基于模型预测控制的燃料电池汽车能量管理控制策略研究

为了提高燃料电池汽车的经济性和部件的耐久性,提出一种基于实时模型预测控制(MPC)和庞特里金极小值原理(PMP)的燃料电池混合动力汽车能量管理策略。该策略采用模型预测控制实现燃料电池和电池之间的能量分配,降低总等效氢消耗;通过反向传播神经网络(BPNN)获得预测速度序列,利用极小值原理求解每个预测区间的最优控制问题。与基于规则的策略(RB)相比,该策略可以在保持电池荷电状态稳定的同时减少10.97%的总等效氢消耗量。

基于需求功率预测的电动拖拉机能量管理策略

针对电动拖拉机在犁耕工况下电机需求电流波动比较大的特点,为了改善动力电池的输出电流过高或过低及电动拖拉机犁耕持续作业时间短的现象,利用超级电容高功率密度的特点,设计了一种锂电池+超级电容结构的双电源电动拖拉机,并建立了Amesim/Simulink联合仿真模型。以模型预测控制作为双电源系统的能量管理方法,基于长短期记忆神经网络建立电动拖拉机犁耕工况下的需求功率预测模型,使用动态规划算法求解最佳的锂电池输出电流。仿真结果表明:相比于模糊控制策略,基于模型预测控制策略有效降低了锂电池大电流放电的频率且峰值电流降低了40%,有效提高了锂电池的使用寿命;超级电容的SOC保持在比较高的范围内,且电动拖拉机在犁耕工况下的单位里程能量消耗降低了2.17%,实现了双电源电流分配最优,提高了电动拖拉机的动力性和经济性。

燃料电池电动拖拉机能量管理的研究

为了解决传统柴油拖拉机污染物排放高以及纯电动拖拉机持续作业时间短的问题,设计了以燃料电池作为主要能源、电池作为辅助能源、电机作为动力源的新型拖拉机动力总成系统,搭建了拖拉机犁耕整车模型、燃料电池模型、电池模型以及燃料电池耐久模型。为了合理分配燃料电池和电池电流,设计了一种基于规则的控制策略,通过对二次型效用函数的微分并结合KKT(Karush-Kuhn-Tucker Conditions)条件实现了燃料电池及电池在能量管理过程中的收益的最大化。仿真结果表明:所设计的能量管理策略可以很好地维持电池SOC、降低燃料电池性能衰退、提升拖拉机犁耕作业里程,拖拉机搭载960g氢气,初始SOC=90%时,可持续犁耕作业2.8 h。

论不可量物侵害制度的性质与构成要件

"不可量物"是一个来源于罗马法的概念,指噪音、煤烟、震动、臭气、尘埃、放射性等或者不可见或者可见但形体极为细小的物质。最新公布的《物权法》在第七章相邻关系的第九十条中规定了不可量物侵害制度。本文旨在通过比较各国立法和学说理论中有关不可量物侵害制度的研究,揭示不可量物侵害的性质与构成要件。

山东省“青年榜样”——杨广富

由山东省团省委、大众报业集团、山东广播电视台等单位指导，山东省青年联合会联合省内主要媒体开展的优秀青年典型评选表彰活动2011年度“青年榜样”，在济南市揭晓了评选结果，阳信县河流镇刘庙大寺杨村杨广富等10名优秀青年代表当选。

燃料电池观光车系统建模与能量管理的研究

为了解决燃料电池观光车能量管理的问题,建立了燃料电池观光车整车及零部件模型,设计开发了车载恒温器控制策略,并通过整车及零部件台架试验验证了模型的准确性;为了提升整车经济性及耐久性,提出了一种新的基于二次型效用函数的改进策略,并通过KKT条件获得了实时最大收益,最后开发了一种多目标闪电搜索算法,并通过该算法求解了策略的最佳参数。仿真结果表明,与恒温器控制略相比,所提出的改进策略可以提升1.7%的续驶里程,耐久性提高11.2%;并且该策略兼顾了SOC状态,结合了整车及零部件的历史输出功率信息,工况适应性强。

双电源电动拖拉机能量管理仿真研究

通过分析拖拉机各个作业工况下的能量需求,提出了一种以超级电容作为辅助电源的新型纯电动拖拉机结构及能量管理研究方案,阐述了电动拖拉机在典型作业工况下的能量流动方式,并对拖拉机关键部件参数进行了匹配;建立了双电源纯电动拖拉机模型,制定了复合电源能量管理模糊控制策略,对该复合电源拖拉机在各作业工况下的动力性能和作业时间进行评价。结果表明:采用复合电源后的电动拖拉机在加速性能、牵引力等方面得到了较大提升,在犁耕时减少了拖拉机动力电池大电流放电次数,一次充电作业时间也得到了一定提升。该研究可为电动拖拉机样机研发、动力参数匹配及动力总成匹配提供技术支持。

