1、车用混合动力系统能量管理车用混合动力系统能量管理2005前言前言清华大学汽车安全与节能国家重点实验室混合动力存在两类核心的控混合动力存在两类核心的控制问题制问题 稳态或动态过程中多个动力源的能量稳态或动态过程中多个动力源的能量分配和效率优化分配和效率优化 动态过程中动力源的动态控制或动力动态过程中动力源的动态控制或动力源间的协调控制源间的协调控制能量管理与动态协调司机转矩需求内燃机目标扭矩内燃机节气门目标开度电机目标扭矩内燃机内燃机变速器输入端的总扭矩需求内燃机的目标扭矩内燃机转速X内燃机的目标功率内燃机内燃机稳态功率稳态功率MAP图图内燃机节气门目标值估计的内燃机输出扭矩内燃机扭矩内燃机扭矩
2、估计算法估计算法电机电机电机的目标扭矩内燃机内燃机功率限制功率限制功率限制后内燃机的目标功率- -协调控制算法协调控制算法内燃机工作最小扭矩电机助力最小扭矩基于规则的稳态扭矩管理策略整车控制器的功能框图整车控制器的功能框图APPS Acceleration Pedal Position SensorBPPS Brake Pedal Position Sensor (master cylinder pressure)motor &controlengine& controldrivers torquecommandBPPSPRND+acceleratortorquedeterminegear m
3、oderegentorquevehicle mode+-APPSgear modeKEYdeterminekey positionEnergyManagementSequentialcontrolInterpret Drivers IntentsTransxalebattery& controltrans. cmmdeng. cmmdmotor. cmmdkey positionVSCsubsystems所有混合动力系统所有混合动力系统能量管理的共性问题能量管理的共性问题整车控制器整车控制器子系统子系统任务：任务：1 车辆行驶模式选择车辆行驶模式选择2 车辆行驶档位选择车辆行驶档位选择3 车辆
4、行驶方向选择车辆行驶方向选择4 加速转矩解释加速转矩解释5 制动转矩解释制动转矩解释驾驶意图解释驾驶意图解释RegenerativeBraking ControlPRND/Rolling DirectionPRND & Speed+-APS & SpeedAPS/TorqueTransformationDrivers TorqueCommandMCP & SpeedAccel Torque CmdRegenTorque CmdDrivers Torque Cmd行驶模式切换行驶模式切换停车(0)纯电动(1)功率辅助(4)发动机驱动(3)6,3充电(6)3,63,44,36,44,61,2,66
5、,7,11,2,33,7,1停机(8)8,2,33,7,88,11,80,10,2,36,7,8能量回馈(5)6,7,55,88,58,0运行状态分类及状态切换示意图信号流多点电喷汽油机电机变速器离合器车轮主减速器ISAISA控制器汽油机控制器整车控制器AMT控制器电池电池控制器电机控制器机械功率流电功率流混联式混合动力系统结构图变速箱变速箱电动机电动机蓄电池蓄电池发电机发电机整车控制器整车控制器电池控制器电池控制器电机控制器电机控制器APU控制器控制器串联式混合动力系统结构图串联式混合动力系统结构图串联式混合动力系统工作模式切换示意图串联式混合动力系统工作模式切换示意图能量管理目标能量管理目
6、标 燃料消耗率最小燃料消耗率最小 排放最低排放最低 尽量不损失动力性能尽量不损失动力性能 保证电池组寿命保证电池组寿命能量管理的必要性能量管理的必要性 内燃机、电机、电池的特性及其互补性内燃机、电机、电池的特性及其互补性电机模型电机模型电机的效率特性、动态特性一阶惯性环节：(,)invfnTinvmm(,)motmotmmfnT()max_maxfnmTm/()min(,)_max_smmTTTmmm request电机特性与控制通过工况研究，匹配单驱动电机高效率区间；同时利用特殊减速箱与适当功率等级的双电机驱动系统组合，来达到电机驱动系统最佳效率控制。电机驱动系统高效率区匹配研究电池特性与控
7、制蓄电池蓄电池RintRint模型模型RoRdVVoc(, )(, )VVSOC TR SOC TIocbatbat0()/00tSOCSOCCIdtCinitbat(/ )00tIdt tbatCK电池特性与控制模型.公交工况下传统车与串联式混合动力车发动机的工作效率对比传统车大型柴油机平均工作效率15-20混合动力车小型柴油机平均工作效率30-36混合动力系统能量管理策略混合动力系统能量管理策略 能量管理就是对能量装置的能量特性进行综合能量管理就是对能量装置的能量特性进行综合优化优化. .是迄今为止混合动力系统控制算法中研究的是迄今为止混合动力系统控制算法中研究的最为广泛的内容。最为广泛的
