智混合动力汽车 SIMULINK 整车模型搭建与仿真

智混合动力汽车SIMULINK整车模型,并联P2构型,基于规则的控制策略,模型运行及仿真无误。

最近在研究智混合动力汽车,成功搭建了并联 P2 构型的 SIMULINK 整车模型,还用上了基于规则的控制策略,并且模型运行及仿真都无误,超有成就感,来跟大家分享一下。

并联 P2 构型简介

在混合动力汽车里,有不同的构型,并联 P2 构型是其中很重要的一种。简单来说,P2 构型就是电动机安装在发动机与变速箱之间。这种构型好处多多,既能实现纯电动驱动,又能发动机和电动机一起发力,动力输出灵活,还能更好地实现能量回收。想象一下,在城市拥堵路况,纯电动模式安静又节能;在需要急加速的时候,发动机和电动机联合,动力立马就上来了。

模型架构

在 SIMULINK 里搭建这个模型,就像搭积木一样,把各个模块组合起来。主要模块有发动机模块、电动机模块、电池模块、变速箱模块和车辆动力学模块等。

以下是一个简单的 SIMULINK 模型创建代码示例(这里用 MATLAB 代码来生成基本的模块和连接,实际中还是要在 SIMULINK 界面操作):

matlab 复制代码
% 创建一个新的 SIMULINK 模型
new_system('HybridVehicleModel');
open_system('HybridVehicleModel');

% 添加发动机模块
add_block('simulink/Sources/Constant', 'HybridVehicleModel/Engine');
set_param('HybridVehicleModel/Engine', 'Value', '100'); % 简单设置发动机功率

% 添加电动机模块
add_block('simulink/Sources/Constant', 'HybridVehicleModel/Motor');
set_param('HybridVehicleModel/Motor', 'Value', '50'); % 简单设置电动机功率

% 添加电池模块
add_block('simulink/Sources/Constant', 'HybridVehicleModel/Battery');
set_param('HybridVehicleModel/Battery', 'Value', '200'); % 简单设置电池容量

% 连接模块
add_line('HybridVehicleModel', 'Engine/1', 'Motor/1');
add_line('HybridVehicleModel', 'Motor/1', 'Battery/1');

代码分析

这段代码首先创建了一个名为 HybridVehicleModel 的新 SIMULINK 模型并打开。然后添加了发动机、电动机和电池三个模块,分别简单设置了它们的参数,这里的功率和容量只是示例,实际要根据具体车型和需求调整。最后把这三个模块连接起来,模拟能量的传递。

基于规则的控制策略

控制策略就像是汽车的"大脑",决定什么时候用发动机,什么时候用电动机。基于规则的控制策略就是根据一些预先设定好的规则来控制动力源的切换。

比如,当车速低于 30km/h 且电池电量充足时,使用纯电动模式;当车速高于 30km/h 或者电池电量不足时,发动机启动,可能还会和电动机一起工作。

智混合动力汽车SIMULINK整车模型,并联P2构型,基于规则的控制策略,模型运行及仿真无误。

以下是一个简单的基于规则的控制策略代码示例:

matlab 复制代码
function control = ruleBasedControl(speed, batterySOC)
    if speed < 30 && batterySOC > 0.3
        control = 'Electric'; % 纯电动模式
    else
        control = 'Hybrid'; % 混合动力模式
    end
end

代码分析

这个函数 ruleBasedControl 接收车速 speed 和电池荷电状态 batterySOC 作为输入。如果车速低于 30km/h 并且电池电量大于 30%,就选择纯电动模式;否则就选择混合动力模式。

模型运行及仿真

把模型搭建好,控制策略也设置好后,就可以进行仿真了。在 SIMULINK 里设置好仿真参数,比如仿真时间、采样时间等,然后点击运行按钮。

在仿真过程中,要观察各个模块的输出,像发动机的转速、电动机的功率、电池的电量变化等。如果仿真结果和预期相符,说明模型搭建和控制策略设置都没问题。

经过一番调试和优化,我的这个并联 P2 构型的智混合动力汽车 SIMULINK 整车模型运行及仿真都成功了。通过这次实践,我对混合动力汽车的工作原理和建模方法有了更深入的理解,也感受到了 SIMULINK 在汽车建模和仿真方面的强大功能。后续还打算继续优化这个模型,让它更接近真实情况。

相关推荐
陈天伟教授3 天前
人工智能应用- 语言处理:05.神经机器翻译
人工智能·深度学习·神经网络·语言模型·自然语言处理·机器翻译
陈天伟教授4 天前
人工智能应用- 语言处理:02.机器翻译:规则方法
人工智能·深度学习·神经网络·语言模型·自然语言处理·机器翻译
陈天伟教授4 天前
人工智能应用- 语言处理:01.机器翻译:人类语言的特点
人工智能·自然语言处理·机器翻译
陈天伟教授4 天前
人工智能应用- 语言处理:04.统计机器翻译
人工智能·自然语言处理·机器翻译
陈天伟教授4 天前
人工智能应用- 语言处理:03.机器翻译:规则方法
人工智能·自然语言处理·机器翻译
童话名剑8 天前
序列模型与集束搜索(吴恩达深度学习笔记)
人工智能·笔记·深度学习·机器翻译·seq2seq·集束搜索·编码-解码模型
自可乐8 天前
Ray分布式AI计算框架完整学习教程
人工智能·分布式·机器翻译
JnnRrfmk11 天前
三相APF有源电力滤波,电流内环PI控制+重复控制,电压外环PI控制,idiq谐波检测,svp...
机器翻译
Jack_abu14 天前
谷歌开源翻译模型 TranslateGemma 深度解析与本地部署实践
llm·机器翻译·ollama·开源翻译模型