新型功率分流混合动力汽车能量管理策略仿真.pdf

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1、第32卷第7期计算机仿真2015年7月文章编号：1006—9348(2015)07—0137—07新型功率分流混合动力汽车能量管理策略仿真郭明林1，朱建新‘，王晨2，程辉军2(1．上海交通大学机械与动力工程学院，上海200240；2．浙江吉利罗佑发动机有限公司，湘江宁波315300)摘要：利用混合动力汽车能量动态规划进行管理可优化系统状态，降低油耗，但计算量大，仿真时间长。针对一种新型混合动力汽车结构，优化动态规划算法得到能量管理策略。通过对新型功率分流混合动力汽车进行建模分析，优化发动机模型，减少了控制变量数量，

2、制定相应的状态转移规则，减少了仿真计算量。基于整车纯电动试验得到电池荷电状态与当量燃油消耗量的转化系数，建立了代价函数。利用Matlab仿真平台得到NEDC工况下混合动力汽车能量管理策略。结果表明，优化的动态规划方法可显著减少仿真计算量与时间，所得能量管理策略可显著提高整车燃油经济性。关键词：功率分流；混合动力汽车；能量管理；动态规划中图分类号：U469．72文献标识码：BPowerSplitHybridElectricVehicleEnergyManagementStrategySimulationGUOMing

3、-linl，ZHUJian-xin2，WANGChen2，CHENGHui-jun2(1．SchoolofMechanicalEngineering，ShanghaiJiaoTongUniversity，Shanghai200240，China；2．ZhejiangGeelyRoyalEngineCo．，Ltd，NinghoZhejiang315300，China)ABSTRACT：Anovelpowersplithybridvehiclemodelforenergymanagementisestablishedb

4、asedonoptimizeddy—namicprogrammingalgorithm．Theenginemodelisoptimizedtodecreasethequantityofcontrolvariables，andstatetransitionrulesareproposedtoreducetheamountofsimulation．Throughpureelectricexperimentsonvehicle，theconversionfactorbetweenbatterystateofchargea

5、ndequivalentfuelconsumptionisappliedinestablishmentofthecostfunction．ThepowermanagementstrategyofthehybridsystemisobtainedwithMatlabsimulationplatformunderNEDCconditions．ThesimulationresultsshowthatthesimplifieddynamicprogrammingCanshortensimulationtimeandtheg

6、lobaloptimizedcontrolstrategycanimprovethefueleconomy．KEYWORDS：Powerspht；Hybridelectricvehicle(HEV)；Energymanagement；Dynamicprogramming(DP)1引言混合动力汽车(HybridElectricVehicle，HEV)可降低油耗，减少排放。作为混合动力汽车的典型结构，功率分流变速箱可灵活控制能量分配比，优化发动机工作点，实现制动能量回收，能充分发挥混合动力汽车节能减排的优势。能量管理策

7、略(EnergyManagementStrategy，EMS)作为混合动力汽车的核心技术，其合理性直接影响整车的性能。目前，在能量管理领域，各研究机构所采用的方法各有不同，包括逻辑门限、模糊控制⋯等基于规则的控制策略，神经网络，遗传算法‘21等基于智能算法的控制策略，以及基于动态规划(D)r—namicProgramming，DP)【3-5]，随机动态规划[63，二次规划‘7J等优化算法的控制策略。基于动态规划可算得全局最优控制策略，然而，状态变基金项目：国家自然科学基金(51275355)；国家高技术研究发展计划

8、项目(201l从llA207)收稿13期：2014—09—19修回13期：2014—10—13量与控制变量维数的增加会造成“维数灾难”，计算性能差，仿真时间长。文献[3]选用4个状态量与2个控制变量造成庞大的存储量与计算量，大大地限制了动态规划的应用。为减小计算量，文献[4]选取一个状态变量电池荷电状态(StateOfCharge，SOC)，并减少控制变量至