CN109921504A - 车载混合储能系统及其非线性鲁棒自适应功率控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种车载混合储能系统的非线性鲁棒自适应功率控制方法,步骤如下:输入期望母线电压;读入车辆状态信息和电压、电流采样值;计算期望电池电流和系统平衡点;计算跟踪误差,基于参数自适应更新律,计算参数估计值;给定干扰抑制的评价信号,计算阻尼调节参数和阻尼调节参数矩阵,结合跟踪误差、参数估计值和阻尼调节参数矩阵,计算出DC–DC变换器的占空比,并生成PWM调制波形,控制DC–DC变换器的开关管开关动作,进行底层电压电流控制。本发明采用了非线性H∞鲁棒自适应控制,克服了复杂行驶工况下传统控制方法因为车载混合储能系统各种非线性、不确定性和干扰等造成的控制性能下降,具有很强的鲁棒性和自适应能力。
Description
发明内容
本发明涉及一种车载混合储能系统及其非线性鲁棒自适应功率控制方法。
背景技术
电动汽车具有低排放、低污染等优势,在国家新能源汽车政策大力支持下,已成为汽车领域优先发展的车型之一。虽然经过多年的技术创新与突破,电动汽车整车性能明显提升,但因受到电池功率密度不够大、价格比较高和寿命不够长的影响,电动汽车的发展远不如预期。在电池技术瓶颈仍未实现关键突破的情况下,已有研究提出了将电池和超级电容结合、充分利用两者各自优点的混合储能系统技术,以同时获得整体上的高能量密度、高功率密度和长使用寿命的技术优势。
从拓扑结构上看,混合储能系统的电池和超级电容两个能量源,可经由被动型、半主动型或主动型的DC-DC变换器连接至母线电容,以将所需能量耦合传递至车辆负载端。从控制技术上看,在由能量管理策略完成当前工况下整车功率需求的优化分配后,就需要设计合理的策略控制DC-DC变换器,以实现两个能量源期望功率/电流的高性能跟踪控制。目前,大部分的研究主要集中在高层的能量管理与功率分配技术上,已形成了较为成熟的分配方案;而对底层功率/电流控制技术的研究则较少,且大多仍停留在需要精确数学模型的传统控制技术上。然而,电动汽车在复杂行驶工况下,存在各种非线性、温升、噪声、元器件参数不确定性、负载变化和电气干扰等,车载混合储能系统是一个典型的不确定受扰非线性系统,这些将造成传统控制器性能下降,仅仅依靠传统的控制手段难以获得较高的控制性能,控制系统缺乏鲁棒性和自适应能力。
如何在混合储能系统参数不确性和外界干扰的情形下,实现平稳、快速且准确的功率/电流控制是混合储能系统能量管理和功率控制领域必须解决的重要技术难题之一。目前,这些方面的主流技术有:(1)基于传统和改进的时频域PID/PI控制技术,但存在控制参数整定较复杂、超调量较大、响应较慢和鲁棒性不强等缺点;(2)基于滑模变结构的鲁棒控制方法,但滑模控制存在固有的抖振问题,且可变的高切换频率会增加系统复杂性和变换器功率损失;(3)基于模糊、神经网络和进化算法等优化方法的智能控制技术,但模糊技术的变量论域选择、规则和推理设计严重依赖经验知识,神经网络则对初始训练样本敏感性强且计算效率较低,而进化算法包含群体规模、权重系数和最大代数等参数,算法自身可调参数较多且无法保证收敛到最优解,难以应用于实时领域。
因此,设计算法简单、控制精度高、鲁棒性强和能量高效利用的底层功率/电流控制方法,对提高储能系统能量/功率密度、电池使用寿命和能量利用效率有重要意义。
发明内容
为了解决上述技术问题,本发明提供一种结构简单的车载混合储能系统,并提供一种算法简单、控制精度高、鲁棒性强的车载混合储能系统的非线性鲁棒自适应功率控制方法。
本发明解决上述问题的技术方案是:一种车载混合储能系统,包括混合储能子系统、车辆与驱动子系统,所述混合储能子系统包括蓄电池、超级电容、检测电路、控制器、母线电容、第一DC-DC变换器、第二DC-DC变换器,第一DC-DC变换器包括第一电感、第一二极管、第二二极管、第一开关管、第二开关管,第二DC-DC变换器包括第二电感、第三二极管、第四二极管、第三开关管、第四开关管,所述蓄电池的正极与第一电感的一端连接,第一电感的另一端分别连接第一开关管的发射极、第二开关管的集电极,第二开关管的发射极接蓄电池负极,第一开关管的集电极接母线电容的一端,母线电容的另一端接蓄电池负极,所述超级电容的一端与第二电感的一端连接,第二电感的另一端分别连接第四开关管的发射极、第三开关管的集电极,第四开关管的集电极、超级电容的另一端均接蓄电池负极,第三开关管的发射极接第一开关管的集电极,所述第一二极管的正极连接第一开关管的发射极,第一二极管的负极连接第一开关管的集电极,所述第二二极管的正极连接第二开关管的发射极,第二二极管的负极连接第二开关管的集电极,所述第三二极管的正极连接第三开关管的集电极,第三二极管的负极连接第三开关管的发射极,所述第四二极管的正极连接第四开关管的集电极,第四二极管的负极连接第四开关管的发射极,第一至第四开关管的基极均连接控制器,检测电路的输入端连接蓄电池、超级电容、母线电容,检测电路的输出端连接控制器;车辆与驱动子系统包括双向DC-AC变换器、电机,双向DC-AC变换器的输入端与母线电容连接,双向DC-AC变换器的输出端与电机连接,电机与混合动力电动汽车连接。