8、内容。 混合动力能量管理策略具有一定的共性，大部混合动力能量管理策略具有一定的共性，大部分文献提出的方法对不同类型的混合动力均适用分文献提出的方法对不同类型的混合动力均适用 基于规则的稳态能量管理策略已经相对成熟，基于规则的稳态能量管理策略已经相对成熟，如何利用优化理论最大限度发挥混合动力的潜力一如何利用优化理论最大限度发挥混合动力的潜力一直是研究者追求的目标直是研究者追求的目标文献综述能量管理策略 基于规则的能量分配策略负载跟随式 主动力源工作在优化区域，负载跟随 蓄电池提供辅助瞬时功率 蓄电池SOC控制在一定的优化范围开关式控制 基于蓄电池SOC的滞环控制 APU工作在最高效率点附近基于模
9、糊逻辑的能量分配策略文献综述能量管理策略 瞬时优化能量分配策略 基于系统功率损失的目标函数 基于系统等价燃料消耗的目标函数 全局优化能量分配策略 根据既定的驾驶循环对目标函数进行优化，优化得到的控制输出是时间的函数，不能直接应用于实时控制中 典型优化方法：动态规划（时间长度选择为完整循环工况长度，则优化问题成为一个全局最优控制问题。选择为采样步长，则优化问题成为瞬时优化问题）基于优化的能量分配策略串联式混合动力系统能量管理策略串联式混合动力系统能量管理策略 基于稳态规则的能量管理基于稳态规则的能量管理 开关式控制开关式控制 On-offAPUstateconditionPower flowst
10、artkeepDrive workingSOC=SOC_lowSOC（MOTORBAT）（APUBAT）- MOTORstopSOC=SOC_highSOCSOC_lowBAT - MOTORbrakeworkingSOC=SOC_lowSOC BATand Ubattery=SOC_highSOCSOC_lowMOTOR- BATOr UbatteryUlimitIdle workingSOC=SOC_lowSOC BATstopSOC=SOC_highSOCSOC_low-stopstop-APU工作在最高效率点附近工作在最高效率点附近 ，基于蓄电池基于蓄电池SOC的开关控制的开关控制发动
11、机功率跟随发动机功率跟随Power followAPUstateconditionPowerflowdriveworkingSOC（MOTORBAT）SOC_lowSOC（MOTORBAT）（APUBAT）- MOTORSOC=SOC_highPem=Pmax（APUBAT）- MOTORPminPem MOTORstopSOC=SOC_highPem MOTORbrakeworkingSOCSOC_highAnd Ubattery BATstopSOC=SOC_highOr UbatteryUlimitMOTOR- BATidleworkingSOC BATstopSOC=SOC_high-
12、stopstop-APU一般在最佳运行线附近运行，跟随负载功率变化一般在最佳运行线附近运行，跟随负载功率变化 串联式混合动力系统的模拟串联式混合动力系统的模拟Energy ManagementDriver Need RecognitionMode Selection串联式混合动力系统能量管理的特点串联式混合动力系统能量管理的特点p 主动力源工作在效率、排放优化的范围内主动力源工作在效率、排放优化的范围内p 蓄电池提供辅助瞬时功率蓄电池提供辅助瞬时功率p 蓄电池蓄电池SOCSOC控制在一定的优化范围控制在一定的优化范围 串联式动力系统平台试验结果 APU试验台架内燃机串联式混合动力能量管理 能量
13、管理策略框架整车道路试验结果时间 (s)l串联式系统在城市公交道路情况下，驱动效率提高,可节油1015l辅助动力系统电动化改造，可节油1012l实现怠速停机，可节油58l电制动能量回收，可节油1015 理论节油可达50以上！能量优化的潜力能量优化的潜力发动机发动机离合器离合器变速箱变速箱驱动桥驱动桥e20c95t94总效率17.8发动机发动机发电机发电机整流器整流器电机电机减速箱减速箱驱动桥驱动桥电池电池g92r97m80t96b85系统总线系统总线e36总效率21.2对比车传动系统串联式传动系统城市道路工况下应用串联式结构动力传动系统可节油1015电制动能量回收可实现节油1012 工况中，制
