《電子技術(shù)應(yīng)用》
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重載混合動(dòng)力車輛再生制動(dòng)策略設(shè)計(jì)與優(yōu)化
信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全 1期
薛金紅,涂群章,邵發(fā)明,潘 明
(陸軍工程大學(xué) 野戰(zhàn)工程學(xué)院,江蘇 南京210007)
摘要: 為進(jìn)一步提高混合動(dòng)力應(yīng)急救援車輛的能源利用率,針對(duì)N3類重型車輛的特點(diǎn)設(shè)計(jì)了雙模糊邏輯控制策略,分別對(duì)前后軸之間的制動(dòng)力及前軸再生制動(dòng)與機(jī)械制動(dòng)的制動(dòng)力進(jìn)行了合理分配,同時(shí)兼顧了車輛的制動(dòng)穩(wěn)定性及再生制動(dòng)能量的回收效率。為了更好地發(fā)揮模糊邏輯控制器的性能,采用多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法,以車輛制動(dòng)穩(wěn)定性指標(biāo)及再生制動(dòng)能量回收量為優(yōu)化目標(biāo),對(duì)雙模糊邏輯控制器的輸入/輸出隸屬度參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化。最后,通過Simulink離線仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所設(shè)計(jì)的雙模糊邏輯再生制動(dòng)策略及多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法的正確性、有效性及實(shí)用性。
中圖分類號(hào): U469.72
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2022.01.012
引用格式: 薛金紅,涂群章,邵發(fā)明,等. 重載混合動(dòng)力車輛再生制動(dòng)策略設(shè)計(jì)與優(yōu)化[J].信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全,2022,41(1):75-83.
Design and optimization of regenerative braking strategy for heavy-duty hybrid electrical vehicles
Xue Jinhong,Tu Qunzhang,Shao Faming,Pan Ming
(College of Field Engineering,Army Engineering University of PLA,Nanjing 210007,China)
Abstract: In order to further improve the energy efficiency of hybrid emergency rescue vehicles, a dual-fuzzy logic control(Dual-FLC) strategy was designed according to N3 heavy-duty vehicles. The braking force between the front and rear axles, the regenerative braking force and mechanical braking force on the front axle were distributed reasonably. At the same time, both the recovery efficiency of the regenerative braking energy and the braking stability of the vehicle were considered comprehensively. In order to make the fuzzy logic control(FLC) strategy play better performance, a multi-objective particle swarm optimization(MOPSO) strategy was adopted to optimize the input and output membership parameters of the dual fuzzy logic controller with the target of the vehicle braking stability index and the recovery amount of regenerative braking energy. Finally, the correctness, effectiveness, and practicability of the designed Dual-FLC regenerative braking strategy and the MOPSO algorithm were verified by the offline Simulink simulation.
Key words : mechanical and electronic engineering;regenerative braking;multi-objective particle swarm optimization;fuzzy logic control;hybrid electrical vehicle

0 引言

混合動(dòng)力車輛以其排放低、能源利用率高的特點(diǎn)正在逐步取代傳統(tǒng)燃油車輛。本文所研究的應(yīng)急救援車輛是一種重載車輛,在搶險(xiǎn)救災(zāi)、事故救援、消防救援等災(zāi)害救援領(lǐng)域發(fā)揮著至關(guān)重要的作用,要求具有響應(yīng)速度快、機(jī)動(dòng)性能高、地形適應(yīng)能力強(qiáng)等特點(diǎn)。

混合動(dòng)力車輛的能量管理策略是當(dāng)前研究的熱點(diǎn),也是混合動(dòng)力車輛的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù),近些年已被很多學(xué)者進(jìn)行了研究,但研究的重點(diǎn)大部分放在了行車過程的能量管理方面,而制動(dòng)控制策略作為能量管理策略中非常重要的一部分,特別是對(duì)于應(yīng)急救援車輛這類載重大、行駛路況復(fù)雜的車輛,制動(dòng)能量的損失非常多,直接影響到車輛的制動(dòng)性能及能源的利用率。近年來很多學(xué)者針對(duì)再生制動(dòng)力機(jī)械制動(dòng)之間的分配也做了一些研究。現(xiàn)在廣泛研究的再生制動(dòng)策略主要可以分為三類:一是基于確定規(guī)則的制動(dòng)策略,如基于ECE法規(guī)和I線的制動(dòng)力分配[1-4],基于制動(dòng)強(qiáng)度的制動(dòng)策略[5]等;二是基于智能控制的制動(dòng)策略,如基于模糊邏輯控制的制動(dòng)策略[6-8],基于自適應(yīng)模糊控制的制動(dòng)策略[9],基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)優(yōu)化制動(dòng)策略[10],基于龐特里亞金最小原理的制動(dòng)策略[11]等;三是基于智能優(yōu)化算法的制動(dòng)策略,如基于遺傳算法的多目標(biāo)優(yōu)化策略[12],基于田口方法優(yōu)化的模糊邏輯制動(dòng)控制策略[13],改進(jìn)優(yōu)化算法的自適應(yīng)能量管理策略[14],改進(jìn)非線性模型預(yù)測控制方法的能量回收控制策略[15]等。這些制動(dòng)策略采用了不同的方法進(jìn)行制動(dòng)力的分配,在不同方面對(duì)制動(dòng)策略進(jìn)行了改進(jìn),都有各自的優(yōu)勢(shì),但主要側(cè)重的是輕型車輛,在本文設(shè)計(jì)的重載應(yīng)急救援車輛的制動(dòng)控制方面并不完全適用,需在路面行駛工況、車輛制動(dòng)穩(wěn)定性等方面重點(diǎn)改進(jìn)。



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作者信息:

薛金紅,涂群章,邵發(fā)明,潘  明

(陸軍工程大學(xué) 野戰(zhàn)工程學(xué)院,江蘇 南京210007)


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