CRUISE软件及其在电动汽车仿真中的应用

ＣＲＵＩＳＥ软件及其在电动汽车仿真中的应用
对一些特性复杂的模块（如电动机），可以在参数设置窗口通过编辑图表曲线建立曲线图（如速度一转矩特性曲线）来实现参数设置。

图２ＣＲＵＩＳＥ中实现的电动汽车
为了在ＣＲＵＩＳＥ中实现能量管理控制策略，充分发挥电池加超级电容能量存储结构的优势，可以通过ＣＲＵＩＳＥ提供的ＭａｔｌａｂＤＬＬ、ＭａｔｌａｂＡＰＩ模块将在Ｍａｔｌａｂ／Ｓｉｍｕｌｉｎｋ中建立的控制策略加入至ＵＣＲＵＩＳＥ中。

也可以利用ＣＲＵＩＳＥ中的ＢｌａｃｋＢｏｘ模块将用户编写的Ｃ、ＦＯＲＴＲＡＮ语言的控制策略嵌入在ＣＲＵＩＳＥ中。

这里采用ＭａｔｌａｂＡＰＩ模块的形式实现控制策略的仿真。

控制逻辑如下Ｈ。

：
１）汽车平稳行驶时，由电池给电动机供电，并根据超级电容的ＳＯＣ值决定是否向超级电容充电；
２）汽车启动或爬坡时，由电池和超级电容同时提供驱动能量；
３）刹车或下坡时，电动机向电池和超级电容回馈能量；
在Ｍａｔｌａｂ／ｓｉｍｕｌｉｎｋ中建立的控制模型如图３所示。

模型的输入来自ＣＲＵＩＳＥ的电机负载信号、车速、超级电容容量、刹车压力信号等，主要通过模糊逻辑控制器将包括电机负载信号，刹车压力、ＤＣ／ＤＣ控制信号作为输出信号返回至ＵＣＲＵＩＳＥ中。

图３控制策略模型图
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CRUISE软件及其在电动汽车仿真中的应用
作者：吴剑， 张承慧， 崔纳新， 李珂
作者单位：山东大学,控制科学和工程学院,济南,250061
1.学位论文石庆升纯电动汽车能量管理关键技术问题的研究2009
面对日趋严重的能源短缺与环境恶化问题，新型车辆的开发利用愈来愈受到各国政府和工业界的高度重视。

在这种背景下，清洁无污染、零排放的纯电动汽车成为当今最有发展前途的交通工具之一。

纯电动汽车作为一种有限能量电源供电系统，其能量优化和控制，即能量管理问题的研究意义十分显著，正成为电动汽车领域研究的热点问题。

随着电力电子技术和计算机技术在汽车领域中的推广和应用，纯电动汽车的能量管理系统不断完善。

但是，人们在称道能量管理功能实现的同时，却往往没有充分挖掘车辆的能量利用率。

事实上，纯电动汽车的能量管理涉及多项关键技术，能量利用率的提高空间相当可观，智能控制理论和技术为解决纯电动汽车能量管理中的这些关键技术提供了有效途径。

@@ 纯电动汽车能量管理问题中的关键技术主要涉及三个方面：一是设计合理的新型能量管理策略；二是寻求准确的动力电池SOC估计方法；三是设计有效的再生制动控制策略。

其中，纯电动汽车能量管理策略的设计问题在理论上属于非线性动态优化问题，尚无成熟的解决方法，需要借鉴吸收混合动力汽车这方面的研究成果；动力电池SOC估计问题属于非线性、精度要求高的估计问题，传统的线性估计方法已难以满足估计要求；再生制动控制策略设计未考虑实际应用中的SOC约束等因素，亟待完善。

为此，本文结合模糊控制算法、神经网络算法、支持向量回归算法和汽车制动理论等相关知识，较为深入地研究了上述纯电动汽车能量管理中的关键技术，主要工作如下： @@ 首先介绍了课题的研究背景、纯电动汽车的国内外研究现状，总结了纯电动汽车能量管理策略中的关键技术，然后着重分析归纳了纯电动汽车能量管理中能量管理策略、电池SOC估计方法和再生制动能量回收策略的研究意义、研究现状及其存在的不足。