14、动时间占工况总运行时间20 总制动能量占牵引总能量的53，经回收可用于牵引的能量可达牵引总能量14怠速停机可实现节油58 工况中，发动机怠速时间占总运行时间49.4 采用串联式混合动力系统，可实现发动机怠速停机，提高燃油经济性58，并减少发动机排放辅助系统电动化可实现节油1015传统车串联式混合动力辅助系统（空压机、助力转向等）功率56kW56kW空调功率1318kW58kW工作模式发动机驱动，一直工作电动化，随时起停节油比例相较传统车提高10传统车传统车串联式混合动力串联式混合动力车重（kg）1550116384工况消耗能量（kJ）1298413776制动回收能量（kJ）N/A1786.8柴
15、油燃烧总能量（kJ）128638114709离合器效率0.95N/A变速箱效率0.940.96发电机效率N/A0.92电机及控制器效率N/A0.9电池效率N/A0.9辅助系统消耗能量（kJ）2687716147系统总效率0.1010.120油耗（L/100km）55.245.4串联式混合动力车与传统车的对比（相同公交工况下仿真结果）实现怠速停机和发动机工作点匹配可大大减少发动机排放传统车大型柴油机颗粒排放图混合动力车小型柴油机颗粒排放图城市道路工况特征 低速 重载 频繁启停 城市运行串联式结构优势 发动机与传动系解耦 发动机工作在高效区 发动机可实现怠速停机 再生制动能量回馈 辅助系统电动化
16、可无变速机构 较好节油性能大幅度改善排放指标降低整车噪音操作简单、灵活城市道路工况 串联式结构优势 ？城市道路工况是制动能耗最高的工况串联式是制动能量回收能力最大的一种混合动力结构形式串联式也是降低排放潜力最大的一种混合动力结构形式Why? 串联式结构优势以11米高级以上等级城市客车为例进行成本分析： 部件名称传统车动力系统价格（万元）串联式混合动力系统价格（万元）目前研发成本串联式混合动力系统价格（万元）年产1000套批量成本发动机 8 8 5 54 4发电机系统 0 03 32 2电机及控制器 0 09 96.56.5变速箱8 8(加缓速器AMT)1.51.50.50.5空调系统 5 59
17、 96.56.5辅助系统 0.1 0.10.30.30.20.2电源系统 0.1 0.11.51.51 1控制总成系统 0 02.52.51.31.3电池系统 0 010109 9 总 计 21.2 21.241.841.83131 串联式动力系统平台成本分析 部件名称传统车动力系统重量（kg）HFF6112GK50第三代串联式混合动力系统重量（kg）发动机及附件680200 (YC6L240-30) 250140(SOFIM8140.43N) 离合器140(晋南JL420) 0发电机0170电池及电池箱037480电动机及控制器0 45080整车控制总成柜060变速器/齿轮箱195(綦江QJ
18、805) 110离合/换档机构400电涡流缓速器 180(特尔佳FL71-40) 0电动辅助动力系统0 80120 总 计1435 191411米高级以上等级城市客车串联式动力系统较传统动力系统仅增重479kg 串联式动力系统平台重量分析车速 Va km/h020406080100 120 140 160 180-1000100200300400500600100%变速器输出端驱动转矩需求 Td_req_bt Nm不同档位下最大驱动转矩曲线不同档位驱动转矩需求曲线0%部分负荷变速器输出端驱动转矩需求识别总需求转矩确定目标转矩确定状态切换条件识别电池对充电转矩需求识别驾驶员的转矩需求（驱动和制动
19、）低效区1高效区低效区2可用区不可用区充电效率放电效率最小值(20%)高效区下限值(40%-60%)高效区上限值(60%-80%)0100SOCminSOClowSOChighSOC %效率 b %100电池充放电效率曲线示意图根据踏板行程根据踏板行程和车速等识别和车速等识别以发动机稳态效以发动机稳态效率率MAPMAP图为基础图为基础划分发动机和电划分发动机和电动机工作模式动机工作模式100020003000400050001020304050607080901001100.150.150.150.20.20.20.280.280.280.280.280.280.30.30.30.30.310
20、.310.250.250.25发动机转速 ne r/min发动机转矩 Te Nm功率辅助工作模式功率辅助工作模式纯电动工作模式纯电动工作模式(b)(a)(c)发动机工作模式发动机工作模式发动机稳态效率MAP图发动机目标转矩由总需发动机目标转矩由总需求转矩和求转矩和MAPMAP图确定图确定电动机目标转矩由总电动机目标转矩由总需求转矩和需求转矩和发动机目发动机目标转矩计算标转矩计算计算制动系计算制动系统目标转矩统目标转矩转矩管理策略的组成主要根据电池主要根据电池SOC和电动机和电动机转速转速识别识别并联式混合动力系统能量管理策略并联式混合动力系统能量管理策略基于MAP图的并联混合动力能量管理基于M
