基于出行里程预测的插电式混合动力汽车控制策略研究

作     者：路广明 

作者单位：吉林大学 

学位级别：硕士

导师姓名：王鹏宇

授予年度：2017年

学科分类：08[工学] 082304[工学-载运工具运用工程] 080204[工学-车辆工程] 0802[工学-机械工程] 0823[工学-交通运输工程] 

主      题：插电式混合动力汽车 出行数据采集 能量管理策略 在线识别 理论SOC曲线 

摘      要：随着市场对于新能源汽车的需求加大,各大汽车厂商纷纷将目标转入新能源汽车上。其中插电式混合动力汽车(PHEV)作为传统汽车至纯电动汽车的过渡车型,兼具纯电动汽车与传统汽车的优点而受到消费者的青睐。而对于PHEV来讲,能量管理策略是其核心技术。目前,各PHEV上普遍使用的能量管理策略为电量消耗-电量维持(CD-CS)策略,即先使用电能来驱动,在电量用完之后通过发动机驱动整车。这种策略能够保证优先使用电能,但是无法从整体行驶工况的角度考虑能量的分配。一旦行驶里程超过纯电动行驶里程,超出的部分无论行驶工况如何,只能使用发动机来驱动。所以,这种情况下无法保证发动机工作在高效工作区域内。因此,CD-CS能量管理策略无法发挥出PHEV的节能潜力,合理的能量管理策略应综合考虑当日全部行驶工况,在保证电量全部使用的同时考虑发动机工作的工况,尽量降低燃油消耗率。因此,本文以实际采集出行数据作为研究基础,对采集到的数据进行处理并获取出行路线、通过分类算法实现行驶路线的在线识别、基于规则的控制策略的仿真结果对能量的分配方式进行分析,基于该分配方式对PHEV的能量管理策略进行研究,使本文所开发的能量管理策略能够更加的适应实际中的行驶工况,更大限度的提升节油效果。对于出行数据的采集,本文首先选取试验者,使用手持GPS设备采集每日出行数据,随后对出行数据进行数据的预处理,包括数据的过滤与变换、出行路线的提取与分类。对于路线的识别,本文根据当前所在的行驶路段的编号和当前所在的时段,通过朴素贝叶斯算法实现当前所在的行驶路线的在线识别,为后续的控制策略选择做判断。对于能量分配方式的分析,本文首先针对固定的工况分析了不同能量管理策略下的电量使用情况,确立了电量使用的基本原则。随后通过仿真获得电耗与工况特征参数之间的关系,对不同工作模式下电耗与工况特征参数进行回归分析,获得特征参数关于电耗的回归方程,同时结合电量使用基本原则最终获得任意工况下的理论SOC曲线。最后,对于能量管理策略的研究,本文开发了在确定工况下的模糊控制策略,能够在跟随理论SOC曲线的同时对发动机与电机的转矩进行分配,并进行仿真验证其节油效果;对于经常行驶路线下的不确定工况,本文采用神经网络算法预测短时间内的里程,并开发了相应的模糊控制算法能够利用预测结果对控制参数进行调整,根据电量使用基本原则对整体能量分配进行调整,最终通过仿真验证了该算法的效果。