基于模糊控制原理的液压混合动力工程车辆能量管理策略研究

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1、基于模糊控制原理的液压混合动力工程车辆能量管理策略研究刘洋林慕义陈勇北京信息科技大学机电工程学院北京电动车辆协同创新中心摘要：针对液压混合动力工程车辆工作过程中存在的燃油经济性较差和能量回收率低的问题，以装载机为原型，提出了一种基于模糊控制理论的车辆驱动与联合制动能量管理策略。根据车速、蓄能器SOC、泵/马达扭矩、制动扭矩等相关参数建立相应的模糊规则，制定车辆驱动控制策略和再生制动控制策略。搭建整车前向仿真模型对制定的控制策略进行仿真，然后进行硬件在环实验对仿真结果进行验证。结果表明，提出的控制策略合理有效，车辆的燃油消耗率有所下降。

2、关键词：驱动系统;再生制动系统;能量管理策略;仿真;硬件在环;作者简介：刘洋(1991—),男，河南焦作人，硕士研究生，主要从事混合动力车辆能量管理策略的研究。收稿日期：2017-06-12基金：国家自然科学基金(51275053)EnergyManagementStrategyofHydraulicHybridPowerVehicleBasedonFuzzyControlTheoryLIUYangLINMu-yiCHENYongMechanicalandElectronicEngineeringSchool,BeijingInfor

3、mationScienceandTechnologyUniversity;Abstract：Aimingattheproblemsofpoorfueleconomyandlowenergyrecoveryrateintheworkingprocessofhydraulichybridengineeringvehicles,weproposeavehicledrivingandjointbrakingenergymanagementstrategybasedonthefuzzycontroltheory.Weestablishtheco

4、rrespondingfuzzyrulesaccordingtotherelevantparameterssuchasvehiclespeed,accumulatorSOC,pump/motortorqueandbrakingtorque,andalsoestablishthevehicledrivingcontrolstrategyandtheregenerativebrakingcontrolstrategy.Thewholevehicleforwardmodelisbuilttosimulatetheestablishedcon

5、trolstrategies,andthenthehardware-in-the-looptestisconductedtoverifythesimulationresults.Theresultsshowthattheproposedcontrolstrategyisreasonableandeffective,andthefuelconsumptionrateofthevehicleisdecreased.Keyword：drivingsystem;regenerativebrakingsystem;energyinanageme

6、ntstrategy;simulation;hnrchoreinloop;Received：2017-06-12引言在环境问题越来越严重、节能减排的需求日益高涨的今天，各种电动汽车、混合动力汽车已经成为汽车行业的主题对于工程车辆而言，液压混合动力系统的充放液速度快、能量回收效率高、存储能量性能强等特点具有显著的优势，因此液压混合动力工程车辆应运而生及1。在前期的研究中已经设计并匹配了一种新型的液压混合动力工程车辆，但是各个系统Z间如何能够更好地协调工作，怎样更进一步的降低燃油消耗率，制动能量回收系统的能量回收率还不能够得到有效地提高，

7、所以对其能量的消耗与回收进行有效的管理就变得十分重要[3]。液压混合动力工程车辆的能量管理可归结为能量的最优问题，模糊逻辑算法是智能控制屮应用最为广泛的算法Z—，可以有效的解决这类问题111。由于模糊逻辑器不需要被控对象精确的数学模型，特别是具有非线性结构的模糊逻辑控制为系统提供了更多的灵活性，与其他算法相比，通过专家经验设计的模糊规则可以对复杂的对象进行有效的控制，其适应性和鲁棒性更强，近年来得到了迅速的发展固。因此，在现有的研究基础上提出一种基于模糊控制原理的工程车辆驱动与联合制动能量管理策略血ZL本研究将以模糊控制为原理，根据各

8、种专家意见制定整车的制动与驱动控制策略，搭建整车前向仿真模型对制定的控制策略进行仿真，利用实时仿真系统平台，建立联合制动试验台架，对仿真模型进行实验验证。1液压混合动力车辆能量管理策略装载机工作环境复杂，负载需求变化剧烈