本文摘要：摘要：車(chē)輛再生制動(dòng)過(guò)程中，可將部分制動(dòng)能量轉(zhuǎn)化為電能儲(chǔ)存在電池以延長(zhǎng)純電動(dòng)汽車(chē)的續(xù)駛里程�？紤]到現(xiàn)有再生制動(dòng)策略對(duì)電池約束不夠充分，易造成能量回收效率不高、電池過(guò)充等問(wèn)題。為保護(hù)電池以及提高再生制動(dòng)效率，本文充分考慮了動(dòng)力電池功率狀態(tài)，提
摘要：車(chē)輛再生制動(dòng)過(guò)程中，可將部分制動(dòng)能量轉(zhuǎn)化為電能儲(chǔ)存在電池以延長(zhǎng)純電動(dòng)汽車(chē)的續(xù)駛里程。考慮到現(xiàn)有再生制動(dòng)策略對(duì)電池約束不夠充分，易造成能量回收效率不高、電池過(guò)充等問(wèn)題。為保護(hù)電池以及提高再生制動(dòng)效率，本文充分考慮了動(dòng)力電池功率狀態(tài)，提出了一種優(yōu)化再生制動(dòng)策略，并運(yùn)用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法求取最優(yōu)解。仿真結(jié)果表明，文中提出的策略比基于曲線的方法在經(jīng)濟(jì)性上提高了36%以上，比單目標(biāo)的方法在穩(wěn)定性上至少提高了48%。此外，測(cè)試實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文所提策略的實(shí)用性。
關(guān)鍵詞：車(chē)輛工程;純電動(dòng)汽車(chē);功率狀態(tài);再生制動(dòng);動(dòng)態(tài)規(guī)劃
引言
近些年來(lái)，隨著能源危機(jī)問(wèn)題的加劇，新能源汽車(chē)成為未來(lái)發(fā)展的必然趨勢(shì)。其中純電動(dòng)汽車(chē)[1]由于其高效能，低噪音與零排放的特點(diǎn)，已成為新能源汽車(chē)研究的重點(diǎn)。然而純電動(dòng)汽車(chē)在城市工況下行駛過(guò)程中，車(chē)輛在制動(dòng)時(shí)損失了大量驅(qū)動(dòng)能量。車(chē)輛制動(dòng)過(guò)程中進(jìn)行能量回收有利于能源的充分利用，提高純電動(dòng)車(chē)的續(xù)駛里程。因此再生制動(dòng)技術(shù)已經(jīng)成為近年來(lái)國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)[23]。
車(chē)輛工程評(píng)職知識(shí)：車(chē)輛工程專(zhuān)業(yè)的論文發(fā)表字?jǐn)?shù)要求
再生制動(dòng)在車(chē)輛剎車(chē)時(shí)將電動(dòng)機(jī)切換成發(fā)電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)，利用車(chē)的慣性帶動(dòng)電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)而產(chǎn)生反轉(zhuǎn)力矩，將一部分的動(dòng)能或勢(shì)能轉(zhuǎn)化為電能并加以?xún)?chǔ)存或利用。朱波等[4]采用基于ECE法規(guī)前后軸制動(dòng)力分配策略，充分利用了電機(jī)的外特性，在制動(dòng)過(guò)程中協(xié)調(diào)控制電機(jī)制動(dòng)力和電子穩(wěn)定控制器的液壓制動(dòng)力。該策略提高了制動(dòng)能量回收效率和車(chē)輛的續(xù)駛里程。牛繼高等[5]基于理想制動(dòng)力分配曲線與模糊邏輯控制原理，制定了前驅(qū)純電動(dòng)汽車(chē)制動(dòng)能量回收控制策略。
將matlab/simulink控制模型嵌入AVLcruise模型，在保證車(chē)輛的制動(dòng)穩(wěn)定性和安全性的基礎(chǔ)上，提高車(chē)輛的經(jīng)濟(jì)性。張淵博等[6]將動(dòng)力學(xué)特性與混合制動(dòng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)相結(jié)合，提出一種基于新型改進(jìn)遺傳算法的混合動(dòng)力客車(chē)高效再生制動(dòng)控制策略。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真分析，在保證車(chē)輛穩(wěn)定性的同時(shí)，提升了15%的制動(dòng)能量回收率。
為在制動(dòng)過(guò)程中最大限度地利用回收的能量，Zhang等[7]提出一種結(jié)合自適應(yīng)立方指數(shù)預(yù)測(cè)和動(dòng)態(tài)規(guī)劃的新的預(yù)測(cè)控制方法。并且該方法比理想制動(dòng)力方法和多階段制動(dòng)力方法在能量回收效率上分別提高了1.55%和6.40%。針對(duì)分布式電動(dòng)汽車(chē)在制動(dòng)條件下的穩(wěn)定性和再生制動(dòng)能量的恢復(fù)問(wèn)題，Yu[8]等提出了一種基于車(chē)輪滑速控制的復(fù)合制動(dòng)防抱死制動(dòng)控制策略。仿真結(jié)果表明，所研究的控制方法可以有效地估計(jì)和控制各種復(fù)雜路面下的最佳滑移率，提高電動(dòng)汽車(chē)制動(dòng)控制的穩(wěn)定性。
