混合动力城市客车控制策略动态优化

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1、万方数据第46卷第6期2010年3月机械工程学报JOURNALOFMECHANICALENGINEERINGV01．46NO．6Mar．20lODoI：lO．390l／J哩讧E．2010．06．033基于道路工况自学习的混合动力城市客车控制策略动态优化宰朱道伟1，2谢辉1严英1宋振垒1(1．天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室天津300072；2．军事交通学院汽车工程系天津300161)摘要：在混合动力控制策略开发过程中通常采用国外开发的典型道路工况，而这些道路工况与国内的实际道路工况存在较大的差异，这种差异会导致开发的控制策略并不能使混合动力车辆在实际工况下达到最佳燃油经济性。针对这一问

2、题，结合城市公交车线路固定、周期性强等特点，建立道路工况自学习系统。利用该系统可以生成针对固定线路的运行工况，试验结果表明该工况真实地反映车辆实际运行的线路特点。以生成的道路工况为基础，利用动态规划方法，对控制策略进行优化仿真研究。目标车辆在采集得到的道路工况上，按动态规划分配的功率值运行，仿真结果得到的百公里燃油消耗比采用功率跟随控制策略的混合动力公交车的实际燃油消耗降低10．2％。真正实现混合动力客车的“一线一策略”的要求，提高混合动力城市客车的适应性。关键词：道路工况自学习混合动力动态优化中图分类号：U469．7ControlStrategyDynamicOptimizationo

3、ftheHybridElectricBusBasedonDrivingCycleSelf-learningZHUDaoweil·2XIEHuilYANYinglSONGZhenleil(1．StateKeyLaboratoryofEngines，TianjinUniversity,Tianjin300072；2．AutomobileEngineeringDepartment,AcademyofMilitaryTransportation,Tianjin300161)Abstract：Thedevelopmentofhybridelectriccontrolstrategiestypica

4、llyuseAmericanorJapanesedrivingcycles．However,thereisgreatdifferencebetweenthesedrivingcyclesandthedomesticactual01∞s’whichcausesthedevelopedcontrolstrategyunabletomakethehybridelectricbusattaintheoptimalfueleconomy．Inviewofthisproblem,adrivingcycleself-learningsystemissetupuponconsiderationofthe

5、traitsofthebus．suchas血edcommutingrouteandstrongperiodicity．Experimentalresultsfromthedrivingcycleself-learningshowthattheconstructeddrivingcyclecanadequatelyrepresenttheroute．Basedontheconstructeddrivingcycle。thecontrolstrategyisoptimizedbyusingdynamicprogramming．Thetargetvehicle九msonthecollected

6、drivingcyclesaccordingtothepowerdistributedbydyllMmcprogramming．Thesimulationresultshowsthatthefuelconsumptionisreducedby10．2percentincomparisontotheactualvehiclerunningontheroutewiththepowerfollowercontrolstrategy．Throughthismethod,‘'onerouteonestrategy'’foreachhybridelectricbusisrealizedandthea

7、daptabilitythereofisimproved．Keywords：DrivmgcycleSelf-learningHybridelectricDynamicoptimization0前言混合动力车辆在燃油经济性和排放性能方面·国家高技术研究发展计划资助项目(863计划，2006AAllAll2)。20091llO收到初稿，20091210收到修改稿的优势，来自于混合动力系统中两种动力源功率或转矩的合理分配，这种合理分配依赖