基于PMP算法的HEV能量优化控制策略

针对常用混合动力汽车(Hybrid electric vehicle, HEV)中锂离子电池在功率波动较大时难以满足需求,以及单个驱动周期内HEV燃油能耗大且能量不能很好回收等问题,研究采用锂离子电池和超级电容器混合储能系统(Lithium-ion battery and super-capacitor hybrid energy storage system, Li-SC HESS)与内燃机共同驱动HEV运行.结合比例积分粒子群优化算法(Particle swarm optimization-proportion integration, PSO-PI)控制器和Li-SC HESS内部功率限制管理办法,提出一种改进的基于庞特里亚金极小值原理(Pontryagin s minimum principle, PMP)算法的HEV能量优化控制策略,通过ADVISOR软件建立HEV整车仿真模型,验证该方法的有效性与可行性.仿真结果表明,该能量优化控制策略提高了HEV跟踪整车燃油能耗最小轨迹的实时性,节能减排比改进前提高了1.6%～2%,功率波动时减少了锂离子电池的出力,进而改善了混合储能系统性能,对电动汽车关键技术的后续研究意义重大.

基于PMP的HEV全局最优能量管理策略研究

动态规划常用于求取已知工况的全局最优解,但该方法计算量大、求解时间长。为了解决这个问题,把发电机组和电池组模型适当化简,在保持电池组电量平衡的条件下,以电池组荷电状态为状态变量,以电池组输出功率为控制量,采用庞特里亚金极小值原理算法求解了混合动力汽车的能量管理问题,得到了全局最优解,并给出了详细的求解过程。与动态规划相比,该方法求解需要的时间很短。

基于PMP的机车用燃料电池混合动力系统能量管理策略

为了提升机车用燃料电池混合动力系统的系统效率、减少系统实际氢耗量,并有效维持蓄电池荷电状态(stateof charge,SOC)。该文根据实际硬件系统中的参数以及机车工况,提出一种基于庞特里亚金极小值原理(Pontryagin minimum principle,PMP)的机车用燃料电池混合动力系统能量管理策略。在搭建的机车用燃料电池混合动力缩比硬件系统上对所提出的能量管理策略进行验证,并与等效最小氢耗策略(equivalent consumption minimization strategy,ECMS)进行对比。实验结果表明:无论混合系统的蓄电池组初始SOC为何值,基于PMP的能量管理策略相对于ECMS在系统整体效率上有了明显的提升,并且减少了系统实际氢耗量;此外,基于PMP的能量管理策略能够按照机车实际需求更好地维持蓄电池组的SOC。

基于PMP的风储联合最优调峰控制策略研究

风电大规模接入会使电网的调峰压力增大,配置储能可以有效缓解系统调峰压力。为了提高系统运行的经济性,需要制定合理的风储联合调峰策略,优化风机减载功率和储能充放电功率。将风储联合调峰问题转化为最优控制问题,提出了一种基于庞特里亚金最大值原理(PMP)的最优调峰控制策略,对该问题进行求解。鉴于储能的损耗模型是复杂的非线性模型,采用间接打靶法求解最优控制的数值解。从求解哈密顿函数最小值的角度入手,提出改进调峰策略,减少了策略算法求解时间。最后,通过算例对所提的最优调峰策略进行分析,算例结果验证了所提调峰策略的有效性。

考虑耐久性的PEM燃料电池有轨电车自适应优化控制策略

针对燃料电池/锂电池/超级电容混合储能有轨电车在动态负载、启停循环、怠速循环、大功率运行时质子交换膜(PEM)燃料电池寿命衰减情况,提出Pontryagin极小值原理(PMP)与耐久性结合的能量管理策略。通过启停控制策略控制燃料电池的启动与停止,有效降低燃料电池启动次数;利用储能系统总体氢气消耗为经济性代价,燃料电池性能衰退指数为耐久性代价,构建联合代价函数;在满足期望条件下,实现协态变量随荷电状态实时变化的在线适应;将所提策略与传统极小值策略和状态机策略进行仿真对比。结果表明:城市循环工况中所提策略较于传统Pontryagin策略燃料电池峰值电流降低了33.2%,氢气消耗下降了12.50%;郊区循环工况中所提策略较传统Pontryagin策略峰值电流降低了21.88%,氢气消耗下降了40.39%。所提管理策略在不同工况下均有良好的适应能力,解决了传统PMP只能离线应用的缺点,将启停次数控制在较低水平,具有延寿燃料电池的能力。

多约束月面盘旋飞跃轨迹优化控制方法

针对无平移发动机月球探测器的多约束盘旋飞跃问题,给出了燃耗最优轨迹。盘旋飞跃划分为垂直上升段、平移段、垂直下降段,垂直上升段与垂直下降段的最优控制均为Bang-Bang形式。研究平移段最优轨迹时,考虑位置、速度、角速度等约束,首次把优化问题的控制变量由推力转化为角速度,然后基于Pontryagin极小值原理得到了最优角速度的初步形式,接着通过对奇异点连续性、控制变量切换次数的研究,得到最优角速度的最终形式由最大边值与最小边值组成且发生两次切换,最后提供了一种求解切换点的数值方法。仿真结果表明,该算法精度高、复杂度低,适用于在线轨迹优化。