21、AP图的并联混合动力能量管理IF minSOCSOC , TrueFlagch,chreqtotPPP IF minSOCSOC , FalseFlagch,reqtotPP (A) Normal Mode (If FalseFlagch and 0reqP) IF onetotPP_, 0eP,totmPP IF amtotonePPP_, totePP ,0mP IF max_mamtotamPPPP, amePP_,amtotmPPP_ IF max_mamtotPPP, max_mtotePPP,max_mmPP (B) Charging Mode (If TrueFlagch and
22、 0reqP) IF onetotPP_, 0eP,reqmPP IF max_etotonePPP, totePP ,chmPP IF max_etotPP, max_eePP ,max_ereqmPPP (C) Braking Mode (If 0reqP) IF min_mreqPP, 0eP,reqmPP,0bP IF min_mreqPP, 0eP,min_mmPP,min_mreqbPPP 全局优化能量分配策略全局优化能量分配策略 根据既定的驾驶循环对目标函数进行优化根据既定的驾驶循环对目标函数进行优化 混合动力对汽车性能提高的最大潜力混合动力对汽车性能提高的最大潜力 在简单的基于
23、直觉的控制策略中，我们难于包含多个目标，总是通过经验，由试验到纠错，再来驱动。这种简单的控制策略通常不是最优的，因为它是基于部件而非基于系统。 与基于规则的控制策略相反，动态优化方法依赖于动态模型来计算最优控制策略。对于给定的驾驶循环，优化控制策略最小化燃料消耗，或者综合考虑燃料消耗和排放。 全局优化能量分配策略全局优化能量分配策略问题的数学描述问题的数学描述(1)( ( ), ( )( )( ( ), ( )x kf x ku ky kh x ku k1()0min( ( ),( )( ()Nu kkJg x ku kG x N目标函数：目标函数：对象状态方程：对象状态方程：求解步骤求解步骤
24、约束条件约束条件目标函数目标函数状态方程状态方程全局优化能量分配策略全局优化能量分配策略优化算法优化算法 1.1.引入引入LagrangeLagrange乘子进行分析最优求解乘子进行分析最优求解 S. DelpratS. Delprat等首先应用于并联式混合动力等首先应用于并联式混合动力 G. PaganelliG. Paganelli等将其应用于燃料电池混合动力等将其应用于燃料电池混合动力2. SQP2. SQP优化优化: :梯度搜索算法梯度搜索算法 Ryan Ryan FelliniFellini等等应用于并联式混合动力应用于并联式混合动力3.3.动态规划动态规划 并联式、串联式混合动力均
25、有研究并联式、串联式混合动力均有研究 密歇根大学密歇根大学Chan-ChiaoChan-Chiao Lin,Huei Lin,Huei Peng Peng等等 俄亥俄州立大学俄亥俄州立大学A.Brahma,GA.Brahma,G. Paganelli. Paganelli等等3. Huei Peng提到的随机动态规划提到的随机动态规划()11udxkk稳态最优控制律：稳态最优控制律：(,)1xfxuwkkkkk状态函数：状态函数：10m inlim(,(),)NkkkkNkJEg xdxw 目标函数：目标函数：动态规划在全局优化中的应用动态规划在全局优化中的应用实车实车ReservoirAcc
26、umulatorD-R1TransT / CICMD-R2Tr-CD-FTr-CGearboxP/ MPowerControlModule结构示意图仿真模型Power (W)Speed (mph)Engine power ratio8001000120014001600180020002200240050100150200250300350400450500Engine Speed (rpm)Engine Torque (Nm)0.270.260.250.240.230.220.2160.2140.2120.230.240.260.250.27Motor + EngineVehicle Spe
