復(fù)合儲(chǔ)能式裝載機(jī)能量控制優(yōu)化與仿真

白 宇, 林慕義,2, 陳 勇,2, 劉振博

(1.北京信息科技大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院, 北京 100192; 2.北京電動(dòng)車(chē)輛協(xié)同創(chuàng)新中心, 北京 100192)

引言

復(fù)合儲(chǔ)能式裝載機(jī)具有可同時(shí)滿足工程中頻繁啟停、大功率需求等特點(diǎn),在工程機(jī)械行業(yè)投入了大量使用。近些年,隨著國(guó)內(nèi)外自動(dòng)駕駛技術(shù)在領(lǐng)域內(nèi)的飛速發(fā)展,國(guó)內(nèi)工程機(jī)械行業(yè)也逐漸由人工做操作業(yè)發(fā)展為了遠(yuǎn)程遙控作業(yè)[1]、半自動(dòng)化作業(yè),國(guó)外某公司已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了全自動(dòng)化[2]。為響應(yīng)國(guó)家節(jié)能減排的號(hào)召,對(duì)復(fù)合儲(chǔ)能式裝載機(jī)在自動(dòng)集群作業(yè)中進(jìn)行能量管理以提升經(jīng)濟(jì)性對(duì)實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排有著重要意義。

復(fù)合儲(chǔ)能式工程車(chē)輛的能量管理策略主要分為基于規(guī)則的策略和基于優(yōu)化的策略?xún)纱箢?lèi),基于規(guī)則的策略分為確定規(guī)則和模糊規(guī)則,一些研究人員建立了基于模糊規(guī)則控制器的復(fù)合儲(chǔ)能式裝載機(jī)整車(chē)模型,并用多種優(yōu)化算法優(yōu)化了模糊隸屬度函數(shù),實(shí)現(xiàn)了復(fù)合儲(chǔ)能式裝載機(jī)的在線控制且一定程度提高了燃油經(jīng)濟(jì)性,但該策略依賴(lài)于專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn),難以在全局工況下達(dá)到最優(yōu)控制[3-6]。基于優(yōu)化的策略分為全局優(yōu)化和瞬時(shí)優(yōu)化,FRANK B等[7]利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃(Dynamic Programming,DP)對(duì)全局工況下的輪式裝載機(jī)的能量管理進(jìn)行了研究,燃油經(jīng)濟(jì)性相比基于規(guī)則控制提高了15%,但該策略依賴(lài)具體工況且不能實(shí)現(xiàn)在線控制。以等效油耗最小策略(Equivalent Consumption Minimization Strategy,ECMS)為代表的瞬時(shí)優(yōu)化算法可以在實(shí)現(xiàn)現(xiàn)在控制的同時(shí)得到近似全局的最優(yōu)解,而ECMS的關(guān)鍵是獲取合適的等效因子。杜常清等[8]利用粒子群算法對(duì)混合動(dòng)力貨車(chē)的ECMS控制器進(jìn)行尋優(yōu),結(jié)果表明相比于DP優(yōu)化規(guī)則的策略燃油經(jīng)濟(jì)性提高了3.63%。王欽普等[9]依舊使用粒子群算法對(duì)插電式混合動(dòng)力客車(chē)的ECMS控制器進(jìn)行優(yōu)化,結(jié)果表明,實(shí)現(xiàn)了不同初始SOC下插電式混合動(dòng)力客車(chē)能量管理策略的近似全局優(yōu)化,與規(guī)則控制相比,燃油經(jīng)濟(jì)性提高了8.5%。司遠(yuǎn)等[10]利用遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)對(duì)混合動(dòng)力并聯(lián)汽車(chē)ECMS控制器中的等效因子進(jìn)行優(yōu)化并與DP做對(duì)比,結(jié)果表明,在3種典型全局工況下,基于GA優(yōu)化的ECMS策略極為接近DP的理論最優(yōu)值。

