混合动力矿用卡车节能协同优化及最优实时控制综合研究

李洪亮; 张国靖; 樊平

doi:10.16578/j.issn.1004.2539.2024.07.004

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混合动力矿用卡车节能协同优化及最优实时控制综合研究

理论研究 | 更新时间：2024-07-22

- 混合动力矿用卡车节能协同优化及最优实时控制综合研究
- Comprehensive Research on Energy Saving Synergy Optimization and Optimal Real-time Control of Hybrid Electric Mining Trucks
- 机械传动 2024年48卷第7期页码：30-39
- 作者机构：
  
  1.内蒙古科技大学矿业与煤炭学院，内蒙古包头 014010
  2.内蒙古自治区矿业工程重点实验室，内蒙古包头 014010
  3.内蒙古自治区煤炭安全开采与利用工程技术研究中心，内蒙古包头 014010
  4.内蒙古煤炭绿色开采与绿色利用协同创新中心，内蒙古包头 014010
- 作者简介：
  
  李洪亮（1980— ），男，内蒙古包头人，博士，副教授，硕士研究生导师；主要研究方向为智能矿山、矿山机电、混合动力车辆及其关键技术、系统优化及控制；zncb@163.com。
- 基金信息：
  
  内蒙古自治区高等学校科学研究重点项目(NJZZ22444┫内蒙古自治区直属高校基本科研业务费项目┣2023QNJS102)
- DOI：10.16578/j.issn.1004.2539.2024.07.004
  中图分类号：
- 纸质出版日期：2024-07-15，
  
  收稿日期：2023-04-04，
  
  修回日期：2023-05-19，
- 稿件说明：
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李洪亮,张国靖,樊平.混合动力矿用卡车节能协同优化及最优实时控制综合研究[J].机械传动,2024,48(07):30-39.

Li Hongliang,Zhang Guojing,Fan Ping.Comprehensive Research on Energy Saving Synergy Optimization and Optimal Real-time Control of Hybrid Electric Mining Trucks[J].Journal of Mechanical Transmission,2024,48(07):30-39.
李洪亮,张国靖,樊平.混合动力矿用卡车节能协同优化及最优实时控制综合研究[J].机械传动,2024,48(07):30-39. DOI： 10.16578/j.issn.1004.2539.2024.07.004.

Li Hongliang,Zhang Guojing,Fan Ping.Comprehensive Research on Energy Saving Synergy Optimization and Optimal Real-time Control of Hybrid Electric Mining Trucks[J].Journal of Mechanical Transmission,2024,48(07):30-39. DOI： 10.16578/j.issn.1004.2539.2024.07.004.

摘要

混合动力汽车的燃油经济性很大程度上取决于系统的传动系参数和能量管理策略。然而，针对传动系参数和能量管理策略对燃油经济性优化存在交互影响的问题，以及能量管理策略实时性和全局最优性难以兼顾的问题，尚缺乏一套行之有效的实现方法。为此，以混合动力矿用卡车为研究对象，建立整车数学模型，以减少燃油消耗为目标，建立了综合考虑传动系参数与能量管理策略交互作用的协同优化模型；联合粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法和动态规划（Dynamic Programming，DP）算法构建双层交互式优化算法进行求解，以消除传动系参数和能量管理策略之间的交互效应，实现在对传动系参数最优化的同时完成最优能量分配。在此基础上，针对DP算法难以实现在线控制的问题，对最优传动系参数对应的DP能量管理最优解进行整合，设计了一种有效提取DP最优控制规则的方法，建立了基于最优控制规则的能量管理策略，以此来实现混合动力矿用卡车的在线控制。依据建立的传动系参数和能量管理策略协同优化及最优能量管理实时控制策略的一体化实现方法，将获得的最优传动系参数和对应的最优能量管理实时控制策略一同在Stateflow-AMESim联合仿真平台上进行仿真验证。结果表明，该方法所得到的燃油消耗结果优于单独的DP优化结果，并且与PSO-DP优化得到的结果接近程度较高，表明了该优化方法是有效、可行的。

Abstract

The fuel economy of hybrid electric vehicles largely depends on the transmission system parameters and energy management strategy. However

due to the interaction between the transmission system parameters and energy management strategies on the optimization of fuel economy

and the difficulty in balancing the real-time and global optimality of energy management strategies

there is still a lack of an effective implementation method. This study takes the hybrid electric mining truck as a research object

establishes the mathematical model of the whole vehicle

takes reducing fuel consumption as the goal

establishes a collaborative optimization model that comprehensively considers the interaction between transmission system parameters and energy management strategies

and combines particle swarm optimization (PSO) algorithm and dynamic programming (DP) algorithm to build a two-layer interactive optimization algorithm to eliminate the interaction between transmission system parameters and energy management strategies. The optimal energy distribution can be achieved while optimizing the transmission parameters. On this basis

in order to solve the problem that the DP algorithm is difficult to realize online control

the optimal solution of DP energy management corresponding to the optimal transmission parameters is integrated

an effective method to extract the optimal control rules of DP is designed

and an energy management strategy based on the optimal control rules is established to realize online control of hybrid electric mining trucks. Thus

the integrated realization method of the coordinated optimization of transmission system parameters and energy management strategy

as well as the optimal energy management real-time control strategy

is established. The obtained optimal transmission system parameters and corresponding optimal energy management real-time control strategy are simulated and verified on the Stateflow-AMESim joint simulation platform. The results show that the fuel consumption results obtained by this method are better than those obtained by DP optimization alone

and they are closer to the results obtained by PSO-DP optimization

indicating that the optimization method is effective and feasible.

关键词

混合动力矿用卡车传动系参数能量管理策略燃油经济性协同优化

Keywords

Hybrid mining truckTransmission system parameterEnergy management strategyFuel economyJoint optimization

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