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。

基于极小值原理的混动瞬时优化能量管理策略

以发动机瞬时燃油消耗最小为目标建立性能泛函,通过发动机、电机、电池数学模型建立Hamilton目标函数,采用最优控制的Pontryagin极小值原理解析目标函数,在控制集范围内搜索使目标函数达到最小值的最优控制变量,从而计算出控制电机扭矩与发动机扭矩的最优控制值。

基于近似极小值原理的插电式混合动力汽车实时控制策略

将发动机的瞬时油耗拟合成由一次函数和二次函数组成的分段函数形式,将电池瞬时等效油耗拟合成由两个二次函数组成的分段函数形式,在此基础上,通过对Hamilton函数的分析,提出通过简化最优控制变量搜索空间来缩短寻优时间的近似极小值原理实时控制策略,并将该策略的等效油耗优化效果和计算时间分别与基于规则的CD-CS模式控制策略和基于极小值原理的最优控制策略进行对比。结果表明,上述提出的实时控制策略在等效油耗优化效果方面接近基于极小值原理的最优控制策略,而明显优于基于规则的CD-CS模式控制策略,在计算时间方面接近基于规则的CD-CS模式控制策略,而明显短于基于极小值原理的最优控制策略。

基于庞特里亚金极小值原理满意优化的燃料电池混合动力系统分层能量管理方法

针对燃料电池混合动力系统的燃料经济性和耐久性兼顾问题,文中提出一种基于庞特里亚金极小值原理满意优化的分层能量管理方法。该方法以燃料经济性和耐久性为优化目标,采用一级硬性约束、二级满意优化和三级最优控制的分层能量管理,实现对负荷功率的有效分配。通过基于实测工况的实验测试,并与传统基于庞特里亚金极小值原理的能量管理方法进行对比分析,证明了所提出能量管理方法能够有效维持氢耗量较低水平,并能够降低燃料电池发电系统的输出功率波动率,有效提高其耐久性,延长其服役寿命。

基于极小值原理的增程式电动车辆在线能量管理控制策略

针对某増程式电动校车设计了一种基于极小值原理的在线能量管理控制策略,并分析了其能实现SOC维持控制的机理.基于Matlab/Simulink仿真环境和部件实验数据搭建了高保真度的前向仿真模型.仿真结果表明:该控制策略对不同的行驶工况具有很好的适应性.相对于传统开关型控制策略,燃油经济性最高能提高5.8%.

基于极小值原理的混联混合动力客车能量管理策略优化

针对一款混联式混合动力客车特殊的结构特点对控制策略的要求,以电池功率为控制变量,以燃油消耗最小为目标,采用极小值原理,并基于所设计的求解流程和所建立的模型,对确定发动机和电池之间功率分配的能量控制策略进行优化仿真。结果表明,采用极小值原理对能量控制策略的优化效果显著,与规则控制策略相比,100km油耗降低了18.33%。

应急疏散过程建模及其算法研究

实施科学有效的应急疏散策略对提高城市交通应急响应能力、节约救援时间和降低灾害带来的生命财产损失具有重要的作用.疏散路线的构建和各疏散路口的路网分配问题是应急疏散问题的关键所在.在描述路网疏散问题的基础上,构建了以总疏散时间最小化为目标的疏散模型,并运用庞特里亚金最大值原理获得模型的最优解条件.设计了疏散路线构造算法和路口车辆分配算法,用于引导待疏散车辆迅速地疏散到安全区域.在疏散过程中引入反馈思想,利用实时的路网状态信息对疏散策略进行更新调整.仿真结果表明所提出的模型和算法能较好地对路网进行应急疏散.

计及飞行任务与能耗分析的航空燃料电池推进系统能量管理策略

为改善航空燃料电池推进系统的燃料消耗情况并提升系统运行效率,该文提出一种考虑多飞行任务模式与外部最大能耗的综合能量管理方法。在优化常规极小值原理策略的基础上,针对飞行器飞行工况的变化率进行区间划分,改变系统目标函数系数。采用最大外部能耗算法求解超级电容的充放电电压与母线电压的偏差量来实时调整哈密顿函数中的协态变量。最后,通过求解目标函数来控制燃料电池系统的输出功率。基于实时仿真硬件在环测试平台的验证结果表明,所提算法相对于传统的等效氢耗和庞特里亚金最小值原理算法,分别将系统等效氢耗降低了4.6%和3.2%,将系统的平均运行效率提升了10.3%和5.5%,在减少燃料电池系统所承受的应力同时,提升了系统输出的稳定性。

