新能源汽车双向DCDC变换器多模型预测控制研究.docx

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新能源汽车双向DC/DC变换器多模型预测控制研究

1.引言

1.1背景及意义

随着全球能源危机和环境问题日益严重,新能源汽车作为替代传统燃油车的重要选择,得到了各国政府的大力支持和广泛关注。新能源汽车的关键技术之一是其能源管理系统,而双向DC/DC变换器作为连接各个能源单元的关键组件,其性能的优劣直接影响到新能源汽车的整体性能。

双向DC/DC变换器具有能量双向流动、高效转换、动态响应快等特点,能有效地提高新能源汽车能源利用率和续航里程。然而,双向DC/DC变换器在工作过程中存在多种非线性、时变性以及不确定性因素,给其控制带来诸多挑战。因此,研究新能源汽车双向DC/DC变换器的先进控制策略具有重大的现实意义。

1.2国内外研究现状

目前,国内外学者对双向DC/DC变换器的控制策略研究主要集中在PID控制、滑模控制、自适应控制、预测控制等方法。其中,预测控制因其具有较强的鲁棒性和适应性,逐渐成为研究的热点。

在国外研究方面,研究人员针对双向DC/DC变换器设计了多种预测控制算法,如模型预测控制(MPC)、无差拍控制(DP)等,并取得了较好的控制效果。同时,多模型预测控制作为一种新兴的控制方法,也在一些领域得到了初步的应用。

国内研究方面,许多高校和研究机构也在双向DC/DC变换器的预测控制方面进行了深入研究,提出了一系列具有我国自主知识产权的控制策略,并在一定程度上提高了变换器的性能。

1.3研究内容及目标

本文以新能源汽车双向DC/DC变换器为研究对象,针对其控制问题,提出一种多模型预测控制策略。主要研究内容包括:

分析双向DC/DC变换器的工作原理及其在新能源汽车中的应用;

研究多模型预测控制理论,探讨其在双向DC/DC变换器控制中的应用可行性;

设计双向DC/DC变换器多模型预测控制策略,并进行仿真和实验验证;

分析控制策略的性能,探讨优化和改进方向。

通过以上研究,旨在实现以下目标:

提高双向DC/DC变换器的控制性能,满足新能源汽车对能源管理系统的要求;

丰富新能源汽车双向DC/DC变换器的控制理论,为实际工程应用提供参考;

为我国新能源汽车产业的发展提供技术支持。

2新能源汽车双向DC/DC变换器概述

2.1双向DC/DC变换器原理

双向DC/DC变换器作为新能源汽车能量管理系统的关键部件,起着能量转换和电压调节的重要作用。其基本原理基于斩波调制技术,通过全控型器件(如绝缘栅双极晶体管IGBT)的开关动作,实现直流电压的升降变换。双向DC/DC变换器主要由输入滤波器、开关器件、脉冲宽度调制(PWM)控制器、变压器、输出滤波器等部分组成。其工作原理是在开关周期内,通过对开关器件的通断控制,改变变压器原副边的电压比,进而实现电压的转换。

在新能源汽车中,双向DC/DC变换器能够实现电池组与电机之间的高效能量交换,一方面在电池充电时,将电能转换为电池能存储起来;另一方面,在电池放电时,将电池的电能转换为电机驱动所需的电能,以满足车辆的动力需求。

2.2双向DC/DC变换器在新能源汽车中的应用

在新能源汽车中,双向DC/DC变换器的应用尤为重要。首先,它能够连接不同电压等级的电源和负载,如将动力电池的高电压转换为低压电池或电子设备所需的低电压。其次,通过双向DC/DC变换器,可以实现能量的回收利用,即在车辆制动时,将电机产生的电能通过变换器回充至动力电池,提高整车能量利用率。

具体应用场景包括但不限于以下几个方面:

动力电池与电机之间的能量转换:在纯电动汽车和混合动力汽车中,双向DC/DC变换器是连接动力电池和电机驱动系统的重要纽带。

车辆不同电压等级的调节:新能源汽车中存在多种电压等级的需求,双向DC/DC变换器能够实现这些电压等级之间的灵活转换。

能量回收系统:在车辆制动或下坡时,通过双向DC/DC变换器实现能量的回收,提高能源利用效率。

2.3双向DC/DC变换器的关键技术

双向DC/DC变换器的关键技术主要包括以下几个方面:

开关频率的选择:开关频率决定了变换器的转换效率和响应速度,选择合适的开关频率对提高变换器的性能至关重要。

PWM控制策略:脉冲宽度调制(PWM)策略直接影响变换器的输出质量和效率,采用优化的PWM控制策略可以减少开关损耗,提高系统效率。

热管理:由于变换器在工作过程中会产生热量,有效的热管理措施是确保变换器长期稳定工作的关键。

电磁兼容性(EMC)设计:双向DC/DC变换器在工作时会产生电磁干扰,EMC设计的好坏直接影响到整车电子系统的稳定性。

通过对上述关键技术的深入研究,可以进一步提升双向DC/DC变换器的性能,为新能源汽车的广泛应用提供有力支持。

3.多模型预测控制理论

3.1多模型预测控制方法

多模型预测控制(MMPC)是一种先进的控制策略,它基于多个局部模型的预测来

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