基于溷合系统理论的溷合动力客车控制策略和参数优化研究

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1、合肥工业大学博士学位论文基于混合系统理论的混合动力客车控制策略和参数优化研究姓名：尹安东申请学位级别：博士专业：车辆工程指导教师：赵韩2010-11摘要环境污染和石油资源匮乏是汽车工业可持续发展面临的两大难题。混合动力汽车采用内燃机和电池作为动力源，是当前电动汽车中最具产业化前景的车型。混合动力汽车动力系统参数优化匹配和控制策略的研究，是混合动力汽车的核心技术之一。本文以安徽省“十一五”、“节能与新能源汽车”重大科技专项课题为依托，以6110型串联式混合动力城市客车(SeriesHybridElectricBus,SHEB)为研究对象

2、，在分析城市公交客车运行工况特点的基础上，完成了6110型SHEB的总体设计。采用前向仿真和后向仿真相结合的仿真方法，结合后轮驱动的SHEB的特点，建立了SHEB整车和主要部件仿真模型(包括发动机-发电机组模型、驱动电机模型、动力电池组模型、综合式的多能源控制策略模型、定比例的制动力分配模型和整车模型等)。并结合样车试验结果进行了仿真模型的验证，结果表明模型符合实际情况，从而为城市混合动力客车整车控制策略仿真研究和动力系统参数匹配优化打下基础。在分析SHEB能量流动模式的基础上，首次引入混合系统理论，利用混合输入输出有限状态自动机模型

3、，建立了6110型SHEB动力控制系统数学模型，并确定了SHEB的运行模式切换条件和切换图。在分析SHEB多能源控制策略设计目标和遵循原则的基础上，基于混合系统理论提出了集恒温器式和功率跟随式两种控制模式优点的模式变换式多能源驱动控制策略以及电机再生制动力、摩擦制动力和整车前后轮制动力协调控制的再生制动控制策略。采用Simulink/Stateflow的混合建模方法，建立了模式变换式多能源驱动控制策略和制动力协调控制的再生制动控制策略仿真模型，以及相应的SHEB整车仿真模型，并基于中国典型城市公交循环工况分别进行了模式变换式、恒温器式

4、和功率跟随式的三种控制策略仿真分析比较，结果表明：在保证6110型SHEB动力性的前提下，采用模式变换式控制策略时燃油经济性较好，整车等效燃料消耗量为23.9L/100km，比综合式控制策略的样车减少4.8%，比同类型的传统燃油城市客车减少17.3%。同时，分别进行了制动力协调控制和定比例制动力分配的再生制动控制策略仿真分析比较，结果表明：制动力协调控制的再生制动控制策略的制动能量回收率提高11.5%，等效燃料消耗量减少3.2%。在6110型SHEB动力系统参数初步匹配的基础上，根据正交试验设计原理，提出了混合动力系统部件参数和控制参

5、数相结合的综合参数正交优化方法。经多方案优化得出一组较理想的参数匹配方案：H=43.3%（发动机功率为85kw）、C=75Ah、ig=2.73、控制策略为模式变换式多能源控制策略；并对优化后的6110型SHEB的动力性和燃油经济性进行了仿真分析，结果表明：优化后的动力系统能够满足整车动力性要求，且与优化前的样车道路试验结果相比，燃油经济性提高8.4%。基于模块化的设计思想，构建了SHEB动力总成试验台架及测试系统，制定了混合动力城市客车动力性和燃油经济性道路试验方法和试验规范，完成了6110型SHEB动力系统的发动机、驱动电机等关键零

6、部件的性能试验和整车的动力性和燃油经济性道路性能试验，试验结果表明：样车的动力系统性能能够满足整车技术要求，各项性能指标均达到了设计任务书的技术要求，验证了6110型SHEB动力系统结构选型和参数匹配的合理性；同时通过仿真试验与样车道路试验结果比较，验证了6110型SHEB整车仿真模型的准确性和基于混合系统理论建立的模式变换式多能源控制策略的可行性。关键词：混合动力城市客车混合系统理论模式变换式控制策略正交优化建模仿真ABSTRACTThemostchallenginggoalsthesustainabledevelopmentofa

7、utomotiveindustryfacingareenergycrisisandenvironmentpollution.Thehybridelectricvehicle(HEV),whichappliedtheinternal-combustionengineandbatteryaspowersources,isconsideredasamostpromisingkindofelectricvehicleforindustrializationcurrently.Theresearchontheparametersmatching

8、andcontrolstrategyisthekeytechnologyoftheHEV.Inthispaper,the6110typeSeriesHybridElectricBus(SHEB)wasselectedas