论文部分内容阅读
考虑到矿用自卸车的特殊性能需求和能量消耗,本文设计了一种同轴动力分流系统(Coaxial Power-split System,CPSS),包含两组行星排和一个离合器。但由于单速比结构不能保证驱动电机一直工作在高效区内,且行星盘式结构制造成本较高,本文研究了一种新型的多模式混合动力系统(Multi-mode Transmission System,MMTS),包含了一组行星排,一台 3 速电控式机械自动变速箱(Automated Manual Transmission,AMT),和一个离合器。又由于离合器的存在,会导致额外的液压系统功率损失且增加了系统的复杂性,因此本文提出了一种无动力中断的多速传动系统(Uninterrupted Multi-speed Transmission,UMST),并设计了优化的换挡控制策略和能量管理策略。具体的来说,本文的主要内容为:为了评估所提出CPSS的燃油经济性能,本文设计了基于规则的能量管理策略。仿真结果表明,所提出CPSS的燃油经济性均优于丰田普锐斯混合动力系统(Toyota Hybrid System,THS)和传统的机械传动系统。为了更加准确的验证所提出MMTS的可行性,本文采用动态规划算法来计算所提出MMTS在给定循环条件下的燃油经济性。仿真结果显示,与传统机械传动系统和THS相比,所提出的MMTS分别能提高燃油经济性为10.08%和 3.42%。为了减少或者消除AMT换挡过程中出现的扭矩中断,本文提出了一种基于辅助函数设计的换挡控制策略,通过动力分流装置和驱动电机的联合工作以实现无动力中断换挡。另外由于动态规划避免不了维数灾难的问题,因此本文提出了一种实时的能量管理策略。仿真结果表明,与传统机械传动系统相比,所提出的UMST用基于动态规划的策略和所提出的实时能量控制策略分别能提高燃油经济性为11.63%和8.51%。为了进一步改善换挡品质,本文提出采用线型二次型规划(Linear-quadratic regulator,LQR)来优化动力分流装置中齿圈和驱动电机的输出扭矩和转速。仿真结果表明,用LQR优化的换挡控制策略能进一步的减小冲击度。由于单一的基于燃油经济性的控制策略会导致换挡频繁,因此本文使用多目标遗传算法来优化系统的整体性能。仿真结果表明,与基于动态规划的优化结果相比,基于多目标优化的实时控制策略能在仅牺牲4.86%的燃油经济性的基础上,减少70.78%的换挡次数,从而提升驾驶性能。为了减少能量消耗和延长电池寿命,本文提出了一种由无动力中断的双输入变速箱和复合能源组成的耦合系统。仿真结果显示相比于固定速比减速系统的纯电动汽车,所提出的耦合系统在典型的驾驶循环下能减少能量消耗15.85%到20%,同时降低全生命周期成本22.61%到31.11%。为了平衡电池寿命,能量消耗,和购置成本之间的关系,本文使用整数解多目标遗传算法来优化复合能源的参数匹配。仿真结果显示用所选择的非劣解能进一步的降低全生命周期成本从26.53%到28.13%。考虑到燃油消耗和运输时间都对自卸车的运输成本有着很大的影响,因此本文提出了一种基于已知道路信息的速度优化策略,并应用到串联式混合动力车辆中。对比已知驾驶速度循环的结果,所提出的速度优化策略能在运输效率不变的前提下提高燃油经济性26.59%,或者在不牺牲燃油消耗的基础上减少运输时间42.4%。因此所提出的速度优化策略能极大的减少车辆的运行成本。