Simulink开发项1000例实战专栏--实例179：基于Simulink的电动汽车整车能效评估与优化仿真
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基于Simulink的电动汽车整车能效评估与优化仿真
1. 背景介绍
1.1 项目背景
电动汽车的综合能效是其性能与经济性的重要评价标准之一。高能效不仅能够提升车辆的续航能力，并且有助于降低使用成本以及减少环境足迹。然而，在影响电动汽车能效的因素中包含动力系统效率、能量管理策略、驾驶习惯以及外部环境条件等多个方面
基于MATLAB/Simulink仿真平台构建和评估电动汽车整体能效模型，并通过优化控制策略来提升能源利用效率。通过仿真分析不同运行条件下的能耗情况，并探索优化方案以提高系统整体性能水平。
2. 整车能效评估与优化概述
2.1 整车能效的关键因素
电动汽车的整车能效主要受以下因素影响：
- 动力系统效率：电机、逆变器和减速器等关键部件的性能指标。 *
- 电池管理系统：电池充放电性能及储能系统的热管理性能。 *
- 能量回收系统：再生制动的能量回收比率。 *
- 空气动力学特性：车身设计对风阻系数的影响程度及其优化空间。 *
- 轮胎滚动阻力：不同轮胎类型及其气压设置如何影响车辆能耗表现。 *
- 驾驶行为模式：加速阶段的燃油消耗率对比分析与优化建议；制动力介入时机以及辅助发电能力的提升；以及稳定行驶状态下的能耗表现对比研究。
2.2 优化目标
电动汽车整车能效优化的目标包括：
- 延长续航能力：基于有限电池容量的限制条件下的最大行驶距离。
- 优化能源利用效率：减少每公里所需的电力投入。
- 权衡性能与效能：同时兼顾驾驶体验并提升能源效能。
2.3 优化方法
常用的优化方法包括：
- 规则优化 ：依据经验规则对参数进行设置（如确定最佳SOC范围）。
- 动态规划 ：采用全局最优算法确定最佳控制策略。
- 模型预测控制（MPC） ：利用未来工况预测结果来优化控制决策。
- 遗传算法或粒子群优化 ：用于求解复杂问题的最优解。
3. Simulink仿真平台设计
3.1 创建Simulink模型
启动MATLAB并创建一个新的Simulink模型文件。
将模型名称指定为EV Energy Efficiency.
matlab
深色版本
modelName = 'EV_Energy_Efficiency';
new_system(modelName);
open_system(modelName);3.2 添加模块
3.2.1 动力系统模型
定义动力系统模型，模拟电机、逆变器和减速器的效率特性。
matlab
深色版本
add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Powertrain_Model']);
set_param([modelName '/Powertrain_Model'], 'Mask', 'on');
set_param([modelName '/Powertrain_Model'], 'MaskDisplay', 'Powertrain Model');
% 在Matlab Function中定义动力系统模型
function [efficiency, power_output] = fcn(input_power, speed, parameters)
% 模拟动力系统的效率和输出功率
efficiency = calculate_efficiency(input_power, speed, parameters);
power_output = input_power * efficiency;
end3.2.2 电池模型
定义电池模型，模拟电池的充放电特性及能量消耗。
matlab
深色版本
add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Battery_Model']);
set_param([modelName '/Battery_Model'], 'Mask', 'on');
set_param([modelName '/Battery_Model'], 'MaskDisplay', 'Battery Model');
% 在Matlab Function中定义电池模型
function [energy_consumption, soc] = fcn(power_demand, initial_soc, parameters)
% 模拟电池的能量消耗和SOC变化
energy_consumption = calculate_energy_consumption(power_demand, parameters);
soc = update_soc(initial_soc, energy_consumption, parameters);
end3.2.3 能量回收模型
定义能量回收模型，模拟再生制动的能量回收过程。
matlab
深色版本
add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Energy_Recycling']);
set_param([modelName '/Energy_Recycling'], 'Mask', 'on');
set_param([modelName '/Energy_Recycling'], 'MaskDisplay', 'Energy Recycling');
% 在Matlab Function中定义能量回收模型
function [regenerated_energy] = fcn(braking_energy, motor_parameters)
% 模拟再生制动的能量回收量
regenerated_energy = calculate_regenerated_energy(braking_energy, motor_parameters);
end3.2.4 控制策略模块
定义控制策略模块，优化整车能效。
matlab
深色版本
add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Control_Strategy']);
set_param([modelName '/Control_Strategy'], 'Mask', 'on');
set_param([modelName '/Control_Strategy'], 'MaskDisplay', 'Control Strategy');
% 在Matlab Function中定义控制策略模块
function [control_actions] = fcn(vehicle_state, battery_soc, control_parameters)
% 实现整车能效优化的控制策略
control_actions = optimize_control(vehicle_state, battery_soc, control_parameters);
end3.2.5 性能评估模块
定义性能评估模块，计算整车能效指标。
matlab
深色版本
add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Performance_Evaluation']);
set_param([modelName '/Performance_Evaluation'], 'Mask', 'on');
set_param([modelName '/Performance_Evaluation'], 'MaskDisplay', 'Performance Evaluation');
% 在Matlab Function中定义性能评估模块
function [evaluation_results] = fcn(energy_consumption, distance_traveled, comfort_index)
% 评估整车能效
evaluation_results = evaluate_efficiency(energy_consumption, distance_traveled, comfort_index);
end3.3 连接模块
将各个模块按照系统框图连接起来。
matlab
深色版本
% 连接动力系统模型到电池模型
add_line(modelName, '/Powertrain_Model/1', '/Battery_Model/1', 'autorouting', 'on');
% 连接电池模型到能量回收模型
