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基于模型预测控制的电动汽车电池热管理系统优化与闭环控制

2024-01-10 08:30:41· 来源：汽车测试网

随着电动汽车技术的迅速发展，电池热管理系统在确保电池性能和寿命的同时，成为关键的技术挑战。本文将基于模型预测控制（MPC）的电动汽车电池热管理系统优化与闭环控制策略，分析MPC的核心思想、体系结构，并探讨其在电池热管理中的应用。

1. 电动汽车电池热管理系统概述

1.1 多输入多输出系统

电动汽车电池热管理系统是一个多输入多输出（MIMO）系统，涉及到多个执行元件，如泵、阀门和风扇等，它们需要协同工作以维持电池组在合适的温度范围内运行。这使得系统控制变得更加复杂，需要高效的控制策略。

1.2 非线性传热过程

电池热管理系统中的传热过程是高度非线性的，受到电池内部反应、外部温度等多种因素的影响。这种非线性特性增加了系统建模的难度，要求采用先进的控制方法以适应系统的复杂性。

1.3 多目标与约束条件

电池热管理需要同时满足多个目标和约束条件，如确保电池在不同环境温度下的稳定工作，避免过热和过冷等问题。这些目标和约束通常是相互矛盾的，需要一种智能的控制策略来平衡各项要求。

2. 模型预测控制（MPC）的核心思想

2.1 受控对象模型

MPC的核心思想之一是建立一个准确的受控对象模型，用于预测电池热管理系统的未来状态变化。这要求模型能够考虑电池系统的非线性传热过程和多输入多输出的特性，为后续的控制提供可靠的预测依据。

2.2 优化算法

MPC采用一组优化算法，通过在预测范围内寻找最优的控制序列来调整系统。这在电池热管理中非常关键，因为系统需要及时响应环境变化和用户需求，以确保电池组的安全性和性能稳定性。

2.3 回溯时域优化

MPC最独特的特点之一是回溯时域优化。通过在每个采样时刻重新优化控制序列，MPC可以在有限的时间范围内实现最优性能。在电池热管理系统中，这意味着及时调整冷却设备、加热装置等执行元件，以适应电池工作环境的动态变化。

2.4 状态反馈

MPC中的状态反馈对于校正模型误差和实现闭环优化控制至关重要。在电池热管理中，尤其是当系统中存在不可测量的状态变量时，需要建立状态观测器来重构这些未观测到的状态，以完善控制系统。

3. MPC在电动汽车电池热管理中的应用

3.1 预测模型的建立

在电动汽车电池热管理中，MPC首先需要建立一个精准的预测模型。这个模型考虑了电池组件的非线性传热过程，以及各执行元件的协同作用。这样的预测模型为后续的优化算法提供了准确的输入。

3.2 优化算法的应用

MPC通过优化算法调整电池热管理系统中的执行元件，以实现系统的最优控制序列。在实际应用中，这意味着根据环境温度、电池状态等因素动态调整冷却风扇、加热装置的工作状态，确保电池组在各种条件下都能稳定工作。

3.3 回溯时域优化的实际效果

MPC的回溯时域优化在电动汽车电池热管理中得到实际应用。通过不断重新优化控制序列，系统可以在动态工作环境中实现最优性能，适应电池组在不同条件下的工作需求。这种实时性的调整为电池热管理带来了更高的效率和稳定性。

3.4 状态反馈的关键性

在电动汽车电池热管理系统中，状态反馈通过建立状态观测器来校正模型误差。这使得系统能够更准确地了解电池组的实际状态，从而更精确地调整控制策略，提高闭环控制的性能。

模型复杂性与实时性

未来的研究需要致力于提高模型的复杂性和实时性，以适应电动汽车电池热管理系统日益复杂和快速变化的工作环境。

多目标优化

未来的发展趋势将趋向于多目标优化。研究人员需要考虑如何在电池热管理系统中平衡多个目标，以实现更全面的性能提升。