基于庞特里亚金极小值原理的柴电混合动力船舶能量管理策略

提升混合动力船舶的能源利用率,制定合适的能量管理策略以实现功率合理分配、减小船舶燃油消耗、节约成本,是混合动力船舶的亟需解决的关键技术问题。本文基于Matlab/Simulink仿真建模软件,建立对象船舶的动力系统仿真模型,研究不同功率需求下对柴油发电机和超级电容的控制要求。考虑动力源特性和船舶功率需求,本文提出了一种基于庞特里亚金极小值的能量管理策略对目标船舶进行合理的功率分配。仿真结果表明:基于庞特里亚金极小值原理的能量管理策略能够优化船舶柴油机组原动机的工作状态,使其在比油耗较低的点工作。在该策略的控制下,航行工况内的柴油发电机组原动机平均比油耗为207.2 g/(kW·h),总燃油消耗量为204.1 kg。本文方法不仅对船舶减小燃油消耗具有积极的作用,同时对提高船舶运行经济性具有重要意义。

油电混合动力汽车不同工况最小油耗控制仿真

油电混合动力汽车中燃油和电池电能量的使用是影响最小油耗的主要因素。传统控制油电混合动力汽车油耗方法存在设置的SOC门限值不合理问题,导致发动机输出转矩仿真控制效果不佳,因此提出全新的油电混合动力汽车不同工况最小油耗控制仿真。研究采用均值分类法处理基本数据,并将处理数据与汽车行驶工况进行合成;以最小油耗为目标,设置以油耗控制最优问题为核心的SOC门限值;根据发动机输出功率和APU输出功率之间的关系,设计最小油耗仿真控制模型。此次测试共设置5组不同程度的工况,根据测试结果可知:提出的最小油耗控制仿真,对于发动机输出转矩仿真控制,有更好的油耗控制效果,与两种传统方法相比,上述方法在仿真控制下,可以回收的能量比传统方法多出近30%,可见上述方法更加适合控制油电混合动力汽车在不同工况中的油耗。

月面远程运输飞行轨迹优化设计

针对月球表面不同区域之间的载人或载货运输问题,设计了一种基于上升-巡航-下降模式的燃料最省飞行轨迹。首先通过求解不同飞行时间的Lambert问题确定了最佳飞行时间,并获得了对应的双脉冲解,然后利用有限推力替代两次速度脉冲,建立了非线性规划问题,求解得到了有限推力燃料最省飞行轨迹。优化设计过程中主要研究了两个主要难点:bang-bang控制与飞行高度约束。这两个问题通过推力加速度与飞行时间的数值延拓得以解决,同时揭示了月面飞行的基本原理。最后给出了3种不同应用场景的仿真算例,仿真结果表明,当飞行时间为小时量级时,上升-巡航-下降飞行模式下的优化解即为燃料最优解,如果飞行距离较远,则还需要适当增加飞行时间从而满足飞行高度约束。

基于遗传算法解决飞机最优爬升问题研究

使用遗传算法解决最优控制问题不需要对优化问题性质做深入的数学分析,在搜索最优解过程中,只需要由目标函数值转换得来的适应值信息,具有很好的适应性和广泛的应用前景。文中使用遗传算法进行优化计算,研究了飞机在非定常飞行状态下,以推力和迎角为控制变量的飞机最省油爬升问题。

微纳卫星共面伴飞相对运动椭圆短半轴最省燃料控制

针对伴随微纳卫星资源受限、轨控需要尽可能节省燃料的现实问题,基于希尔(Hill)方程,研究推导了共面编队伴飞卫星的轨控时机和轨控方向对相对运动椭圆短半轴控制效率的影响。理论推导和仿真均表明:当控制量大小|△V|与相对运动椭圆短半轴b满足|△V|≤nb/2关系时(n为参考星平均轨道角速度),在相对运动椭圆上下点进行横向或反横向控制,最大效率地将相对运动椭圆短半轴改变了|△b|=2|△V|/n。其中,在上点反横向或下点横向进行控制,可以最大效率地增大椭圆短半轴;在上点横向或下点反横向进行控制,可以最大效率地减小椭圆短半轴。

基于庞特里亚金极小值原理的混合动力拖拉机节能控制

以某并联式柴电混合动力拖拉机为研究对象,分析其拓扑结构特点及工作特性,构建拖拉机旋耕、犁耕耦合动力学模型,以整机等效燃油消耗量最小为目标,电机功率和柴油机功率为控制变量、电池荷电状态为状态变量,建立基于庞特里亚金极小值原理的节能控制策略,基于Matlab仿真平台对该节能控制策略进行仿真试验。结果表明:与基于最佳经济性曲线的节能控制策略相比,所制定的基于庞特里亚金极小值原理节能控制策略能够合理控制柴油机和电机的运行状态,使柴油机、电机工作在高效率区,有效降低了拖拉机田间作业时的等效燃油消耗量。旋耕工况下,等效燃油消耗量降低10.44%;犁耕工况下,等效燃油消耗量降低11.20%。

