Delist.ru

Моделирование нестационарных режимов работы аккумуляторной батареи электромобиля (23.10.2009)

Автор: Иоанесян Алексей Вильямович

В соответствии с принципом двухзонного регулирования, увеличение частоты вращения вала электродвигателя при полном напряжении можно осуществить с помощью ослабления магнитного поля. Это реализуется в электронном регуляторе тока, управляющем независимой обмоткой возбуждения. Второй этап разгона начинается в момент времени, соответствующий ?=1 и заканчивается при достижении электромобилем заданной скорости. Начальными значениями V, n, Uд и др. являются результаты расчёта последнего шага разгона при полном потоке, когда ?=1.

Результаты множественной регрессии

Статис-тика Стандарт-ная ошибка Оценка

Пара-метра регресс-сии Стандар-тная ошибка Статис-

Стьдента

на доверитель-ный интервал уровень ошибки принятия значимо-сти парамет-ра регрессии

Свобод-ный

-0,267327 1,944346 -0,13749 0,895142

A 0,005475 0,019047 0,006819 0,023722 0,28744 0,783445

V3 0,999526 0,019047 1,233841 0,023513 52,47575 0,000000

Торможение электромобиля может быть механическим или рекуперативным. Последний этап движения в цикле начинается в момент времени t = ta + tcr + tco и заканчивается когда t = ta + tcr + tco + tb. Торможение в цикле SAE j 227 C происходит с постоянным замедлением, которое можно определить как: а=Vвыб/(3,6?tb) м/с2, где Vвыб - скорость к концу выбега, км/ч

Проведенные в диссертационной работе имитационные эксперименты по оценке характеристик движения ЭМ показали, что условно-нестационарный случайный процесс характеристик хорошо аппроксимируется процессом с автоковариационной функцией вида:

где c1>0 и c2>0 параметры автоковариации, а (1 и (2 - некоторые функции параметров c1 и c2. В работе вычислено значение дисперсии:

где r1(t) и r2(t) соответственно равны:

Получены аналитические выражения для описания условно-нестационарного процесса. Пусть вектор-столбец S=(S0, S-1, ... , S-m)T определяет значения характеристик передвижения ((t) в моменты St=(t0,t-1,…,t-m( , (t0>t-1>.. >t-m). Тогда математическое ожидание равно:

где y - математическое ожидание процесса;

E – вектор-столбец единиц размерностью (m+1).

Ковариационная функция процесса определяется выражением:

где D(((t) = (r(t-t0), r(t-t-1), ... , r(t-t-m) вектор-строка ковариаций;

D((=||cov(((ti), ((tj))||=||r(ti-t)||, i,j=0..-m - матрица ковариаций предыстории процесса в моменты ti, tj; r(t) - автокорреляционная функция стационарного режима передвижения.

В качестве алгоритмов управления режимами движения ЭМ в диссертации выбраны алгоритмы стохастической аппроксимации. Пусть X векторная переменная в R N, для которой выполняются условия:

1. Каждой комбинации управляемых параметров X соответствует случайная величина Y характеристик передвижения с математическим ожиданием MY(X).

2. MY(X) имеет единственный максимум, и вторые частные производные (2MY/(xi(xj ограничены на всей области изменения режимов управления.

3. Последовательности {ak} и {ck} удовлетворяют условиям:

5. Вектор (Yk изменения характеристик передвижения определяется на основании реализации случайных значений текущих режимов Xk в соответствии с одним из планов П1, П2 или П3:

П1=[Xk , Xk+ckE1, . . . , Xk+ckEi, . . . , Xk+ckEN]T - центральный план;

П2=[Xk+ckE1, Xk-ckE1, . . . Xk+ckEN, Xk-ckEN]T - симметричный план;

6. Дисперсия оценки характеристик передвижения (k2 при каждой комбинации режимов Xk ограничена (k2((2<(.

Проведенные в диссертации исследования показали, что при выполнении перечисленных условий последовательность выбранных режимов управления Xk с вероятностью 1 сходится к оптимальным значениям.

В результате проведенной формализации алгоритм функционирования управляемой имитационной модели передвижения ЭМ представляет собой следующую последовательность действий:

1. Начальная настройка модели и выбор начальных режимов передвижения X0, k=0.

2. При заданной комбинации режимов Xk в его локальной окрестности в соответствии с одним из планов Пi (i=1,2,3) генерируются выборочные траектории характеристик передвижения ((Xk,l(t|sk))l=1L длительностью T каждая из общего начального состояния sk .

3. Вычисляются среднеинтегральные оценки характеристик для всех l=1…L при общем начальном состоянии sk:

- градиента функции характеристик от режимов управления Y(Xk).

5. Выбирается очередное значение режима управления:

6. Задается начальное состояние sk+1 следующего интервала управления, равное конечному состоянию одного из процессов предыдущего шага.

7. В соответствии с выбранным критерием останова выполняется переход к пункту 2, либо к окончанию моделирования.

В четвертой главе проведена апробация разработанных методов и моделей.

км, где Em - удельная энергия источника тока, Вт?ч/кг; ? - удельный расход энергии при движении, Вт?ч/км. В результате для транспортной работы справедливо:

км/кг.

загрузка...