基于随机动态规划混合动力履带车辆能量管理策略（可编辑）

基于随机动态规划混合动力履带车辆能量管理策略（可编辑） 基于随机动态规划混合动力履带车辆能量管理策略 基于随机动态规划的混合动力 * 履带车辆能量管理策略 邹 渊 陈 锐 侯仕杰 胡晓松 北京理工大学电动车辆国家工程实验室 北京 100081 摘要: 混合动力履带车辆采用发动机- 发电机组和电池组混合供电, 必须设计满足车辆动力性和燃油经济性约束的能量管理策 略。 针对串联式混合动力履带车辆, 提出一种基于随机动态规划的能量管理策略设计 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 。 以实车行驶试验数据为目标工况, 将驾驶员功率需求抽象为随车速变化的马尔科夫过程。 建立发动机- 发电机组、 电池组以及直流母线功率平衡动态模型。 以目 标工况中燃油消耗及电池最终荷电状态的偏差作为车辆的优化控制成本 函数 excel方差函数excelsd函数已知函数     2 f x m x mx m      2 1 4 2拉格朗日函数pdf函数公式下载 ,建立车辆能量管理最优控制问题。采用策略迭 代法求解以发动机转速、电池组荷电状态、车速和驾驶员功率需求为输入、发动机电子油门为输出的最优控制策略。所得控 制策略通过基于前向车辆模型的仿真以及行驶试验验证。结果表明,相对于原发动机多点控制策略,所得最优控制在满足目 标工况同时,燃油经济性明显提高。 关键词:混合动力 履带车辆 能量管理策略 马尔科夫链 随机动态规划 中图分类号:TG156Energy Management Strategy for Hybrid Electric Tracked Vehicle * Based on Stochastic Dynamic Programming ZOU Yuan CHEN Rui HOU Shijie Hu Xiaosong National Engineering Lab for Electric Vehicles, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081 Abstract: Energy management strategy is indispensable and should be designed with the constraints from vehicle’s drivability and economy for the hybrid electric tracked vehicle with the engine-generator set and the power battery pack simultaneously. An energy management strategy based on stochastic dynamic programming was proposed for a serial hybrid electric tracked vehicle. Based on the driving schedule from the field test data, the probability of power demand was calculated by imum likelihood method, the power demand for driver was modeled as a Markov chain process which varies as the vehicle speed changes. The engine-generator set, battery and power balance between them is modeled. The fuel consumption and the deviation between final and initial state of charge of battery were adopted as the cost value function of the optimal control model. A policy iteration algorithm method is applied to solve the optimal control problem and the optimal control will be determined by the state feedbacks including the engine speed and the battery state of charge, the vehicle speed and the power request. The control strategy is verified through the feed-forward simulation model and field test. A considerable improvement in fuel economy, compared to the former rule-based control strategy, is observedKey words: Hybrid powertrain Tracked vehicle Energy management Markov chain Stochastic dynamic programming[1] 布置灵 活而 成为常 用的 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 之 一 。该结 构中 发 动 0 前言 机? 发电 机组和动力电池组同时向双侧独立驱动电 [2] 机混合供电 , 合理实现发动机?