本研究首先建立了仿真作業(yè)環(huán)境并獲取工況數(shù)據(jù),然后以復(fù)合儲(chǔ)能式裝載機(jī)全局工況下的燃油經(jīng)濟(jì)性為最終目標(biāo),提出了一種規(guī)則與ECMS相結(jié)合的控制策略,并用GA優(yōu)化等效因子。最后將該控制器載入裝載機(jī)后向仿真模型進(jìn)行了硬件在環(huán)實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證結(jié)果該策略接近DP的理論最優(yōu)值,實(shí)現(xiàn)了近似全局最優(yōu)控制,為裝載機(jī)遠(yuǎn)程遙控作業(yè),自動(dòng)化作業(yè)的能量管理提供了參考依據(jù)。

1 復(fù)合儲(chǔ)能式裝載機(jī)系統(tǒng)模型描述

1.1 復(fù)合儲(chǔ)能式裝載機(jī)結(jié)構(gòu)和參數(shù)

本研究設(shè)計(jì)的復(fù)合儲(chǔ)能式裝載機(jī)結(jié)構(gòu)如圖1所示,基本參數(shù)如表1所示,此構(gòu)型中,能量源由發(fā)動(dòng)機(jī)、電池-電機(jī)、液壓泵/馬達(dá)-液壓蓄能器3個(gè)系統(tǒng)組成,發(fā)動(dòng)機(jī)和動(dòng)力電池-電機(jī)2個(gè)動(dòng)力源提供的動(dòng)力通過(guò)2個(gè)電磁離合器然后經(jīng)過(guò)行星鎖止機(jī)構(gòu)再經(jīng)過(guò)液力變矩器最后傳遞到傳動(dòng)系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)裝載機(jī)工作。另一方面液壓動(dòng)力系統(tǒng)的動(dòng)力從液壓蓄能器出發(fā)流經(jīng)二次元件液壓泵/馬達(dá)然后通過(guò)耦合器進(jìn)入傳動(dòng)系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)裝載機(jī)工作。

表1 整車(chē)基本參數(shù)

1.電磁離合器1 2.電磁離合器2 3.電磁離合器34.鎖止機(jī)構(gòu) 5.行星齒輪機(jī)構(gòu) 6.電磁離合器4 7.電磁離合器5 8.二次元件蓄能器

1.2 整車(chē)后向仿真模型

復(fù)合儲(chǔ)能式混合動(dòng)力裝載機(jī)的仿真模型是進(jìn)行裝載機(jī)的工況識(shí)別、控制系統(tǒng)優(yōu)化以及仿真試驗(yàn)的前提,模型的優(yōu)劣將直接影響仿真試驗(yàn)的效果。本研究意在制定能量管理策略,故采用后向仿真模型。

1) 發(fā)動(dòng)機(jī)模型

本研究使用東風(fēng)康明斯6CTA8.9-C215柴油發(fā)動(dòng)機(jī),其低速高扭矩及高熱效率的特點(diǎn)使其在工程機(jī)械方面應(yīng)用廣泛。

發(fā)動(dòng)機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩?cái)?shù)學(xué)模型如式(1)所示[11]:

(1)

式中,Me—— 發(fā)動(dòng)機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩

Mb—— 液壓泵輪轉(zhuǎn)矩

My—— 泵/馬達(dá)輸出轉(zhuǎn)矩

Je—— 發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量

Jb—— 泵輪轉(zhuǎn)動(dòng)慣量

ωe—— 發(fā)動(dòng)機(jī)角速度

燃油消耗量數(shù)學(xué)模型,如式(2)所示:

(2)

式中,t1—— 發(fā)動(dòng)機(jī)連續(xù)工作時(shí)間

gei—— 發(fā)動(dòng)機(jī)燃油消耗率

ρ—— 燃油密度

結(jié)合上述數(shù)學(xué)模型建立發(fā)動(dòng)機(jī)仿真模型,通過(guò)發(fā)動(dòng)機(jī)MAP圖可以插值得到燃油效率。