一种车载混合储能系统的非线性鲁棒自适应功率控制方法,包括以下步骤:
(1)接通控制系统电源,上电初检,进入待工作状态;
(2)控制器初始化,输入期望母线电压;
(3)读入车辆状态信息和电压、电流采样值;
(4)运行能量管理策略,计算负载电流、系统平衡点、期望电池电流和超级电容输出电流的稳态期望值;
(5)输入控制器设计参数,计算跟踪误差,基于参数自适应更新律,计算参数估计值;
(6)给定干扰抑制的评价信号,计算阻尼调节参数和阻尼调节参数矩阵;结合跟踪误差、参数估计值和阻尼调节参数矩阵,计算出第一DC-DC变换器、第二DC-DC变换器的占空比,并生成PWM调制波形,控制DC–DC变换器的开关管开关动作,进行底层电压电流控制;
(7)接收驾驶员命令信号,判断本次驾驶行程是否结束,若结束则转下一步;否则,转第(2)步。
上述车载混合储能系统的非线性鲁棒自适应功率控制方法,所述步骤(4)中,系统平衡点x*的计算步骤为:
4-1)计算车载混合储能系统的状态空间平均模型;
基于基尔霍夫电路理论,车载混合储能系统的电路模型由下述方程给出:
式中记号表示变量y对时间的一阶导数,下同;开关导通控制信号u1、u2=[0,1],其中ui=1表示开关导通,ui=0表示开关关闭,i=1,2;VE、Vdc、Vsc分别为蓄电池标称电动势、母线电容输出电压、超级电容两端电压;L1、L2分别为第一电感、第二电感的电感值;C、Csc分别为母线电容、超级电容的电容值;i1、i2、im分别为第一电感、第二电感和车辆负载电流;R、Rsc分别为母线电容和超级电容的内阻值;
将电感和电容值表示为如下时变形式:
式中L1,n,L2,n,Cn,Csc,n为已知的标称电感和标称电容值,θ=[θ1,θ2,θ3,θ4]T为未知的时变参数矢量,θi为矢量的元素分量,i=1,2,3,4;
假设外界干扰矢量为d(t)=[d1,d2,d3,d4]T,di为干扰矢量的元素分量,i=1,2,3,4;将式(2)代入式(1),得到同时考虑各种外部干扰和系统参数摄动下的车载混合储能系统状态空间平均化模型为:
4-2)计算车载混合储能系统的端口受控哈密尔顿耗散模型;
定义车载混合储能系统的能量函数H和耗散能量Hr分别为:
对角矩阵Q=diag{L1,L2,C,Csc}>0,阻尼调节参数矩阵x为系统状态矢量;
由式(4)可知,车载混合储能系统的能量存储函数为系统的电感储能、电容储能之和,其耗散能量为母线电容电阻和超级电容电阻消耗的电能之和;
对式(4)计算偏微分有
因此,推导得出混合储能系统的端口受控耗散哈密尔顿系统模型为:
式中系统状态矢量x,输入函数g(x,u)和系数矩阵J(u)、D、K分别为:
x=[L1i1 L2i2 CVdc CscVsc]T
g(x,u)=(g1 g2 g3 g4)T,其中:g1=VE,g2=0,g3=im-R-1Vdc,g4=0
4-3)计算系统状态期望平衡点;
设储能系统稳态工作时,系统控制目标期望值为状态平衡点为:稳态时,在获取车辆状态信息和传感器采样值后,计算出期望电池电流同时令母线电容输出电压Vdc稳定在母线电容电压的期望值即此时,状态变量变化率等于零,即由式(1)计算得到超级电容电压的稳态期望值及超级电容输出电流的稳态期望值分别为:
由式(7)求得系统的状态平衡点为:
稳态时,相应的开关信号控制输入为
上述车载混合储能系统的非线性鲁棒自适应功率控制方法,所述步骤(5)具体步骤为:
定义系统状态的跟踪误差为:
xe=x-x* (9)
若在有外部干扰和参数不确定性情况下,使得跟踪误差渐进趋近于零即xe→0,则x=[x1,x2,x3,x4]T→x*,从而实现鲁棒控制目标;为实现对状态期望值x*的渐进跟踪,构造闭环系统基于状态误差的期望能量函数为:
由式(10)可见平衡点处Hd(x*)=0;而对于任意的非平衡点处x≠x*,Hd(x)>0;以状态跟踪误差为新的状态变量,将状态方程(6)进行转换,得到考虑外部干扰和参数摄动下的误差系统为:
式中一阶偏导数矩阵F(θ)=diag{L1,nθ1 L2,nθ2 Cnθ3 Csc,nθ4};
由于系统参数的时变摄动,需要进行在线估计,令为参数θ的估计矢量,相应的时变参数矩阵
将式(11)改写为如下状态方程:
式中
对于式(12)所示的状态误差系统,引入参数估计误差的能量项,定义新的能量函数V作为控制系统李雅普诺夫函数,如下所示:
式中矩阵P=diag{p1,p2,p3,p4},选取合适的加权系数pi使得P>0;
对式(10)等号两边同时求导数,计算得到能量函数的微分为:
为在线估计时变参数值,设计如下的参数自适应律:
将式(15)代入式(14),并进行计算化简可得:
上述车载混合储能系统的非线性鲁棒自适应功率控制方法,所述步骤(6)具体步骤为:
定义如下度量干扰抑制水平的评价信号z:
z=-hT(xe)·G·ΔHd(xe) (17)
式中G·ΔHd(xe)为哈密尔顿系统的标准输出,G=diag{1,1,1,1},h(xe)为加权系数矩阵且满足h(0)=0;
基于矢量内积不等式结合式(16)和式(17)得:
式中记号||.||表示欧几里得范数,矩阵γ为设计参数,I为单位矩阵;
通过动态反馈,注入阻尼,令:
Ξ2=-(Μ+Rd)·ΔHd(xe) (19)
式中矩阵Rd=diag{rd,rd,rd,rd}为注入的时变阻尼对角矩阵,其元素rd>0;
将式(19)代入式(18)中,得如下γ耗散不等式成立:
式中函数W(xe)=(ΔHd(xe))T·(D+Rd)·ΔHd(xe),显然W(xe)≥0且W(0)=0;
由式(19),计算得到开关信号的控制输入为:
式中mj为对角矩阵Μ对角线上的第j个元素,j=1,2,3,4;
同时,由式(16)的成立计算出阻尼调节参数rd为:
本发明的有益效果在于:
(1)本发明采用了非线性H∞鲁棒自适应控制,克服了复杂行驶工况下传统控制方法因为车载混合储能系统各种非线性、不确定性和干扰等造成的控制性能下降,具有很强的鲁棒性和自适应能力,母线电压稳定性和电流跟踪控制精度更高,功率控制性能更好。
(2)本发明通过注入时变阻尼实现动态反馈,控制信号光滑、无抖振,避免了变换器开关的高频切换和功率损失,系统能量利用效率得到提高。
(3)本发明也适用于采用被动型、半主动性型拓扑变换器的混合储能系统,无需对现有控制结构做改动,结构简单、可靠性高,满足实时应用的需要。
附图说明
图1是本发明车载混合储能系统的结构框图。
图2是图1中混合储能子系统采用主动型DC-DC变换器的电路结构图。
图3是本发明的控制方法的结构框图。
图4是本发明的控制方法的流程图。
图5是本发明的控制方法的电感自适应估计效果和估计误差的曲线图。
图6是本发明的控制方法的电容自适应估计效果的曲线图。
图7是利用本发明控制方法的中国典型城市公路工况下的输出电压曲线图。
图8是利用本发明控制方法的中国典型城市公路工况下电流跟踪的响应曲线图。
图9是本发明控制方法的控制占空比的曲线图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明。
如图1、图2所示,一种车载混合储能系统,包括混合储能子系统1、车辆与驱动子系统2,所述混合储能子系统1包括蓄电池3、超级电容4、检测电路、控制器、母线电容6、第一DC-DC变换器、第二DC-DC变换器,第一DC-DC变换器包括第一电感7、第一二极管D1、第二二极管D2、第一开关管S1、第二开关管S2,第二DC-DC变换器包括第二电感8、第三二极管D3、第四二极管D4、第三开关管S3、第四开关管S4,所述蓄电池3的正极与第一电感7的一端连接,第一电感7的另一端分别连接第一开关管S1的发射极、第二开关管S2的集电极,第二开关管S2的发射极接蓄电池3负极,第一开关管S1的集电极接母线电容6的一端,母线电容6的另一端接蓄电池3负极,所述超级电容4的一端与第二电感8的一端连接,第二电感8的另一端分别连接第四开关管S4的发射极、第三开关管S3的集电极,第四开关管S4的集电极、超级电容4的另一端均接蓄电池3负极,第三开关管S3的发射极接第一开关管S1的集电极,所述第一二极管D1的正极连接第一开关管S1的发射极,第一二极管D1的负极连接第一开关管S1的集电极,所述第二二极管D2的正极连接第二开关管S2的发射极,第二二极管D2的负极连接第二开关管S2的集电极,所述第三二极管D3的正极连接第三开关管S3的集电极,第三二极管D3的负极连接第三开关管S3的发射极,所述第四二极管D4的正极连接第四开关管S4的集电极,第四二极管D4的负极连接第四开关管S4的发射极,第一至第四开关管的基极均连接控制器,检测电路的输入端连接蓄电池3、超级电容4、母线电容6,检测电路的输出端连接控制器;车辆与驱动子系统2包括双向DC-AC变换器、电机,双向DC-AC变换器的输入端与母线电容6连接,双向DC-AC变换器的输出端与电机连接,电机与混合动力电动汽车连接。
在不同行驶工况和路况下,车辆所需的能量/功率随着工况而发生瞬时变化,为满足当前需求功率,DC-DC变换器的占空比u1,u2需要实时发生变化;同时,电路元器件的参数值随着温升、噪声、工作频率等条件环境的影响容易发生摄动,或因设备自然磨损而老化衰减,从而电感和电容值L1、L2、C、Csc难以精确的预先获取或确定;另外,由于外界坏境影响和电气干扰,车载储能系统还应考虑各种外部干扰。因此,基于蓄电池3和超级电容4的车载储能系统是一个典型的不确定受扰非线性系统,需要设计鲁棒控制器用于调节双向DC-DC变换器的占空比,使得系统的输出功率满足当前工况需求及其他控制性能要求。