27、edEngine torqueMotorEngine发动机工作区域发动机输出功率与整车功率比值160180200220240260280300320340050Speed (mph)160180200220240260280300320340010002000Torque (Nm)Motor torqueEngine torque160180200220240260280300320340010002000Time (sec)Torque (Nm)Motor torqueEngine torqueSDP ResultRule-based Result190200210220230240050S
28、peed (mph)190200210220230240010002000Torque (Nm)Motor torqueEngine torque190200210220230240010002000Time (sec)Torque (Nm)Motor torqueEngine torque不同能量管理策略比较不同能量管理策略比较Rule-based ResultSDP ResultPower assistMotor only0102030405060160170180190200210220230240Vehicle Speed mphTime s0102030405060050100150
29、200250300350Vehicle Speed mphTime s020406080100120160170180190200210220230240ConventionalHybrid - SDPEngine Command %Time s500100015002000250030003500160170180190200210220230240ConventionalHybrid -SDPEngine Speed rpmTime s500100015002000250030003500160170180190200210220230240ConventionalHybrid -SDPE
30、ngine Speed rpmTime s500100015002000250030003500160170180190200210220230240ConventionalHybrid -SDPEngine Speed rpmTime sEngine Speed rpm0102030405060160170180190200210220230240Vehicle Speed mphTime s0102030405060050100150200250300350Vehicle Speed mphTime s020406080100120160170180190200210220230240Co
31、nventionalHybrid - SDPEngine Command %Time s500100015002000250030003500160170180190200210220230240ConventionalHybrid -SDPEngine Speed rpmTime s00.050.10.150.20.25160170180190200210220230240ConventionalHybrid - SDPNOx g/sTime s00.050.10.150.20.25160170180190200210220230240ConventionalHybrid - SDPNOx
32、g/sTime s00.050.10.150.20.25160170180190200210220230240ConventionalHybrid - SDPNOx g/sTime sNOx g/s 结果结果1380 Seconds of FTP 751380 Seconds of FTP 75 141% 247% 71.1% 74.7%18.0% 3.5%Fuel Economy02468101214miles/galRule-BasedConventionalSDPNOx Emissions, Total0510152025g/mileConventionalSDPRule-BasedPa
33、rticulate Emissions, Total0.000.100.200.300.400.50g/mileConventionalRule-BasedSDP问题1.模型的不精确性导致优化误差。模型的不精确性导致优化误差。2.对工况循环的依赖性导致对工况变化对工况循环的依赖性导致对工况变化的不适应。的不适应。3.全局优化能量分配的结果是时间的函全局优化能量分配的结果是时间的函数，不能直接应用于实时控制中。数，不能直接应用于实时控制中。由于汽车行驶的未知性，还没有找到由于汽车行驶的未知性，还没有找到一套完美的优化理论解决方案一套完美的优化理论解决方案结论结论 基于能量管理系统在混合动力系统中
