本文是一篇电气自动化论文，笔者针对电动车双电源能量管理中，使用依靠经验制定的模糊控制策略存在主观性强、控制精度低的问题，提出一种CSAGA控制规则，提高控制精度，有效的提升超级电容利用率，节约能耗。
第一章绪论
1.1课题的研究背景和意义
当今社会，环境和能源问题日益引起全球的关注，随着碳达峰、碳中和工作的积极推进，我国推进发展绿色低碳能源，能耗强度保持下降[1]。随着我国“双碳”发展战略的实施，以及绿色制造体系建设的不断完善，绿色能源发展理念的内涵也将不断深化。
发展新能源汽车是实现我国由汽车大国向汽车强国转变的必然选择，解决了能源安全问题，同时减少碳排放，有利于环保事业发展[2]。2018年左右，锂电池与氢燃料电池被验证技术可行、有望大规模推广之后，形成了车载中可替代石油等化石能源的氢-电能源体系[3]。2021年8月1日召开的中共中央政治局会议要求，支持新能源汽车加快发展。适应产业升级趋势和绿色消费新需求，我国新能源汽车产业进入加速发展阶段。《新能源汽车产业发展规划（2021－2035年）》提出，到2025年，新能源汽车新车销售量达到汽车新车销售总量的20%左右，到2035年，纯电动汽车成为新销售车辆的主流[4]。
电动汽车是现代技术世界中前景广阔的绿色交通工具之一，可以使我们的生活更经济。电动汽车的种类有三种，分别是：全电动、混合、燃料电池[5]。混合动力电动车仍会造成环境污染，且需要电动机和内燃机两套动力系统，造价较高[6]；燃料电池电动车以氢为能源，但其生产、储存难度大，技术上不成熟，价格昂贵，不能广泛应用。所以，当前电动车的发展趋势依然是以纯电动车为主[7]。
纯电动车依靠电池来存储能量，电池的容量对电池的续航能力有很大的影响。但由于电池的能量密度低，充放电速率缓慢，很难经受大电流的充电和放电，使其在动力性、续驶里程等方面无法与传统燃料汽车相比，且蓄电池耐高温稳定性较差，300℃以上时内部成分开始分解，在使用寿命上存在缺陷，故增加了纯电动汽车的后续成本，这极大地延缓了纯电动汽车的发展速度。
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1.2国内外研究现状及分析
电动汽车市场是清洁能源领域中极具活力的领域，2022年第一季度全球电动车销量已达200万辆，比去年同期增长75%，预计2022年将持续强劲增长的态势[13]。为紧跟电动车技术发展趋势，目前国内外抓紧对新能源电动车的研究，研究热点主要集中在电动车能源管理、驱动控制方法与技术。
1.2.1电动车能源管理技术国内外研究现状
近年，日本加紧汽车能源转型研发，不断推出新车型以适应环境保护战略的需要，有效缓解日本资源匮乏和能源危机问题[14]，其新能源汽车产业结构表现出油电混合动力汽车行业发展领先的特点。
目前，国外为了解决单一能源电动车的能量短缺、续航能力不足，减少对环境的污染等问题开展研究，使用混合动力等双电源电动汽车并进行能量合理分配成为电动车领域的研究热点[15]，在算法上进行广泛深入的研究，对于提高电动车性能有良好效果。
Zhang,Z等人[16]为了解决传统燃料汽车和电动汽车（Electric Vehicle，EV）现存的不完善问题，提出了一种双电源主从式混合电动汽车，以电池状态作为优化目标，为优化控制参数并改善车辆性能，在多岛遗传算法的基础上建立优化模型和控制策略，使双电源混动车能够在几种工作模式之间转换，优化后电动汽车的能量管理更加合理，电池状态也得到进一步提升，在实际车辆驾驶周期中比电动车有更低的功耗和能量损失。Du,GD等人[17]针对双电源混合电动车的能量管理问题，设计了一种新型的深度强化学习算法深度Q-learning，并使用一种新的优化方法来更新神经网络的权值，对所提出的深度强化学习控制系统进行了训练并进行了高精度的验证，实现了更快的训练速度和更低的油耗，且其燃油经济性相当接近全局最优，为双电源混动车的能量管理问题提供新思路。Moorthy,VP等人[18]提出将核心翼装飞行搜索算法和海狮优化算法的联合执行，提出混合算法在发动机和电动机之间分配扭矩，来优化管理混合电动汽车的能量系统。实验证明所提出方法可以减少车辆的燃料消耗，提高燃料的经济性。
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第二章复合储能系统结构与整车参数匹配
2.1复合储能系统拓扑结构
复合储能系统结构主要包括：被动结构、电池主动控制结构、超级电容主动结构和双主动控制结构[48]。
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图2.1 a)所示被动结构不使用双向DC/DC变换器，其优势在于成本低，安装重量轻，系统效率高，响应速度快，但是并联时，由于其内部电阻的不同，导致储能的功率不受控制，从而导致了超级电容的利用率低、被动拓扑性能差。图2.1 b)所示超级电容主动控制结构，只使用一个双向DC/DC变换器连接超级电容，使超级电容面对频繁激烈变化的工况需求能迅速做出反应，不会影响整机动力性需求，采用这种拓扑结构的超级电容储能能量可以充分利用，但是，由于电池功率是不可控制的，所以它的充电和放电都不能被优化。图2.1 c)所示电池主动控制结构，其具有可控的电池功率，能够对电池的充电和放电进行最优的控制，并能提高电池的使用寿命。其不足之处在于，超级电容在脉冲负荷电流区间，超级电容的端电压剧烈变化，从而对母线侧的电压产生一定的影响，导致发动机转速不稳定，影响整机动力性输出。图2.1 d)所示双主动控制结构，具有变流、调压的双重控制功能，能够将两端电压不同的两类储能元件连接，从而控制各类型的储能元件，同时保持DC/DC的电压恒定，并优化蓄电池的放电电流，从而延长电池的使用寿命。
