矿用自卸车运行线路固定、无交通约束,但行驶地形复杂且装载质量变化大.重载下长坡时,传统的自适应等效燃油消耗最小策略(Adaptive equivalent consumption minimization strategy,A-ECMS)可能由于电池荷电状态(State of charge,SOC)处于高位而无法最大限度地利用电制动进行能量回收.为解决该问题,针对矿山实际工况,提出一种融合坡度信息和整车质量估计的预测性ECMS 策略(Predictive equivalent fuel consumption minimum strategy,P-ECMS).结合GPS 提供的地形信息实现路面坡度预测,并利用递推最小二乘法对装载后的整车质量进行在线估计;建立能量回收预估模型分别计算满载和空载时车辆下坡制动前的目标SOC 值,加权平均后得到参考SOC 轨迹;采用一种传统A-ECMS 算法实现对参考SOC 轨迹的跟踪和功率分配的瞬时优化.进行了控制器在环仿真试验,结果表明,所提出的P-ECMS 算法能在车载控制器中实时运行,能适应不同的装载载荷,且燃油经济性相比传统A-ECMS 最高可改善7.21％.
矿用自卸车 递推最小二乘法 质量估计 制动能量回收 预测性ECMS