基于神经网络和PMP的混合动力汽车能量管理策略研究

摘要

在能源危机和环境污染加剧的背景下，混合动力汽车在能耗和排放方面所表现出的性能优势使其成为当前阶段研究的重点。混合动力汽车的能量管理策略是其发挥性能优势的关键，其通过协调两种能量源间的能量分配，达到提高整车的燃油经济性并减少排放的目的。 本文的研究对象为一款单轴并联混合动力电动汽车，在满足车辆行驶动力性要求的前提下，以降低车辆运行过程中的油耗为目的。研究和设计能实时优化分配的混合动力汽车能量管理策略，具体工作如下： (1)根据单轴并联混合动力汽车动力总成系统的特点，基于Matlab/Simulink软件平台，搭建混合动力汽车的整车模型，为能量管理策略的开发提供必要的仿真试验平台。 (2)基于庞特里亚金极小值原理（PMP）的能量管理策略与基于规则的能量管理策略。首先，以延长电池使用寿命为目的，以电池的SOC为主要参照量，建立了基于规则的能量管理策略；其次，建立了混合动力系统的目标函数，并确定了控制变量Pbatt以及状态变量SOC，在此基础上成功设计了基于庞特里亚金极小值原理的能量管理控制器。 (3)基于神经网络的混合动力汽车能量管理策略。利用聚类算法将从基于PMP的能量管理策略所获得的数据集进行分类训练，建立前馈神经网络控制器。结果表明所设计的优化能量管理策略是合理的，具有更好的实时性，且燃油经济性也达到了预期目标。

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