图2是本实施例采用主动型DC-DC变换器的一种具体电路结构实现图。图中:S1和S2、S3和S4两组功率管的开关互补,即u1、u2分别是开关S1、S3的开通占空比,1-u1、1-u2分别是开关S2、S4的开通占空比。
一种车载混合储能系统的非线性鲁棒自适应功率控制方法,包括以下步骤:
(1)接通控制系统电源,上电初检,进入待工作状态。
(2)控制器初始化,输入期望母线电容电压
(3)读入车辆状态信息和电压、电流采样值Vdc、Vsc、i1、i2。
(4)运行能量管理策略,计算负载电流im、系统平衡点x*、期望电池电流和超级电容输出电流的稳态期望值
系统平衡点x*的计算步骤为:
4-1)计算车载混合储能系统的状态空间平均模型;
不同工况行驶下的车辆表现为波动的负荷,负荷大小用电流im表示,储能系统需根据实时im输出或回收能量。采用主动型DC-DC变换电路实现开关控制,无需额外增加电路单元,研究控制目标为母线电压、电感电流和电容电压时储能系统的数学模型。
在本实施例中,基于基尔霍夫电路理论,车载混合储能系统的电路模型由下述方程给出:
式中式中记号表示变量x对时间的一阶导数,下同;开关导通控制信号u1、u2=[0,1],其中ui=1表示开关导通,ui=0表示开关关闭,i=1,2;本实施例中,开关S1与S2、S3与S4的导通信号互补;VE、Vdc、Vsc分别为蓄电池标称电动势、母线电容输出电压、超级电容两端电压;L1、L2分别为第一电感、第二电感的电感值;C、Csc分别为母线电容、超级电容的电容值;i1、i2、im分别为第一电感、第二电感和车辆负载电流;R、Rsc分别为母线电容和超级电容的内阻值。
在车辆实际行驶过程中,电路元器件的参数值随着温升、噪声、工作频率等条件环境的影响容易发生摄动,也会因设备本身的自然磨损而老化衰减,从而电感和电容值L1、L2、C、Csc难以精确地预先获取或确定,为描述这种时变特性,将电感和电容值表示为如下时变形式:
式中L1,n,L2,n,Cn,Csc,n为已知的标称电感和标称电容值,θ=[θ1,θ2,θ3,θ4]T为未知的时变参数矢量,θi为矢量的元素分量,i=1,2,3,4。
另外,车辆行驶过程中,由于路面工况变化和电气干扰的存在,车载储能系统还应考虑各种外界干扰。假设外界干扰矢量为d(t)=[d1,d2,d3,d4]T,di为干扰矢量的元素分量,i=1,2,3,4;将式(2)代入式(1),得到同时考虑各种外部干扰和系统参数摄动下的车载混合储能系统状态空间平均化模型为:
4-2)计算车载混合储能系统的端口受控哈密尔顿耗散模型;
定义车载混合储能系统的能量函数H和耗散能量Hr分别为:
对角矩阵Q=diag{L1,L2,C,Csc}>0,阻尼调节参数矩阵x为系统状态矢量;
由式(4)可知,车载混合储能系统的能量存储函数为系统的电感储能、电容储能之和,其耗散能量为母线电容电阻和超级电容电阻消耗的电能之和;
对式(4)计算偏微分有
因此,推导得出混合储能系统的端口受控耗散哈密尔顿系统模型为:
式中系统状态矢量x,输入函数g(x,u)和系数矩阵J(u)、D、K分别为:
x=[L1i1 L2i2 CVdc CscVsc]T
g(x,u)=(g1 g2 g3 g4)T,其中:g1=VE,g2=0,g3=im-R-1Vdc,g4=0
可以看出,互联系数矩阵J(u)=-JT(u)为反对称矩阵,从而满足xTJ(u)x=0。阻尼调节参数矩阵D>0为正定对角矩阵。
4-3)计算系统状态期望平衡点;
为保证混合储能系统的稳定运行,母线电压应该保持恒定。本发明实例研究在输出母线电压稳定已知情况下,输出功率/电流对车辆行驶需求功率/电流的鲁棒跟踪。设储能系统稳态工作时,系统控制目标期望值为状态平衡点为:稳态时,在获取车辆状态信息和传感器采样值后,计算出期望电池电流同时令母线电容输出电压Vdc稳定在母线电容电压的期望值即此时,状态变量变化率等于零,即由式(1)计算得到超级电容电压的稳态期望值及超级电容输出电流的稳态期望值分别为:
由式(7)求得系统的状态平衡点为:
稳态时,相应的开关信号控制输入为
(5)输入控制器设计参数,计算跟踪误差,基于参数自适应更新律,计算参数估计值。具体步骤为:
定义系统状态的跟踪误差为:
xe=x-x* (9)
若在有外部干扰和参数不确定性情况下,使得跟踪误差渐进趋近于零即xe→0,则x=[x1,x2,x3,x4]T→x*,从而实现鲁棒控制目标。设计非线性H∞鲁棒自适应控制控制器,利用自适应技术在线辨识系统参数,采用非线性H∞技术将外部干扰对控制性能的影响抑制在令人满意的水平γ下,同时实现对闭环控制系统的全局渐进收敛和跟踪。为实现对状态期望值x*的渐进跟踪,构造闭环系统基于状态误差的期望能量函数为:
由式(10)可见平衡点处Hd(x*)=0;而对于任意的非平衡点处x≠x*,Hd(x)>0;以状态跟踪误差为新的状态变量,将状态方程(6)进行转换,得到考虑外部干扰和参数摄动下的误差系统为:
式中一阶偏导数矩阵F(θ)=diag{L1,nθ1 L2,nθ2 Cnθ3 Csc,nθ4};