考虑发动机排气背压阈值的柴电混合动力汽车最优控制

根据柴油发动机台架试验结果,分析排气背压对发动机性能的影响,在设计插电式柴电混合动力汽车(plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)控制策略时考虑排气背压对油耗与排放的影响因素.以排气背压和蓄电池荷电状态为状态变量,利用庞特里亚金极小值原理,求解以插电式混合动力汽车油耗与颗粒物排放量的多目标泛函,从而得到整车油耗与排放综合最优控制策略.在MATLAB/Simulink仿真平台下建立了包含柴油颗粒过滤器(diesel particle filter,DPF)压力损失和捕集效率模型的整车动力学模型,对上述所得最优控制策略进行验证,并与二阶段(charge-depleting and charge-sustaining,CD–CS)控制策略和无排气背压状态最优控制策略进行对比.仿真结果表明,本文建立的最优控制策略相对于其它两种控制策略均能明显降低排气背压升高对发动机性能的影响,有效地改善了整车燃油经济性和排放性.最后通过台架试验对所提出的最优控制策略的有效性进行验证,结果表明,采用该控制策略优化后的等效燃油消耗量与颗粒物(particulate matter,PM)排放量分别降低了9.68%和32%.

插电式混合动力公交车电池配置和能量管理策略协同优化的研究

本文针对一款插电式混合动力城市客车,以电池购置成本和使用过程中的能耗成本两者构成的综合成本最小化为目标,进行电池电量选择和能量管理策略的协同优化。首先,设计了双环优化流程,外环为不同电量电池组的选择,内环则施行选定电池组下基于庞特里亚金极小值原理(PMP)的能量管理策略。基于中国典型城市客车运行循环进行仿真分析。结果表明,以综合成本最小化为目标的PHEB的最优电池组配置受行驶里程需求、电池单价等多种因素的影响。最后,基于一组选定的电池组,分别应用PMP、动态规划、电量消耗-电量维持策略和等效能耗最小化策略进行能量管理的对比仿真,得到了4种策略的能耗特征。

计及驾驶室供暖功率需求的插电式混合动力汽车实时控制策略

在建立整车动力系统模型、发动机热力学与油耗模型和驾驶室热交换模型的基础上,研究了计及驾驶室供暖功率需求的CD-CS模式控制策略、基于极小值原理的综合供暖实时控制策略和基于极小值原理的主动综合供暖实时控制策略。在Matlab/Simulink平台上对上述3种控制策略进行了仿真,仿真结果表明:在由UDDS和HWFET组成的上下班工况下,与计及驾驶室供暖功率需求的CD-CS模式控制策略和基于极小值原理的综合供暖实时控制策略相比,基于极小值原理的主动综合供暖实时控制策略使发动机油耗分别降低了10.9%和4.97%。

基于近似极小值原理的插电式混合动力汽车实时控制策略研究

将发动机的瞬时油耗拟合成由一次函数和二次函数组成的分段函数,将电池瞬时等效油耗拟合成由两个二次函数组成的分段函数,在此基础上,通过对Hamilton函数的分析,并根据凸函数的性质提出了通过缩小最优控制变量搜索空间来缩短寻优时间的近似极小值原理控制策略,然后选取一段随机工况分别对此控制策略进行仿真和整车道路试验,并分别对基于规则的CD-CS模式控制策略和基于近似极小值原理的控制策略进行整车对比道路试验。仿真和整车道路试验结果表明,本文中提出的基于近似极小值原理的控制策略实时性好,能应用于车辆实时能量管理控制,且具有良好的燃油经济性,与基于规则的CD-CS模式控制策略相比,整车等效燃油消耗约降低23%。

基于离散时间最优控制的航空发动机装配序列规划

为实现航空发动机维修差错的控制,采用基于优先约束关系的装配子网对发动机部件装配序列建模.在给定的装配评价准则下,将装配序列规划问题转化为最优变迁激发序列问题.引入离散时间的Pontryagin最小值原理(DTPMP),将极小化哈密顿函数这一全局优化的必要条件作为求解零部件装配序列的启发信息.为避免潜在死锁,给出了最优变迁激发序列算法.最后对最优装配序列规划算法的分析显示,该算法有多项式时间的复杂度.

基于工况识别的燃料电池公交车能量管理策略

为解决燃料电池混合动力公交车中基于优化的能量管理策略难以实车应用的问题,在分析燃料电池公交车(Fuel cell hybrid bus,FCHB)行驶路线的固定性和片段性的基础上,提出了一种基于SOM-K-means(Self-organized mapping K-means)工况识别的能量管理策略。首先,根据公交车站点将行驶路线划分为多个行驶片段,在车辆停站时,运用SOM-K-means二阶聚类模型完成工况识别,获取车辆下一行驶片段的识别协态变量;当车辆在下一个行驶片段运行时,运用识别协态变量完成基于庞特里亚金极值原理(Pontryagin s maximum principle,PMP)求解的能量管理策略的实时应用。其次,建立基于公交车实际运行数据的仿真实验,最后建立硬件在环实验,将所提出的策略移植入整车控制器(Vehicle control unit,VCU)中进行实验。实验结果表明,与基于规则的能量管理策略相比,本研究提出的能量管理策略降低了19.77%的平均等效氢气消耗。且该策略在VCU中每一步的计算时间大约为30 ms,计算结果与仿真结果完全一致,满足车辆对能量管理策略的时效性和准确性的要求。