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        純電動(dòng)貨車再生制動(dòng)控制策略研究

        2022-06-28 09:36:26王程玉林慕義吳柯桐
        機(jī)械設(shè)計(jì)與制造 2022年6期
        關(guān)鍵詞:控制策略優(yōu)化

        王程玉,林慕義,2,吳柯桐,陳 勇,2

        (1.北京信息科技大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院,北京100192;2.北京電動(dòng)車輛協(xié)同創(chuàng)新中心,北京100192)

        1 引言

        隨著物流業(yè)的迅速發(fā)展,城市中貨車的數(shù)量逐漸增多,新能源貨車的研究開發(fā)工作變得尤為重要。純電動(dòng)貨車作為新能源貨車中發(fā)展最成熟,應(yīng)用最廣泛的一種,具有良好的市場(chǎng)基礎(chǔ)。

        目前,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)純電動(dòng)汽車驅(qū)動(dòng)控制策略的研究有很多,通常以整車驅(qū)動(dòng)的工作模式為基礎(chǔ)[1]、針對(duì)純電動(dòng)汽車加速和起步工況[2,4,7],建立純電動(dòng)汽車的扭矩補(bǔ)償算法,使純電動(dòng)汽車不同工況及模式下電機(jī)輸出的扭矩得到調(diào)節(jié)和補(bǔ)償,最后達(dá)成提升整車動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性,并保證整車加速性能的效果;不過常規(guī)的驅(qū)動(dòng)控制策略往往針對(duì)部分工況及參數(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì)和優(yōu)化,并不能滿足純電動(dòng)貨車負(fù)載變化較大的情況。

        針對(duì)常規(guī)控制策略中忽視的問題,依據(jù)純電動(dòng)貨車負(fù)載大幅變化對(duì)電機(jī)輸出扭矩的影響和加速踏板行程及其變化率所反映的駕駛意圖,制定純電動(dòng)貨車的驅(qū)動(dòng)控制策略;將在實(shí)車中采集的數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,對(duì)CRUISE中搭建的整車模型進(jìn)行驗(yàn)證;并在不同負(fù)載情況下,利用MATLAB和Cruise平臺(tái)進(jìn)行聯(lián)合仿真。

        2 前、后制動(dòng)力分配

        2.1 理想的制動(dòng)力分配曲線(I曲線)

        在任何附著系數(shù)的路面上,滿足I曲線的雙軸車輛均可實(shí)現(xiàn)前、后車輪同時(shí)抱死。前、后輪同時(shí)抱死除了使附著條件得到較大程度的利用,對(duì)制動(dòng)時(shí)汽車的穩(wěn)定性也有一定的提高[2]。

        這里中雙軸輕型純電動(dòng)貨車的I曲線分配關(guān)系為:

        式中:Fm1,F(xiàn)m2—前、后輪制動(dòng)器制動(dòng)力(N);hg—貨車質(zhì)心高度(m);

        b—貨車質(zhì)心至后軸的距離(m);L—貨車軸距(m)。

        2.2 ECE法規(guī)

        根據(jù)歐洲經(jīng)濟(jì)委員會(huì)對(duì)N1類車輛做出相應(yīng)規(guī)定,對(duì)于后輪驅(qū)動(dòng)純電動(dòng)貨車,ECE法規(guī)邊界線為:

        式中:Z—制動(dòng)強(qiáng)度;G—貨車重力(N)。

        2.3 前、后輪制動(dòng)器制動(dòng)力分配

        這里所討論貨車為后輪驅(qū)動(dòng),前輪制動(dòng)力全部由液壓機(jī)械制動(dòng)力提供,基于I曲線和ECE法規(guī)制定前、后輪制動(dòng)力分配策略具體如下:

        (1)當(dāng)Z<0.2時(shí),ECE法規(guī)沒有對(duì)制動(dòng)力分配做出限制,由于此時(shí)制動(dòng)力所需較小,為提高制動(dòng)能量回收效率,該制動(dòng)強(qiáng)度下,制動(dòng)力均由再生制動(dòng)提供。

        (2)當(dāng)0.2>Z時(shí),為提高再生制動(dòng)比例,即提高后輪制動(dòng)力所占比例,該制動(dòng)強(qiáng)度下,前、后輪制動(dòng)力按理想I曲線分配,分配曲線為:

        2.4 電機(jī)制動(dòng)力與機(jī)械制動(dòng)力分配

        考慮到制動(dòng)過程中再生制動(dòng)比例系數(shù)k的影響因素:電池荷電狀態(tài)SOC、車輛速度V,制動(dòng)強(qiáng)度Z等參數(shù),對(duì)后輪電制動(dòng)力與機(jī)械制動(dòng)力進(jìn)行分配,如圖1所示。