2) 電動(dòng)機(jī)/發(fā)電機(jī)模型

在復(fù)合儲(chǔ)能式混合動(dòng)力系統(tǒng)中,電動(dòng)機(jī)與發(fā)電機(jī)被視為同一個(gè)模塊,即電機(jī)模塊。當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)輸出功率小于裝載機(jī)整車(chē)需求功率時(shí),電機(jī)正轉(zhuǎn)以電動(dòng)機(jī)模式工作,輸出轉(zhuǎn)矩以輔助裝載機(jī)運(yùn)行。當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)輸出功率大于整車(chē)需求功率時(shí),電機(jī)反轉(zhuǎn)以發(fā)電機(jī)模式工作,將發(fā)動(dòng)機(jī)多余能量回收并保存在電池內(nèi)。

(3)

式中,ηm—— 電機(jī)工作效率

Pm1—— 驅(qū)動(dòng)電機(jī)工況電功率

Pm2—— 發(fā)電機(jī)工況電功率

Tm—— 電動(dòng)機(jī)/發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)矩

nm—— 電動(dòng)機(jī)/發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速

3) 電池模型

裝載機(jī)的電池系統(tǒng)與電機(jī)系統(tǒng)相連接,主要在裝載機(jī)所需動(dòng)力較大的情況下,為電機(jī)提供電能,或在裝載機(jī)所需動(dòng)力較小的情況下,回收發(fā)動(dòng)機(jī)多余能量。

電池的放電效率,如式(4)所示:

(4)

電池的充電效率,如式(5)所示:

(5)

式中,Pm—— 電池充/放電功率

R—— 電池的內(nèi)阻

ηchar/dis—— 電池充/放電效率

U—— 電池的電壓

裝載機(jī)動(dòng)力電池的充/放電功率,如式(6)所示:

(6)

動(dòng)力電池充電與放電電流,如式(7)所示:

(7)

動(dòng)力電池的SOC模型,如式(8)所示:

(8)

式中,SOC1—— 電池SOC初始值

C—— 電池容量

4) 液壓泵/馬達(dá)模型

在復(fù)合儲(chǔ)能式混合動(dòng)力系統(tǒng)中,液壓泵/馬達(dá)是同一個(gè)模塊,在需要釋放再生制動(dòng)蓄能器內(nèi)的液壓能時(shí)以馬達(dá)模式工作, 向外輸出轉(zhuǎn)矩以輔助裝載機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)。

當(dāng)裝載機(jī)制動(dòng)時(shí)液壓泵/馬達(dá)以液壓泵模式工作,將裝載機(jī)動(dòng)能儲(chǔ)存為蓄能器內(nèi)的液壓能。液壓泵/馬達(dá)的相關(guān)數(shù)學(xué)模型,如式(9)所示[12]:

(9)

式中,qv—— 液壓泵/馬達(dá)流量

TP/M—— 泵輪轉(zhuǎn)矩

P—— 功率

vg—— 液壓泵/馬達(dá)排量

Δp—— 二次元件出油口與進(jìn)油口的壓力差

ηt—— 整體效率

n—— 二次元件轉(zhuǎn)速

ηv—— 二次元件容積效率

ηP/M—— 二次元件機(jī)械效率

5) 整車(chē)動(dòng)力學(xué)模型

根據(jù)裝載機(jī)實(shí)際作業(yè)情形構(gòu)建整車(chē)動(dòng)力學(xué)模型,視裝載機(jī)在理想條件下作業(yè),忽略車(chē)輪滑動(dòng)及坡度影響,作業(yè)時(shí)額外收到插入阻力影響,整車(chē)動(dòng)力學(xué)方程如式(10)所示[13]:

(10)

式中,Fk—— 牽引力

Ff—— 滾動(dòng)阻力

Fw—— 空氣阻力

Fj—— 加速阻力

m—— 裝載機(jī)質(zhì)量

v—— 行駛加速度

根據(jù)上述各子系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,在MATLAB/Simulink中搭建相應(yīng)的仿真模型,結(jié)合復(fù)合儲(chǔ)能式混合動(dòng)力裝載機(jī)的整體結(jié)構(gòu),將各個(gè)子系統(tǒng)的仿真模型進(jìn)行連接,得到裝載機(jī)的整車(chē)后向仿真模型,如圖2所示。