由于系统参数的时变摄动,需要进行在线估计,令为参数θ的估计矢量,相应的时变参数矩阵
将式(11)改写为如下状态方程:
式中
对于式(12)所示的状态误差系统,引入参数估计误差的能量项,定义新的能量函数V作为控制系统李雅普诺夫函数,如下所示:
式中矩阵P=diag{p1,p2,p3,p4},选取合适的加权系数pi使得P>0;
对式(10)等号两边同时求导数,计算得到能量函数的微分为:
为在线估计时变参数值,设计如下的参数自适应律:
将式(15)代入式(14),并进行计算化简可得:
(6)给定干扰抑制的评价信号,计算阻尼调节参数和阻尼调节参数矩阵,结合跟踪误差、参数估计值和阻尼调节参数矩阵,计算出第一DC-DC变换器、第二DC-DC变换器的占空比,并生成PWM调制波形,控制DC–DC变换器的开关管开关动作,进行底层电压电流控制。具体步骤为:
定义如下度量干扰抑制水平的评价信号z:
z=-hT(xe)·G·ΔHd(xe) (17)
式中G·ΔHd(xe)为哈密尔顿系统的标准输出,G=diag{1,1,1,1},h(xe)为加权系数矩阵且满足h(0)=0;
基于矢量内积不等式结合式(16)和式(17)得:
式中记号||.||表示欧几里得范数,矩阵γ为设计参数,I为单位矩阵;
通过动态反馈,注入阻尼,令:
Ξ2=-(Μ+Rd)·ΔHd(xe) (19)
式中矩阵Rd=diag{rd,rd,rd,rd}为注入的时变阻尼对角矩阵,其元素rd>0;
将式(19)代入式(18)中,得如下γ耗散不等式成立:
式中函数W(xe)=(ΔHd(xe))T·(D+Rd)·ΔHd(xe),显然W(xe)≥0且W(0)=0;
由式(19),计算得到开关信号的控制输入为:
式中mj为对角矩阵Μ对角线上的第j个元素,j=1,2,3,4;
同时,由式(16)的成立计算出阻尼调节参数rd为:
(7)接收驾驶员命令信号,判断本次驾驶行程是否结束,若结束则转下一步;否则,转第(2)步。
图5是本发明的控制方法的电感自适应估计效果和估计误差的曲线图,图6是本发明的控制方法的电容自适应估计效果的曲线图。其中第一电感在0.4秒由标称值增加+50%,0.7秒回到标称值;第二电感在0.4秒由标称值跳变增加+75%后,马上跳变减少标称值的-15%,然后在0.5、0.7秒分别阶跃增加标称值的+75%,图5给出了第一电感和第二电感和的估计值与估计误差曲线。母线电容维持标称值不变,超级电容值在0.5秒由标称值增加+50%。图6给出了母线电容和超级电容值的估计跟踪曲线。由图可见,本方法的参数自适应估计迅速,稳态估计误差小,能很好的克服电感参数摄动带来的性能下降。
图7是利用本发明控制方法的中国典型城市公路工况下的输出电压曲线图,图8是利用本发明控制方法的中国典型城市公路工况下电流跟踪的响应曲线图,图9是本发明控制方法的控制占空比曲线图。图7给出了电池电容输出电压、直流母线输出电压参考值和实际值的曲线,可见母线电压Vdc稳定性能强、波动比例在2.3%内,电池电压VE维持恒定,超级电容电压Vsc随着充、放电的需要发生波动。图8为电池、电容输出电流参考值和实际值的曲线,可见输出电流能很好的跟踪参考值,且电池输出电流i1平滑稳定,而电容输出电流i2含有丰富的瞬变分量,以满足负载电流中的高频分量。图9为DC-DC变换器一组开关的占空比曲线,此时,在连续变化的负载电流下,DC-DC变换器的工作点和占空比也在相应变化。由图可见,本方法能有效地抑制时变电感电容参数和外界干扰对跟踪性能的影响,确保了对混合储能系统控制目标的渐进跟踪,具有稳态跟踪误差小、鲁棒性强的特点。
Claims (5)
1.一种车载混合储能系统,其特征在于:包括混合储能子系统、车辆与驱动子系统,所述混合储能子系统包括蓄电池、超级电容、检测电路、控制器、母线电容、第一DC-DC变换器、第二DC-DC变换器,第一DC-DC变换器包括第一电感、第一二极管、第二二极管、第一开关管、第二开关管,第二DC-DC变换器包括第二电感、第三二极管、第四二极管、第三开关管、第四开关管,所述蓄电池的正极与第一电感的一端连接,第一电感的另一端分别连接第一开关管的发射极、第二开关管的集电极,第二开关管的发射极接蓄电池负极,第一开关管的集电极接母线电容的一端,母线电容的另一端接蓄电池负极,所述超级电容的一端与第二电感的一端连接,第二电感的另一端分别连接第四开关管的发射极、第三开关管的集电极,第四开关管的集电极、超级电容的另一端均接蓄电池负极,第三开关管的发射极接第一开关管的集电极,所述第一二极管的正极连接第一开关管的发射极,第一二极管的负极连接第一开关管的集电极,所述第二二极管的正极连接第二开关管的发射极,第二二极管的负极连接第二开关管的集电极,所述第三二极管的正极连接第三开关管的集电极,第三二极管的负极连接第三开关管的发射极,所述第四二极管的正极连接第四开关管的集电极,第四二极管的负极连接第四开关管的发射极,第一至第四开关管的基极均连接控制器,检测电路的输入端连接蓄电池、超级电容、母线电容,检测电路的输出端连接控制器;车辆与驱动子系统包括双向DC-AC变换器、电机,双向DC-AC变换器的输入端与母线电容连接,双向DC-AC变换器的输出端与电机连接,电机与混合动力电动汽车连接。
