基于智能信息處理的PHEV控制策略與故障診斷研究.pdf

1、日趨嚴(yán)重的能源緊缺與環(huán)境污染問題已經(jīng)向傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)汽車提出了挑戰(zhàn),發(fā)展新型節(jié)能環(huán)保車已是大勢所趨。并聯(lián)式混合動力汽車(Parallel:Hybrid ElectricVehicle:PHEV)是實(shí)現(xiàn)新能源汽車產(chǎn)業(yè)化的重點(diǎn)車型;能量控制策略是影響PHEV動力性能、經(jīng)濟(jì)性能和排放性能的重大關(guān)鍵技術(shù),變速箱關(guān)鍵零部件的振動特性和故障診斷是影響PHEV整車性能和舒適性的關(guān)鍵技術(shù),這兩方面的研究對發(fā)展PHEV具有十分重要的理論意義與應(yīng)用價值。

2、>　　 PHEV能量控制策略研究的主要內(nèi)容包括:發(fā)動機(jī)和驅(qū)動電機(jī)性能優(yōu)化與控制、電池組荷電狀態(tài)估計以及各組成單元之間的能量分配等?，F(xiàn)行的PHEV發(fā)動機(jī)性能研究主要以燃油經(jīng)濟(jì)性為優(yōu)化與控制目標(biāo),采用的方法是根據(jù)發(fā)動機(jī)的萬有特性,利用多項(xiàng)式擬合方法確定發(fā)動機(jī)的最佳經(jīng)濟(jì)運(yùn)行線或最佳動力運(yùn)行線,使發(fā)動機(jī)沿其中一條曲線工作;而對發(fā)動機(jī)的經(jīng)濟(jì)性和排放性兩者同時進(jìn)行優(yōu)化與控制,由于發(fā)動機(jī)的排放性能復(fù)雜,相關(guān)的研究則較少。能量控制策略方面的研究,主要

3、有以車速和轉(zhuǎn)矩等為主要參數(shù)的控制策略、以燃油經(jīng)濟(jì)性和排放性以及電池組的荷電狀態(tài)等為控制變量的能量控制策略,基于智能信息處理的能量優(yōu)化控制策略則研究較少,或局限于理論研究,缺乏實(shí)際應(yīng)用?；陔姵亟M電壓、電流和內(nèi)阻等變量的電池組荷電狀態(tài)估計,由于PHEV影響因素多、車輛工況復(fù)雜等原因,預(yù)測方法需要進(jìn)一步改進(jìn)且預(yù)測精度需要進(jìn)一步提高。
　　 由于PHEV存在動力耦合和能量再生分配,雖然變速箱結(jié)構(gòu)與傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)汽車相同,但其工況更復(fù)雜,振

4、動噪聲特性差異很大。研究PHEV變速箱及其關(guān)鍵零部件的振動噪聲特性,利用振動故障診斷技術(shù)分析和診斷變速箱的運(yùn)行狀況,對提高PHEV整車動力性能和改善舒適性具有十分重要的作用。國內(nèi)外在機(jī)械故障診斷方面有大量研究見諸文獻(xiàn),但對PHEV振動特性分析和故障診斷則缺乏深入的研究。
　　 基于上述背景,本文以智能信息處理理論和方法為主線,主要完成了兩個方面的研究工作:將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制應(yīng)用于PHEV能量總成控制,將小波分析、粗集理論應(yīng)用于

5、PHEV變速箱關(guān)鍵零部件的振動故障診斷。論文主要創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　 1.在長豐獵豹混合動力輕型越野車(型號:CJY6470PHEV)發(fā)動機(jī)特性實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,建立了發(fā)動機(jī)萬有特性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計;將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與網(wǎng)格插值方法融合,在發(fā)動機(jī)萬有特性模型中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,利用多項(xiàng)式和樣條函數(shù)等數(shù)值計算方法獲得了CJY6470PHEV發(fā)動機(jī)的最優(yōu)運(yùn)行特性及其與電子節(jié)氣門之間的數(shù)值關(guān)系,通過調(diào)整節(jié)氣門開

6、啟角改變發(fā)動機(jī)的功率和轉(zhuǎn)矩,實(shí)現(xiàn)了對發(fā)動機(jī)特性的優(yōu)化控制。
　　 2.基于系統(tǒng)層次的控制器結(jié)構(gòu)設(shè)計與分析方法,設(shè)計了CJY6470PHEV能量總成控制系統(tǒng),提出了節(jié)氣門開啟角及行駛擋位的優(yōu)化控制方法,確定了CJY6470PHEV能量分配的全混合控制策略,建立了各組成單元的數(shù)學(xué)模型,分析了車輛行駛的功率、扭矩與汽油發(fā)動機(jī)、交流感應(yīng)電機(jī)驅(qū)動系統(tǒng)的功率、扭矩以及鎳氫動力電池組荷電狀態(tài)之間的關(guān)系;基于PHEV中發(fā)動機(jī)驅(qū)動系統(tǒng)和電機(jī)驅(qū)動系

7、統(tǒng)產(chǎn)生和消耗的能量應(yīng)處于一種動態(tài)平衡狀態(tài)的思想,提出了動力電池組荷電狀態(tài)估計的能量平衡方法;實(shí)現(xiàn)了發(fā)動機(jī)在最優(yōu)工況下的運(yùn)行控制、能量在發(fā)動機(jī)和電機(jī)之間的合理分配以及對電池組荷電狀態(tài)的控制。
　　 3.基于對模糊邏輯的基本理論以及PHEV中人機(jī)相互影響的特點(diǎn)和各驅(qū)動系統(tǒng)之間的能量分配策略的分析,設(shè)計了CJY6470PHEV模糊邏輯能量總成控制系統(tǒng),建立了能量回饋制動模型和正常行駛模型,確定了T-S(Takagi-Sugeno:T-

8、S)模糊控制中輸入量和輸出量之間的函數(shù)關(guān)系;簡化了控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)了各組成單元特性的優(yōu)化與能量的匹配。
　　 4.將基于粗集理論的振動故障診斷方法應(yīng)用于PHEV變速箱滾動軸承的故障診斷,分析了屬性約簡引起的信息丟失問題和冗余信息的互補(bǔ)性,提出了基于信息互補(bǔ)的粗集診斷新方法,利用多個約簡的互補(bǔ)性進(jìn)行了PHEV變速箱滾動軸承的故障診斷,得到了與工程實(shí)際更加吻合的結(jié)果。
　　 5.分析了小波變換方法進(jìn)行PHEV變速箱滾動軸承