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后驅(qū)燃料電池客車的控制策略開發(fā)

2018-02-21 01:54鄭松林郝景賢饒洪宇
關(guān)鍵詞:模糊控制動(dòng)力電池燃料電池

王 鍵,鄭松林,郝景賢,饒洪宇

(1.上海理工大學(xué) 汽車研究所, 上海 200093; 2.上汽集團(tuán)商用車技術(shù)中心, 上海 200438)

近些年來,我國能源危機(jī)和環(huán)境問題日益嚴(yán)重,新能源汽車成為解決這個(gè)問題的有效途徑之一[1-3]。燃料電池汽車(fuel cell vehicle)具有零排放、高效率和高功率密度等優(yōu)點(diǎn),被公認(rèn)為最有發(fā)展前景的新能源汽車[4-5]。在燃料電池的研究領(lǐng)域中,能量管理策略一直是研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn),但目前已經(jīng)商業(yè)化的控制策略只有根據(jù)工程經(jīng)驗(yàn)而設(shè)計(jì)的開關(guān)式控制策略和功率跟隨式控制策略[6-7]。模糊邏輯指模仿人腦的不確定性概念判斷、推理思維方式,對于模型未知或不確定的描述,系統(tǒng)不需要建立被控對象的精確數(shù)學(xué)模型,使其設(shè)計(jì)簡單、便于應(yīng)用、比較容易建立語言規(guī)則[8],其優(yōu)點(diǎn)是控制系統(tǒng)魯棒性強(qiáng),干擾和參數(shù)變化對控制效果的影響被大大減弱,尤其適合非線性、時(shí)變及純滯后系統(tǒng)的控制。本文以某后驅(qū)燃料電池客車為例,進(jìn)行了燃料電池汽車動(dòng)力系統(tǒng)的選型和參數(shù)匹配,并在此基礎(chǔ)上研究模糊控制策略,最后對模糊控制策略和傳統(tǒng)功率跟隨式控制策略進(jìn)行對比仿真。

1 燃料電池汽車動(dòng)力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與參數(shù)匹配

1.1 燃料電池汽車動(dòng)力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

目前的燃料電池汽車動(dòng)力系統(tǒng)如圖1所示,包括了燃料電池、動(dòng)力電池、DC/DC變換器、電機(jī)控制器和電機(jī)等部分,其優(yōu)點(diǎn)如下:① 動(dòng)力電池可以提供燃料電池啟動(dòng)時(shí)空壓機(jī)所需供電和為電堆加熱等;② 動(dòng)力電池可以提供行駛過程中的峰值電流,降低了對燃料電池功率和動(dòng)態(tài)特性的需求,降低了燃料電池的研發(fā)成本;③ 動(dòng)力電池可以吸收制動(dòng)能量,提高能量利用效率;④ 單向DC/DC變換器控制更為簡單,成本也更低。

1.2 整車參數(shù)和設(shè)計(jì)目標(biāo)

本文研究的燃料電池汽車是在某商用客車的基礎(chǔ)上開發(fā)的一款后驅(qū)車型,其整車基本參數(shù)如表1所示。

通過對目前主流電動(dòng)客車進(jìn)行試驗(yàn)分析,制定了如表2的動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性設(shè)計(jì)目標(biāo)。

FC為燃料電池,B為動(dòng)力電池,DC/DC為單向DCDC轉(zhuǎn)換器,MC為電機(jī)控制模塊和電機(jī)

車輛參數(shù)參數(shù)值整備質(zhì)量/kg2 600滿載質(zhì)量/kg3 000長×寬×高/mm5 150×1 990×1 940軸距/mm3 200空氣阻力系數(shù)0.38迎風(fēng)面積/m23.3車輪滾動(dòng)半徑/m0.34主減速比 4.9

表2 整車動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性目標(biāo)

駕駛品質(zhì)相關(guān)參數(shù)參數(shù)值最高車速/(km·h-1)150最大爬坡度/%≥35 0~100 km/h加速時(shí)間/s≤1680~120 km/h加速時(shí)間/s≤13純氫續(xù)駛里程/km≥400每百公里氫耗/kg≤1.5純電續(xù)駛里程/km≥60