2.一种根据权利要求1所述的车载混合储能系统的非线性鲁棒自适应功率控制方法,包括以下步骤:
(1)接通控制系统电源,上电初检,进入待工作状态;
(2)控制器初始化,输入期望母线电压;
(3)读入车辆状态信息和电压、电流采样值;
(4)运行能量管理策略,计算负载电流、系统平衡点、期望电池电流和超级电容输出电流的稳态期望值;
(5)输入控制器设计参数,计算跟踪误差,基于参数自适应更新律,计算参数估计值;
(6)给定干扰抑制的评价信号,计算阻尼调节参数和阻尼调节参数矩阵;结合跟踪误差、参数估计值和阻尼调节参数矩阵,计算出第一DC-DC变换器、第二DC-DC变换器的占空比,并生成PWM调制波形,控制DC–DC变换器的开关管开关动作,进行底层电压电流控制;
(7)接收驾驶员命令信号,判断本次驾驶行程是否结束,若结束则转下一步;否则,转第(2)步。
3.根据权利要求2所述的车载混合储能系统的非线性鲁棒自适应功率控制方法,其特征在于:所述步骤(4)中,系统平衡点x*的计算步骤为:
4-1)计算车载混合储能系统的状态空间平均模型;
基于基尔霍夫电路理论,车载混合储能系统的电路模型由下述方程给出:
式中记号表示变量y对时间的一阶导数,下同;开关导通控制信号u1、u2=[0,1],其中ui=1表示开关导通,ui=0表示开关关闭,i=1,2;VE、Vdc、Vsc分别为蓄电池标称电动势、母线电容输出电压、超级电容两端电压;L1、L2分别为第一电感、第二电感的电感值;C、Csc分别为母线电容、超级电容的电容值;i1、i2、im分别为第一电感、第二电感和车辆负载电流;R、Rsc分别为母线电容和超级电容的内阻值;
将电感和电容值表示为如下时变形式:
式中L1,n,L2,n,Cn,Csc,n为已知的标称电感和标称电容值,θ=[θ1,θ2,θ3,θ4]T为未知的时变参数矢量,θi为矢量的元素分量,i=1,2,3,4;
假设外界干扰矢量为d(t)=[d1,d2,d3,d4]T,di为干扰矢量的元素分量,i=1,2,3,4;将式(2)代入式(1),得到同时考虑各种外部干扰和系统参数摄动下的车载混合储能系统状态空间平均化模型为:
4-2)计算车载混合储能系统的端口受控哈密尔顿耗散模型;
定义车载混合储能系统的能量函数H和耗散能量Hr分别为:
对角矩阵Q=diag{L1,L2,C,Csc}>0,阻尼调节参数矩阵x为系统状态矢量;
由式(4)可知,车载混合储能系统的能量存储函数为系统的电感储能、电容储能之和,其耗散能量为母线电容电阻和超级电容电阻消耗的电能之和;
对式(4)计算偏微分有
因此,推导得出混合储能系统的端口受控耗散哈密尔顿系统模型为:
式中系统状态矢量x,输入函数g(x,u)和系数矩阵J(u)、D、K分别为:
x=[L1i1 L2i2 CVdc CscVsc]T
g(x,u)=(g1 g2 g3 g4)T,其中:g1=VE,g2=0,g3=im-R-1Vdc,g4=0
K=diag{1,1,1,1};
4-3)计算系统状态期望平衡点;
设储能系统稳态工作时,系统控制目标期望值为状态平衡点为:稳态时,在获取车辆状态信息和传感器采样值后,计算出期望电池电流同时令母线电容输出电压Vdc稳定在母线电容电压的期望值即此时,状态变量变化率等于零,即由式(1)计算得到超级电容电压的稳态期望值及超级电容输出电流的稳态期望值分别为:
由式(7)求得系统的状态平衡点为:
稳态时,相应的开关信号控制输入为
4.根据权利要求3所述的车载混合储能系统的非线性鲁棒自适应功率控制方法,其特征在于:所述步骤(5)具体步骤为:
定义系统状态的跟踪误差为:
xe=x-x* (9)
若在有外部干扰和参数不确定性情况下,使得跟踪误差渐进趋近于零即xe→0,则x=[x1,x2,x3,x4]T→x*,从而实现鲁棒控制目标;为实现对状态期望值x*的渐进跟踪,构造闭环系统基于状态误差的期望能量函数为:
由式(10)可见平衡点处Hd(x*)=0;而对于任意的非平衡点处x≠x*,Hd(x)>0;以状态跟踪误差为新的状态变量,将状态方程(6)进行转换,得到考虑外部干扰和参数摄动下的误差系统为:
式中一阶偏导数矩阵F(θ)=diag{L1,nθ1 L2,nθ2 Cnθ3 Csc,nθ4};
由于系统参数的时变摄动,需要进行在线估计,令为参数θ的估计矢量,相应的时变参数矩阵
将式(11)改写为如下状态方程:
式中
对于式(12)所示的状态误差系统,引入参数估计误差的能量项,定义新的能量函数V作为控制系统李雅普诺夫函数,如下所示:
式中矩阵P=diag{p1,p2,p3,p4},选取合适的加权系数pi使得P>0;
对式(10)等号两边同时求导数,计算得到能量函数的微分为:
为在线估计时变参数值,设计如下的参数自适应律:
将式(15)代入式(14),并进行计算化简可得:
5.根据权利要求4所述的车载混合储能系统的非线性鲁棒自适应功率控制方法,其特征在于:所述步骤(6)具体步骤为:
定义如下度量干扰抑制水平的评价信号z:
z=-hT(xe)·G·ΔHd(xe) (17)
式中G·ΔHd(xe)为哈密尔顿系统的标准输出,G=diag{1,1,1,1},h(xe)为加权系数矩阵且满足h(0)=0;
基于矢量内积不等式结合式(16)和式(17)得:
式中记号||.||表示欧几里得范数,矩阵γ为设计参数,I为单位矩阵;
通过动态反馈,注入阻尼,令:
Ξ2=-(Μ+Rd)·ΔHd(xe) (19)
式中矩阵Rd=diag{rd,rd,rd,rd}为注入的时变阻尼对角矩阵,其元素rd>0;
将式(19)代入式(18)中,得如下γ耗散不等式成立:
式中函数W(xe)=(ΔHd(xe))T·(D+Rd)·ΔHd(xe),显然W(xe)≥0且W(0)=0;
由式(19),计算得到开关信号的控制输入为:
式中mj为对角矩阵Μ对角线上的第j个元素,j=1,2,3,4;
同时,由式(16)的成立计算出阻尼调节参数rd为:
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---|---|
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Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111697678A (zh) * | 2020-07-17 | 2020-09-22 | 东莞理工学院 | 一种基于观测器的混合储能系统零稳态误差控制方法 |
CN111697679A (zh) * | 2020-07-17 | 2020-09-22 | 东莞理工学院 | 一种混合储能系统的无静差控制方法 |
CN112464362A (zh) * | 2020-11-17 | 2021-03-09 | 南京工程学院 | 一种地铁车载储能系统及其参数确定方法 |
CN112455460A (zh) * | 2020-12-07 | 2021-03-09 | 安徽江淮汽车集团股份有限公司 | 车辆控制方法、装置、设备及存储介质 |
CN112564252A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-03-26 | 郑州轻工业大学 | 半主动式混合储能系统及其模型预测能量控制方法 |
CN113419421A (zh) * | 2021-07-02 | 2021-09-21 | 广东工业大学 | 一种基于Lyapunov函数的DC-DC变换器的控制方法 |
CN113937816A (zh) * | 2021-10-29 | 2022-01-14 | 南通大学 | 综合供电电源自适应高效鲁棒稳定控制装置 |
CN117578680A (zh) * | 2024-01-15 | 2024-02-20 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种直流链式混合储能系统 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN204567345U (zh) * | 2015-05-07 | 2015-08-19 | 哈尔滨理工大学 | 一种电动汽车复合电源控制系统 |
CN105305402A (zh) * | 2015-10-20 | 2016-02-03 | 天津大学 | 一种直流微网母线电压鲁棒自治控制方法 |
CN106058845A (zh) * | 2016-06-13 | 2016-10-26 | 上海电力学院 | 基于混合储能的直流母线电压有限时间无源控制方法 |
US20180166892A1 (en) * | 2013-05-17 | 2018-06-14 | Electro Standards Laboratories | Hybrid super-capacitor / rechargeable battery system |
CN108512239A (zh) * | 2018-05-10 | 2018-09-07 | 安徽大学 | 一种电动汽车用混合能量源系统及其控制策略 |
CN109066817A (zh) * | 2018-07-09 | 2018-12-21 | 中山大学 | 一种基于自抗扰控制的光储微网系统及无功支撑控制方法 |
-
2019
