混合动力货车能量管理策略硬件在环仿真研究

针对等效燃油消耗最小策略(equivalent consumption minimum strategy,ECMS)获得优化等效因子的途径提出了一种基于粒子群寻优算法的重型混合动力卡车等效油耗最小控制策略。该策略采用粒子群算法并以整车油耗与终止电池组荷电状态(state of charge,SOC)偏离目标SOC程度的绝对值加权之和作为适应性函数,对等效油耗最小策略的关键参数进行选取。根据该重型卡车的传动系统构型,基于Simulink建立了车辆的纵向动力学模型,并基于此模型分别设计了基于动态规划(dynamic programming,DP)算法优化规则的能量管理策略和基于等效油耗最小的控制策略。在选取的测试工况下验证优化后的策略,硬件在环测试结果表明,在保持SOC稳定的情况下相比于基于DP算法优化规则的能量管理策略,所提出的基于粒子群算法优化的等效油耗最小策略使发动机油耗降低3.63%及1.36%。

混合动力重型货车参数局部与集成优化仿真研究

动力耦合系统的动力源参数匹配和能量管理策略两者相互关联,为提高混合动力重型货车的综合性能,两者应集成设计。针对混合动力重型货车参数匹配需反复计算、验证的特点,在Matlab/Simulink中建立了可缩放、自动寻优的参数匹配模型。以经济性为目标函数,基于粒子群算法进行动力源参数匹配,得到局部最优动力源参数结果。针对混合动力重型货车中广泛采用的基于规则的能量管理策略,其规则控制中一些阈值参数不确定的问题,应用粒子群算法对其关键控制参数进行优化,得到局部最优控制参数。为了实现全局最优的匹配结果,将动力源部件参数和控制策略参数进行集成优化,以动力性为约束条件,经济性最优为优化目标,得到全局最优的参数匹配结果。对比显示,全局优化匹配效果相较于动力源参数局部优化提升11.4%、相较于控制策略参数局部优化提升12.4%。