[发明专利]一种串联式机电复合传动系统的动力储备预测控制方法有效
申请号: | 202110664557.5 | 申请日: | 2021-06-16 |
公开(公告)号: | CN113212414B | 公开(公告)日: | 2023-03-24 |
发明(设计)人: | 杨超;陈瑞虎;王伟达;马越;王暮遥;杨刘权;查明军;项昌乐 | 申请(专利权)人: | 北京理工大学 |
主分类号: | B60W20/00 | 分类号: | B60W20/00;B60W50/00 |
代理公司: | 成都方圆聿联专利代理事务所(普通合伙) 51241 | 代理人: | 李鹏 |
地址: | 100081 *** | 国省代码: | 北京;11 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 串联式 机电 复合 传动系统 动力 储备 预测 控制 方法 | ||
1.一种串联式机电复合传动系统的动力储备预测控制方法,包括以下步骤:
S1.首先应用车辆驾驶的历史数据作为训练集;训练预测车速和加速度的神经网络;
S2.根据当前时刻以及之前时刻所采样车辆状态数据,应用训练好的神经网络预测未来2-3秒内的车速和加速度;
S3.进而计算未来时域内车辆的需求功率;
S4.当预测到发电机当前转速无法满足未来需求功率时,在当前时刻对发动机发电机组进行预调速控制,预先提升发动机发电机组的转速,增大发动机发电机组的动力储备,以应对未来时刻的发电功率需求;
在发动机发电机组调速过程中,综合考虑发动机发电机组的动态调速特性与功率输出特性,将发动机功率分为调速功率部分和发电功率部分,动态调节两部分功率的比例;
具体各个步骤为:
S1.从实车采集的大量数据中提取车速和加速度序列作为输出训练集,进行神经网络的训练,离线训练好神经网络用于实时的车速和加速度预测;
应用实车采集的大量数据作为训练集,训练预测车速和加速度的神经网络,作为间接预测车辆需求功率的工具;
S2.通过发动机控制器、发电机控制器和驱动电机控制器反馈得到系统当前的状态信息,应用预先训练好的神经网络预测未来车速和加速度;
S3.根据所预测的车速和加速度信息计算未来2-3秒内系统的需求功率;
S4.如果未来的2-3秒内系统的需求功率Ppre大于发动机发电机组调速阈值功率Pthr,进行发动机发电机组预调速,并进行发动机发电机组发电与调速协调控制;当发动机转速neng大于目标转速nref,则停止调速;当发动机转速neng不大于目标转速nref,则继续调速;
如果需求功率Ppre不大于发动机发电机组调速阈值功率Pthr,不进行发动机发电机组预调速,运用等效消耗最小策略方法,以油耗最小为目标进行发电机和动力电池组之间功率分配的优化;
还包括,S5.将最终的优化控制结果发给发动机控制器和发电机控制器;
其特征在于:
S4中,发动机发电机组发电与调速协调控制,包括以下子步骤:
(1)首先,经过功率预测判断需要发动机发电机组进行调速,发动机发电机组获得调速指令;
(2)根据发动机当前转速,通过发动机外特性获得当前转速下发动机最大转矩;
(3)让发动机输出发动机当前转速下的最大功率,并将发动机功率分为调速功率Pe_spd和发电功率Pe_gen,初始化调速功率系数k;
(4)让发动机发电机组以发电功率Pe_gen克服发电机的电磁转矩进行发电,以调速功率Pe_spd克服发动机发电机组转动惯量进行调速;
(5)在发电和调速过程中,如果动力电池组输出功率Pbat大于最大功率Pbat_max,即Pbat-Pbat_max<C2,则减小k值以增大发电功率;如果发动机转速neng和目标转速nref差值即nref-neng>C1,则增大k值以增大调速功率;发电功率和调速功率调节k值冲突时,优先满足发电功率需求;
(6)根据上一步找到合适的k值,并确定发电功率和调速功率,控制发动机和发电机工作。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京理工大学,未经北京理工大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110664557.5/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:一种适用于极地的钻井平台
- 下一篇:一种竹荪荞麦饼干制品及其制备方法