发电机组和电池低油耗、 高供电能力以及 低红外静默行动的优 组之间的功率分配以满足车辆行驶工况约束、并获 点使混合动力驱动系统日益广泛的应用在高速履带 得较低的燃油消耗是该 类混合驱动系统控制的关键 车辆上。 串联式混合动力履带车辆由于其结构简单、 技术之一, 通常称之 为能量管理策略。 已有学者提出 了负载功率跟踪控制以及混合动力系统恒压控制等 [3] 策略 。特 别是提 出了 发动机 转速 多点控 制策 略 , * 国家自然科学基金50905015 和高 等学校学科创新引智项目B12022 资助项目。20120216 收到初稿,20120610 收到修改稿T 是发电机 电磁转 矩;ω 是发电机转 速;K 是感 m m e 控制发动机速度按负载功率等级在不同转速间迁移 [4] 应电动势 系 数 ; K 是等效阻 抗 ,阻抗系数 x m 并实 车应 用。以 上策 略均为 基于 规则的 能量 管 理 K 3PL/ ,其 中 P 为发电 机极对数;I 是发电机输 x dc 策略,控制算法简单、实时性好,但其设计常过多 出电流,U 是输出电压。K 和 K 通过台架试验获 dc e x 依赖工程师工程经验和高成本的反复试验,很难保 [3] 得 。 证最优的效果。近年来,国内外学者已经开始应用确定性动态规划来解决轮 式车辆混合动力系统优化 控制问题,从优化结果中提取控制策略,显著提高 [5-7] 车辆的燃油经济性 。 然而, 确定性动态规划理论 通常只是对某个确定工况来优化并提取控制策略, 该策略在其他工况下未必最优。为克服上述不足,随机动态规划被应用在轮 式车辆混合动力系统优化 图2 永磁同步发电机及整流桥等效电路 中,该方法将驾驶员的功率需求建成一个具有马尔 科夫性质的随机过程,应用马尔科夫最优决策原理 永磁同步发电机?整流桥直流侧电压、电磁转 (通常为策略迭代)求解轮式车辆最优控制问题, 矩方程为 [8-11] 获得较好的 控制效果 ,但该类方 法尚未应用 在 UK?K I? dc e m x m dc 混合动力履带车辆上。本文应用随机动态规划完成 (1 ) 2 TKI KImedc xdc履带车辆混合动力驱动系统能量管理策略设计与验 证,所得控制策略既不囿于某一工况,而且易生成 发电机输入转矩是由内燃机经过增速箱传递过 可实时执行的控制逻辑表格,相比于发动机速度多 来,动力学方程为 [3] 点控制策略 ,燃油经济性有明显提高。 Tdn2J eng g eTJ ?mg 2 id 60 t i (2 ) egeg1 混合动力履带车辆驱动结构及建模nin ge ?geng 式中,T 为 内燃机输出转矩;i 为 增速器传动比; eng e-g 车辆驱动结构如图 1 , 采用串联式的混合动力 n 为内燃机 转速;n 为发 电机转速;J 为内燃机转 eng g e 形式, 双侧电机分别独立驱动两侧主动轮, 发动机- 动惯量;J 为发电机转动惯量。 g 发电机组和动力电池组作为双能量源给两侧电机提 供功率。 1.2 动力电 池组建模 采用开路电压和等效内阻电池模型,方程为 UVs I?Rbat ci batnt (3 ) 1sI 1 dt?100% c bat? 3600CAh 式中,U 为电池组输 出电压;Vs 为电池组开路 bat c 电压;I 为 电池组输出电流;R 为 电池内阻;C bat int Ah 为电池组容量;s 为电池组荷电状态。电池组开路 c[3] 电压与 s 关系及内阻通过试验获得 。 c 图1 混合动力履带车辆驱动结构 1.3 混合动 力系统功率平衡建模 1.1 发动机?发电机组建模 任何时候发 动机- 发电机 组和电池组 功率输出 必须满足车辆行驶的功率需求,数学表达为 履带车辆混合动力电传动系统采用大功率电控 [11-12] sign P req 柴油机和永磁同步发电机 ,发动机和发电机之UIIP (4 ) dc bat req 间用一个变速箱来完成速度匹配。永磁同步发电机 式中,U 为直流母线电压,为从直流母线到主动 加三相全波不控整流桥简化等效电路如图示,其中 2 平均车速同样离散为有限个数的一列值 轮驱动效率,P 为车辆 需求的功率。 req 12 N v UI, 0bat dc Vv,v ,,v (8 )U 5 UU, I 0dc bat dc m 用转移概率 P 来表示在 k 时刻平均车速 v 和 im,j U 最终由 P 、n 和 s 共 同决定。 i j req eng c 当前时刻需求功率 P 下,k+1 时刻 需求功率 P dem dem 的概率 2 驾驶员需求功率及转移概率 m ji PpPr |pp ,vv im, j dem demdem (9 ) ij ,1,2,,N ;m 1,2,,N p v 采用实车场地行驶试验速度?时间历程为行驶 工况,如图 4 ,包括车辆加速、转向和制动中两侧 N p 履带的速度特征,其平均车速为 14.43 km/h ,行驶 式中, P1 。 im, j j ?1 距离为 3.976 km 。 30 用每一时刻试验工况的车速根据 公式 小学单位换算公式大全免费下载公式下载行测公式大全下载excel公式下载逻辑回归公式下载 (6)求出 Track1 Track2 对应时刻 的 需求功率 。 采用最邻 近 法 Nearest 20 Neighborhood 将获 得的 数 据, Pv 量化为 dem m 10 i , P v 。转移概率的值由最大释然估计法确定 dem m0 im, j 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 Pm if0 im, j t /s imm im 图4 实车场地行驶工况 mN ?1, 2,,v (10 ) ij , ?1,2,,Np m 双电机独 立 驱动的履 带 车辆特点 是 取消了转向 i 式中,m 表示在车 速 为 v 时,需 求 功率从 P im,j dem m 过程中机械滑磨损失,则有 j 转移到 P 发生的次数。