1.3 電機(jī)參數(shù)的確定

電機(jī)的最高轉(zhuǎn)速發(fā)生在電機(jī)的恒功率區(qū),由汽車的最高速度可以求得。根據(jù)車速和轉(zhuǎn)速對應(yīng)的關(guān)系式可知[9]:

(1)

根據(jù)計(jì)算值選取電機(jī)最高轉(zhuǎn)速為6 000 r/min,其中額定轉(zhuǎn)速ne為4 800 r/min。

電機(jī)的峰值扭矩由最大爬坡度確定,汽車爬坡的過程中車速很低,因此可以忽略空氣阻力,則有

(2)

其中:滾動(dòng)阻力系數(shù)f取0.01;機(jī)械效率η為0.92;35%的坡的坡度角約為20°。代入計(jì)算可得所需電機(jī)峰值扭矩≥779 N·m,因此選取電機(jī)峰值扭矩為800 N·m。

根據(jù)最高車速可求得最大功率Pmax1為:

(3)

計(jì)算得到Pmax1≥73.45 kW。

電機(jī)的峰值功率不僅取決于最高車速,還需要考慮加速時(shí)間。在水平路面上,汽車由起始車速加速到目標(biāo)車速的加速時(shí)間為

(4)

車輛行駛驅(qū)動(dòng)力與電機(jī)峰值功率、峰值轉(zhuǎn)矩之間的關(guān)系為

(5)

(6)

根據(jù)設(shè)計(jì)目標(biāo)的加速時(shí)間,代入公式可得Pmax2≥123 kW。正常情況下,當(dāng)峰值功率Pmax滿足加速性能指標(biāo)的要求后,其峰值功率也滿足爬坡的性能指標(biāo)要求。根據(jù)計(jì)算結(jié)果取其中最大值,再算上整車效率和安全系數(shù),最終確定電機(jī)的峰值功率Pmax為130 kW。確定好電機(jī)峰值功率、最高轉(zhuǎn)速和峰值扭矩后即可選擇電機(jī)的具體類型,永磁同步電機(jī)因?yàn)榫哂懈咝А⒏呖刂凭?、高轉(zhuǎn)矩密度、良好的轉(zhuǎn)矩平穩(wěn)性及低震動(dòng)噪聲的優(yōu)點(diǎn)成為首選[10]。其輸出特性如圖2所示。

1.4 燃料電池參數(shù)的確定

目前較為成熟的燃料電池為質(zhì)子交換膜燃料電池(PEMFC),它的優(yōu)點(diǎn)是用空氣作為氧化劑降低了使用成本、室溫環(huán)境即能正常工作、比功率較大、啟動(dòng)迅速、輸出功率可自由調(diào)整等。本文燃料電池汽車是以燃料電池為主要能源的新能源汽車,因此使用的是目前輸出功率和效率都較高的車用燃料電池。其最大功率為60 kW,功率上升率為2.13 kW/s,功率下降率為4.15 kW/s,最高效率接近70%,其效率曲線如圖3所示。根據(jù)車身空間,可以放置的儲(chǔ)氫瓶的壓力為70 MPa,儲(chǔ)氫6 kg。JP

圖2 電機(jī)的輸出特性

圖3 燃料電池效率曲線

1.5 動(dòng)力電池參數(shù)的確定

動(dòng)力電池采用的是磷酸鐵鋰電池,根據(jù)車輛設(shè)計(jì)指標(biāo)需要確定動(dòng)力電池的功率需求和能量需求。PEMFC和動(dòng)力電池共同提供汽車的最大需求功率,即:

Pbmax≥Pmmax-Pfc

(7)

其中Pbmax為動(dòng)力電池的最大功率。通過計(jì)算可知Pbmax最小功率為70 kW,但汽車在冷啟動(dòng)工況時(shí),燃料電池并不能輸出能量,而且汽車急加速工況時(shí)燃料電池的功率上升率(4.15 kW/s)較低,所以在某些工況下主要由動(dòng)力電池為電機(jī)供電,則將動(dòng)力電池的峰值輸出功率定在100 kW。為了保證燃料電池汽車60 km的純電續(xù)駛里程,根據(jù)純電動(dòng)客車的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn),將動(dòng)力電池的電量定在18 kW·h。