- 2019-04-03 CN CN201910263842.9A patent/CN109921504B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20180166892A1 (en) * | 2013-05-17 | 2018-06-14 | Electro Standards Laboratories | Hybrid super-capacitor / rechargeable battery system |
CN204567345U (zh) * | 2015-05-07 | 2015-08-19 | 哈尔滨理工大学 | 一种电动汽车复合电源控制系统 |
CN105305402A (zh) * | 2015-10-20 | 2016-02-03 | 天津大学 | 一种直流微网母线电压鲁棒自治控制方法 |
CN106058845A (zh) * | 2016-06-13 | 2016-10-26 | 上海电力学院 | 基于混合储能的直流母线电压有限时间无源控制方法 |
CN108512239A (zh) * | 2018-05-10 | 2018-09-07 | 安徽大学 | 一种电动汽车用混合能量源系统及其控制策略 |
CN109066817A (zh) * | 2018-07-09 | 2018-12-21 | 中山大学 | 一种基于自抗扰控制的光储微网系统及无功支撑控制方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
邓海华: "蓄电池与超级电容混合储能的稳压控制器设计", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库(电子期刊)》 * |
Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111697678A (zh) * | 2020-07-17 | 2020-09-22 | 东莞理工学院 | 一种基于观测器的混合储能系统零稳态误差控制方法 |
CN111697679A (zh) * | 2020-07-17 | 2020-09-22 | 东莞理工学院 | 一种混合储能系统的无静差控制方法 |
CN111697679B (zh) * | 2020-07-17 | 2023-04-07 | 东莞理工学院 | 一种混合储能系统的无静差控制方法 |
CN111697678B (zh) * | 2020-07-17 | 2023-04-07 | 东莞理工学院 | 一种基于观测器的混合储能系统零稳态误差控制方法 |
CN112464362A (zh) * | 2020-11-17 | 2021-03-09 | 南京工程学院 | 一种地铁车载储能系统及其参数确定方法 |
CN112464362B (zh) * | 2020-11-17 | 2024-03-01 | 南京工程学院 | 一种地铁车载储能系统及其参数确定方法 |
CN112564252A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-03-26 | 郑州轻工业大学 | 半主动式混合储能系统及其模型预测能量控制方法 |
CN112564252B (zh) * | 2020-11-30 | 2023-11-21 | 郑州轻工业大学 | 半主动式混合储能系统及其模型预测能量控制方法 |
CN112455460A (zh) * | 2020-12-07 | 2021-03-09 | 安徽江淮汽车集团股份有限公司 | 车辆控制方法、装置、设备及存储介质 |
CN113419421B (zh) * | 2021-07-02 | 2023-06-23 | 广东工业大学 | 一种基于Lyapunov函数的DC-DC变换器的控制方法 |
CN113419421A (zh) * | 2021-07-02 | 2021-09-21 | 广东工业大学 | 一种基于Lyapunov函数的DC-DC变换器的控制方法 |
CN113937816B (zh) * | 2021-10-29 | 2023-11-07 | 南通大学 | 综合供电电源自适应高效鲁棒稳定控制装置 |
CN113937816A (zh) * | 2021-10-29 | 2022-01-14 | 南通大学 | 综合供电电源自适应高效鲁棒稳定控制装置 |
CN117578680A (zh) * | 2024-01-15 | 2024-02-20 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种直流链式混合储能系统 |
CN117578680B (zh) * | 2024-01-15 | 2024-04-09 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种直流链式混合储能系统 |
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