34、的重基于能量管理系统在混合动力系统中的重要性，可以通过下列途径提高管理效率要性，可以通过下列途径提高管理效率 1）车辆在瞬态过程中的能量管理优化车辆在瞬态过程中的能量管理优化 2）新型控制理论对稳态能量管理的改进新型控制理论对稳态能量管理的改进实时优化能量分配策略实时优化能量分配策略 根据瞬时目标函数来进行优化控制根据瞬时目标函数来进行优化控制同时考虑了燃油经济性指标和排放指标同时考虑了燃油经济性指标和排放指标12345Impact()eqxkFuelkNOkPMkHCkCO优化的目标和结果优化的目标和结果举例：何彬博士论文内容举例：何彬博士论文内容 谢谢 谢谢! ! 混合动力系统能量管理石英
35、乔石英乔 2005210447问题的提出 混合动力包括至少两种能量源 如何控制多个能量源协作满足车辆的驱动要求能量管理能量管理的目标 基本要求驱动车辆 优化目标 燃料经济性最大 排放最小 系统损失最小 良好的驾驶性能 对象的细化 串联式混合动力 并联式混合动力 串并联式混合动力 内燃机的混合动力 燃料电池的混合动力Power Management Strategy for a Parallel Hybrid Electric Truck并联式混合动力能量管理策略概况 并联式混合电动汽车有五种工作模式：纯电机、纯发动机、助力（发动机和电机）、充电（发动机给电池充电）和制动能量回收。 为提高燃料经
36、济性或减少排放，功率管理控制器必须决定使用哪种模式 适当的还要在满足驾驶员需求和维持蓄电池SOC值的条件下决定两个功率源之间的最优分配。 并联式混合动力能量管理策略概况 第一种：启发式控制技术 控制规则/模糊逻辑/神经网络来估计和进行控制算法开发。 第二种：基于静态优化 电功率被转化成等价的静态燃油速率，来计算整体的燃料消耗。该优化办法使用一张静态效率MAP图计算出两个动力源之间合适的分配关系。由于简单的点范围的优化特性，我们有可能把这种优化方案用到同时解决燃料经济性和排放的优化问题上。 第三种：优化时考虑系统的动态特性、优化关于一定时间范围Power Management Strategy
37、for a Parallel Hybrid Electric Truck 基于规则的能量管理策略 制动控制模式SOC正常 功率分配控制模式SOC低充电控制模式rP0eqrP0eqrP0eqPower Management Strategy for a Parallel Hybrid Electric Truck 基于规则的能量管理策略 电机独立发动机独立电机辅助发动机rPeqe onPrPeqe offPrPe oneqe offPP 优化目标 综合考虑燃料消耗和特定排放物 目标函数系统损失函数 (1)( ( ), ( )x kf x k u k 约束条件 目标函数 估算整个驾驶循环的燃料经济
38、性和排放主要关注的是系统级别的动态过程，因此快于1Hz的动态过程可以被忽略 分析各个子部件，具体建立函数 动态规划 规定最优方案的获得步骤为：先解决最后一步的问题，在解决最后两步、三步，直至解决了全部的问题。 整个动态优化问题可以被分解成一些简单优化问题的序列。 优化结果 针对给定循环，使得全局最优的换档MAP图和功率分配MAP图 动态规划控制策略在实际的驾驶条件下应用性不强，因为它需要事先知道下一步的车速和路面数据。尽管如此，分析它的工作特性有助于我们改进基于规则的控制器。 采用改进后的基于规则的控制策略 在采用动态规划方法的循环下，性能有提高 在其他循环下，性能提高不大甚至有退步 动态规划
39、对循环有依赖 谢谢！谢谢！2. Soon-il Jeon等基于道路工况识别的优化能量分配等基于道路工况识别的优化能量分配信号获取信号获取及储存及储存计算道路的特征计算道路的特征参数C1-C24参数C1-C24神经网络辨识神经网络辨识六种典型工况六种典型工况采用相应工况的采用相应工况的优化控制结果优化控制结果 1. Chan-Chiao Lin,Huei Peng等对多个循环工况的运行等对多个循环工况的运行结果进行统计分析，优化基于规则的能量分配结果进行统计分析，优化基于规则的能量分配并联式混合动力系统能量管理策略并联式混合动力系统能量管理策略全局优化能量分配的改进全局优化能量分配的改进 对其结
40、果进行统计分析来优化基于规则的能量对其结果进行统计分析来优化基于规则的能量分配策略分配策略 基于道路工况识别的优化能量分配基于道路工况识别的优化能量分配 稳态最优控制稳态最优控制基于优化算法的串联式混合动力能量管理策略 出发点 基于规则的稳态能量分配策略+APU瞬态行为优化 如何利用优化理论优化以上基于规则的能量分配策略？ 结合串联式混合动力系统的特性，提出了一种新的能量分配优化问题的数学描述及其在线实时解法混合动力源模型 APU模型 APU工作在最优燃油消耗曲线：考虑柴油机的燃油消耗MAP、发电机-整流器的效率特性在内的优化 最优燃油消耗曲线可用多项式进行拟合 发动机稳态燃油消耗模型的修正，
