基于PMP的HEV全局最优能量管理策略研究

中国机械工程 ›› 2014, Vol. 25 ›› Issue (1): 138-141.

基于PMP的HEV全局最优能量管理策略研究

许世景1，2;吴志新1，3

1.天津大学，天津，300072
2.河南理工大学，焦作，454000
3.中国汽车技术研究中心，天津，300162

出版日期:2014-01-10 发布日期:2014-01-14
基金资助:
国家高技术研究发展计划(863计划)资助重大项目（2006AA11A112）

Investigation of Global Optimization Energy Management Strategy of HEV Based on PMP

Xu Shijing1,2;Wu Zhixin1,3

1.Tianjin University，Tianjin，300072
2.Henan Polytechnic University，Jiaozuo，Henan，454000
3.China Automotive Technology and Research Center，Tianjin，300162

Online:2014-01-10 Published:2014-01-14
Supported by:
National High-tech R&D Program of China (863 Program) （No. 2006AA11A112）

摘要/Abstract

摘要：

动态规划常用于求取已知工况的全局最优解，但该方法计算量大、求解时间长。为了解决这个问题，把发电机组和电池组模型适当化简，在保持电池组电量平衡的条件下，以电池组荷电状态为状态变量，以电池组输出功率为控制量，采用庞特里亚金极小值原理算法求解了混合动力汽车的能量管理问题，得到了全局最优解，并给出了详细的求解过程。与动态规划相比，该方法求解需要的时间很短。

关键词: 最优控制, 混合动力汽车, 庞特里亚金极小值原理, 能量管理策略

Abstract:

Dynamic programming usually is used to obtain the global optimal solution of the known driving cycle, but this method needs a large amount of calculation and a long computation time. To solve this problem, the models of the genset and the battery bank were simplified appropriately. Keeping the battery pack energy balanced, the battery state of charge (SOC) was used as the state variable, and the output power of the battery was used as the control variable, PMP was used to obtain the global optimal solution. And the detailed solution process was given. Compared with dynamic programming, the time required to solve by means of the method is very short.

Key words: optimal control, HEV(hybrid electric vehicle), PMP(Pontryagins minimum principle), energy management strategy

中图分类号:

U469.7
TP273

许世景, 吴志新, . 基于PMP的HEV全局最优能量管理策略研究[J]. 中国机械工程, 2014, 25(1): 138-141.

Xu Shijing, Wu Zhixin, . Investigation of Global Optimization Energy Management Strategy of HEV Based on PMP[J]. China Mechanical Engineering, 2014, 25(1): 138-141.

参考文献

[1]彭涛，陈全世．并联混合动力电动汽车的模糊能量管理策略[J]．中国机械工程，2003，14(9)：797-800．
Peng Tao，Chen Quanshi. A Fuzzy Energy Management Strategy for Parallel Hybrid Electric Vehicles[J]. China Mechanical Engineering，2003，14(9)：797-800.
[2]殷承良，浦金欢，张建武．并联混合动力汽车的模糊转矩控制策略[J]．上海交通大学学报，2006，40(1)：157-162．
Yin Chengliang，Pu Jinhuan，Zhang Jianwu. The Fuzzy Torque Control Strategy for Parallel Hybrid Electric Vehicles[J]. Journal of Shanghai Jiao Tong University，2006，40(1)：157-162.
[3]Brahma A，Guezennec Y，Rizzoni G. Optimal Energy Management in Series Hybrid Electric Vehicles[C]//Proceedings of 2000 American Control Conference．Chicago，2000：60-64.
[4]申彩英，夏超英．基于改进型动态规划算法的串联混合动力汽车控制策略[J]．控制理论与应用，2011，28(3)：427-432．
Shen Caiying，Xia Chaoying. Control Strategy of Series Hybrid Electric Vehicle Based on Improved Dynamic Programming[J]. Control Theory & Applications，2011，28(3)：427-432.
[5]林歆悠，孙冬野，秦大同，等．混联式混合动力客车全局优化控制策略研究[J]．中国机械工程，2011，22(18)：2259-2263．
Lin Xinyou，Sun Dongye，Qin Datong，et al. Development of Power-balancing Global Optimization Control Strategy for a Series-parallel Hybrid Electric City Bus[J]. China Mechanical Engineering，2011，22(18)：2259-2263.
[6]Paganelli G. Equivalent Consumption Minimization Strategy for Parallel Hybrid Powertrains[C]//IEEE 55th Vehicul Technology Conference．Birmingham，2002：2076-2081.
[7]Lorenzo S，Giorgio R. Optimal Control of Power Split for a Hybrid Electric Refuse Vehicle[C]//2008 American Control Conference，ACC．Seattle，WA，USA，2008：4498-4503.
[8]Delprat S，Lauber J，Guerra T M，et al. Control of a Parallel Hybrid Powertrain：Optimal Control[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology，2004，53(3)：872-881.
[9]Namwook K，Sukwon C，Huei P. Optimal Control of Hybrid Electric Vehicles Based on Pontryagin’s Minimum Principle[J]. IEEE Transactions on Control Systems Technology，2011，19(5)：1279-1287.
[10]Delprat S，Guerra T M. Optimal Control of a Parallel Powertrain：From Global Optimization to Real Time Control Strategy[C]//IEEE 55th Vehicular Technology Conference．Birmingham，2002：2082-2088.
[11]Lorenzo S，Simona O，Giorgio R. A Comparative Analysis of Energy Management Strategies for Hybrid Electric Vehicles[J]. Journal of Dynamic Systems，Measurement and Control，2011，133(3)：1-9.
[12]林歆悠，孙冬野．基于工况识别的混联式混合动力客车控制策略研究[J]．中国机械工程，2012，23(7)：869-974．
Lin Xinyou，Sun Dongye. Development of Control Strategy for a Series-parallel Hybrid Electric City Bus Based on Roadway Type Recognition[J]. China Mechanical Engineering，2012，23(7)：869-874.

