轮式驱动增程式电动汽车的功率优化与协调控制方法

With the intensive study and comprehensive development of electric vehicle technology, as the ideal type of transition from hybrid electric vehicle to pure electric vehicle, range extended electric vehicle (REEV) has got widespread concern and great importance as the preferred electric vehicle types. The rules of multi-bodies, multi-fields complex coupling effects, different power mode and complex running conditions on the total vehicle dynamics, fuel consumption and emissions are firstly analysed and revealed as well as the construction of their complete models. With the neural network based forecast of required vehicle power, the multi-objective intelligent optimization approach is proposed. Meanwhile, the dynamic coordinated hierarchical control strategy for total vehicle torque is proposed to coordinate the APU, the battery, the drive motor and other key components. Through the intensive research on the power optimization and coordinated control strategy, the project will result some innovative achievements including the decoupling dynamics and emission modeling, real-time global power optimization and dynamic torque coordination, which can lead to the battery charging/discharging with high efficiency, the fuel consumption and emissions reduction. Then, the integrated optimization on vehicle’s power ability, energy efficiency and lower emissions are obtained. Furthermore, the project possesses momentous scientific significance and substantial value on the "pure electric drive" technology transformation and promoting the popularization and application of electric vehicles in China.

随着电动汽车技术的深入研究和全面发展, 作为从混合动力向纯电动发展的理想过渡类型，增程式电动汽车受到了广泛关注和极大重视，成为优先发展的电动汽车类型之一。项目以采用轮式分布驱动的增程式电动汽车为研究对象，分析多体多场耦合效应、不同动力模式和复杂工况等因素对车辆动力学和燃油消耗及排放特性的影响规律，构建完整的整车动力学模型、等效燃油消耗及排放模型；研究整车功率需求的神经网络预测方法，提出多目标智能功率优化方法；设计分层控制策略，提出整车转矩动态协调控制策略，以协调控制増程器、动力电池和驱动电机等关键环节。通过对功率优化与协调控制策略的深入研究，取得耦合动力学与能耗排放建模、功率全局实时优化和转矩动态协调创新性成果，实现动力电池的高效充放电，减少燃油消耗和尾气排放，达到车辆动力性、经济性和排放综合优化的研究目标。项目成功实施有助于“纯电驱动”的技术转型，促进我国电动汽车的推广应用。

由于多轮分布驱动REEV的功率优化和协调控制属于车辆动力学、电机控制、智能控制和优化技术等几个学科的交叉领域，目前的研究尚处于起步探索阶段，难以实现多轮分布驱动REEV的安全稳定行驶与高效节能运行。针对以上问题，本项目开展了多轮分布驱动增程式电动汽车的功率优化与协调控制技术研究，主要包括：（1）研究获得了多轮分布驱动增程式电动汽车的动力学特性与整车燃油消耗及排放特性，建立起了8自由度的整车非线性模型，获得了包括燃油消耗、电能消耗的等效油耗及排放模型；（2）设计获得了考虑行驶工况和约束条件后的多目标智能功率优化方法，实现了多轮REEV车辆能耗与排放的全局最优化，包括车载超级电容、电池和APU的复合储能系统控制、自适应滤波和车速优化的模糊能量管理策略；（3）设计获得分层协调控制策略和MPSO优化算法, 采取最优预瞄方法与车道检测技术，完成了多种工况的在线识别，实现下多轮REEV车辆的自主跟踪控制和安全稳定运行。上述研究工作为高性能的REEV协调控制和能量管理提供了行之有效的解决方案。经过4年的研究工作，团队共计发表论文20篇，其中SCI 7篇、EI 8篇，超额完成了任务。其中部分论文发表在电力电子领域和智能车辆领域高水平期刊《IEEE Transactions on Power Electronics》、《Expert Systems with Applications》、《ISA Transactions》等期刊上。部分成果得到了多个国家学者的引用，并给予了肯定评价，在智能汽车领域产生了一定的影响。授权发明专利和实用新型专利各1项，申请发明专利13项，出版学术专著1本，获得省级科技进步奖励1项，为研究成果的推广奠定了基础。项目在研期间，课题组邀请了国内外知名专家学者来校进行交流，有效促进了学术交流。项目在研期间，课题负责人获得了湖南省121人才创新项目资助，被遴选为湖南省“双一流”应用特色学科的学科带头人；同时课题组1名老师被聘为教授、1名老师被聘为副教授，共计培养了青年教师2名，硕士研究生5名。