第一成品網(wǎng)站,wordpress沒(méi)有編輯器,五金網(wǎng)站制作,企業(yè)宣傳片視頻模板基于DP動(dòng)態(tài)規(guī)劃的全局最優(yōu)能量管理策略#xff0c;程序?yàn)镸ATLAB m編程完成#xff0c;大約700行左右。 1.車(chē)輛構(gòu)型為功率分流型#xff08;ECVT#xff09;#xff0c;類(lèi)似豐田Pruis構(gòu)型。 2.電池SOC為電量維持型策略。 3.全程序包含逆向迭代和正向?qū)?yōu)過(guò)程。 4.DP作為基于…基于DP動(dòng)態(tài)規(guī)劃的全局最優(yōu)能量管理策略程序?yàn)镸ATLAB m編程完成大約700行左右。 1.車(chē)輛構(gòu)型為功率分流型ECVT類(lèi)似豐田Pruis構(gòu)型。 2.電池SOC為電量維持型策略。 3.全程序包含逆向迭代和正向?qū)?yōu)過(guò)程。 4.DP作為基于優(yōu)化的整車(chē)能量管理策略的基礎(chǔ)對(duì)后續(xù)ECMS能量管理策略和MPC能量管理策略的開(kāi)發(fā)學(xué)習(xí)有著重要作用可以在此程序基礎(chǔ)上進(jìn)行更改和延伸。1. 概述本文分析的代碼實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃Dynamic Programming, DP的混合動(dòng)力汽車(chē)Hybrid Electric Vehicle, HEV全局最優(yōu)能量管理策略。該策略針對(duì)功率分流型eCVT混合動(dòng)力系統(tǒng)通過(guò)逆向迭代和正向?qū)?yōu)的計(jì)算方法在完整的行駛工況周期內(nèi)尋找發(fā)動(dòng)機(jī)和電機(jī)之間的最優(yōu)轉(zhuǎn)矩分配方案從而實(shí)現(xiàn)燃油經(jīng)濟(jì)性的最優(yōu)化。2. 系統(tǒng)架構(gòu)與核心組件2.1 車(chē)輛動(dòng)力系統(tǒng)配置該系統(tǒng)采用典型的功率分流式混合動(dòng)力架構(gòu)包含以下核心部件發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)柴油發(fā)動(dòng)機(jī)配備完整的MAP圖數(shù)據(jù)包含轉(zhuǎn)速-轉(zhuǎn)矩-燃油消耗率的映射關(guān)系電機(jī)系統(tǒng)包含MG1發(fā)電機(jī)和MG2牽引電機(jī)雙電機(jī)配置電池系統(tǒng)600V高壓電池組采用等效內(nèi)阻模型傳動(dòng)系統(tǒng)行星排功率分流裝置配合主減速器2.2 行駛工況支持代碼支持多種標(biāo)準(zhǔn)行駛工況CCBC中國(guó)典型城市公交工況CBDTruck循環(huán)工況程序能夠讀取工況文件中的時(shí)間-速度-坡度數(shù)據(jù)計(jì)算實(shí)時(shí)的功率需求。3. 動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法實(shí)現(xiàn)3.1 狀態(tài)變量與控制變量狀態(tài)變量電池荷電狀態(tài)SOC離散化為60個(gè)狀態(tài)點(diǎn)范圍通常為0.7-0.9控制變量發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速M(fèi)G1和MG2電機(jī)轉(zhuǎn)矩通過(guò)離散化控制變量在狀態(tài)空間中進(jìn)行全局尋優(yōu)。3.2 逆向迭代過(guò)程算法從工況終點(diǎn)開(kāi)始向前逆向計(jì)算for k kmax:-1:1 % 對(duì)每個(gè)SOC狀態(tài)點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算 for h 1:hmax % 計(jì)算當(dāng)前狀態(tài)的所有可能控制策略 % 評(píng)估每種策略的代價(jià)函數(shù) % 更新最優(yōu)代價(jià)矩陣 end end3.3 代價(jià)函數(shù)設(shè)計(jì)代價(jià)函數(shù)綜合考慮燃油消耗和電能使用代價(jià) 燃油消耗成本 - 電能回收收益其中燃油成本按4.2元/升計(jì)算電能收益按0.8元/kWh計(jì)算引入SOC相關(guān)的電價(jià)調(diào)節(jié)因子在低SOC時(shí)提高電價(jià)值3.4 正向?qū)?yōu)基于逆向計(jì)算得到的最優(yōu)代價(jià)矩陣從初始SOC狀態(tài)出發(fā)正向推導(dǎo)出整個(gè)工況的最優(yōu)控制序列for i 2:k SOC_route(i) interp1(SOC_table, SOC(:,kmax-ki), SOC_route(i-1), cubic); % 其他狀態(tài)變量類(lèi)似插值計(jì)算 end4. 