        圖1 后輪再生制動(dòng)力分配Fig.1 The Regenerative Braking Force Distribution of Rear Wheel

        (1)當(dāng)SOC>0.8 或SOC<0.2、車速V<10km/h、Z>0.7 時(shí),制動(dòng)回收比例為0,制動(dòng)力全部由機(jī)械制動(dòng)提供,因?yàn)镾OC過高和過低時(shí)電池會(huì)過充過放,車速較低時(shí)回收效率較差,制動(dòng)強(qiáng)度過高時(shí)為緊急制動(dòng)狀態(tài),為保證制動(dòng)安全性也不進(jìn)行制動(dòng)回收。

        (2)當(dāng)Z較低時(shí),若車速偏低或適中,后輪制動(dòng)力全部由再生制動(dòng)力提供,若車速較高,根據(jù)SOC判斷采取機(jī)械制動(dòng)或聯(lián)合制動(dòng)。

        (3)當(dāng)Z適中時(shí),若車速偏低,后輪制動(dòng)力由再生制動(dòng)力提供,若車速適中,根據(jù)SOC情況調(diào)節(jié)聯(lián)合制動(dòng)比例,若車速較高,根據(jù)SOC情況判斷采取機(jī)械制動(dòng)或聯(lián)合制動(dòng)。

        3 再生制動(dòng)控制策略設(shè)計(jì)

        3.1 再生制動(dòng)控制策略模型

        根據(jù)上述提出的再生制動(dòng)控制策略,利用Simulink 軟件搭建控制策略模型,如圖2所示。該模型輸入為電池SOC、車速V、瞬時(shí)減速度du/dt、電機(jī)轉(zhuǎn)速和制動(dòng)壓力信號(hào),輸出為再生制動(dòng)比例K和電機(jī)和機(jī)械制動(dòng)力。

        圖2 再生制動(dòng)控制策略Fig.2 Regenerative Rraking Control Strategy

        3.2 模糊控制器設(shè)計(jì)

        模糊控制器選取對(duì)再生制動(dòng)影響較大的三個(gè)因素:純電動(dòng)輕型貨車動(dòng)力電池SOC、車速V、制動(dòng)強(qiáng)度Z作為輸入,選取電制動(dòng)占后輪制動(dòng)力的比例K為輸出。輸入、輸出的模糊子集和論域定義如下:動(dòng)力電池SOC模糊子集為{VL,L,M,H},論域?yàn)閇0,1];車速V的模糊子集為{L,M,H},論域?yàn)閇0,100];制動(dòng)強(qiáng)度Z的模糊子集為{L,M,H},論域?yàn)閇0,1];比例K的模糊子集為{VS,S,M,B,VB},論域?yàn)閇0,1]。根據(jù)以往的經(jīng)驗(yàn)和理論分析,輸入變量和輸出變量的隸屬度函數(shù)設(shè)置,如圖3所示。

        圖3 模糊控制輸入、輸出的隸屬度函數(shù)Fig.3 Input and Output Membership Functions of Fuzzy Control

        根據(jù)前文電機(jī)制動(dòng)力和機(jī)械制動(dòng)力分配策略,結(jié)合前期研究和仿真試驗(yàn),在保證車輛安全性的前提下,為了盡可能多的回收制動(dòng)能量,設(shè)計(jì)如下模糊控制規(guī)則,模糊規(guī)則語句為:IF(SOCisVL)and(VisL)and(ZisL)then(kisVS),模糊規(guī)則,如表1所示。完成以上設(shè)置以后,采用加權(quán)平均法對(duì)輸出量k進(jìn)行解模糊,進(jìn)而得到k的具體數(shù)值。

        表1 模糊規(guī)則Tab.1 Fuzzy Rule

        4 模糊控制器隸屬度函數(shù)的優(yōu)化

        4.1 模糊控制的局限性

        模糊控制器因其具有良好的適應(yīng)性和較強(qiáng)的魯棒性被廣泛用于控制策略之中,但其隸屬度函數(shù)和模糊規(guī)則在設(shè)計(jì)過程中具有較強(qiáng)的主觀性,使得控制策略很難達(dá)到最優(yōu)的控制結(jié)果。因此有必要采用優(yōu)化算法對(duì)隸屬度函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,使控制策略在滿足制動(dòng)穩(wěn)定性和安全性的前提下,能夠最大限度的提高再生制動(dòng)能量回收效率。

        4.2 適應(yīng)度函數(shù)選擇

        由于隸屬度函數(shù)設(shè)計(jì)的主觀性較強(qiáng),選擇模糊控制器的輸入和輸出的隸屬度函數(shù)作為優(yōu)化對(duì)象。設(shè)計(jì)模糊控制器的初衷是為了提高目標(biāo)車輛的制動(dòng)能量回收率,即增大電機(jī)制動(dòng)在車輛需求制動(dòng)中的占比,故選取模糊控制器k值作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。

