燃料电池混合动力系统状态变换机理及动态耦合特性研究

Fuel cell hybrid powertrain is an important developmnent direction of vehicles powertrain. Because the configuration and the characteristics of the components are all very complicated, the characteristics of this hybrid powertrain are very multiplex, including multi-state, non-linear, strong coupling, and so on. Research on it's dynamic characteristics in different work condition isn't reported before. Therefore the configuration and control optimization of the powertrain is very difficulty. This is the theoretical bottleneck of the powertrain control. This study focus on the dynamic couping characteristic and multi-state mechanism of fuel cell hybrid powertrain.A multi-state modeling theroy of the hybrid powertain is proposed for the first time, which include loading state, unloading state, stable state and braking state. The Kalman-filter the fuzzy-neural-network theory are adopted in powertrain modeling. To study the boundaries and transition conditions of the multi-states model, the dynamic load simulation theory is adopted in bench test. To optimize the energy management of the powertrain, a new control strategy based on adaptive theory and full-states feedback is then proposed. This research aim to discover the dynamic characteristics and multi-state transformation mechanism of fuel cell hybrid powertrain. Then the key issue of the powertrain control can be solved based on the theory proposed in this study. Therefore this research has good scientific significance.

燃料电池混合动力系统是车载动力技术的重要发展方向。多能源混合结构及各子系统工作特性的复杂性决定了其动态特性具有多状态、非线性、强耦合等特征，针对复杂工况下该系统动态特性的基础研究仍属空白，这从根本上制约了系统结构和控制优化效能的提升。本课题以燃料电池混合动力系统为研究对象，对系统的动态耦合特性及多状态变换机理进行理论和试验研究。具体内容包括：分析系统动态特性及能量流规律，创新性的提出加载态、卸载态、稳态及制动态的多态转换理论模型；采用卡尔曼滤波和模糊神经网络理论建立系统多状态模型；通过动态模拟加载试验方法，研究多状态变换过程的变化规律及内部影响机理，建立多状态边界及转换条件模型；根据能量优化管理需要，提出基于多模型自适应的状态反馈预测控制结构。旨在揭示复杂工况下该多态系统状态变换的规律及影响机理，探明该多能源动力系统的动态耦合特性，为其动力传动控制应用奠定理论研究基础，具有很好的科学意义。

燃料电池汽车是新能源汽车的重要发展方向。燃料电池动态响应具有一定的时滞性，难以满足车辆负载快速变化的要求，需要配备辅助储能装置共同构成多能源动力系统。对于这种新型混合动力结构，如何改善燃料电池的动态响应特性，并根据运行工况快速多变的要求协调燃料电池、辅助储能装置及电驱动系统间的能量流，保证系统各种工况下平稳高效运行，是其动力传动与控制中的难点与关键。本课题以此为着力点，开展的研究工作和取得的成果包括：针对燃料电池混合动力系统的多状态、非线性、强耦合动态特性，通过深入分析其负载变化过程中的动态特性及能量流规律，提出了燃料电池混合动力系统多状态转换理论模型,采用复杂动态系统辨识理论方法，并结合动态模拟加载试验，建立了燃料电池混合动力系统的多状态动态耦合特性模型；基于该模型，根据不同工况对能量管理的不同要求，提出一种基于多状态模型的闭环反馈预测控制结构，并采用卡尔曼滤波算法设计了基于闭环状态观测的燃料电池混合动力系统功率平衡控制策略，实现了多状态能量优化管理。通过研究，建立了复杂工况下该燃料电池混合动力系统的多状态动态耦合特性模型，为其动力传动与控制应用奠定了理论研究基础。所提出的多模型自适应状态反馈预测控制结构，为此类多能源混合动力系统的控制优化研究提供理论参考。具有很好的科学意义和理论价值。