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2.2动力电池特性分析
2.2.1动力电池选型及分析
按照化学体系和反应原理，动力电池可以分为铅酸电池、镍氢电池、镍镉电池、锂电池等几类。
铅酸蓄电池(Pb-A)使用了近百年，是目前大量使用的车载动力电池，与其他动力电池相比，具有性能可靠、技术成熟、价格便宜电压平稳、安全性好、维护简便等优点，但由于其能量密度低、循环寿命短、质量大、过充过放性能差等缺点，污染严重不符合环保与高效的要求，今后将逐渐被淘汰；镍镉电池(Ni-Cd)可大电流快速充电，可耐过充电或过放电，但充电效率较低，记忆效应严重，电池中的镉是有毒的，不利于生态环境的保护；镍氢电池(Ni-MH)在完全相同尺寸的情况下，容量比镍镉电池高约1.5-2倍，且无镉的环境污染，记忆效应小，可深循环，但自放电率高，重量大，耐高温性能差，电池寿命较短；磷酸锰铁锂电池(LiMnxFe1-xPO4)的能量密度比磷酸铁锂提高15-20%，续航里程上限进一步突破，能量密度与低温性能提高，但目前定位为高端储能元件，价格较贵[49]；磷酸铁锂电池(LiFePO4)是指用磷酸铁锂作为正极材料，环保无害的密闭免维护式新能源电池，具有耐高温，安全稳定性强，价格便宜，循环性能更好的优势，同等规格容量的磷酸铁锂电池的体积是铅酸电池体积的2/3，重量是铅酸电池的1/3[50]，由于原材料价格低廉，且地球上存在着大量的磷和铁，因此不存在供给问题。
电动车工作环境多变，对动力性要求高，所需动力电池要可靠，具有较高的比能量和比功率，根据前文综合考虑，双电源电动车驱动系统的动力电池组最终选择磷酸铁锂电池。
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第三章 电动车整车仿真建模 ............................. 23
3.1 仿真软件AVL-CRUISE简介 ............................ 23
3.2 建立整车仿真模型 ......................... 24
第四章 双电源能量管理策略及仿真验证 ......................... 37
4.1 模糊控制策略 ............................. 37
4.1.1 模糊控制原理 ........................ 37
4.1.2 模糊控制器设计 .......................... 38
第五章 IBAS-PSO控制永磁同步电机研究 ......................... 51
5.1 永磁同步电机建模 .......................... 51
5.1.1 永磁同步电机数学模型 ........................... 51
5.1.2 永磁同步电机矢量控制策略 ..................... 54
第五章IBAS-PSO控制永磁同步电机研究
5.1永磁同步电机建模
5.1.1永磁同步电机数学模型
将A相设定为坐标系的参考轴，根据A-B-C三相静止坐标系，PMSM模型在三相定子ABC标系下的三相电压方程为：
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第六章总结与展望
6.1结论
本文以144V电动车为样车，利用AVL-Cruise、MATLAB/Simulink平台联合仿真，搭建双电源电动车整车模型及控制策略模块，针对电动车双电源能量管理中，使用依靠经验制定的模糊控制策略存在主观性强、控制精度低的问题，提出一种CSAGA控制规则，提高控制精度，有效的提升超级电容利用率，节约能耗。其次，针对车载永磁同步电机面对快速变化的转速、转矩的需求波动，转速、转矩到达平稳时间较长、控制精度不高等问题，提出IBAS-PSO算法，优化PI参数以适应不同工况下的行驶需求。本文所做的主要工作如下：
（1）比较四种常规复合储能结构的优劣后，选取一种可调节的复合储能系统结构，该结构中的超级电容与动力电池可以同时用作独立的电源，同时也可以相互配合。制定本文电动汽车模型的动力性能指标，根据选用的整车参数和FTP75工况下能量需求、功率需求数据，进行电池组与超级电容器的容量匹配，并对驱动电机转速、输出功率和输出转矩进行参数匹配。为整车仿真验证做好数据支撑。
（2）在AVL CRUISE中，根据各模块所需的参数建模，并在MATLAB中建立控制策略，完成带有复合储能系统的整车建模，利用Interface接口模块进行联合仿真。
（3）为优化双电源的能量管理策略，结合混沌映射、模拟退火及自适应因子思想改进遗传算法，提出CSAGA优化算法，对双电源功率模糊分配模型规则进行优化；最后，基于IDC工况、FTP75工况下进行对比验证。将不同工况下得到的仿真结果进行详细分析，基于CSAGA模糊控制的双电源能量管理系统与经验模糊控制、GA控制相比，整车能耗降低，锂电池承担大冲击性电流减少，锂电池剩余电量提升，整车动力性得到提高，续航增加。
参考文献（略）