2 ADVISOR后軸驅(qū)動(dòng)形式的二次開發(fā)

ADVISOR所有默認(rèn)車型都是前軸驅(qū)動(dòng)形式,但是本文研究的對象為后驅(qū)車型,因此需要對ADVISOR進(jìn)行二次開發(fā)。

首先對后驅(qū)汽車進(jìn)行受力分析建立后驅(qū)汽車動(dòng)力學(xué)模型。假設(shè)后軸驅(qū)動(dòng)汽車處于坡度為α的路面上,初速度為V0,在極限附著力為Fmax驅(qū)動(dòng)力(或制動(dòng)力)作用下所能產(chǎn)生的最大末速度為Vrtmax(或最小末速度Vrtmin),其受力分析如圖4所示。圖中:m為整車質(zhì)量(kg);g為重力加速度(m/s2);a為加速度(m/s2);FN為后輪垂直載荷(N);Fw為空氣阻力(N);Fi為坡道阻力(N);Tf1為前輪滾動(dòng)阻力偶矩;Tf2為后輪滾動(dòng)阻力偶矩;α為坡度角(rad)。

圖4 后軸驅(qū)動(dòng)汽車動(dòng)力學(xué)模型

根據(jù)汽車行駛方程式得到:

Fmax-Fw-Ff-Fi=ma

(8)

式中:

Fmax=Fq=FN·μmax

Fi=mgsinα

Tf=Ffr=Wfr

Ff=mgcosα(f1+f2·Vaver)

其中:Fmax為最大驅(qū)動(dòng)力或最大制動(dòng)力(N);μmax為最大附著系數(shù);L、L1為車軸距和前軸距(m);hg為車輛質(zhì)心高度(m);Ff為汽車總的滾動(dòng)阻力(N);r為車輪的滾動(dòng)半徑(m);W為車輪所受的垂直于路面的壓力(N);f1、f2分別為前后輪滾動(dòng)阻力系數(shù);A為迎風(fēng)面積(m2);Cd為空氣阻力系數(shù);ρ為空氣密度(kg/m3);Vaver為平均速度(m/s)。

假設(shè)仿真過程中一個(gè)迭代間隔時(shí)間為dt,那么在此仿真過程中的加速度a和平均速度Vaver如下式所示:

(9)

同理,可以得到制動(dòng)工況對應(yīng)的最小速度Vrtmin

(10)

在整車控制模塊庫中,復(fù)制fuel cell,并命名為fuel cell REAR。解鎖模塊庫之后,按照上面計(jì)算結(jié)果修改牽引力控制模塊中的車速限制模塊和牽引力計(jì)算模塊,實(shí)現(xiàn)對汽車加減速而產(chǎn)生的前后軸載荷變化進(jìn)行限制,如圖5所示[11]。然后在仿真模型中,用fuel cell REAR模塊替換原來fuel cell模塊及完成了后軸驅(qū)動(dòng)的二次開發(fā)。

圖5 牽引力控制模塊

3 燃料電池汽車模糊控制策略設(shè)計(jì)

汽車在運(yùn)行的過程中,存在啟動(dòng)、加速、巡航、滑行、制動(dòng)等各種變化,燃料電池和鋰電池組的狀態(tài)也在動(dòng)態(tài)變化,動(dòng)力系統(tǒng)的工作模式也在動(dòng)態(tài)切換[12]。為了實(shí)現(xiàn)對汽車能量的高效管理,本設(shè)計(jì)的是雙輸入單輸出的模糊控制器。輸入?yún)?shù)是汽車行駛過程中的需求功率Preq和動(dòng)力電池的SOC,輸出參數(shù)為燃料電池前端DCDC變換器的輸出功率E-Pwr。 模糊控制器主要由輸入量化、模糊化、模糊推理、反模糊化、輸出量化等5部分組成,其中模糊推理為控制策略的核心,主要包括隸屬度函數(shù)和模糊規(guī)則兩部分[13]。

在Matlab的命令窗口輸入“fuzzy”創(chuàng)建模糊控制器,為了便于設(shè)計(jì),將系統(tǒng)的輸入、輸出量通過量化因子調(diào)整使其模糊論域?yàn)閇0 1]。輸入量Preq的模糊子集為{N1,N2,N3,N4,N5},隸屬函數(shù)采用的是三角形和梯形相結(jié)合,如圖6所示。輸入量動(dòng)力電池SOC的模糊子集為{L,M1,M2,M3,H},采用的是梯形隸屬函數(shù),如圖7所示。輸出量E-Pwr的模糊子集為{O1,O2,O3,O4,O5,O6},其隸屬函數(shù)也采用三角形和梯形相結(jié)合的方式,如圖8所示。