[1]	隗寒冰；任培林. 插电式柴电混合动力汽车规则控制及处理器在环测试[J]. 中国机械工程, 2019, 30(13): 1590-1599.
[2]	章俨1；杨义勇1；李亮2；李卫兵3；吴琼3. 双电机混联构型混动车辆的制动能量回收策略[J]. 中国机械工程, 2019, 30(13): 1631-1637.
[3]	陈志勇;张婷婷. 柔性基、柔性关节空间机械臂的运动混合控制[J]. 中国机械工程, 2019, 30(12): 1466-1473.
[4]	吴进军1;颜丙杰2;方继根1;王西峰1;谢志鹏3;史洋4;李亮2. 插电式混合动力汽车的次优能量管理策略[J]. 中国机械工程, 2019, 30(11): 1336-1342.
[5]	石琴, 仇多洋, 吴冰, 李一鸣, 刘炳姣. [智能感知]基于粒子群优化支持向量机算法的行驶工况识别及应用[J]. 中国机械工程, 2018, 29(15): 1875-1883.
[6]	钱立军1;荆红娟1;邱利宏1，2. 基于随机模型预测控制的四驱混合动力汽车能量管理[J]. 中国机械工程, 2018, 29(11): 1342-1348.
[7]	邓涛;韩海硕;罗俊林. 基于动态规划算法的混合动力汽车改进型ECMS能量管理控制研究[J]. 中国机械工程, 2018, 29(03): 326-332.
[8]	王永宽1,2;钱立军1;牛礼民2. 基于免疫算法的四驱插电式混合动力汽车控制策略多目标优化[J]. 中国机械工程, 2017, 28(14): 1683-1690.
[9]	司远, 钱立军, 邱利宏, 李浩. 基于等效油耗最小的四驱混合动力汽车能量管理[J]. 中国机械工程, 2017, 28(09): 1112-1117.
[10]	王琪, 孙玉坤, 倪福银, 陈泰洪, 陈连玉, 罗印升. 混合动力汽车电池内部状态预测的贝叶斯极限学习机方法[J]. 中国机械工程, 2016, 27(22): 3118-3123.
[11]	史中权, , 叶文华. 基于音圈电机作动器的主轴振动LQG控制研究[J]. 中国机械工程, 2016, 27(10): 1308-1314.
[12]	邓涛, 卢任之, 李亚南, 林椿松. 基于LVQ工况识别的混合动力汽车自适应能量管理控制策略[J]. 中国机械工程, 2016, 27(03): 420-425.
[13]	孙涛, 徐正进, 尤霖, 黄序, 郑松林, 张振东, 孙跃东. 基于卡尔曼滤波器的智能车过弯时间优化控制算法[J]. 中国机械工程, 2015, 26(19): 2693-2697.
[14]	高爱云, 邓效忠, 张明柱, 付主木 . 基于最佳制动效果的并联式混合动力汽车再生制动控制策略[J]. 中国机械工程, 2015, 26(15): 2118-2124.
[15]	钱立军, 邱利宏, 陈朋. 基于模糊PID扭矩识别的混合动力汽车优化控制[J]. 中国机械工程, 2015, 26(13): 1752-1759.