        4.3 遺傳優(yōu)化算法流程

        (1)對(duì)模糊控制器輸入和輸出的論域進(jìn)行二進(jìn)制編碼,編碼位數(shù)選擇為20。(2)將模糊控制器輸入和輸出的隸屬度函數(shù)按照二進(jìn)制數(shù)字串的形式進(jìn)行重新劃分,組成初始種群,初代個(gè)體數(shù)量為100。(3)將適應(yīng)度函數(shù)和約束函數(shù)編寫成m文件,通過句柄形式導(dǎo)入工具箱中,并設(shè)置好相關(guān)參數(shù),利用MATLAB優(yōu)化工具箱進(jìn)行求解。(4)將遺傳算法最優(yōu)解帶入模糊控制器隸屬度函數(shù),進(jìn)行重新設(shè)置。(5)經(jīng)過反復(fù)比較與驗(yàn)證,選擇的終止條件為繁衍50代,優(yōu)化結(jié)果,如圖4所示。

        圖4 遺傳算法解和種群均值變化Fig.4 Genetic Algorithm Solution and Population Mean Change

        5 聯(lián)合仿真及結(jié)果分析

        5.1 搭建整車模型

        采用AVL cruise軟件對(duì)整車模型進(jìn)行搭建,然后跟MATLAB中搭建的控制策略模型進(jìn)行聯(lián)合仿真,截取NEDC循環(huán)工控下一定時(shí)間內(nèi)的輸出參數(shù),對(duì)優(yōu)化前后再生制動(dòng)占比系數(shù)、電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩、動(dòng)力電池SOC和再生制動(dòng)回收能量進(jìn)行比較,驗(yàn)證遺傳算法對(duì)控制策略的優(yōu)化效果,純電動(dòng)貨車整車模型及參數(shù),如圖5所示。

        圖5 純電動(dòng)貨車整車模型Fig.5 Complete Vehicle Model of Pure Electric Truck

        表2 主要總成結(jié)構(gòu)及技術(shù)參數(shù)Tab.2 Main Assembly Structure and Technical Parameters

        5.2 優(yōu)化前后再生制動(dòng)系數(shù)對(duì)比

        車輛在行駛過程中模糊控制器輸出的再生制動(dòng)占比系數(shù)K前后比較,如圖6所示。優(yōu)化后再生制動(dòng)占比系數(shù)K明顯增大。

        圖6 優(yōu)化前后再生制動(dòng)比例系數(shù)KFig.6 The Proportional Coefficient K of Regenerative Braking Before and After Optimization

        5.3 優(yōu)化前后電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩比

        優(yōu)化后的電機(jī)輸出的負(fù)反饋轉(zhuǎn)矩相比優(yōu)化前所占電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩的比例明顯增多,而且輸出值更大,驗(yàn)證了優(yōu)化的有效性,如圖7所示。

        圖7 優(yōu)化前后電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩Fig.7 The Output Torque of the Motor Before and After Optimization

        5.4 優(yōu)化前后動(dòng)力電池SOC比較

        將循環(huán)工況設(shè)置SOC值從80%至20%不斷循環(huán),并截取2h到3h之間SOC值的變化情況,結(jié)果顯示優(yōu)化前后動(dòng)力電池SOC的消耗曲線變化明顯,相同工況下,優(yōu)化后的SOC值下降的更緩慢,如圖8所示。

        圖8 優(yōu)化前后電池SOC變化Fig.8 Battery SOC Changes Before and After Optimization

        5.5 優(yōu)化前后NEDC循環(huán)工況回收能量對(duì)比

        優(yōu)化后再生制動(dòng)回收能量比優(yōu)化前增大了,電池輸出能量比優(yōu)化前減少了,如表3所示。綜上,通過優(yōu)化前后的對(duì)比分析驗(yàn)證了算法的可行性和有效性。

        表3 優(yōu)化前后再生制動(dòng)能量對(duì)比Tab.3 Comparison of Regenerative Braking Energy Before and After Optimization

        6 結(jié)論

        針對(duì)純電動(dòng)貨車能量回收中存在的問題,提出了一種再生制動(dòng)控制策略;利用遺傳算法對(duì)控制策略的隸屬度函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,仿真結(jié)果表明:該控制策略在保證制動(dòng)安全性的前提下,相比優(yōu)化前制動(dòng)回收效率提升了32.57%,電池輸出能量節(jié)省了11.99%;所提出的模糊控制策略和仿真驗(yàn)證對(duì)純電動(dòng)貨車再生制動(dòng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)具有一定的參考意義。

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