双能源电动拖拉机能量管理策略

针对单一能源电动拖拉机无法适应田间复杂作业工况的问题,提出一种基于锂离子电池和超级电容的双电源电动拖拉机。结合拖拉机作业实际,对负荷和能耗相对较重的犁耕作业工况采用双能源供电模式,双能源之间的功率分配采用模糊控制策略。结果表明,与采用单一能源相比,对双电源采用能量管理控制后,双电源输出的功率之和能够很好的满足电机功率需求,锂离子电池的平均工作电流和峰值工作电流下降幅度分别达到67.9%和58.7%,一次充满电后连续作业时间延长约9.17倍。因此,采用双电源结构和合理的能量管理控制策略,拖拉机一次充电连续作业时间得到延长的同时,锂离子电池的寿命也得到延长。

考虑部件使用寿命的FCEV能量管理策略

能量管理控制策略是提升燃料电池电动汽车经济性及部件耐久性的关键技术,为了解决已有能量管理控制策略存在的缺陷,本文提出了一种基于二次型效用函数的能量管理策略。首先建立了车辆和零部件的数学模型,并通过零部件试验验证模型的准确性。其次应用二次型效用函数将需求功率分解为燃料电池和电池的输出功率,该策略考虑了电池及燃料电池的历史输出状态、变载率等,此外为了提高能源的耐久性和车辆的经济性,应用纳什均衡计算出所提出策略的最佳参数。仿真结果表明,所提出的控制策略可以有效提高燃料电池和电池的耐久性,降低氢气消耗,提升续驶里程。与基于有限状态机的策略相比,该策略可降低21.15%电池性能的衰退。与模糊控制策略相比,所提出的控制策略可减少36.52%燃料电池性能的衰退。

复合电源电动拖拉机能量管理策略研究

针对电动拖拉机作业工况复杂,而基于优化的能量管理控制策略存在对工况依赖性强、控制滞后、不适合拖拉机作业实时控制的问题,制定3种典型的基于规则的能量管理策略,通过Amesim和Matlab/Simulink联合仿真。结果表明:在道路运输工况下,逻辑门限的控制策略的蓄电池输出电流比较平缓,内阻消耗最低,相对于单电源电动拖拉机,内阻消耗降低8.92%;在犁耕工况下,基于模糊的控制策略的蓄电池输出电流相对保持在较小的区间,而且内阻消耗也最低,相对于单电源电动拖拉机降低3.77%。研究表明,增强电动拖拉机能量管理策略的鲁棒性,才能有效地提高其经济性。

模糊逻辑的增程式燃料电池SUV能量管理策略研究

以增程式燃料电池混合动力SUV为研究对象,以优化电池充放电状态、燃料电池工作效率以及增加整车续驶里程为目标,开展基于模糊逻辑的能量管理策略优化研究。基于Simulink/AMESim联合仿真平台搭建了整车及能量管理系统模型,进行了一种前向能量流仿真计算,验证了策略动力性,同时对比分析了恒温器控制策略及基于模糊逻辑的恒温器控制策略在各工况下的充放电状态、燃料电池工作效率及续驶里程。结果表明:在满足动力性指标的前提下,基于模糊逻辑的恒温器控制策略能有效改善电池充放电状态,优化燃料电池工作效率,增加整车续驶里程。在NEDC、WLTC及CLTC-P标准循环工况下,燃料电池工作效率平均提升15.6%,续驶里程分别提升4.99%、5.08%、4.72%。

电动拖拉机复合电源系统研究

针对单一电源电动拖拉机田间复杂作业工况适应性差的问题,提出了一种基于锂离子电池-超级电容的复合电源电动拖拉机,并对该复合电源的拓扑结构、参数匹配及功率分配策略进行了研究。综合考虑控制复杂程度、成本、效率等因素,选取了超级电容半主动式拓扑结构。对锂离子电池串联数目和超级电容的容量进行了匹配,以达到电动拖拉机作业的能耗需求。针对电动拖拉机不同作业工况,提出了不同的功率分配策略,对于各电源部件的优势发挥、整机能耗的减小、能源利用效率的提高都具有重要意义。

设施大棚履带电动拖拉机能量管理仿真研究

针对单一能源电动拖拉机适应性差的问题,提出了一种基于超级电容辅能的双能源结构。结合电动拖拉机作业实际,对旋耕工况采用锂离子和超级电容协调供电模式,并设计了双能源逻辑门限控制规则。利用Matlab/Simulink建立仿真模型,并对单一能源和双能源2种模式下锂离子电池的荷电状态(SOC)、工作电流以及功率分配进行了仿真分析。仿真试验结果表明,在双能源控制模式下,遇到突变载荷工况时锂离子电池SOC下降变缓,锂离子电池输出更平滑,锂离子电池和超级电容共同提供突变载荷工况的功率,且超出基础功率部分由超级电容提供。锂离子电池免受突变电流的冲击,进而延长了锂离子电池的使用寿命,达到了预期控制目标。

