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混合動力電驅動系統(tǒng)的模糊控制策略研究
來源:電子技術應用2014年第3期
魯子卉
(長春職業(yè)技術學院 工程技術分院, 吉林 長春130033)
摘要: 為了提高混合動力電驅動系統(tǒng)的動態(tài)性能,,首先建立了電力驅動系統(tǒng)數(shù)學模型,,進而基于多變量模糊控制算法設計了混合動力系統(tǒng)控制策略,,并對模糊規(guī)則進行了優(yōu)化,。通過Matlab軟件進行的系統(tǒng)仿真表明,,所設計的控制算法可以使整個系統(tǒng)實現(xiàn)良好的工作狀態(tài),系統(tǒng)效率相比模糊優(yōu)化之前提升約5.6%,。
中圖分類號: U461.2
文獻標識碼: A
文章編號: 0258-7998(2014)03-0140-03
Research on fuzzy control strategy of hybrid electric driving system
Lu Zihui
Engineering Technology Academy, Changchun Vocational Institute of Technology,, Changchun 130033, China
Abstract: In order to improve dynamics property, firstly, a system mathematic model is built up, and then a multi-parameters fuzzy control algorithm is proposed. Fuzzy rules are optimized. For validating the correctness and effect, a simulation is made in Matlab. Simulation results show that the control algorithm can make the whole system work at a nice characteristic,and the system efficiency is enhanced by about 5.6%.
Key words : hybrid electric drive; control algorithm; fuzzy control; system simulation

    混合動力電驅動系統(tǒng)HEDS(Hybrid Electric Driving System)采用高性能電動機作為動力部件,,同時配有電能存儲單元與燃油作為系統(tǒng)的能源供給,具有較高的系統(tǒng)功率密度和靈活的控制性能,。通過合理利用多種能量源的技術優(yōu)勢,,可以實現(xiàn)較單一能量源系統(tǒng)更高的工作效率。HEDS是目前工程機械,、車輛,、航空等領域中大功率驅動系統(tǒng)的重要設計方案之一,尤其是隨著近年來控制技術,、總線通信技術和電力電子技術的迅速發(fā)展,,HEDS系統(tǒng)的應用日益廣泛[1-4]。由于采用了多種能量源協(xié)同工作,,系統(tǒng)控制算法是HEDS研發(fā)過程中的重要環(huán)節(jié)[5],。控制算法的研究對于提高HEDS控制效果、動態(tài)性能和工作效率等都具有重要意義[6-7],。
    本文首先采用有限狀態(tài)機理論針對HEDS進行建模與分析,,進而基于多變量模糊控制對控制算法進行設計,提取關鍵控制規(guī)則進行優(yōu)化,,最后通過Matlab系統(tǒng)仿真,,對所提出的控制方案進行了仿真驗證。
1 HEDS系統(tǒng)建模
    一個典型的HEDS由發(fā)動機,、耦合器,、電動機、逆變器,、動力電池組等組成,。電動機作為系統(tǒng)中的機械功率輸出裝置,通過逆變器來連接直流母線,,電機控制器實時地通過變頻控制來調(diào)節(jié)電動機輸出功率,、發(fā)動機燃燒燃油,以此帶動小型永磁同步發(fā)電機發(fā)電,,與電池共同組成混合動力能量源,為電動機提供電能供應,。為了對HEDS進行數(shù)學描述,系統(tǒng)根據(jù)不同的控制決策在不同的工作模式之間進行實時切換。
    為了對控制算法進行研究,,需要對每種動力部件的數(shù)學模型進行進一步的詳細描述,。動力電池組是一個復雜的非線性時變系統(tǒng),為了避免模型過于復雜,,忽略溫度和使用壽命對電池特性的影響,,采用簡化的內(nèi)阻等效模型,將電池組視為一個包含可變內(nèi)阻的電壓源,,電池組的輸出為端電壓與端電流。發(fā)動機建模采用穩(wěn)態(tài)實驗數(shù)據(jù)加一階延遲修正的雙PI控制模型,,其中,,第一個PI控制環(huán)表示發(fā)動機的輸出功率調(diào)節(jié),控制器根據(jù)系統(tǒng)需求功率和發(fā)動機實際功率調(diào)整發(fā)動機目標工作轉速,;第二個PI控制環(huán)為發(fā)動機的力矩控制,,控制器根據(jù)發(fā)動機目標轉速與實際轉速之差控制發(fā)動機的工作力矩,發(fā)動機與電池組的數(shù)學模型如式(1)~式(4)所示,。
      

    仿真過程采用美國US06工況作為速度運行工況,,結合上述模糊隸屬度函數(shù)設計HEDS模糊控制規(guī)則。系統(tǒng)中電動機的輸出功率由綜合控制器根據(jù)駕駛員踏板信號決定,,因此模糊控制算法主要解決了電動機的功率在發(fā)動機發(fā)電機組與電池組之間的合理分配,。模糊規(guī)則的主要設計思路是在滿足系統(tǒng)功率需求的前提下,負載功率越高則發(fā)動機輸出功率也越高;負載功率越低則越

    上述模糊控制規(guī)則反應了輸入與輸出的模糊邏輯對應關系,,在建立的過程中依靠模擬人工智能來體現(xiàn)混合動力系統(tǒng)的設計經(jīng)驗,。顯然這樣的控制算法雖然具有智能性,但卻無法實現(xiàn)效率的最優(yōu),因此有必要對模糊算法進行進一步的優(yōu)化,。通常對模糊的優(yōu)化主要分為兩種,,一種是對隸屬度函數(shù)進行優(yōu)化,另一種是對模糊規(guī)則進行優(yōu)化,,本文采用第二種思路,,即對模糊規(guī)則進行優(yōu)化。每條模糊規(guī)則中均含有一個待定系數(shù)Ki,,Ki的選取對于發(fā)動機發(fā)電機組與電池組的功率分配起著直接作用,。對模糊控制算法建立優(yōu)化模型,因為每一個Ki對應著每一條模糊決策下的發(fā)動機輸出功率,,通過查表最優(yōu)曲線則可以得到不同的發(fā)動機效率,。因此可以將系統(tǒng)效率寫成關于Ki的函數(shù),同時將優(yōu)化目標函數(shù)定為系統(tǒng)效率的倒數(shù),,即可以得到優(yōu)化目標函數(shù)的表達式如式為:
 

 


    在整個仿真工況中隨機抽取18個觀測點,,與未優(yōu)化前的系統(tǒng)效率進行對比,結果如圖3所示,??梢钥闯觯磧?yōu)化前平均效率為75.8%,,經(jīng)過優(yōu)化后系統(tǒng)效率有了明顯提高,平均效率達到81.4%,,提高了5.6%,表明所設計的模糊控制算法及其優(yōu)化方法合理有效,。

    本文建立了混合動力電驅動系統(tǒng)的數(shù)學模型,,并基于該模型進一步提出了多變量模糊控制算法,進而對模糊規(guī)則進行了優(yōu)化,。Matlab仿真表明所設計的模糊控制算法使混合動力系統(tǒng)實現(xiàn)了良好的控制效果,,工作效率有明顯改善,優(yōu)化之后的混合動力電驅動系統(tǒng)效率較優(yōu)化之前提高了5.6%,。
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