混合动力推土机再生制动能量回收控制策略研究

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1、分类号:TH1210710-2015125010硕士学位论文混合动力推土机再生制动能量回收控制策略研究王昌导师姓名职称赵勇副教授申请学位类别硕士学位学科专业名称机械制造及其自动化论文提交日期2018年5月3日论文答辩日期2018年6月5日学位授予单位长安大学ResearchonControlStrategyofBrakeEnergyRecoveryforHybridBulldozerAThesisSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：WangChangSupervisor：Associate

2、Prof.ZhaoYongChang’anUniversity,Xi’an,China摘要随着人们对环境和能源问题重视程度的日益增高，工程机械行业对节能减排技术的要求也随之提高。混合动力推土机作为常见的高排放、高油耗施工车辆便是其中的代表。为了进一步节能减排，对推土机的再生制动能量进行回收成为可行的关键技术之一。根据混合动力推土机的行驶作业特性，在车辆制动时通过对机械摩擦制动力和电机再生制动力的合理分配就可以实现对推土机制动能量的回收，因此不同得制动力分配策略将直接影响再生制动能量的回收效果。本文以串联式混合动力推推机为研究对象，

3、对推土机的制动过程进行了认真分析，在对几种比较常见的制动力分配策略进行研究后，取得了以下成果：（1）通过对混合动力推土机部件组成的分析，建立了混合动力推土机再生制动能量回收系统结构形式，并对不同制动能量回收模式进行分析。（2）通过对推土机制动时影响因素的分析，提出了以车速、制动强度和超级电容SOC作为控制变量的再生制动能量回收控制策略。采用理论与数据相结合的方式，使用MATLAB/simulink模块建立了再生制动能量回收系统模型（3）通过对基于确定规则的再生制动能量回收控制策略的分析，确定车速、制动强度和超级电容SOC的门限值并

4、建立基于确定规则的控制策略。经过仿真分析表明，在综合工况下基于确定规则的控制策略可以有效回收19.4%的再生制动能量。（4）结合推土机的工作特性提出基于模糊的再生制动能量回收控制策略，根据实际经验设计模糊控制器输入、输出以及模糊规则，并建立完整的控制策略。通过仿真分析表明，在综合工况下基于模糊的控制策略可以有效回收24%的再生制动能量。（5）将基于模糊和基于确定规则的控制策略进行仿真分析对比表明，基于模糊的再生制动控制策略可以更好的对再生制动力和机械制动力进行动态分配，在制动安全性能相当的情况下可以更加有效的对制动能量进行回收，显

5、著提高了再生制动能量回收率。关键词：混合动力推土机，制动能量回收，制动力分配，模糊控制IAbstractWiththeincreasingattentiontotheenvironmentalandenergyproblems,thedemandforenergy-savingandemission-reductiontechnologiesisgettinghigherandhigherintheengineeringmachineryindustry.Thehybridbulldozerisatypicalvehiclewit

6、hhighemissionandhighfuelconsumption.Inordertofurthersaveenergyandreduceemissions,recyclingoftheregenerativebrakingenergyofbulldozershasbecomeoneofthekeytechnologiesthatarefeasible.Accordingtotherunningcharacteristicsofthehybridbulldozer,thebrakingenergyrecoveryofthebu

7、lldozercanberecoveredbytherationaldistributionofthemechanicalfrictionbrakingforceandthemotorregenerativebrakingforceduringthevehiclebraking,sothedifferentbrakingforcedistributionstrategywilldirectlyaffecttherecoveryeffectoftheregenerativekineticenergy.Inthispaper,aser

8、ieshybridbulldozeristakenastheresearchobject.Thebrakingprocessofthebulldozeriscarefullyanalyzed.Afterstudyingseveralcommonbr