插电式混合动力系统控制策略研究

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1、插电式混合动力系统控制策略研究(申请清华大学工学硕士学位论文)培养单位:汽车工程系学科:动力工程及工程热物理研究生:李义文指导教师:卢青春教授二〇一五年五月ResearchontheControlStrategiesforPlug-inHybridElectricVehiclesThesisSubmittedtoTsinghuaUniversityinpartialfulfillmentoftherequirementforthedegreeofMasterofScienceinPowerEngineeringandEngineeringThermophysicsbyLiYiwen

2、ThesisSupervisor:ProfessorLuQingchunMay，2015摘要摘要随着能源问题和环境问题的日益严峻，新能源汽车已经得到世界各国的重视。插电式混合动力汽车（PHEV,Plug-inHybridElectricVehicle）是一种可以利用外部电网充电的车辆，其经济性好、排放低，且续驶里程长。本文以并联插电式混合动力系统为研究对象，研究了不同控制策略对PHEV系统经济性以及排放性能的影响。本文首先采用基于模型的开发流程，在matlab/simulink环境完成了插电式混合动力系统部件建模，并与台架数据对比，验证了主要部件模型的精度；开发了插电式混合动力系统

3、控制器模型，将能量分配控制策略以及动态协调控制策略集成到控制器模型中；采用PI控制代替驾驶员操作，搭建了驾驶员模型。在上述模型基础上，搭建了插电式混合动力系统仿真平台。然后采用等效燃油消耗最小算法（EquivalentConsumptionMinimizeStrategy，ECMS）开发了已经济性为目标的控制策略。根据插电式混合动力系统的工作特性，从电量平衡段（Charge-Sustain，CS）以及电量消耗段（Charge-Depleting，CD）两个工作模式分析整车经济性；在CS段对比分析了两种不同动力系统参数以及怠速停机策略对整车经济性的影响；在CD段对比分析了不同控制策略

4、对整车经济性的影响。其次本文采用多目标优化方法对经济性和排放性能进行了综合优化。建立了基于规则的控制策略，分别采用基于权值分配的多目标优化方法和基于Pareto优化的多目标优化方法，通过引入遗传算法实现优化过程。结果表明基于权值的多目标优化方法在经济性下降3.02%的情况下，NO可以改善10.71%，PM可以改x善12.27%；基于Pareto最优方法可以获取多个优化结果，对分析优化目标的关系以及帮助决策者获取较优的结果具有指导意义。最后本文在搭建的台架测试系统上，采用快速原型控制器，完成了插电式混合动力系统关键部件的参数提取以及经济性的测试，验证了动态协调控制策略并和能量分配策略

5、。关键词：插电式混合动力；仿真平台；经济性优化；多目标优化；控制策略IAbstractAbstractWithenergyandenvironmentalissuesbecomingmoreandmoreserious,theworldpaysattentiontothegreenvehicles.Duetoitslow-emission，thegoodeconomyperformanceandthelongdrivingdistance，Plug-inhybridelectricvehicle(PHEV)isattractingourattention,andtheworldal

6、sofocusesonresearchingandpromotingPHEV.BasedonaparallelPHEVsystem,thepaperhascomparedtheeconomyperformanceandemissionperformancebetweendifferentcontrolstrategies,.Atfirst,thesimulationmodelsofpowertraincomponentsarecreatedintheMatlab/Simulinkenvironment.Comparingtheresultsofsimulationtestandbe

7、nchtest,theaccuracyofthekeymodelsareverified;Thecontrollermodelwhichintegratedthefunctionofenergymanagementanddynamiccoordinationisalsocreated；ThedrivermodelisbuiltwhichPIalgorithm.Onthebasis,thesimulationplatformwhichcanrealizethedevel