工作模式管理4.1 驅(qū)動(dòng)工況在車(chē)輛驅(qū)動(dòng)時(shí)算法優(yōu)化發(fā)動(dòng)機(jī)和雙電機(jī)的工作點(diǎn)通過(guò)行星排機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)功率分流考慮各部件的效率特性滿足電池SOC約束條件4.2 再生制動(dòng)實(shí)現(xiàn)智能制動(dòng)能量回收車(chē)速高于3km/h時(shí)啟用再生制動(dòng)考慮制動(dòng)踏板空行程優(yōu)先使用電機(jī)再生制動(dòng)機(jī)械制動(dòng)作為補(bǔ)充4.3 停車(chē)工況車(chē)輛停止時(shí)關(guān)閉所有動(dòng)力源僅考慮可能的怠速油耗。5. 物理約束處理算法嚴(yán)格考慮各部件的工作限制發(fā)動(dòng)機(jī)外特性曲線限制電機(jī)最大轉(zhuǎn)矩-轉(zhuǎn)速特性電池充放電功率和電流限制傳動(dòng)系統(tǒng)效率映射對(duì)于違反約束的控制策略通過(guò)添加大數(shù)值懲罰項(xiàng)將其排除在最優(yōu)解之外。6. 性能評(píng)估與后處理代碼包含完整的性能分析模塊6.1 燃油經(jīng)濟(jì)性計(jì)算實(shí)際百公里油耗SOC歸一化油耗消除始終SOC差異影響6.2 效率分析發(fā)動(dòng)機(jī)平均效率電機(jī)充放電平均效率電池充放電效率系統(tǒng)綜合效率6.3 能量流分析總驅(qū)動(dòng)能量需求再生制動(dòng)能量回收量純電動(dòng)行駛能量消耗聯(lián)合驅(qū)動(dòng)能量分配7. 技術(shù)特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)7.1 全局最優(yōu)性與傳統(tǒng)規(guī)則型策略相比DP算法能夠保證在完整工況周期內(nèi)的全局最優(yōu)性為其他實(shí)時(shí)控制策略提供性能基準(zhǔn)。7.2 多目標(biāo)協(xié)調(diào)巧妙地將燃油經(jīng)濟(jì)性目標(biāo)轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)性成本函數(shù)協(xié)調(diào)處理油電能量轉(zhuǎn)換關(guān)系。7.3 實(shí)際工程考慮算法充分考慮了實(shí)際工程約束包括部件物理限制工作效率特性駕駛舒適性相關(guān)約束8. 應(yīng)用價(jià)值該DP算法主要應(yīng)用于控制策略開(kāi)發(fā)為實(shí)時(shí)控制策略如ECMS提供基準(zhǔn)和參數(shù)整定依據(jù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)評(píng)估評(píng)估不同部件參數(shù)對(duì)整車(chē)經(jīng)濟(jì)性的影響技術(shù)方案對(duì)比比較不同混合動(dòng)力構(gòu)型的理論最優(yōu)性能9. 總結(jié)這個(gè)基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的混合動(dòng)力汽車(chē)能量管理策略實(shí)現(xiàn)了一個(gè)完整的全局優(yōu)化框架通過(guò)精細(xì)的建模和高效的算法設(shè)計(jì)能夠在復(fù)雜的行駛工況下找到理論最優(yōu)的能源分配方案。其系統(tǒng)化的設(shè)計(jì)方法和全面的性能評(píng)估體系為混合動(dòng)力汽車(chē)的能量管理研究提供了有力的工具和方法論支持。該代碼的模塊化結(jié)構(gòu)也便于進(jìn)行參數(shù)敏感性分析、構(gòu)型優(yōu)化等擴(kuò)展研究具有很高的工程應(yīng)用價(jià)值和學(xué)術(shù)研究意義。