基于模糊控制的燃料电池汽车能量管理研究

搭建整车模型、电池模型及燃料电池模型,设计模糊控制策略,并针对模糊控制策略中隶属度函数制定主观性问题,开发禁忌搜索算法对模糊控制中的隶属度函数进行迭代优化,最后通过算法建模与仿真计算验证上述策略的可行性。仿真结果表明,所提出的控制策略可有效分配燃料电池和电池的输出电流,延长燃料电池使用寿命,续驶里程提升3.8%。

双能源电动拖拉机电源部件的模型研究

以双能源电动拖拉机的主要电源部件为研究对象,从电动拖拉机的实际作业工况需求出发,选择适当精度的锂离子电池和超级电容的等效电路模型。依据锂离子电池和超级电容的试验数据,再采用三次样条插值方法,从而辨识出锂离子电池和超级电容等效电路模型中的各参数。基于MATLAB/Simulink将锂离子电池和超级电容的数学模型转换为Simulink仿真模型。该研究可以为后续电动拖拉机的双能源结构方案制订及能量管理策略研究打下基础。

液压机械无级变速器的拖拉机速度控制研究

液压机械无级变速器(Hydro-mechanical continuously variable transmission,HMCVT)是一种将液压传动与机械传动结合的混合动力传动系统,能帮助拖拉机实现无级调速功能,有助于提高拖拉机的燃油经济性和动力性。为提升拖拉机的作业性能,实现拖拉机应对不同工况和环境或负载变化进行速度调节与控制,分析HMCVT输出特性,提出一种基于粒子群优化的PID控制算法控制系统排量比,调节系统传动比,实现速度控制的控制策略。结果表明,采用该控制算法后,拖拉机的保持速度以及针对骤然速度变化的调节有显著提升。

燃料电池电动汽车的能量管理仿真与优化

以增程式燃料电池电动汽车作为研究对象,将有限状态机与恒温器控制策略相结合并通过该策略合理控制燃料电池与电池的工作模式与输出电流。针对策略中燃料电池的输出电流及开启阈值下限,采用了禁忌搜索算法进行了确定与优化。仿真结果表明,所提出的控制策略可以有效分配电池和燃料电池的输出电流,降低整车运行成本。

燃料电池汽车双层模糊控制能量管理策略

为了研究一类以电池和燃料电池作为能量来源的电动汽车能量管理问题,建立了燃料电池电动汽车仿真模型,设计并开发了一款燃料电池测试台架,获得了燃料电池系统实际输出特性曲线及最大电流变化速率。为了降低车载燃料电池输出电流变化速率及解决整车能量分配的问题,提出了一种双层模糊控制策略,第一层模糊控制策略用于求解燃料电池与电池输出电流分配的问题,第二层模糊用于限制燃料电池电流变化速率。构造了兼顾能耗及部件耐久损耗的成本函数,通过人工蜂群算法优化了模糊控制隶属度函数分布及模糊规则权重,使运行成本函数达到最低。结果表明:燃料电池输出电流变化率得到了有效降低,同时提升了燃料电池的耐久性。在WLTC和UDDS工况下,优化后的里程分别增加了11.2%和8.79%。

设施大棚履带电动拖拉机电源系统仿真研究

以一种适用于设施大棚作业环境的履带电动拖拉机的电源系统为研究对象,选择田间转移运输这一典型作业工况,对该工况下的电源SOC及功率输出进行仿真分析。仿真结果表明,随着运输作业速度的升高,电池SOC下降得越快,连续运输作业时间越短。同时,电池输出功率和需求功率能够保持一致,证明模型的稳定性和准确性。该研究可以为后续电动拖拉机的能源管理控制策略研究和控制器开发打下基础。

燃料电池电动汽车的能量管理

为了研究一类以超级电容和燃料电池作为能量来源的电动汽车能量管理的问题,首先建立了燃料电池和超级电容模型,其中,包括燃料电池性能衰退模型;其次,提出了一种改进的功率跟随能量管理控制策略,通过对二次型效用函数进行偏微分并结合Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件将需求功率分解为燃料电池和超级电容各自的目标功率;最后,采用多目标人工蜂群算法和Pareto解集迭代求解算法内部的最佳平衡系数,同时提升了整车经济性及燃料电池的耐久性。仿真结果表明:与传统功率跟随策略相比,本文改进功率跟随策略可以降低2%的等效氢气消耗,并降低92.66%的燃料电池性能衰退,车辆只需要消耗1.2 kg氢气即可行驶88.52 km。