混合动力履带推土机动力学建模及控制策略研究

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1、混合动力履带推土机动力学建模及控制策略研究王红2015年6月中图分类号：U469.72UDC分类号：629.3混合动力履带推土机动力学建模及控制策略研究作者姓名王红学院名称机械与车辆学院指导教师孙逢春教授，宋强副教授答辩委员会主席高峰教授申请学位工学博士学科专业车辆工程学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2015年6月ResearchonDynamicModelingandControlStrategyforHybridTrackedBulldozerCandidateName：HongWangSchoolorDepartmen

2、t:MechanicalandVehicularEngineeringFacultyMentor:Prof.FengchunSun，AssociateProf.SongQiangChair,ThesisCommittee:Prof.FengGaoDegreeApplied:DoctorofPhilosophyMajor：MechanicalEngineeringDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence：June，2015研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是

3、我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：北京理工大学博士学位论文摘要推土机的作业工况复杂，载荷变化频繁，传统机械与液压传动结构能量利用率低，排放性差，燃油消耗高。在现有的技术条件下，采用混合动力技术是改善推土机燃油经济性的最佳途径。本课题依托国家科技

4、支撑计划“通用的商用车与工程机械模块化混合动力总成”项目，主要研究混合动力推土机动力学建模及控制策略，旨在保证推土机动力性的前提下提高其燃油经济性。揭示履带推土机地面力学特性是建立精确动力学模型的理论依据。在动力学建模的基础上，设计混合动力推土机控制策略并采用自适应遗传算法对控制策略参数进行优化。论文主要研究内容包括：1)进行履带推土机地面力学特性的研究。主要讨论推土机的行走装置、工作部件与地面之间相互作用的力学问题，为履带推土机行驶动力学分析提供理论依据。2)建立面向控制的行驶动力学模型。针对某履带推土机进行直驶、转向、作业工

5、况的行驶动力学仿真并对仿真结果进行了分析，验证模型的有效性。在此基础上，进行了推土机关键部件的匹配与选型。3)建立混合动力推土机整车动力学模型。在地面力学特性分析与行驶动力学模型的基础上，建立面向控制的混合动力推土机整车动力学仿真模型,模型包括发动机-发电机组模型、超级电容模型、驱动电机模型、驾驶员模型以及推土机动力学模型等。该模型能够反映发动机-发电机组的工作点、超级电容的SOC以及燃油消耗等参数的变化情况，揭示发动机-发电机组与超级电容的能量控制与分配过程。通过仿真结果与实车试验数据相比，验证了模型的有效性。4)基于推土机的

6、作业特点，研究了混合动力推土机的发动机控制方案以及能量管理策略。针对推土机的典型作业工况与综合工况，进行控制策略离线仿真，验证控制策略的有效性并分析不同控制策略燃油经济性的优劣。进行台架试验，进一步验证控制策略的合理性与可行性。5)为进一步提高燃油经济性，对混合动力推土机控制策略参数进行优化。以最佳燃油经济性为优化目标，以发动机的工作转速点和超级电容的SOC为设计变量，建立系统优化模型，采用自适应遗传算法求得最优解。计算结果表明本文的方法是有I北京理工大学博士学位论文效的，将其用作控制策略参数优化，能够提高混合动力推土机的燃油经

7、济性，并可以大大缩短控制参数的实车标定时间。通过基于实车试验数据的仿真试验与原型机相比，混合动力推土机采用负载功率跟随的控制策略能有效改善推土机的燃油经济性。通过自适应遗传算法对控制策略参数的优化可以进一步降低推土机的油耗。关键词：混合动力履带推土机，地面力学，行驶动力学，燃油经济性，控制策略，自适应遗传算法II北京理工大学博士学位论文AbstractBulldozerswithtraditionalmechanicalstructurehavelowenergyutilizationrate,pooremissionsperf

8、ormance,andhighfuelconsumptionbecauseofitspoorloadadaptabilitywhenconfrontedwithcomplexworkingconditionswithloadchangingfrequently.