車用并聯(lián)混合動力系統(tǒng)瞬態(tài)過程控制技術研究.pdf

1、混合動力電動汽車開始走向產(chǎn)業(yè)化的時期，對其控制策略的研究無疑具有重大現(xiàn)實意義。控制策略的研究手段包括仿真、控制原型開發(fā)、硬件在環(huán)仿真和系統(tǒng)性能測試。本文通過對各種混合動力系統(tǒng)的共性分析，提出了混合動力系統(tǒng)控制策略開發(fā)平臺的框架，給出了混合動力系統(tǒng)各個功能模塊在控制策略開發(fā)的不同階段可采用的形態(tài)以及他們之間的連接關系。為了拓展混合動力控制策略仿真的設計空間，設計了統(tǒng)一化模型接口，提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)動機縮放建模方法，并通過實驗證明了該建

2、模方法能夠達到仿真優(yōu)化需要的精度。 基于dSPACE系統(tǒng)和發(fā)動機動態(tài)試驗臺架，采用模塊化和分層設計方法，設計了測試系統(tǒng)的功能模塊，部分功能?？蓪崿F(xiàn)仿真形態(tài)和實物形態(tài)置換組合，以滿足不同測試的需要，實現(xiàn)了系統(tǒng)模塊組合的柔性化。設計完成了系統(tǒng)各種信號協(xié)調連接，完成了dSPACE系統(tǒng)、測功機系統(tǒng)和混合動力總成的集成。在所設計的測試平臺上進行了并聯(lián)混合動力測試，實驗表明測試平臺能實現(xiàn)循環(huán)工況模擬、再生制動控制、模式切換控制、換擋控制等過

3、程的測試，測試平臺達到了預期的測試功能，為并聯(lián)混合動力瞬態(tài)過程控制技術研究奠定了實驗基礎。 并聯(lián)混合動力能量管理和瞬態(tài)過程動力控制都需要發(fā)動機的實時轉矩。本文通過發(fā)動機自動化測試，建立了發(fā)動機瞬態(tài)轉矩的查表模型、神經(jīng)網(wǎng)絡擬合模型，并提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)動機平均值模型。對三者的實驗驗證表明，它們都能達到一定的轉矩估計精度。但前兩種模型的適應性較差，而基于神經(jīng)網(wǎng)絡的平均值模型根據(jù)實時測得的進氣壓力和噴油流量進行轉矩估計，具有更好的

4、適應性，也能對節(jié)氣門變化率不高時的發(fā)動機動態(tài)轉矩進行估計。 本文提出了基于模型預測的電機調速閉環(huán)控制策略，用于模式切換控制，它不依賴于對發(fā)動機瞬態(tài)轉矩的精確估計，比單純根據(jù)估計的發(fā)動機轉矩進行電機轉矩補償控制具有更好的控制魯棒性。仿真和實驗表明所提出的控制策略能夠有效降低混合動力模式切換過程中的輸出轉矩和轉速波動，實現(xiàn)模式的平穩(wěn)切換。該控制策略適用與普通并聯(lián)混合動力，也適用于plug-in混合動力。 提出了行星齒輪機械變