圖2 整車(chē)后向Simulink模型

2 工況及瞬時(shí)能量管理策略

2.1 裝載機(jī)作業(yè)工況

1) 典型作業(yè)工況

裝載機(jī)在施工時(shí)必須和自卸卡車(chē)相互配合,裝載機(jī)的移動(dòng)、卸載、兩車(chē)之間的相對(duì)位置以及兩位駕駛員配合的熟練程度都對(duì)作業(yè)效率有較大的影響,因此需要根據(jù)裝載機(jī)具體的工作環(huán)境相應(yīng)地調(diào)整其作業(yè)順序并且正確安排兩車(chē)的施工方式。常見(jiàn)的安排原則是,根據(jù)工作場(chǎng)地的大小和物料堆的位置,盡可能地使裝載機(jī)行駛路程短、轉(zhuǎn)彎次數(shù)少。在實(shí)際的工程實(shí)踐中,裝載機(jī)的常見(jiàn)作業(yè)工況有以下4種:

(1) V型工況,如圖3所示,自卸卡車(chē)處于與料堆呈60°角的方向上,裝載機(jī)則與料堆呈垂直方向;

圖3 V型作業(yè)工況

(2) L型工況,如圖4所示,自卸卡車(chē)與料堆呈垂直方向,裝載機(jī)與料堆呈平行方向;

圖4 L型作業(yè)工況

(3) I型工況,如圖5所示,自卸卡車(chē)與料堆呈平行方向,裝載機(jī)與料堆呈垂直方向;

圖5 I型作業(yè)工況

(4) T型工況,如圖6所示,自卸卡車(chē)與料堆呈平行方向,裝載機(jī)與料堆也呈平行方向。

圖6 T型作業(yè)工況

2) 集群作業(yè)工況

集群作業(yè)即在一個(gè)場(chǎng)地內(nèi), 多臺(tái)裝載機(jī)之間與多臺(tái)自卸卡車(chē)相互配合,一臺(tái)裝載機(jī)不再受限于執(zhí)行一種典型工況,隨著遙控作業(yè)和自動(dòng)化作業(yè)技術(shù)的到來(lái),提高多臺(tái)裝載機(jī)協(xié)同工作時(shí)的燃油經(jīng)濟(jì)性顯得格外重要。本研究選取一臺(tái)裝載機(jī)的作業(yè)路線進(jìn)行仿真并獲取行駛和鏟裝數(shù)據(jù)。

將裝載機(jī)模型導(dǎo)入到Recurdyn中,設(shè)定好約束,并添加旋轉(zhuǎn)副與滑移副,然后添加motion,使裝載機(jī)按照設(shè)定好的路線作業(yè)。接著添加部件為鏟斗的box,并導(dǎo)入到Edem中,調(diào)整粒子參數(shù)屬性獲得接近真實(shí)的鏟裝料堆[14]。圖7為集群作業(yè)下,一臺(tái)裝載機(jī)的作業(yè)路線示意圖,圖8為鏟裝聯(lián)合仿真過(guò)程。

圖7 連續(xù)作業(yè)示意圖

圖8 聯(lián)合仿真過(guò)程

2.2 等效燃油消耗最小策略

ECMS的控制理念本質(zhì)是將電機(jī)電能的消耗等效為油耗,這其中包括電機(jī)作為電動(dòng)機(jī)放電等效于未來(lái)某時(shí)刻發(fā)動(dòng)機(jī)對(duì)電池充電的油耗,以及電機(jī)作為發(fā)電機(jī)充電等效于未來(lái)某時(shí)刻代替一部分發(fā)動(dòng)機(jī)的油耗兩部分。某一時(shí)刻的總油耗即為發(fā)動(dòng)機(jī)燃油消耗與等效油耗的和,如式(11)～式(13)所示:

(11)

(12)

(13)

λchar—— 充電等效因子

λdis—— 放電等效因子

fp—— 懲罰函數(shù)

Ql—— 燃油低熱值

Pm—— 電機(jī)功率

ηm—— 電機(jī)效率

d—— 階躍函數(shù)

