双电机驱动电动拖拉机实时自适应能量管理策略研究

提出了一种用于纯电动拖拉机的双电机多模动力耦合驱动系统（DMCDS），通过对两电机与制动器的协调控制可以实现4种驱动模式：电机EM_S独立驱动、电机EM_R独立驱动、双电机耦合驱动和双电机独立驱动，多种驱动模式有利于提高电机负荷率和运行效率，从而提高整机驱动效率。为实现双电机动力耦合驱动系统的高效运行，增强能量管理策略对电动拖拉机不同作业工况的适应性，设计了一种基于随机动态规划+极值搜索算法（SDP_PESA）的实时自适应能量管理策略，该策略利用随机动态规划离线生成的状态反馈控制表作为控制输入参考，以保证近似全局最优，在此基础上，引入自适应寻优算法-极值搜索算法动态搜索系统输出的局部极大值，以反馈校正SDP的控制输入，并生成能耗更低、效率更高的工作点。基于SDP_PESA的能量管理策略综合考虑了全局优化算法的良好优化性能和瞬时优化算法的实时性、鲁棒性，利用两种算法的优势，实现更加优异的控制性能。基于Matlab/Simulink建立了带有SDP状态反馈控制表的双电机驱动电动拖拉机（DMET）整机仿真模型，利用真实作业工况数据分别对基于SDP和SDP_PESA的能量管理策略进行仿真实验。仿真结果表明，DMET实际车速可以实时跟踪目标车速的变化，控制策略能够快速响应作业负载的变化；基于SDP的能量管理策略，DMET在犁耕和运输工况的每千米平均耗电量分别为1.77、1.17kW·h/km，整机驱动效率分别为0.80和0.81。引入PESA输出反馈控制器后，整机驱动效率分别提高了2.13%和1.97%，平均耗电量分别降低了10.17%和16.2%，这表明基于SDP_PESA的能量管理策略可以有效增加纯电动拖拉机的作业里程，并且SDP_PESA完全具备实时应用能力。

Real-time Adaptive Energy Management Strategy for Dual-motor-driven Electric Tractors