41、以补偿动态燃油效率2apu2apu10apuapuPcPcc)P(C3apu32apu2apu10apuPnPnPnn)P(N)(12apu2apu2apu10apuapuapuPkPcPcc)P,P(C(Pelkmans, EVS 15,1998) 混合动力源模型 蓄电池模型 可变电压源、可变内阻等效电路模型 (SOC的函数) 充放电效率ocbatdisdisVPR4121211ocbatchgchgVPR412121RIVVbatocbat0PR0PRRbatchgbatdis 蓄电池等效燃油消耗 概念 蓄电池放电过程的等效燃油消耗：将来由APU给蓄电池充电使其获得相同的能量条件下APU的
42、燃油消耗 蓄电池充电过程的等效燃油消耗：将来蓄电池放电时，APU在输出相同的能量条件下的燃油消耗 蓄电池充电保持控制策略batocbatdischg,avgchg,avgbatbatPVPR412121C),P(C1SOCbat1ocbatchgdis,avgdis,avgbatbatPVPR412121C),P(CSOCbatbatbatC)SOC1(),P(CSOCSOCLSOCHSOCSOC2SOC优化问题描述 系统瞬时等效燃油消耗 最优控制问题描述 设时间长度为Ts，则能量管理最优控制问题为 状态方程：蓄电池SOC变化方程 功率平衡方程 约束条件)SOC,P(C)SOC1()P,P(C
43、)SOC,P,P(JbatbattapuapuapuapuaputsTapuaputapuPdt)SOC,P,P(JJmin242ococbatbVVRPdSOCdtR Q batapudemPPPmax,apuapuPP0max,batbatmin,batPPPSOCHSOCSOCLmax,apuapuPP 时间长度Ts的选择 选择为完整循环工况长度，则优化问题成为一个全局最优控制问题 选择为采样步长，则优化问题成为瞬时优化问题 Ts选择为柴油机的准稳态时间常数 时间常数大于Ts的工作状态被认为是稳态过程，因此此时优化问题的物理意义在于，在Ts的时间尺度内优化APU的动态工作行为 优化问题的
44、特点 由于功率需求随工况变化具有任意性，是一个非凸优化问题 评估函数中含控制量的变化率（APU的功率变化率）优化问题描述 两步骤实时优化算法 稳态瞬时优化得到基本能量分配MAP图 考虑APU动态损失的在线自适应动态补偿优化 移动平均值滤波，滤波常数为待优化的参数Tf 参数Tf的优化问题优化问题求解 )SOC,P(fPdemaputfTtapufapud)(PT1)t (P1011( )( )()()( )()( )apuapuapufffapuapufffPtPtPtTTTPtPtTf t (1f(t)TTmin(,)sftfTTJJTSOC dt文献综述能量管理策略 文献中能量分配策略研究的
45、特点 稳态能量管理策略，鲜有文献考虑能量分配的动态行为 从理论角度进行研究，很少基于实际物理系统进行控制策略的改进优化 动态过程中的能量分配 本课题组童毅2004年博士论文以及 K.Jonasson等人均提到，在实际能量管理策略的优化中，必须考虑发动机的动态行为，也即动态变化过程中发动机存在过多的燃油消耗和排放，必须限制发动机的动态变化速率 燃料电池发动机的动态行为涉及经济性、安全性 目前现状：停留在定性分析层面上,简单限制发动机最大功率变化率 基于模糊规则的能量管理基于模糊规则的能量管理020406080100120140160180050100150200250300350400Veloc
46、ity /km/hTorque /NmTorque Demanded after Transmission 5% 0kw25% 5kw50% 25kw75% 45kw100% 65kw流程开始车速加速踏板变速器输入端扭矩需求变速器输出端驱动扭矩需求变速器输出端对应充电功率的扭矩需求SOCSOC 再生制动控制策略 制动转矩变化率的限制 蓄电池电流不能超过最大充电电流值 总线电压不能高于系统设定安全值内燃机串联式混合动力能量管理内燃机串联式混合动力能量管理 能量分配策略APU功率跟随控制稳态能量分配策略 基于模糊规则的二维能量分配表的实现APU瞬态行为 限制其最大功率变化率_(,)batreqdemPfPSOCdemPSOC_batreqPAPU动态控制试验结果时间 (s)时间 (s)反馈控制反馈控制反馈控制反馈控制+前馈补偿前馈补偿