本研究中電機(jī)充放電效率差距不大,故λdis=λchar=λ。

懲罰函數(shù)與等效因子是影響ECMS轉(zhuǎn)矩分配決策的關(guān)鍵參數(shù),懲罰函數(shù)決定了使用電能的傾向[15],當(dāng)電池SOC接近上限時(shí),系統(tǒng)決策電池放電,電機(jī)作為電動(dòng)機(jī)進(jìn)行助力;當(dāng)電池SOC接近下限時(shí),系統(tǒng)決策電池充電,電機(jī)作為發(fā)電機(jī)使用。本研究以電池組SOC保持在內(nèi)阻較低的區(qū)間為目標(biāo),通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)得電池組內(nèi)阻與SOC的關(guān)系再通過(guò)MATLAB工具箱擬合[16],構(gòu)建了擬合公式,使電池SOC維持在0.4～0.8之間。

fp=11.3SOC7+47.81SOC6-961.5SOC5+

4036SOC4-7591SOC3+6931SOC2-

2699SOC+218.4

(14)

在ECMS分配轉(zhuǎn)矩的計(jì)算中,目前主要有黃金分割法,遍歷法等,本研究選用遍歷法實(shí)現(xiàn)該算法,即根據(jù)電機(jī)的可行域?qū)⑥D(zhuǎn)矩劃分為N等份,計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻下所有可能的轉(zhuǎn)矩分配對(duì)應(yīng)的總?cè)加拖?記錄最小值并進(jìn)入下一時(shí)刻,最終實(shí)現(xiàn)仿真時(shí)間內(nèi)每一步長(zhǎng)下的總?cè)加拖淖钚≈?如式(15)、式(16)所示:

Tm=linspace(Tm,min,Tm,max,N)

(15)

Te=Tdecms-Tm,n

(16)

式中,Tm—— 當(dāng)前時(shí)刻電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩

Tdecms—— 當(dāng)前時(shí)刻ECMS控制器的需求轉(zhuǎn)矩

Te—— 當(dāng)前時(shí)刻發(fā)動(dòng)機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩

Tm,min—— 電機(jī)最小輸出轉(zhuǎn)矩

Tm,max—— 電機(jī)最大輸出轉(zhuǎn)矩

N選取100,n為正整數(shù),范圍0～100。

2.3 結(jié)合規(guī)則的ECMS能量管理策略

ECMS廣泛應(yīng)用于純電車(chē)輛,油電混合動(dòng)力車(chē)輛中,而在液壓混合動(dòng)力車(chē)輛中卻少有提及,這是因?yàn)殡y以定義液壓能的價(jià)值[17],所以本研究提出ECMS和規(guī)則相結(jié)合的控制策略對(duì)復(fù)合儲(chǔ)能式裝載機(jī)進(jìn)行能量管理。約束條件及全階段動(dòng)力源分配如下:

(17)

式中,Te,min—— 發(fā)動(dòng)機(jī)最低轉(zhuǎn)矩

Te,max—— 發(fā)動(dòng)機(jī)最高轉(zhuǎn)矩

Th—— 當(dāng)前時(shí)刻蓄能器所能提供最大壓力下液壓泵馬達(dá)轉(zhuǎn)矩

Th,max—— 蓄能器提供最大壓力時(shí)液壓泵馬達(dá)轉(zhuǎn)矩

SOCb,H,SOCb,L,SOCh,H,SOCh,L—— 電池和蓄能器容量上下限

表2中,Td為當(dāng)前時(shí)刻整車(chē)需求轉(zhuǎn)矩。液壓系統(tǒng)由于蓄能器放能具有適配裝載機(jī)作業(yè)時(shí)大功率,啟停間歇性的特點(diǎn),通常在啟動(dòng),載貨加速時(shí)及工作裝置舉升時(shí)釋放能量,根據(jù)這幾個(gè)時(shí)段下該時(shí)刻整車(chē)需求轉(zhuǎn)矩與當(dāng)前液壓能所能提供最大轉(zhuǎn)矩作為判斷條件,實(shí)現(xiàn)ECMS與規(guī)則結(jié)合的控制策略。

表2 全階段動(dòng)力源分配

2.4 等效因子遺傳算法尋優(yōu)

