mc eq mc eq diseq chg mc dis mc chg P t P t m P t f f t t t t λληηηη=+-1(())2mc sign P t λ+=ECMS 的算法实现与验证本文在ADVISOR 软件下修改相应模块以实现ECMS 算法,ECMS 算法主要包括用于电池SOC 维持的SOC 惩罚函数修正模块和最优工作点计算模块。