現(xiàn)實(shí)情況中車(chē)輛制動(dòng)穩(wěn)定性對(duì)于乘員非常重要，然而，目前再生制動(dòng)策略普遍的研究目標(biāo)是制動(dòng)能量的回收，卻很少將車(chē)輛制動(dòng)穩(wěn)定性考慮在控制目標(biāo)之中，導(dǎo)致乘員的乘坐舒適性變差。再生制動(dòng)過(guò)程中的約束是為了讓系統(tǒng)穩(wěn)定，保護(hù)汽車(chē)上的部件。Xu等[9]提出一種新型電動(dòng)汽車(chē)制動(dòng)轉(zhuǎn)矩分配策略，利用電機(jī)進(jìn)行制動(dòng)能量回收。該策略基于模型預(yù)測(cè)控制，解決包括安全和回收效率的多目標(biāo)問(wèn)題。
何耀等[10]在考慮了蓄電池SOC和最大電流與電機(jī)的制動(dòng)轉(zhuǎn)矩對(duì)制動(dòng)能量回收的約束，以車(chē)輛制動(dòng)的舒適性，經(jīng)濟(jì)性和安全性為目標(biāo)，提出一種基于信息融合架構(gòu)下的新型再生制動(dòng)控制策略。該策略對(duì)不同工況具有自適應(yīng)性，在制動(dòng)能量回收率方面要優(yōu)于傳統(tǒng)的Advisor制動(dòng)力分配策略。Heydari等[11]利用牽引電機(jī)及其控制器的性能圖來(lái)定義了再生制動(dòng)和摩擦制動(dòng)混合的邊界，從而顯著增加了再生制動(dòng)過(guò)程中回收的能量。
電池的功率狀態(tài)(stateofpower，SOP)[1214]通常使用電池的峰值功率作為其衡量指標(biāo)，表示在預(yù)定的時(shí)間間隔內(nèi)電池所能吸收或釋放的最大功率。電池的功率狀態(tài)可以評(píng)估在不同荷電狀態(tài)和健康狀態(tài)下電池的充電功率的性能，從而提高車(chē)輛再生制動(dòng)的效率。
然而，現(xiàn)階段，研究者很少考慮到電池功率狀態(tài)對(duì)車(chē)輛再生制動(dòng)的影響，或者采用保守電池功率設(shè)計(jì)來(lái)滿足功率的要求。上述策略過(guò)于理想，在實(shí)際情況中應(yīng)用性不強(qiáng)。同時(shí)，采用以上策略也會(huì)造成制動(dòng)能量回收效率不高或者超過(guò)回收功率的閾值，導(dǎo)致電池過(guò)充，損壞電池等問(wèn)題。鑒于此，本文在汽車(chē)制動(dòng)過(guò)程中考慮動(dòng)力電池SOP對(duì)制動(dòng)能量回收的影響，解決策略過(guò)于理想，制動(dòng)回收效率不高，損壞電池等問(wèn)題。
同時(shí)，為了平衡再生制動(dòng)過(guò)程中的多種因素，文章將控制目標(biāo)設(shè)定為固定工況和循環(huán)工況下回收更多的能量同時(shí)最大限度保證車(chē)輛的穩(wěn)定性。而為了求解這些目標(biāo)問(wèn)題，文章利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法建立模型將抽象的多目標(biāo)求解具體為數(shù)學(xué)優(yōu)化問(wèn)題，并用公式量化制動(dòng)的經(jīng)濟(jì)性和穩(wěn)定性。最后文章通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證提出控制策略的有效性，證明提出的策略在提高車(chē)輛制動(dòng)穩(wěn)定性的同時(shí)兼顧了制動(dòng)經(jīng)濟(jì)性。針對(duì)電動(dòng)車(chē)再生制動(dòng)過(guò)程中普遍無(wú)法兼顧多項(xiàng)目標(biāo)和忽略電池功率狀態(tài)問(wèn)題。
本文建立等效電路模型和NPV模型精確估計(jì)電池功率狀態(tài)。并且，本文提出了制動(dòng)經(jīng)濟(jì)性和制動(dòng)穩(wěn)定性?xún)蓚�(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，并對(duì)其量化。同時(shí)，文章采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法求解優(yōu)化多目標(biāo)問(wèn)題。最后，仿真驗(yàn)證了在固定工況和NEDC工況下，文中提出的策略在經(jīng)濟(jì)性上比基于曲線的方法分別提高了36.41%和40.31%，在穩(wěn)定性上比單目標(biāo)的方法分別提高了48.61%和60.41%。本文的策略在制動(dòng)經(jīng)濟(jì)性的基礎(chǔ)上兼顧了穩(wěn)定性。而考慮電池功率狀態(tài)的優(yōu)化策略可以充分發(fā)揮電池回收效率，同時(shí)防止電池過(guò)充損壞，更加切合實(shí)際情況，提高了算法的實(shí)用性。
參考文獻(xiàn)
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作者：劉興濤1,2，林思源，武驥1,2，何耀，劉新天
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