手把手教你学simulink实例--电动汽车场景实例（102.12）：Simulink在电动汽车能量回收系统动态性能评估与优化仿真中的应用

目录

Simulink在电动汽车能量回收系统动态性能评估与优化仿真中的应用

1. 系统架构

1.1 系统组成

2. 搭建Simulink模型

2.1 创建Simulink模型

2.2 搭建电机驱动系统模型

2.3 搭建电池管理系统模型

2.4 搭建传统制动系统模型

2.5 搭建再生制动系统模型

2.6 搭建制动力分配控制器模型

2.7 搭建用户界面模块

3. 动态性能评估与优化仿真

3.1 设置仿真场景

3.2 数据采集与分析

4. 性能评估

4.1 能量回收效率评估

4.2 制动性能评估

4.3 控制策略效果评估

5. 示例代码

6. 总结

Simulink在电动汽车能量回收系统动态性能评估与优化仿真中的应用

电动汽车的能量回收系统（Regenerative Braking System, RBS）是提升能源使用效率并延长行驶距离的关键技术之一。基于Simulink开发一个完整的能量回收系统动态性能评估与优化仿真平台能够帮助分析再生制动过程中的能量流动模式并优化控制策略 并验证不同运行条件下的系统效果

本节将详细介绍如何利用Simulink平台实现电动汽车能量回收系统动态性能评估与优化仿真工作的具体步骤。具体实现方法包括建立系统的仿真模型、配置相关参数以及设置合理的仿真运行工况等关键环节，并对每个环节进行了详细说明。这些内容主要分为以下几个部分进行阐述：首先介绍了系统仿真建模的基本流程；其次重点阐述了能量回收系统核心功能模块的具体实现方案；最后给出了系统的优化策略及相应的仿真验证结果分析方法。

1. 系统架构

1.1 系统组成

• 电机驱动系统：由电机、逆变器和控制器构成的核心组件。
• 电池管理系统：负责电池充电特性和热管理功能的技术框架。
• 传统制动系统：采用液压制动器进行模拟实验的技术平台。
• 再生制动系统：研究电机作为发电机时能量回收机制的实验室设备。
• 制动力分配控制器：建立再生制动力与传统制动力协同控制理论的计算平台。
• 用户界面模块：负责显示系统运行状态并接收用户设置参数的操作界面。

2. 搭建Simulink模型

2.1 创建Simulink模型

为了进行能量回收系统的仿真建模，请在MATLAB环境中启动Simulink软件，并创建一个新的模型文件命名为ev\_energy\_recovery\_simulation.slx。

添加必要的模块库 ：

• Simscape Electrical及其工具包与其伴侣工具包Battery Toolbox主要用于搭建电机及相关电池模型。
• DSP System Toolboxes主要用于信号处理与数据采集分析。
• Control System Toolboxes则主要用于完成控制系统算法的设计与实现。
• Optimization Toolboxes则主要应用于提高能量回收系统的效率。
• Simulink Extras则主要用于模拟示波器工作以及显示系统运行状态。

2.2 搭建电机驱动系统模型

电机模型 ： 描述电机在发电模式下的行为。

 * 包括反电动势、发电电流和转矩输出。

逆变器模型 ： 模拟功率开关器件在发电模式下的工作。

 * 包括IGBT或SiC MOSFET。

控制器模型 ： 实现矢量控制（FOC）或其他控制策略。

 * 调节电机的发电扭矩和电流。

2.3 搭建电池管理系统模型

等效电路模型 ： 描述电池在充电时的动态特性。

 * 包括OCV、内阻和极化效应。

热模型 ： 描述电池在快速充电时的热生成和散热特性。

 * 包括焦耳热和环境热交换。

2.4 搭建传统制动系统模型

液压制动系统：阐述液压制动器制动力量的产生与反应特性及其影响因素。涉及制动压力参数及摩擦系数等关键指标。

2.5 搭建再生制动系统模型

制动力分配模型 ： 实现再生制动力和传统制动力的协同控制。

 * 根据车速、减速度和电池状态分配制动力。

能量回收模型 ： 模拟制动过程中回收的能量。

 * 包括电机发电功率和电池充电效率。

2.6 搭建制动力分配控制器模型

规则逻辑控制器 ： 根据驾驶员需求和车辆状态分配制动力。

 * 目标是最大化能量回收效率，同时保证制动安全性。

优化控制器 ： 采用先进的优化技术（包括线性规划和遗传算法）以进一步提高能量回收效率。

2.7 搭建用户界面模块

本系统采用Simulink Extras模块中的Scope工具来实时监控或记录关键指标（包括制动力、回收能量以及电池状态SOC等）。

在Simulink环境中集成Slider模块与Constant模块后,能够支持用户配置驾驶模式参数及环境参数.

3. 动态性能评估与优化仿真

3.1 设置仿真场景

正常工况测试 ：

 * 验证系统在典型驾驶条件下的表现。
 * 例如，模拟城市循环中的减速和停车。

极限工况测试 ：

 * 测试系统在极端条件下的适应能力。
 * 例如，模拟急刹车或长下坡路段。

优化策略测试 ：

对比不同制动力分配策略对能量回收性能的作用，并分析其差异。例如，在固定比例分配方案与动态优化方案之间进行比较。

3.2 数据采集与分析

实时数据采集：可采用 Simulink Real-Time Explorer 或其他相关工具进行仿真数据的获取。

数据分析 ：

• 评估能量回收效率、系统状态容量（SOC）变化及制动效能。

  • 考察控制策略对提升能量回收效率的作用。

日志记录 ： 将仿真结果保存为日志文件，便于后续分析和报告生成。

4. 性能评估

4.1 能量回收效率评估

统计回收能量 ： 计算制动过程中回收的总能量。

 * 回收能量越多，效率越高。

分析回收比例 ： 观察再生制动和传统制动之间的能量分配比例。

 * 回收比例越高，系统性能越好。

4.2 制动性能评估

计算制动距离 ： 统计车辆在不同工况下的制动距离。

 * 制动距离越短，制动性能越好。

分析制动平顺性 ： 观察制动力的变化是否平稳。

 * 平顺性越高，驾驶体验越好。

4.3 控制策略效果评估

比较原始与优化结果：对比未经优化与经过改进后的能量回收效率及制动性能。改善提升程度，则该控制策略的效果越好。

5. 示例代码

以下是一个简单的制动力分配控制器函数的Simulink实现示例：

matlab

深色版本

 % 定义制动力分配控制器函数

    
 function [regen_force, brake_force] = braking_force_distribution(total_force, battery_soc)
    
     % total_force: 总制动力需求
    
     % battery_soc: 当前电池SOC
    
     
    
     if battery_soc > 0.9
    
     regen_force = total_force * 0.5; % 高SOC时限制再生制动力
    
     brake_force = total_force - regen_force;
    
     else
    
     regen_force = total_force * 0.8; % 优先使用再生制动
    
     brake_force = total_force - regen_force;
    
     end
    
 end

6. 总结

通过上述步骤，在经过一系列优化设计后

未来工作可以包括：

• 引入智能算法 ：融合人工智能技术, 优化制动力分配方案, 提升能量回收效率的优化策略.
  • 扩展功能 ：增强功能多样性, 支持多样化车型与工作状态配置, 增强平台的适用性.
  • 实验验证 ：开展系统性实验验证工作, 将仿真平台应用于实际硬件平台, 评估系统在不同工况下的运行效能.