add_line(modelName, '/Battery_Model/1', '/Energy_Recycling/1', 'autorouting', 'on');
% 连接能量回收模型到控制策略模块
add_line(modelName, '/Energy_Recycling/1', '/Control_Strategy/1', 'autorouting', 'on');
% 连接控制策略模块到性能评估模块
add_line(modelName, '/Control_Strategy/1', '/Performance_Evaluation/1', 'autorouting', 'on');3.4 设置仿真参数
设置仿真时间为60秒。
matlab
深色版本
set_param(modelName, 'StopTime', '60'); % 设置仿真时间为60秒
save_system(modelName); % 保存模型4. 示例代码片段
以下涵盖了一个完整的基于Simulink平台的电动汽车整车能效评估及优化仿真流程
matlab
深色版本
% Step 1: Define model name and create a new system
modelName = 'EV_Energy_Efficiency';
new_system(modelName);
open_system(modelName);
% Step 2: Add Powertrain Model Module
add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Powertrain_Model']);
set_param([modelName '/Powertrain_Model'], 'Mask', 'on');
set_param([modelName '/Powertrain_Model'], 'MaskDisplay', 'Powertrain Model');
% 在Matlab Function中定义动力系统模型
function [efficiency, power_output] = fcn(input_power, speed, parameters)
% 模拟动力系统的效率和输出功率
efficiency = calculate_efficiency(input_power, speed, parameters);
power_output = input_power * efficiency;
end
% Step 3: Add Battery Model Module
add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Battery_Model']);
set_param([modelName '/Battery_Model'], 'Mask', 'on');
set_param([modelName '/Battery_Model'], 'MaskDisplay', 'Battery Model');
% 在Matlab Function中定义电池模型
function [energy_consumption, soc] = fcn(power_demand, initial_soc, parameters)
% 模拟电池的能量消耗和SOC变化
energy_consumption = calculate_energy_consumption(power_demand, parameters);
soc = update_soc(initial_soc, energy_consumption, parameters);
end
% Step 4: Add Energy Recycling Module
add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Energy_Recycling']);
set_param([modelName '/Energy_Recycling'], 'Mask', 'on');
set_param([modelName '/Energy_Recycling'], 'MaskDisplay', 'Energy Recycling');
% 在Matlab Function中定义能量回收模型
function [regenerated_energy] = fcn(braking_energy, motor_parameters)
% 模拟再生制动的能量回收量
regenerated_energy = calculate_regenerated_energy(braking_energy, motor_parameters);
end
% Step 5: Add Control Strategy Module
add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Control_Strategy']);
set_param([modelName '/Control_Strategy'], 'Mask', 'on');
set_param([modelName '/Control_Strategy'], 'MaskDisplay', 'Control Strategy');
% 在Matlab Function中定义控制策略模块
function [control_actions] = fcn(vehicle_state, battery_soc, control_parameters)
% 实现整车能效优化的控制策略
control_actions = optimize_control(vehicle_state, battery_soc, control_parameters);
end
% Step 6: Add Performance Evaluation Module
add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Performance_Evaluation']);
set_param([modelName '/Performance_Evaluation'], 'Mask', 'on');
set_param([modelName '/Performance_Evaluation'], 'MaskDisplay', 'Performance Evaluation');
% 在Matlab Function中定义性能评估模块
function [evaluation_results] = fcn(energy_consumption, distance_traveled, comfort_index)
% 评估整车能效
evaluation_results = evaluate_efficiency(energy_consumption, distance_traveled, comfort_index);
end
% Step 7: Connect Blocks
add_line(modelName, '/Powertrain_Model/1', '/Battery_Model/1', 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, '/Battery_Model/1', '/Energy_Recycling/1', 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, '/Energy_Recycling/1', '/Control_Strategy/1', 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, '/Control_Strategy/1', '/Performance_Evaluation/1', 'autorouting', 'on');
% Step 8: Set Simulation Parameters
set_param(modelName, 'StopTime', '60');
save_system(modelName);5. 结束语
本项目文档中全面阐述了基于Simulink平台的电动汽车整车能效评估与优化仿真方案，并开发了相应的功能模块。该示例旨在帮助读者深入理解相关技术并对实际工程问题提供可行的技术参考。对于具体的应用需求而言，可以根据具体情况相应地进行功能拓展和性能提升。
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