基于MPC控制器的混合动力EMS能量管理系统simulink建模与仿真

简介: 本课题研究混合动力汽车能量管理系统,系统分为多个模块:能量管理(含MPC控制器与驱动扭矩模块)、动力模型(含蓄电池、发电机、电动机、汽油发动机、EMS及PEU模块)。通过MPC控制器优化功率分配,优先使用电池能源,降低SOC并减少系统功耗,实现更节能的效果。核心程序基于MATLAB2022a开发,结合车辆动力学与各部件模型,完成多目标优化,提升燃油经济性和排放性能。

1.课题概述
整个系统可以划分为如下几个模块。

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其中,能量管理模块其包括:MPC控制器模块,驱动扭矩模块等。动力模型,包括:蓄电池模块,发电机模块,电动机模块,汽油电机模块,EMS发动机管理模块,PEU功率集成模块。

2.系统仿真结果
(完整程序运行后无水印)

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加入MPC控制器之后,系统将优先使用电池模块能源,因此SOC下降更快。

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通过MPC控制之后,系统的功耗更小,更节能。

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目标值更小。

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3.核心程序与模型
版本:MATLAB2022a

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4.系统原理简介
混合动力汽车通常由发动机、电动机、蓄电池等多个动力源组成,可以根据不同的行驶工况实现多种工作模式的切换,以提高燃油经济性和减少排放。混合动力系统的主要组成部分包括:

蓄电池模块:作为能量存储装置,为电动机提供电能,并在制动时回收能量。

发电机模块:在发动机驱动下发电,为蓄电池充电或直接为电动机提供电能。

电动机模块:将电能转化为机械能,驱动车辆行驶。

汽油电机模块(发动机):燃烧汽油产生动力,驱动车辆行驶或带动发电机发电。

EMS 发动机管理模块:对发动机的运行进行控制和管理,包括燃油喷射、点火时机等。

PEU 功率集成模块:将电动机、发电机和发动机的功率进行集成和分配,实现混合动力系统的高效运行。

4.1 MPC 控制器原理
MPC 是一种基于模型的控制策略,它通过预测系统未来的行为,并根据优化目标和约束条件来确定当前的控制动作。在混合动力 EMS 能量管理系统中,MPC 控制器根据车辆的行驶状态、动力需求和电池状态等信息,预测未来一段时间内的系统行为,并优化发动机和电动机的功率分配,以实现燃油经济性、排放性能和驾驶性能等多目标的优化。

  MPC 控制器需要建立一个准确的系统预测模型,以预测未来的系统行为。在混合动力 EMS 能量管理系统中,预测模型通常包括车辆动力学模型、发动机模型、电动机模型、蓄电池模型等。这些模型可以通过物理建模、实验数据拟合或机器学习等方法建立。

   MPC 控制器的优化目标通常包括燃油经济性、排放性能、驾驶性能等多个方面。约束条件则包括发动机和电动机的功率限制、蓄电池的充放电限制、车速限制等。通过合理设置优化目标和约束条件,可以实现混合动力系统的高效运行和多目标优化。

   MPC 控制器的求解通常采用优化算法,如二次规划(Quadratic Programming,QP)、动态规划(Dynamic Programming,DP)等。这些算法可以在满足约束条件的前提下,求解最优的控制动作,使系统性能达到最优。

4.2 能量管理模块
MPC 控制器模块是能量管理系统的核心部分,它根据车辆的行驶状态和动力需求,预测未来一段时间内的系统行为,并优化发动机和电动机的功率分配。MPC 控制器模块通常包括预测模型、优化目标和约束条件、求解算法等部分。

   驱动扭矩模块根据 MPC 控制器的输出结果,确定发动机和电动机的驱动扭矩,以满足车辆的动力需求。驱动扭矩模块通常包括扭矩分配策略、扭矩协调控制等部分。

4.3 动力模型
蓄电池模型通常采用等效电路模型或电化学模型来描述蓄电池的充放电特性。等效电路模型简单直观,易于实现,但精度相对较低;电化学模型精度较高,但计算复杂度较大。蓄电池模型的主要参数包括电池容量、内阻、开路电压等。

   发电机模型通常采用数学模型或实验数据拟合的方法来描述发电机的发电特性。发电机模型的主要参数包括发电效率、输出功率等。

    电动机模型通常采用数学模型或实验数据拟合的方法来描述电动机的驱动特性。电动机模型的主要参数包括电机效率、输出扭矩等。

   发动机模型通常采用物理模型或实验数据拟合的方法来描述发动机的燃烧特性和动力输出特性。发动机模型的主要参数包括发动机功率、燃油消耗率、排放特性等。

   EMS 发动机管理模块对发动机的运行进行控制和管理,包括燃油喷射、点火时机、气门正时等。EMS 发动机管理模块通常采用基于模型的控制策略或经验公式来实现对发动机的优化控制。

   PEU 功率集成模块将电动机、发电机和发动机的功率进行集成和分配,实现混合动力系统的高效运行。PEU 功率集成模块通常采用电力电子技术和控制策略来实现功率的集成和分配。
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