@@ 针对传统纯电动汽车续驶里程短、加速性能不佳的问题，研究了蓄电池-超级电容新型双能量源纯电动汽车的能量管理优化控制问题。

首先分析了新型能量存储系统的存储功率、车辆行驶时的阻力功率及运行约束条件，建立了双能量源存储系统能量管理问题的数学模型。

考虑到电动汽车行驶过程中存在着非线性、动态性强等特性，提出采用模糊控制算法进行功率分配。

分配过程中，输入采用了车辆需求功率、电池SOC和超级电容SOC，而输出为蓄电池的功率分配因子。

相比于简单查表策略，采用模糊控制策略后，车辆的加速性能和能量消耗率方面都有了较大的改 善。

在模糊规则设计过程中，主要依靠经验，难免会陷入局部最优。

近年来发展迅速的粒子群算法具有全局搜索的优点，与模糊控制算法相结合，可以有效地克服模糊控制容易陷入局部最优的不足。

因此，随后提出了基于粒子群算法的新型双能量源电动汽车能量管理模糊控制策略。

研究结果表明，基于粒子群算法的能量管理模糊控制策略相比于传统模糊控制策略，在车辆性能上有了较大的提高。

@@ 获得准确的动力电池SOC是实现纯电动汽车能量管理优化控制的前提条件之一。

针对传统SOC估计方法的各种不足，在分析动力电池SOC影响因素的基础上，采用神经网络算法及支持向量回归算法进行了动力电池的SOC估计研究，并对这两类算法的估计性能进行了综合评价。

其中，神经网络算法选取了典型的BP神经网络和具有动态辨识能力的Elman神经网络两类典型算法；支持向量回归算法采用了它的两种基本算法：ε-SVR算法和ν-SVR算法。

结果表明：该四种方法都能很好地逼近实际值，平均估计误差都小于2％，满足实际的要求，但ν-SVR算法的平均估计性是最优的。

@@ 再生制动能量的回收是提高电动汽车能量利用率、延长续驶里程一个关键技术。

在分析车辆制动过程中的安全性和回收能量基础上，建立了纯电动汽车再生制动优化控制问题的数学模型。

引入前后制动力分配可调的变比例阀液压分配线来代替理想制动力分配曲线，提出了一种改进的电动汽车再生制动力分配策略，并进行了能量消耗率、回收能量和系统效率方面的仿真研究，实验结果表明，所提出的控制策略有效降低了电动汽车的能量消耗率，提高了回收能量和能量利用效率。

接着针对现有制动控制策略中，未考虑抑制电池过充的问题，提出了一种实用的考虑电池SOC约束的再生制动力分配策略，根据车辆前后轮制动力安全要求和电池SOC约束，分别设计了前后轮制动力分配控制器和制动力调节器。

最后在ADVISOR仿真平台上进行了实验，结果表明采用提出的策略后，车辆获得了较好的防过充能力。

@@ 作为纯电动汽车的重要功能之一，能量管理系统需要不断完善和发展。

本文结合相关知识从能量管理策略设计、电池SOC估计方法和再生制动策略设计三个方面对纯电动汽车的能量管理问题的关键技术作了进一步的优化和改进，并通过仿真实验验证了各种改进策略的有效性。

