• CN:11-2187/TH
  • ISSN:0577-6686

机械工程学报 ›› 2019, Vol. 55 ›› Issue (16): 132-140.doi: 10.3901/JME.2019.16.132

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基于一种新混合法的车载尾气热电发电最大功率跟踪研究

李小龙, 谢长君, 黄亮, 全书海, 房伟   

  1. 武汉理工大学自动化学院 武汉 430070
  • 收稿日期:2018-10-06 修回日期:2019-05-25 出版日期:2019-08-20 发布日期:2019-08-20
  • 通讯作者: 谢长君(通信作者),男,1980年出生,博士,教授,博士研究生导师。主要研究方向为新能源电动汽车控制及优化。E-mail:jackxie@whut.edu.cn
  • 作者简介:李小龙,男,1992年出生,博士研究生。主要研究方向为热电发电技术应用。E-mail:wyjwyjlxl@outlook.com;黄亮,男,1979年出生,博士,副教授。主要研究方向为新能源电力电子。E-mail:jat_abc@163.com;全书海,男,1955年出生,博士,教授,博士研究生导师。主要研究方向为智能控制与信息处理。E-mail:quanshuh@263.net;房伟,男,1978年出生,博士,讲师。主要研究方向为热电发电系统及优化。E-mail:37291698@qq.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(51477125)、湖北省自然科学基金杰青(2017CFA049)、湖北省技术创新重大(2018AAA059)资助项目。

Maximum Power Point Tracking Based on a New Hybrid Method for Automobile Exhaust Thermoelectric Generators

LI Xiaolong, XIE Changjun, HUANG Liang, QUAN Shuhai, FANG Wei   

  1. Automation of School, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070
  • Received:2018-10-06 Revised:2019-05-25 Online:2019-08-20 Published:2019-08-20

摘要: 为提高车载尾气热电发电DC/DC最大功率跟踪算法的动态跟踪速率和稳态精度,提出一种新型改进电导增量法与自适应变步长BP人工神经网络法相联合的迭代跟踪算法。同时采用带有电压闭环的交错Buck变换器,在建立其小信号模型的基础上,设计补偿网络保证系统的高效率和稳定性。在两种不同的发动机稳态工况以及动态条件下,对提出的一种新的混合法和单独的改进电导增量法、单独的BP人工神经网络法,进行了对比试验。仿真和试验结果证明所提出的算法的可行性和有效性,相比传统的改进电导增量法、BP人工神经网络法,稳态时混合法跟踪功率最接近实际值,功率损耗最小,适于车载尾气热电发电场合。所研究的基于一种新混合法的最大功率跟踪技术,对设计稳定、高效的车载尾气热电发电系统具有极高的参考价值。

关键词: 车载尾气热电发电, 电压闭环, 功率损耗, 混合法, 交错Buck变换器, 最大功率跟踪

Abstract: To improve the dynamic tracking speed and steady accuracy of the automotive exhaust thermoelectric generator DC/DC maximum power algorithm, a novel iterative tracking algorithm is proposed based on the combination of the improved incremental conductance method and adaptive variable step size BP artificial neural network. Besides, an interleaved buck converterwith voltage closed loop is used, then based on building its small signal model compensation design is given to ensure high efficiency and system stability. Comparative experiments under two different engine steady and the dynamic conditions are carried out with a new hybrid method (HM) proposed and the single improved incremental conductance (SⅡNC) method, single BP artificial neural network (SBP-ANN) algorithm. Simulation and experimental results verify the feasibility and availability of the proposed algorithm, comparing with the SⅡNC method and SBP-ANN algorithm respectively, and in the steady state, the HM is approximately equal to the actual value and the power losses are the least, thus it is suitable forautomotive exhaust thermoelectric generator scenarios. The maximum power tracking technology based on a new hybrid method proposed has a strong reference value for designing the stable and efficient automotive exhaust thermoelectric generation system.

Key words: automotive exhaust thermoelectric generator, hybrid method, interleaved Buck converter, maximum power tracking, power losses, voltage closed loop

中图分类号: