混合动力汽车载能量管理控制策略的分析

混合动力汽车载能量管理控制策略的分析

太阳能混合动力汽车（HSV）虽然具有混合动力电动汽车（HEV）的一些特点，但也存在着明显不同。利用仿真分析对HSV应用的一个基础规则（RB）的串联式混合动力车辆控制策略进行了评估。将基于遗传算法（GA）批量优化的内燃机调度作为假设的参考基准。

基础规则控制结构由外部任务和内部任务构成。外部任务定义在停车期间所需的最终期望充电状态，以达到存储足够的太阳能而进行完整的行驶周期。内部任务可通过内燃机-发电机系统和最终期望充电状态的最大偏离值估计出平均功率，作为平均牵引功率的一个函数。应用动态规划技术（DP）来优化发电机调度，可以将超过预期的串联式混合动力电动车电力需求的燃油消耗降到最低，选择电池的充电状态为状态变量，同时考虑充电状态间隔。通过GA优化内燃机-发电机调度时，优化间歇相比于应用动态规划技术仅降低了3.5%，从而确定可遗传算法技术应用于HSV和HEV的有效性。模拟试验研究基于RB规则，在循环特征上显示出功率预测对时间跨度的依赖性。对于车轮出现的平均功率需求，时间跨度呈现线性增加趋势。同时，进行了辐射水平对HSV燃油经济性影响的评估，结果表明在市区行驶时太阳能可以保证较高的贡献率。综合来看，这些模拟分析除提供了RB控制策略可在HSV上进行正确实施的有效信息外，同时也表明了HSV在城市和公路驾驶条件下能够提供动力的潜力。

网址：http://www.sciencedirect. com

作者：Marco Sorrentino et al

编译：罗涛鲁棒多变量控制在混合动力电动汽车能源管理中的应用

鲁棒多变量控制器往往在混合动力电动汽车（HEV）中扮演非常重要的角色。本文通过介绍混合动力电动汽车的动力学特性，展示了一个两输入两输出（TITO）鲁棒控制器。由于混合动力电动汽车扭矩管理受到不确定参数以及内燃机和集成电机间强耦合的约束，通过该鲁棒控制器对其进行了具有挑战性的应用。

涉及的控制系统提供了能够使混合动力电动汽车扭矩管理具有保证稳定性和强劲的性能，因为扭矩管理受到不确定因素（如燃烧滞后、转动惯量、阻尼）、未建模的不确定复杂自由度（如加油和点火延迟等影响）、不可测量的外部扰动（如车辆载荷）、传感器噪声以及估计误差等影响。

主要针对MIMO鲁棒反馈控制器的设计及应用，特别是在混合动力电动汽车扭矩管理中的应用，扭矩管理的主要目的是在提高燃油消耗率的同时降低CO2的排放，鲁棒控制系统设计的架构可以解决现有控制设计方法的缺陷。仿真结果验证了鲁棒多变量控制器系统的设计能够有效地帮助混合动力电动汽车在制造过程中降低成本、风险以及缩短生产周期。

Sajjad Fekri et al.2012 IEEE International Conference on Control App-lications(CCA), Part of 2012 IEEE Multi-Conference on Systems and Control.Dubrovnik,Croatia.

编译：任贝