这些研究成果对于提高我国纯电动汽车的研发水平和促进纯电动汽车产业化进程具有重要意义。

@@关键词：纯电动汽车；能量管理；模糊逻辑；支持向量回归算法；粒子群优化；再生制动
2.期刊论文李顶根.李竟成.李建林.Li Dinggen.Li Jingcheng.Li Jianlin电动汽车锂离子电池能量管理系统研
究-仪器仪表学报2007,28(8)
为了给电动汽车提供良好的动力来源并保证安全可靠,根据万向纯电动汽车所用的锂离子动力电池的特性,提出了电池能量管理系统的总体设计方案.根据电池组使用要求,对管理系统进行了上位机与监控模块的硬件、软件设计;针对电池均衡的需要,提出了充电均衡控制策略;对电池配组进行了介绍,并提出了一种在工程上可行的电池配组方案.经实际调试和使用,该管理系统在纯电动汽车锂离子动力电池能量管理方面取得了良好效果.
3.学位论文韩开亮串联混合电动汽车能量管理及车载定位系统的研究2002
针对串联式混合电动汽车能量管理系统的特点及其运行规律,提出了用CAN总线和高性能微处理器相结合的方法构建分布式控制系统.利用CAN总线强大的数据传输能力和灵活的组网方式,将多个控制模块结合在一起,从而构成该系统的硬件平台.该系统结构简单,具有良好的开放性和可扩充性.高性能单片微机作为底层节点的处理器,具有运算速度快、系统集成度高、性价比高、结构简单、维护容易等特点.根据整车系统不同的要求,单片微机将完成励磁调节、多传感器信号采集、电池管理、调速控制、总线通信控制等工作.构建了基于GPS的车载定位系统的硬件平台,通过车身已有的CAN总线将定位信息传送IPC,并在IPC上的GIS中显示汽车所在位置,对电动汽车提供全程、全天候的导航服务.最后,将现代移动通信技术应用于电动汽车监控系统中的实现方法进行了探索.确定利用GSM通信技术中的短消息服务将汽车的定位信息、运行状态等发送至远端监控台,可实现对车辆的远程监控.
4.期刊论文肖敬义.王艳.梁晓峰.柴智渊基于CAN总线的SRM驱动电动汽车控制系统的设计-科技创新导报
2007(31)
本文根据开关磁组电机(SRM)驱动系统应用在电动汽车上的特点,设计了一种基于CAN总线的电动汽车控制系统,明显地提高了电动汽车的整体性能.本文还介绍了能量管理单元和显示单元的基本原理.
5.学位论文刘家良基于模糊神经网络的混合动力电动汽车能量管理的研究2003
混合动力电动汽车的研究和发展对于解决环境污染和能源危机能起到相当大的作用，而目前中国的混合动力电动汽车研究尚处于起步阶段，为此国家科技部将混合动力电动汽车列为863计划的一个大项目，该课题即来源于国家科技部立项的863计划.混合动力电动汽车能量管理因它的非线性、随机性和模糊性等特点而成为混合动力电动汽车研究和开发的关键问题.将模糊推理和神经网络相结合的模糊神经网络技术，在处理非线性、随机性和模糊性等问题上有很大的优势，所以可以考虑将模糊神经网络技术应用到混合动力电动汽车能量管理上.为此，该文主要就这方面进行了一些初步的探索.
6.学位论文高瑞昌电动汽车能量管理系统的研究2004
电动汽车由于零污染得到了许多国家的重视,但是电动汽车有一个很大的缺点,即它的能量有限,从而导致其行驶里程不能和传统的燃油车相比.电动汽车能量管理系统就是要提高电池的使用效率,延长电池的使用寿命使得电动汽车可以行驶更远.因此,对电动汽车能量管理系统的研究就显得非常有意义.该课题对纯电动汽车能量管理系统进行了比较全面的研究.首先,对电动汽车的能量源——蓄电池的电化学机理和外特性参数进行了总结分析,重点研究了影响电池寿命和引起电池故障的原因.然后,在此基础上进行了蓄电池的均衡充放电管理、蓄电池的容量预测(同时进行了剩余里程的预测)、蓄电池的故障诊断及防护的研究工作,最后,做出了基于DSP芯片控制的能量管理系统的硬件电路及驱动软件.该文主要以铅酸电池作为研究对象,而该能量管理的研究方法对于其它动力电池也是基本适用的,因此为今后高性能车用动力电池管理系统的研究做了很好的铺垫.该文采用了基于模糊推理的方法来进行蓄电池容量预测的研究.通过仿真证明该方法是可行的,并且电池充放电的数据越丰富,该方法的预测精度越高.同时该文对电池的早期故障预测使用了模糊神经网络推理模型,试验证明该方法较以往的模糊推理和专家诊断方法具有更强的自学习能力和自适应性,能够在实际中得到很好的应用.
7.会议论文国家电动汽车试验示范区管理中心浅谈"电动汽车中的电池能量管理系统" 2005
本文侧重于讨论电动汽车用电池能量管理系统在电动汽车运行,充放电过程中的重要作用,能量管理系统具备的功能及应用电池管理系统,电池模块和电池箱应具备的条件.
8.学位论文曾卫燃料电池电动汽车能量管理系统优化控制与动态仿真研究2007
能源问题和环境问题目前在世界范围内已经成为一个被广泛关注的话题，各国在研究和开发新能源方面加快了步伐。

燃料电池作为一种新型的、清洁高效的二次能源有着广泛的应用前景。

燃料电池电动汽车更因其能有效降低尾气排放量，改善大气污染程度，成为汽车技术发展的新方向。

燃料电池输出特性偏软决定了其单独作为车载能量源并不合适。

因此，为提高车辆的动态性能及燃料效率，一般配置辅助能源与主能源燃料电池共同构成燃料电池电动汽车的混合动力系统。

本文以研发燃料电池电动汽车为背景，以混合动力能量管理系统为研究对象，开展能量管理优化控制与动态仿真研究，其主要研究内容如下： 通过分析燃料电池和镍氢电池等多种车载能源的特性，研究了燃料电池电动汽车(FHEV)动力系统的各种拓扑结构，提出并设计了燃料电池与镍氢电池组并联直连的混合方案。