圖6 汽車需求功率隸屬度函數(shù)

圖7 動(dòng)力電池SOC隸屬度函數(shù)

圖8 輸出功率隸屬度函數(shù)

在確定了輸入、輸出參數(shù)的隸屬度函數(shù)之后,編寫模糊控制規(guī)則如表3所示,由此可以得到直觀的模糊推理輸入/輸出曲面,如圖9所示。制定模糊控制規(guī)則主要依據(jù)以下幾點(diǎn):

表3 模糊控制規(guī)則

圖9 模糊推理輸入/輸出關(guān)系曲面

1) 當(dāng)動(dòng)力電池SOC較高且汽車需求功率較低時(shí),以動(dòng)力電池為主要能源;

2) 當(dāng)需求功率較高時(shí),動(dòng)力電池和燃料電池共同作為主要能源;

3) 當(dāng)動(dòng)力電池SOC較低時(shí),燃料電池為主要能源并且為動(dòng)力電池進(jìn)行充電;

4) 汽車處于制動(dòng)和減速工況時(shí),通過電機(jī)倒拖進(jìn)行能量回收為動(dòng)力電池充電。

4 建模與仿真分析

4.1 仿真模型搭建

利用Matlab/Simulink搭建模糊控制系統(tǒng)模型,如圖10所示,將前面建立的模糊控制器加載到Fuzzy Logic Controller中,再將該控制系統(tǒng)封裝到ADVISOR的控制策略當(dāng)中[14]。根據(jù)汽車整車參數(shù)和各零部件參數(shù)完成燃料電池汽車模型的搭建,得到如圖11所示的后驅(qū)燃料電池汽車仿真模型。

4.2 仿真分析

根據(jù)GB/T 18386新能源汽車?yán)m(xù)駛里程測試要求,采用NEDC工況進(jìn)行能量消耗測試。為了保證結(jié)果正確,將動(dòng)力電池電量初始值設(shè)為0.7,并進(jìn)行3次NEDC循環(huán)測試。為了驗(yàn)證模糊控制策略的高效性,將其與傳統(tǒng)功率跟隨式控制策略進(jìn)行對比,得到如圖12所示的仿真結(jié)果和如圖13所示的能量使用和傳遞情況。

通過仿真結(jié)果分析可知:模糊控制策略的動(dòng)力電池SOC的波動(dòng)較小,僅為3%左右(功率跟隨式控制策略SOC波動(dòng)為10%左右);2種控制策略下,燃料電池汽車的動(dòng)力性沒有明顯差別;最高車速為153.7 km/h;0~100 km/h加速時(shí)間為16 s; 80~120 km/h加速時(shí)間為11.1 s;最大爬坡度42%。因仿真結(jié)束時(shí)動(dòng)力電池SOC不一樣,所以先進(jìn)行能量平衡計(jì)算,將動(dòng)力電池多消耗的電量疊加到氫氣的消耗。根據(jù)能量使用和傳遞情況,對仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行對比,分析結(jié)果如表4所示。

表4 仿真分析結(jié)果

項(xiàng)目每百公里氫耗/kgNEDC續(xù)駛里程(純氫)/km能量利用效率功率跟隨型1.349 2444.640.334模糊控制型1.262 0475.440.361模糊控制變化率下降6.46%上升6.93%上升8.1%

圖10 模糊控制系統(tǒng)模型

圖11 燃料電池汽車仿真模型

圖12 仿真結(jié)果

圖13 能量使用和傳遞情況

5 結(jié)束語

從本文分析可知,整車的動(dòng)力性仿真結(jié)果滿足設(shè)計(jì)需求,說明本文的動(dòng)力性的參數(shù)匹配和能量控制策略滿足實(shí)際情況,并且本文利用模糊控制搭建了能量管理策略,相較于傳統(tǒng)功率跟隨式控制策略在能量的利用效率上有明顯的提高。

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