Napredni model upravljanja energijom zasnovan na pravilima za poboljšanje ekonomičnosti hibridnih električnih guseničnih vozila

Abstract

Sva nedavna tehnološka dostignuća na polju raspodele snage između pogonskih agregata u hibridnim guseničnim vozilima su uglavnom teško primenjiva i teška za izračunavanje što ih čini nepraktičnim za primenu u stvarnom vremenu. U ovom radu predložena je nova strategija upravljanja paralelnim hibridnim električnim guseničnim vozilima zasnovana na robusnoj i jednostavnoj termostatskoj strategiji sa dodatkom nekih karakteristika power-follower strategije (PFCS). Cilj strategije upravljanja je smanjenje potrošnje goriva. Kao referentno vozilo izabrano je borbeno vozilo pešadije BVP M80-A domaće proizvodnje. U svrhu validacije, u Simulink okruženju je kreiran (backward-looking) model realnog vozila. Analiza rezultata pokazuje da predložena strategija upravljanja omogućava uštedu goriva od 12,8%, a istovremeno efikasno održava stanje napunjenosti baterije (SOC). Još bolji rezultati (23,2%) postignuti su primenom predložene strategije na modelu sa dodatim generatorom za dopunu baterije. Zaključeno je da se dodatna poboljšanja mogu postići kombinovanom optimizacijom konstrukcionih parametara vozila i parametara modela upravljanja.

All recent technological developments in the field of power distribution in hybrid electric tracked vehicles are often hard to apply and carry high computational burden which makes them impractical for real-time applications. In this paper, a novel control strategy is proposed for parallel hybrid electric tracked vehicle based on robust and easy to implement thermostat strategy with added merits of power follower control strategy (PFCS). The goal of the control strategy is enhanced fuel economy. Serbian infantry fighting vehicle BVP M80-A is chosen as the reference vehicle. For the purpose of validation, a backward-looking, high fidelity model is created in Simulink environment. Investigation of the results indicates that the proposed control strategy offers 12.8% better fuel economy while effectively maintaining battery state of charge (SOC). Even better results (23.2%) were achieved applying the proposed strategy to a model with an additional generator. It is concluded that further improvements can be made with combined sizing and control optimization.