最优化方法在开发可充电式混合动力车中的应用

2011-05-31顾纪超周钰亮李光耀董佐民干年妃

中国机械工程 2011年4期

关键词：定义效率优化

顾纪超周钰亮李光耀董佐民干年妃

1.湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,长沙,410082 2.维多利亚大学,维多利亚,V 8N 3P6

0 引言

牵引控制策略系统直接面对驾驶员的命令和动力系统,是连接驾驶员和动力系统的纽带,在混合动力车中具有举足轻重的作用。主要表现为：牵引控制系统接受驾驶员关于力矩的命令并决定将合适的力矩传递到包括内燃机(ICE)和电动机在内的动力系统中。

理想的牵引系统控制器不但要满足驾驶员关于力矩的命令,还要使能量消耗最少。对于大多数混合动力车的动力传动系统来说,很难甚至不可能只凭借经验就设计出满足所有目标的牵引系统。

确定理想的牵引系统控制器可选择基于优化的方法。这种方法通过将控制器问题转化成带有目标函数和约束的优化问题,使用优化方法得到所需要的参数。目前优秀的建模和仿真工具以及高效的优化方法使解决这样的问题成为可能。

本文选用了几种目前流行的方法——遗传算法(genetic algorithm,GA)[1]、粒子群算法(partical swarm optimization,PSO)[2],以及新近开发的全局最优化方法——基于混合元模型的自适应全局最优化(hybrid and adaptive metamodeling,HAM)方法[3],以期能找到最合适的优化方法,即用最少的时间找到满意的结果。