m 表示在 车速为 v 时, dem im N p? PF F?F ?V?M?I? i dem r a aero z 需求功率 P 发生转移次 数的和,且mm。 dem im im, jj ?1 Fmgfr veh rFma 图 5 显示了 车速为 35 km/h 时需求功率转移概 a veh2率分布情况。车辆及驱动系统主要参数如表 1 。(6 ) F ?CAV 21.15aero d? Mm? gL 4 veh1?0.925? 0.15?RB1RB/2V?V V?Voi o i 0.8 0.6式中,P 为功率需求,F 是滚动阻力,F 是加速 0.4 dem r a 0.2 阻力,F 为空气阻力,V 为平均车速,M 是转向 aero 0阻力矩,ω 是转向角速度,I 为车辆垂直轴向转动 5 z10 25 惯量,m 为 整车质量,f 为滚动阻力系数,a 为直 15 20 veh r 20 15 10 当前时刻 需求功 率下 标 i 25 驶加速度,C 为风阻系数,A 为迎风 面积, μ 为转 当前 时刻需求功 率的 下标 指数 i 5 下一时 刻需求功 率的下标指 数 j d 下时刻需 求功率 下标 j 向阻力系数 ,L 为履带 接地长, μ 为最大转向 阻 图5 在车速为 35 km / h 时的需求功率的转移概率 力系数,由路面状态决定,R 为转向半径,B 为两 侧履带中心距, V 和 V 分 别为外侧和内侧履带速度。o i 车辆实际行驶中驾驶员通过操纵加速踏板或制 表1 混合动力履带车辆主 要参数 动踏板表达功率需求,该值不可能预知,但可以把 参数 数值 [13] 整车质量 m/kg 15 000 veh 其视为随机过程, 且具有马尔科夫性质 , 即下一 2 迎风面积 A/ m 5.4 时刻的需求 功率只取决 于当前车速 和当前需求 功 风阻系数 C 1 d 率,而与之前的状态无关。通过统计实际的行驶工 滚动阻力系数 f 0.049 r 电池组安时数 C/Ah 100 况来获得不同车速下需求功率转移概率函数。 Ah 增速比 i 1.58 e-g 将需求功率离散为有限个数的一列值 电池组内阻 R /0.05 int N 12 p 履带中心中心距 B/ m 2.55 Pp,p ,,p (7 )dem dem dem dem 转向阻力系数 μ 1.0 3 -1 履带速度/ km?h P 转 移概率 im, j P 2 转动惯量 I / kg ?m 55 000 3.2 策略迭代 法求解 z -2 感应电动势系数 K / 1.65 e Vsrad 式11 中, 由 于 w P 为 随机变量, 导致下 k dem -2 阻抗系数 K / 0.000 37 x NmA 一时刻状态变量可视为条件概率,期望成本函数 2 发动机转动惯量 J / kg ?m 3.2 e 2 重新表达为 发电机转动惯量 J /kg ?m 2.0 gCX3 最优控制问题建模及求解 N 0 N ?1 Np (16 ) Ep[rX,u ?rX] 3.1 马尔科 夫决策问题建模? kj kj kj N N km, j kj 11 把发动机- 发 电机组和电 池组间功率 分配看作 离散时间序列马尔科夫决策问题,状态转移方程 它包括前 N ?1 阶包含概率分布的成本和终端 X ?fX,u,w 11 成本,当 N ?+ ? 成为无 限马尔科夫决策问题。 kk ?1 kk 一般引入折扣因子 λ 来 加快收敛,总的期望成 sk c 式中,X , 控制量取发动机电子油门开 k 本函数表示为 nk engVXN,0度信号,u T k ?[0,1] ,w 为随机干扰变量, 令 k thro k(17 ) Np N ?1 kN 11 w P , 并满足 2 中通 过对实车循环工况获得的需? k dem Epr,Xu ?rX? im, j kj kj kj N N? kj 11 求功率转移概率分布, f 为式1~5 的离散化数学表 由式17 获得贝尔曼最优方程的递归形式 达形式。 单步状态转移成本? CXrX ,u CX (18 ) NN 11N?1N?1 N rx,uT Fn k,T k?soc ?soc^2 kk s eng thro k ?10 (12 ) 采用策略迭代法求解上述最优控制问题,具体 [12] 式中,rx,u 为在X 状态下施加控制量 u 引发的 k k 算法下 。 kk 单步状态转 移成本,T 为离散步长 ,取 1 s , (1)设 n 为 迭代次数。 初 始化 n0 ; 任意假定 s 0 F nk,T k 代表转速 n k 和 T k 下的燃油 一个初始的策略 π 。 eng thro eng thro n (2 ) 策略评 估。 将 π 代 入迭代方程式18。若 消耗率,由发动机万有特性试验获得。为约束电池 * CC , 则停止, 取 最优值函数CC,否 n 过度充放, 在单步状态转移成本中包含下时刻 s 与 nn ?1 nc 初始 s 的差的平方项。α 为加权因子,以调节在优 c 则,令CC,继续迭代直到CC? 为止。 nn ?1 nn ?1 化中燃油消耗与电池组能量平衡的权重。 (3 )策略改 进。将第二 步求得的最 优值函数 马尔科夫决策的目的是寻找控制律 π ,实现整 C* 代入跌代 方程。获得针对最优值函数的控制策 个随机过程中的成本期望最小 n ?1*? arg min C 略, 。 N ?1 n n+1 * n13 minCX E rX ,u r x Nk 0 ?kNN (4)如果 π π , 则停 止。 最优的策略 π π 。 k ?1 否则,nn+1 ,重复第二、三步。 