《電子技術應用》
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重载混合动力车辆再生制动策略设计与优化
信息技术与网络安全 1期
薛金红,涂群章,邵发明,潘 明
(陆军工程大学 野战工程学院,江苏 南京210007)
摘要: 为进一步提高混合动力应急救援车辆的能源利用率,针对N3类重型车辆的特点设计了双模糊逻辑控制策略,分别对前后轴之间的制动力及前轴再生制动与机械制动的制动力进行了合理分配,同时兼顾了车辆的制动稳定性及再生制动能量的回收效率。为了更好地发挥模糊逻辑控制器的性能,采用多目标粒子群优化算法,以车辆制动稳定性指标及再生制动能量回收量为优化目标,对双模糊逻辑控制器的输入/输出隶属度参数进行了优化。最后,通过Simulink离线仿真实验验证了所设计的双模糊逻辑再生制动策略及多目标粒子群优化算法的正确性、有效性及实用性。
中圖分類號: U469.72
文獻標識碼: A
DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2022.01.012
引用格式: 薛金紅,涂群章,邵發明,等. 重載混合動力車輛再生制動策略設計與優化[J].信息技術與網絡安全,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

混合動力車輛以其排放低、能源利用率高的特點正在逐步取代傳統燃油車輛。本文所研究的應急救援車輛是一種重載車輛,在搶險救災、事故救援、消防救援等災害救援領域發揮著至關重要的作用,要求具有響應速度快、機動性能高、地形適應能力強等特點。

混合動力車輛的能量管理策略是當前研究的熱點,也是混合動力車輛的一個關鍵技術,近些年已被很多學者進行了研究,但研究的重點大部分放在了行車過程的能量管理方面,而制動控制策略作為能量管理策略中非常重要的一部分,特別是對于應急救援車輛這類載重大、行駛路況復雜的車輛,制動能量的損失非常多,直接影響到車輛的制動性能及能源的利用率。近年來很多學者針對再生制動力機械制動之間的分配也做了一些研究。現在廣泛研究的再生制動策略主要可以分為三類:一是基于確定規則的制動策略,如基于ECE法規和I線的制動力分配[1-4],基于制動強度的制動策略[5]等;二是基于智能控制的制動策略,如基于模糊邏輯控制的制動策略[6-8],基于自適應模糊控制的制動策略[9],基于神經網絡的多目標優化制動策略[10],基于龐特里亞金最小原理的制動策略[11]等;三是基于智能優化算法的制動策略,如基于遺傳算法的多目標優化策略[12],基于田口方法優化的模糊邏輯制動控制策略[13],改進優化算法的自適應能量管理策略[14],改進非線性模型預測控制方法的能量回收控制策略[15]等。這些制動策略采用了不同的方法進行制動力的分配,在不同方面對制動策略進行了改進,都有各自的優勢,但主要側重的是輕型車輛,在本文設計的重載應急救援車輛的制動控制方面并不完全適用,需在路面行駛工況、車輛制動穩定性等方面重點改進。



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作者信息:

薛金紅,涂群章,邵發明,潘  明

(陸軍工程大學 野戰工程學院,江蘇 南京210007)


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