基于遗传算法-序列二次规划的涡扇发动机最低油耗性能寻优控制

航空发动机性能寻优控制可充分挖掘发动机潜力,大幅提升发动机性能。燃油消耗率是发动机的一项重要技术指标,对燃油消耗率进行优化,其经济意义及作战效能十分明显。针对飞机巡航状态下发动机节油特性进行研究,在保证航空发动机推力不变及安全工作(如保证发动机不超温、不超转、不喘振等)的前提下,使燃油消耗率最小。以所建立的双转子混合排气加力式涡扇发动机非线性数学模型为研究对象,提出了一种基于遗传算法-序列二次规划(GA-SQP)混合优化算法,该优化算法充分发挥了遗传算法和序列二次规划算法的优势,同时在一定程度上克服了两者的缺点,利用Matlab对该优化算法进行了仿真分析。在随机选取的10个飞行状态点对航空发动机最低油耗模式性能寻优控制进行研究后发现:基于GA-SQP混合算法的优化控制可平均降低油耗3.61%(采用基于遗传算法的优化控制则为3.68%),基于GA-SQP混合算法的优化控制的平均耗时为基于遗传算法的优化控制的23.4%。仿真结果表明,基于GA-SQP混合算法的优化控制无需人为设置初始解,不仅能达到与基于遗传算法的优化控制基本相同的优化控制效果,同时还可大幅降低计算量,提高了计算效率。

基于伪谱同伦算法的编队飞行任务设计研究

针对编队飞行中多个从星飞行任务设计问题,研究了用伪谱同伦算法对其进行优化的方法,以获得小推力时的最省燃料转移轨道。将无推力的转移轨道作为初始轨道,用伪谱法对其进行优化,使其转移轨道能量最优,所得轨道可作为初值,解决了同伦算法对初值敏感的问题。再用同伦算法进行优化,降低了间接法求解最优控制问题的难度,得到最省燃料轨道,解决了求解Bang-Bang控制产生的不光滑性。对运行于高度400km近地圆轨道上3颗完全相同的从星算例进行了求解,构建轨道跟飞/领飞构型的最省燃料轨道。结果表明:伪谱同伦算法能较大幅度节省燃料,对求解编队飞行从星转移轨道设计可行且有效。

最少燃料消耗的固定推力共面轨道变轨研究

本文研究了推力固定条件下，从国轨道（或椭园轨道）进入共面圆轨道（或椭园轨道）一次入轨最节省燃料的推力方向控制策略。这类问题都可归结为两点边值问题，对自由初值的选取作了讨论，并采用打靶法迭代求解。计算了从停泊轨道到同步转移轨道以及两个近地回轨道之间的最优转移，获得满意的结果。

基于PMP的Plug-in柴电混合动力汽车油耗与排放最优控制策略

综合考虑电池和SCR催化器在低温环境下的工作特性,针对低温下温度对Plug-in柴电混合动力汽车性能的影响,提出最短时间控制和燃油消耗最少问题。以SCR起燃温度和电池正常工作温度时间最短为优化目标,以电池温度、电池荷电状态(State of Charge,SOC)和SCR催化器温度为状态变量,利用极小值原理求得最优控制策略。通过仿真对比规则控制策略,分析了在不同低温条件下基于庞特里亚金极小值原理(Pontryagin’s Minimum Principle,PMP)的最短时间和最少油耗与排放优化控制策略对整车油耗和排放的影响。

智能网联混合动力汽车分层式节能优化控制

针对智能网联环境下混合动力汽车的能量优化控制,提出一种基于智能网联分层式能量管理策略。为减少红灯停车次数并降低制动能量损失,提出了上层控制器的预减速滑动控制以求解初始目标车速范围,进而采用PSO算法优化寻优,求解最优目标车速序列;为提高能量管理实时性,提出了下层控制器的基于逻辑门限规则改进等效燃油消耗最小策略。MATLAB与CRUISE的联合仿真结果表明,所提出的分层控制策略可避免车辆碰撞、闯红灯,并有效减少红灯停车次数,提高燃油经济性。在城市道路限速条件下,采用相同下层控制算法,上层控制算法较交通信号灯正时(SPAT)算法降低8.4%等效燃油消耗;采用相同上层控制算法,下层控制算法有着与等效燃油消耗最小策略(ECMS)相近的燃油经济性,但分层控制总计算时间成本降低21.7%。

