[發明專利]基于SOC預估的車輛復合電源系統模糊邏輯控制方法

有效

• 申請號: 202011167420.0
• 申請日: 2020-10-27
• 公開（公告）號: CN112345940B
• 公開（公告）日: 2023-08-22
• 發明（設計）人: 馮娜;馬鐵華;陳昌鑫;王晨斌;高偉濤;孟青;牛慧芳;張文
• 申請（專利權）人: 中北大學
• 主分類號: G01R31/367
• 分類號: G01R31/367;G01R31/382;B60L58/12
• 代理公司: 太原市科瑞達專利代理有限公司 14101
• 代理人: 李富元

1.一種基于SOC預估的車輛復合電源系統模糊邏輯控制方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟一：建立車輛復合電源動力系統模型，包括鋰電池電路模型和超級電容電路模型；

鋰電池電路模型

U_L＝U_bat-i_batR_bat

其中，SOC_bat是鋰電池實時的荷電狀態值，SOC_bat.ini是鋰電池的初始荷電狀態值，Q_N為鋰電池的額定容量，i_bat表示鋰電池的充放電電流，在一段時間內的積分累計值表示鋰電池已使用容量，U_bat和R_bat分別為鋰電池的開路電壓和歐姆內阻，P_bat為鋰電池的功率，U_L是鋰電池負載電壓；

超級電容電路模型

其中，SOC_sc是超級電容的荷電狀態值，U_sc.max和U_sc.min分別為超級電容的最大和最小電壓，U_sc為超級電容的實時電壓，I_sc為超級電容的充放電電流，R_sc和P_sc分別為超級電容的內阻和電功率；

步驟二：設計鋰電池荷電狀態預估控制器，采用貝葉斯-蒙特卡洛法估計得到鋰電池的荷電狀態SOC_bat.e的值；

將貝葉斯-蒙特卡洛方法應用于鋰電池荷電狀態的估計，通過一組具有相關權重的隨機樣本來近似概率密度函數：

其中，為鋰電池任意k時刻的荷電狀態和開路電壓所構成的列向量，表示k時刻生成的隨機粒子集；U_bat.k表示k時刻鋰電池的開路電壓，SOC_bat.k表示k時刻鋰電池的荷電狀態；表示在U_bat.k條件下，產生隨機粒子集所服從的概率密度函數；是k時刻從概率密度函數表示的分布中提取的第i個隨機粒子集，i＝1～N_s，N_s表示隨機粒子集的個數；表示k時刻提取的第i個粒子集的權重；δ(·)表示Dirac函數；

k時刻的權重以正態分布概率密度函數在k-1時刻的權重的基礎上更新，更新規律的推導式為：

其中，U_bat,k和分別為k時刻鋰電池開路電壓的實測值和模型輸出平均值，σ為其標準差，表示在滿足粒子集的條件下U_bat.k所服從的概率密度函數，符合正態分布概率密度函數；

對所有粒子的權重進行歸一化處理：

考慮所有粒子總權重后的預估結果可以表示為：

鋰電池荷電狀態預估控制器中執行貝葉斯-蒙特卡洛算法，將產生的粒子集的權重不斷的迭代運算，最后通過粒子加權求和的方式，得到鋰電池荷電狀態的預估值，即為向量的第一個元素，表示為：

步驟三：將鋰電池荷電狀態預估控制器的輸出SOC_bat.e、超級電容荷電狀態SOC_sc以及不同運行工況下發動機需求功率P_req作為模糊邏輯控制器的輸入，經過邏輯關系輸出超級電容充放電的控制信號比例因子K_sc，進而得到超級電容充放電控制信P_sc＝K_sc·P_req，鋰電池充放電控制信號P_bat＝(1-K_sc)·P_req。

2.根據權利要求1所述的一種基于SOC預估的車輛復合電源系統模糊邏輯控制方法，其特征在于：步驟三中，模糊邏輯控制器將輸入信號SOC_bat.e和SOC_sc的模糊子集分別設置為：低L、中M、高H；將P_req和輸出信號K_sc模糊子集分別設置為：較小TS，小S，中M，大B，較大TB，模糊邏輯控制器輸入輸出變量的隸屬度函數采用梯形和三角形隸屬度函數。