在此基础上，结合能量管理的要求，设计了一种分别基于驱动状态和制动状态的FHEV能量管理系统结构的结构。

基于提出的混合动力能量管理系统结构，进行能量管理控制策略的研究。

详细分析了能量管理的目标，比较了现有的能量管理模式
，提出了动力系统在不同状态下基于多个模糊规则子集的模糊控制策略。

同时，对动力系统各种工况进行能量流分析，并对能量管理各个子系统进行了详细分析和具体设计，形成了完整的能量管理系统模糊控制策略。

在提出的能量管理模糊控制策略基础上，引入神经网络对控制策略进行了优化。

设计了模糊神经网络(ANFIS)控制器，用于调整模糊控制隶属度函数的形状。

提出了最小二乘法和BP神经网络的混合学习方法，进行了ANFIS控制器的详细设计。

仿真结果表明隶属度函数得到明显优化。

在混合动力结构和智能能量管理策略的基础上，进行了系统动态仿真并进行了结果分析。

将模糊神经控制器与传统模糊控制器的仿真结果进行了对比，得到了优化的结果；基于MATLAB/SIMULINK构建动力系统仿真环境，嵌入研究的能量管理控制策略，进行系统动态仿真，得到了一系列的仿真结果。

分析结果表明，采取本文提出的智能控制策略更能满足FHEV能量管理的要求。

9.学位论文李超电动汽车用镍氢电池模型参数辨识和SOC估算研究2007
随着能源和环保问题的日益突出，电动汽车以其零排放，低噪声等优点而受到世界各国的高度重视，作为发展电动车的关键技术之一的电池能量管理系统，是电动车商品化，实用化的关键，而准确估计电池的荷电状态SOC(State of Charge)是蓄电池能量管理系统良好运行的前提和关键。

本文在研究电池模型及其参数辨识的基础上，致力于电动汽车用镍氢电池(Ni/MH，Nickel Metal Hydride)SOC估算的研究。

文章首先简要介绍了课题背景，比较了常用的几种动力电池，指出了镍氢电池是较为理想的电动汽车用动力电池，介绍了SOC的定义以及常用的SOC估算方法；之后，综述了本论文的重点内容。

接着，对镍氢电池的发展历史及工作原理作了简要介绍，并结合实验曲线对镍氢电池的电压、内阻、容量等特性进行了分析；在容量特性中介绍了影响SOC的主要因素及应对措施。

建立良好的电池模型是提高SOC估算准确性的重要途径，所以接下来对常用的电池模型作了分析和介绍，并根据电池对脉冲电流的响应选用了二阶RC模型作为本文的仿真模型，模型仿真曲线表明二阶RC模型具有较好的动态特性。

由于电池的参数是缓慢变化量，为了进一步提高模型的精度，除了利用指数拟合法得出电池模型中的参数值以外，还分别运用限定记忆的递推最小二乘法和卡尔曼滤波法对模型中的参数进行了实时辨识。

最后，在结合电流积分模型和二阶RC模型建立的镍氢动力电池状态空间模型的基础上，利用推广的卡尔曼滤波算法进行SOC估算，给出了仿真和实验结果，对算法的抗干扰能力和鲁棒性等作了验证；最后将参数辨识加入到SOC估算中，即先进行参数辨识，再将辨识的参数运用到SOC估算中，仿真结果表明该方法比常值参数下的卡尔曼法具有更好的估算精度。

10.学位论文薛宏华多能源纯电动汽车建模与仿真的研究2006
本文在多能源纯电动汽车模型的基础上，针对能量管理系统提出了一种模糊控制策略和一种功率比较控制策略。

模糊控制策略的输入包括所需功率、镍氢电池的SOC和超大电容的SOC；模糊控制策略输出包括三个能量存储元件的功率因子，每个输入输出有不同的模糊量。

能量管理系统的功率比较控制策略是通过比较实际功率和能量存储元件的最大提供和吸收功率来达到分配功率的目的。

同时提出了最大提供功率和吸收功率的确定方法。

仿真结果表明：模糊控制策略和功率比较控制策略比简单查表控制策略在续驶里程、燃油经济性和效率方面均有所改善。

本文链接：/Conference_6186273.aspx
下载时间：2010年4月12日。