式中,CX 表示初始值为 X 、施加控制 律的 0 N 0 基于 Matlab 软件编写混合动力车 辆能量管理 总体成本,rX 为终端成本,表达为 NN 最优控制问题,采用策略迭代法求解出最优控制。 rX ? ss^2 14 NN cN c0 由于随机动态规划计算量较大,在高性能计算机工 此外系统状态或控制量受以下约束: 作站上单次计算耗用 23 h 完成。 获得 状态与控制相 0sk1c 对应的最优控制策略表格。图 8 为车速在 35 km/hsNs0?s ?cc c 时最优控制与系统状态的对应关系,X 轴和 Y 轴分nnkn gg _min g _ 别是功率需求和电池组 s 值,Z 轴是 相应的发动机c 15 nk1 nk??n ?gg 电子油门控制量。采用随机动态规划求解混合动力IIkI bat__char bat bat__disch 履带车辆能量管理最优控制流程见图 9 。0Ik I dc dc _ ? 0uk 1式中,Δs 为允许的 s 偏差,n 和 n 分别为 c c g_min g_ 发电机允许最低和最高转速, Δn 为 单位时间步长内 允许的发 电 机速度增 长 率 , I 和 I bat__char bat__disch 为电池组最大充电电流 为负值 和 放电电流, I 为发电机组最大输出电流。 dc _ 4200 200 10 00 260 250 220 230 220 280 280 200 200 260 210 240 250 210 230 240 260 250 280 220 280 220 230 300 300 240 240 250 260 260 250 280 200 210 20001800 发动机万有特性曲线 g/kW?h 1 发动机工作点 1600 发动机最大转矩曲线 1400 0.8 1200 0.6 1000 800 0.4 600 220 0.2 400 300 35 280 0 300 3 250 80 300 2000 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 230 180 发动 机转 速n /rpm 130 0.6 eng 0.63 80 0.66 30 0.69 0.72 -20 0.75 图11 基于 SDP 控制策略下发 动机工作点 功率需求P /kW -70 0.78 s dem 电池荷 电状态 c 图8 车速为 35 km/h 的发动机电子油门最优控制 所获得的能量管理最优控制策略在不同循环工 况下都具有较好的燃油经济性。图 13 显示在图 12 所示直线行驶循环工况下发动机的工作点位置,与 初始的多点速度控制策略相比,发动机工作范围得 到改善,在满足负载功率需求的同时,提高了燃油 经济性。 353025 2015 图9 随机动态规划方法求解流程 1054 控制策略验证与仿真结果 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 00 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 时间t/s 图12 实车场地试验某行驶工况 采用最优能量管理策略后在图 4 循环工况的功 率负载下仿真结果如图 9~11 所示。 图 9~11 中, 显示发动机工作在 1 000~1 400 r/min ,且基本沿着最 1800 发动机万有特性 曲线 g/kW?h 佳油耗曲线实现功率的调节。 电池组荷电状态 s 能 c 基于SDP 的控制策略 1600 发动机最大转矩 曲线 够稳定的维持在 0.6~0.7 。 1400 初始多点控制策 略 1200 2000 1000 1000 0 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 800 0.75 0.65 600 220 0.6 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 400 1 0.5 350 300 280 350 300 3 200 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 0 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 发动机转速n /rpm eng 时间t /s 图9 发动机转速、电池组荷电状态和电子油门 图 13 不同控制下发动机 工作点对比图 4 循环工况中,采用随机动态规划方法得出 500 400 I dc 的控制策略的油耗为 2 767.4 g ,采用 初始控制策略 300 I bat U 200 的油耗为 3 311.3 g 。与初 始控制策略相比,油耗减 100 0 少了 16.4% 。 图 12 循环工 况中采用随机动态规划方 -100 法得出控制策略油耗为 1 336.7 g ,采 用多点控制策 -200 -300 略实车油耗为 1 520.7g 。与初始控制策略相比,油-400 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 时间t /s 耗降低 12.1% 。 图10发电机、电池组电流和直流母线电压 5 240 240 230 280 200 250 250 230 260 260 26 210 260 250 230 2 230 220 220 210 210 发 电机电 流I/A dc 发动 机转 速 电池 子电流 I /A 发动机电子 油门T bat 荷 电状态S 电 子油门T n c /rpm thro thro eng 直 流母线 电压 U /V 发动机 转矩T /Nm eng 发动机 转矩T /Nm eng 车速 V /km/h 车速Ve/km/h