基于遗传算法优化的汽车转矩系统节能协调控制研究

为了提高混合动力汽车的节能效果,在等效燃油消耗最小策略(ECMS)的基础上引入遗传算法(GA),设计了一种基于遗传算法优化电机转矩系统节能协调控制方法。以整车冲击度作为价值指标设置目标函数,通过GA获得最佳转矩优化参数,以优化模式运行阶段的电机转矩,减小冲击影响。研究结果表明:优化后电机转矩达到了稳定低值,实现了系统误差补偿的显著提升。对新欧洲驾驶循环(NEDC)和全球轻型汽车测试循环(WLTC)工况进行优化,可以对冲击度起到良好抑制作用,冲击度均下降幅度近44%。遗传算法优化等效燃油消耗最小策略(GA-ECMS)协调控制方案可以获得更优模式切换品质,也可以实现混合动力系统运行模式经济性的大幅提升。经实例验证,GA优化使电机保持更稳定转矩输出状态,对整车冲击度起到明显抑制效果,有效地协调控制汽车转矩系统,满足节能要求。

基于ECMS-MPC混合动力汽车能量管理策略

在节能减排的大背景下,能量管理控制策略是决定混合动力车辆动力性、经济性和排放性的关键因素。文章基于MATLAB建立了单轴并联式混合动力汽车及其零部件的数学模型,在系统建模的基础上,提出了一种基于最小等效油耗预测模型(ECMS-MPC)的能量管理策略,并与动态规划(DP)的能量管理控制策略进行了比较。仿真结果表明,从技术结果上,ECMS-MPC控制策略接近DP能量管理控制策略;从计算效率上,ECMS-MPC控制策略比DP能量管理策略提高了6倍,论证了ECMS-MPC控制策略的优越性。

燃烧空燃比控制系统性能评估!

保持PID控制器性能的优越性是工厂高效生产的重要前提。分析了燃烧空燃比系统的组成、工作原理和系统存在的问题。采用了递推最小二乘方法对其闭环传递函数进行系统参数辨识。基于最小方差基准,提出利用线性回归算法和遗传算法两种控制方案,对燃烧空燃比系统进行了性能评估对比分析,有效实现了对燃烧空燃比系统的实时监测,提高了燃烧效率。针对管压力波动和阀门黏滞这两种扰动动态,提出了H2范数和权重系数相结合的方法,对燃烧空燃比系统进行了控制器性能评估。基于该方法设计的最优控制器,大幅度提高了系统控制性能,有效解决了由于阀门粘滞对燃烧空燃比系统造成的振荡问题。

混联式宽体自卸车动力系统控制策略研究

混联式宽体自卸车是一种采用混合动力的新型矿用自卸车。本文针对常用于“重载上坡-空载下坡”工况的混联式宽体自卸车,提出了基于规则与等效燃油消耗最小原则的混合动力系统控制策略,并对目标工况进行了仿真研究。首先分析了混联式矿用宽体自卸车的运行特点,根据其在不同运输阶段的负载特征,划分了混合动力系统的工作模式;其次,针对不同工作模式分别提出了基于规则和基于等效燃油消耗最小原则的控制策略,确定了最优油电等效因子的取值及电池荷电状态值的使用区间;最后,针对目标工况,对所提出的控制策略进行了仿真,验证了控制策略及优化参数的有效性。

基于DMOM算法的航空发动机性能寻优控制

提出一种分散迁移优化算法(DMOM),可实现多峰值优化问题的全局最优解搜索.该算法通过随机选择参考粒子,不断迁移搜索自身所处区域峰值点,再通过分散操作排除局部最优点,重新生成新个体,可快速搜索到全局最优区域.将DMOM应用于航空发动机性能寻优控制仿真,结果表明:在最小油耗和最低涡轮温度模式下,DMOM的寻优速度相比遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)提高了2倍以上;同时DMOM的优化精度相比自组织迁移算法(SOMA)提高了60%以上,相比可行性序列二次规划(FSQP)算法提高了20%以上.验证了DMOM相比其他优化算法有更强的跳出局部最优的能力,在航空发动机最小油耗和最低涡轮温度这类多峰值寻优问题中具有明显的优势.

填充函数法在发动机加力最小油耗模式控制中的应用

主要研究了航空发动机性能寻优控制(PSC)算法问题。提出一种用于解决非线性约束优化问题的基于填充函数方法(FFM)的实时优化控制策略。通过构造填充函数,该算法可以在优化计算过程中能够不断跳出局部最优点,使得算法本身具备了全局寻优能力。详细介绍了其算法主要内容与实现途径,基于上述的填充函数优化算法,以某型涡扇发动机加力最小油耗优化控制模式为仿真算例,验证了该算法在解决航空发动机性能寻优控制问题时,相比传统的序列线性规划方法在全局寻优方面具有更好的效果。

编队构型最优开关控制策略研究

以描述编队飞行的相对运动方程为基础,根据线性定常系统的性质,采用最优控制理论和极小值原理设计了连续小推力作用下编队构型时间最短和燃料最省两种开关控制策略。仿真结果表明,由该方法得到的控制解能够满足线性定常系统最优控制的相关约束条件,证明了方法的正确性和有效性。与传统的有限推力最优编队构型控制方法相比,该方法不需要求解复杂的两点边值问题,仅描述运动状态转移的非线性方程组即可得到最优控制策略,具有形式简单、计算量小、利于实施等优点。