纯电动汽车驱动与制动能量回收控制策略研究

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时间:2019-05-15

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1、分类号:U4610710.B23008媛步犬海博士学位论文纯电动汽车驱动与制动能量回收控制策略研究导师姓名职称申请学位级别论文提交日期学位授予单位汪贵平马建教授答辩委员会主席学位论文评阅人余强曹秉刚史忠科赵祥模高利许洪国t气通j;;{,j埘j,、f,●,{口Z:_气1{1硝o■§蔷:J喁l童叠J童冀:参∥廿,窘磊弼。氛dq《r、蔓二i薯鬈≮o≈碡;≮壹键Ij4叠j麓,冀盛孕摹≯甏羲社i.。,.、10_l—o___一■一一■o___。____0每冀董■霄∥,IStudyonControlStrategyofElectricDrivingandRege

2、nerativeBrakingforPureElectricVehicleADissertationSubmittedinPartialSatisfactionoftheRequirementsfortheDegreeofDoctorofEngineeringCandidate:WangGuipingSupervisor:Prof.MaJianChang’anUniversity,Xi’an,China论文独创性声明本人声明:本人所呈交的学位论文是在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除论文中已经注明引用的内容外,对论文的研究做出重要贡献的

3、个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名:弘龟千钞。/年r二月力占日论文知识产权权属声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品,知识产权归属学校。学校享有以任何方式发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时,署名单位仍然为长安大学。(保密的论文在解密后应遵守此规定)论文作者签名:多王彘军导师签名:马建少。尸年厂上月衫日二。呷年fz月2多日摘要纯电动汽车具有高效、低噪声、零排

4、放等显著优点,在环保和节能方面具有不可比拟的优势,其应用和普及已成为汽车工业可持续发展的必然趋势。迄今为止,续驶里程不足仍然是制约纯电动汽车商业化的瓶颈。为实现有限能量源的充分利用,提高驱动系统效率及再生制动能量回收是目前亟待解决的问题。在此背景下,本文以陕西省重点科技攻关计划项目为依托,在高效电驱动系统、再生制动能量回收、双能量源存储系统和优化控制策略等方面,通过理论推导、仿真与实验获得纯电动汽车的研制依据和实验数据,为高性能纯电动汽车的研究与开发提供理论基础和工程经验。论文的研究工作及主要创新点包括:1.在分析电动汽车动力学和电机模型的基础上,

5、建立了永磁直流电机拖动汽车的动力学数学模型,该模型更好地反映了电动汽车运动受风阻影响这一特殊性。考虑到电机通用数学模型的普适性,决定采用其主要参数和环节,并辅之相应的非线性环节构建电机拖动汽车的动态结构图。同时,推导出转动惯量和机电时间常数的计算公式,使各参数的物理意义更加明确,实现了机(汽车)电(电机)系统的有机结合。2.系统分析了纯电动汽车驱动与再生制动能量回收的控制策略,针对蓄电池单能量源纯电动汽车,以车速为控制目标,研究了电动运行状态的各种控制方案,详细分析了系统的构成、稳态结构和动态响应,比较了各自的优缺点和适用范围。为了充分利用再生制动

6、的功能,分析了纯电动汽车再生制动的工作原理,研究了能量回收的控制策略,利用Matlab仿真验证了理论研究的J下确性。3.以城市公交中巴客车作为纯电动汽车的改装对象,简要介绍了纯电动试验样车的基本结构、完成了控制系统配套所需电气控制线路的设计。在此基础上,提出了控制器系统的总体设计方案,完成了器件选型、硬件电路设计、软件程序设计等工作,同时制作了控制器电路板、触发保护线路和二象限PWM功率变换装置。为了便于调试和重要参数显示,完成了智能仪表盘的软硬件设计。在实验室完成了系统功能测试。4.根据超级电容加双向DC/DC变换器与蓄电池并联的结构,设计了双能

7、量源系统的主回路电路结构,并对其工作状态进行了详细分析,以满足纯电动汽车对比能量和比功率的双重要求。在此基础上,根据整车的性能要求和配置情况,分别从能量和功率角度对双能量源系统的蓄电池、超级电容单体串联数目及各节容量进行了理论计算和匹配设计。利用扩展的ADVISOR仿真软件对双能量源的匹配参数进行了仿真优化及结果校验,可以满足纯电动汽车对双能量源系统的要求。5.根据纯电动汽车的不同工作状态,设计了双向DC/DC变换器的模糊自调整控制策略。在电动运行状态下以“稳压”为目标,实现超级电容和蓄电池的输出电压相匹配;在制动运行状态下以“稳流”为目标,实现对

8、超级电容和蓄电池的恒流充电。建立了电动状态电压控制和制动状态电流控制的Matlab仿真模型,验证了模糊自调整控制策略的正确

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