通常情況下,最優(yōu)等效因子在不同的工況下是不同的,在選取時(shí)往往要經(jīng)過(guò)反復(fù)試湊,對(duì)于裝載機(jī)惡劣且多變的工作環(huán)境,試湊成本更高,在此背景下,本研究利用GA對(duì)裝載機(jī)4種典型工況及集群作業(yè)下的連續(xù)工況對(duì)ECMS策略中的等效因子進(jìn)行尋優(yōu)。優(yōu)化原理如圖9所示。

圖9 遺傳算法優(yōu)化流程圖

通過(guò)文獻(xiàn)[8]和文獻(xiàn)[18]而得知,發(fā)動(dòng)機(jī)及電機(jī)效率可計(jì)算出等效因子合適的取值范圍,故設(shè)定等效因子帶優(yōu)化范圍為[0,1]。由于本研究目的在于提升裝載機(jī)整體得燃油經(jīng)濟(jì)性,故目標(biāo)函數(shù)為發(fā)動(dòng)機(jī)各典型工況及連續(xù)工況下的總油耗值:

(18)

通過(guò)建立適應(yīng)度函數(shù)和目標(biāo)函數(shù)的關(guān)系來(lái)保證映射后的適應(yīng)度為非負(fù)值,且目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化的方向應(yīng)為適應(yīng)度函數(shù)增大的方向,本研究意在獲得最低總油耗值,即ming(x),故建立以下映射關(guān)系:

(19)

式中,f(x) —— 適應(yīng)函數(shù)

Cmax—— 近數(shù)代中g(shù)(x)的最大值,且會(huì)隨代數(shù)變化

本研究使用二進(jìn)制編碼對(duì)等效因子進(jìn)行優(yōu)化,設(shè)置精度為1/31,交叉概率0.9,變異概率0.01,選擇概率0.9,種群大小100,進(jìn)化代數(shù)100。通過(guò)MATLAB隨機(jī)函數(shù)生成隨機(jī)初始種群,經(jīng)過(guò)解碼得到參數(shù)后進(jìn)入ECMS計(jì)算目標(biāo)函數(shù)值,且向適應(yīng)度映值得到群體適應(yīng)性評(píng)價(jià),若不滿足終止準(zhǔn)則會(huì)進(jìn)入選擇、交叉、變異操作,進(jìn)化為新一代群體,再重復(fù)上述步驟直至滿足終止準(zhǔn)則,即得到進(jìn)化過(guò)程中所得到具有最大適應(yīng)度的個(gè)體作為最優(yōu)解。

以V型工況和集群作業(yè)工況為例,通過(guò)assignin函數(shù)調(diào)用Simulink模型中的等效因子變量,再通過(guò)sim函數(shù)運(yùn)行Simulink模型并獲取其輸出作為適應(yīng)度函數(shù)的返回值,編寫(xiě).m實(shí)現(xiàn)遺傳算法與Simulink模型的接口調(diào)用。如圖10、圖11所示,V型工況在20代收斂至最優(yōu)解,集群作業(yè)工況在40代收斂至最優(yōu)解。重復(fù)上述方法,5種工況優(yōu)化后的等效因子,如表3所示。

表3 尋優(yōu)結(jié)果

圖10 V工況迭代過(guò)程

圖11 集群作業(yè)工況迭代過(guò)程

3 仿真分析與硬件在環(huán)實(shí)驗(yàn)

3.1 仿真分析

為了驗(yàn)證基于GA優(yōu)化的規(guī)則與ECMS相結(jié)合的控制策略的可行性及給裝載機(jī)在集群作業(yè)工況下的能量管理策略提供方案,本研究首先針對(duì)4種典型工況中應(yīng)用最廣泛的V型工況為例做出仿真分析,再對(duì)一輛裝載機(jī)在集群工況下的連續(xù)作業(yè)進(jìn)行仿真分析,最后對(duì)比在模糊控制下的燃油經(jīng)濟(jì)性,結(jié)果如圖12所示。

圖12 車(chē)速v及蓄能器SOC仿真結(jié)果

由圖12所示,SOCacc為再生制動(dòng)蓄能器SOC;t為裝載機(jī)作業(yè)時(shí)間。當(dāng)裝載機(jī)進(jìn)行加速時(shí),再生制動(dòng)蓄能器的SOC都會(huì)下降。在裝載機(jī)正常行駛時(shí),再生制動(dòng)蓄能器的SOC值幾乎維持不變。這是因?yàn)楸狙芯克O(shè)計(jì)的再生制動(dòng)蓄能器主要在裝載機(jī)制動(dòng)時(shí)回收裝載機(jī)的動(dòng)能,儲(chǔ)存為蓄能器內(nèi)的液壓能,在裝載機(jī)加速時(shí)釋放蓄能器內(nèi)的液壓能,實(shí)現(xiàn)回收能量的再利用。

由圖13所示,SOCbat為電池SOC。發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩始終保持在一定轉(zhuǎn)矩區(qū)間內(nèi),通過(guò)液壓能與電能的補(bǔ)足,可維持在滿足高負(fù)載大需求轉(zhuǎn)矩的情況下燃油經(jīng)濟(jì)性仍較高的區(qū)間;在整個(gè)作業(yè)時(shí)段內(nèi),裝載機(jī)在起步以及插入物料到舉升過(guò)程中,優(yōu)先使用液壓能,其余時(shí)刻通過(guò)ECMS自行對(duì)轉(zhuǎn)矩進(jìn)行分配,發(fā)動(dòng)機(jī)及電機(jī)轉(zhuǎn)矩均展現(xiàn)出良好的效果;此外,電池SOC的變化也較為穩(wěn)定,通過(guò)懲罰因子的動(dòng)態(tài)調(diào)整,SOC沒(méi)有出現(xiàn)急劇下降,展現(xiàn)出較好的控制效果。由此可以說(shuō)明,GA優(yōu)化的規(guī)則與ECMS相結(jié)合的能量管理策略可以實(shí)現(xiàn)復(fù)合儲(chǔ)能系統(tǒng)的能量管理。

圖13 發(fā)動(dòng)機(jī)及電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)仿真結(jié)果

為了更好的體現(xiàn)出控制效果的優(yōu)越性,以V工況為前提,將自適應(yīng)神經(jīng)模糊系統(tǒng)(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System,ANFIS)控制器與本研究所提出的控制器對(duì)燃油消耗率做出對(duì)比。

由圖14所示,基于ECMS控制策略的燃油消耗率明顯低于ANFIS,且變化頻率相對(duì)降低,說(shuō)明發(fā)動(dòng)機(jī)工作相對(duì)平穩(wěn),在提高燃油經(jīng)濟(jì)性的同時(shí)變相延長(zhǎng)了發(fā)動(dòng)機(jī)的工作壽命。

圖14 燃油消耗率對(duì)比

為驗(yàn)證該策略能夠?qū)崿F(xiàn)近似全局最優(yōu),本研究將單輛裝載機(jī)在集群作業(yè)工況下的燃油經(jīng)濟(jì)性與DP和ANFIS控制器進(jìn)行對(duì)比,如圖15及表4所示。

表4 不同控制策略下的油耗對(duì)比

圖15 集群作業(yè)工況下各部件仿真結(jié)果

如圖15所示,在集群作業(yè)工況下,裝載機(jī)各動(dòng)力部件也保持著良好的控制效果, 蓄能器SOC及電池SOC分別保持在控制區(qū)間內(nèi),當(dāng)蓄能器SOC接近蓄能器規(guī)定下限時(shí),系統(tǒng)自動(dòng)決策,傾向于電能來(lái)補(bǔ)足液壓能所提供的能量;當(dāng)蓄能器SOC接近蓄能器規(guī)定上限時(shí),則根據(jù)需求轉(zhuǎn)矩來(lái)實(shí)時(shí)分配3種動(dòng)力源提供轉(zhuǎn)矩。在工作階段時(shí),需求轉(zhuǎn)矩較大,3種動(dòng)力部件同時(shí)驅(qū)動(dòng)且液壓為主能量源;在移動(dòng)行駛階段時(shí),需求轉(zhuǎn)矩較小,傾向使用電能來(lái)提供輔助轉(zhuǎn)矩,驗(yàn)證了該策略可以實(shí)現(xiàn)集群作業(yè)工況下復(fù)合儲(chǔ)能系統(tǒng)的能量管理。

V型工況下,GA優(yōu)化的規(guī)則與ECMS相結(jié)合的控制策略比ANFIS控制策略燃油經(jīng)濟(jì)性高3.23%,集群作業(yè)工況下高4.26%?；贒P的控制策略在兩種工況下分別比基于ECMS控制策略高出1.46%和1.49%,結(jié)果極為相近,故該策略可以實(shí)現(xiàn)近似全局最優(yōu)的復(fù)合儲(chǔ)能是裝載機(jī)的能量管理。

3.2 硬件在環(huán)仿真

1) 試驗(yàn)臺(tái)架基本原理

如圖16所示,本研究利用dSPACE硬件在環(huán)仿真系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)半實(shí)物半仿真模型的仿真實(shí)驗(yàn),仿真模型與試驗(yàn)硬件之間的通信接口主要依托Simulink中的DAC/ADC模塊來(lái)建立,將液壓驅(qū)動(dòng)與制動(dòng)回收部分代替仿真模型,主要目的是驗(yàn)證經(jīng)GA優(yōu)化等效因子后規(guī)則與ECMS相結(jié)合的復(fù)合儲(chǔ)能式系統(tǒng)的控制效果,故只對(duì)V型作業(yè)工況進(jìn)行實(shí)驗(yàn),具體表現(xiàn)為對(duì)比采集到的連續(xù)作業(yè)工況下的燃油消耗率與仿真時(shí)對(duì)應(yīng)結(jié)果的一致性。

圖16 dSPACE仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

2) 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

由圖17所示,將液壓模塊替換為實(shí)驗(yàn)臺(tái)架后的曲線與仿真出來(lái)的曲線存在一些波動(dòng),以及一些時(shí)刻實(shí)驗(yàn)曲線落后于仿真曲線,這是因?yàn)樵囼?yàn)臺(tái)架運(yùn)行時(shí)與地面產(chǎn)生了振動(dòng),同時(shí)隨著閥的開(kāi)關(guān),產(chǎn)生了遲滯反應(yīng)。4種典型工況由于鏟裝卸載時(shí)間及起停次數(shù)的不同,遲滯反應(yīng)所帶來(lái)的波動(dòng)也不相同,其中,I型工況因其啟停次數(shù)少于其他工況從而使用液壓能的頻率相對(duì)較少故而其波動(dòng)也是最小的,而從整體趨勢(shì)來(lái)看,4種工況的仿真結(jié)果與硬件在環(huán)結(jié)果基本一致,驗(yàn)證了GA優(yōu)化的規(guī)則與ECMS結(jié)合的控制策略的有效性,提高了復(fù)合儲(chǔ)能式裝載機(jī)的燃油經(jīng)濟(jì)性。

圖17 4種工況硬件在環(huán)仿真試驗(yàn)燃油消耗率對(duì)比

4 結(jié)論

(1) 創(chuàng)建了基于Recurdyn-Edem聯(lián)合仿真的集群作業(yè)背景下的裝載機(jī)作業(yè)環(huán)境,為裝載機(jī)遙控、自動(dòng)化作業(yè)的能量管理研究提供了工況模擬依據(jù);

(2) 建立了規(guī)則與ECMS相結(jié)合的控制策略,實(shí)現(xiàn)了復(fù)合儲(chǔ)能系統(tǒng)的集成控制,利用GA優(yōu)化等效因子實(shí)現(xiàn)了近似全局最優(yōu)控制;

(3) 仿真驗(yàn)證結(jié)果表明,V型工況下,基于GA優(yōu)化的規(guī)則與ECMS相結(jié)合的控制策略相比與ANFIS燃油經(jīng)濟(jì)性提高了3.23%; 集群作業(yè)工況下, 燃油經(jīng)濟(jì)性提高了4.26%。