PSO менен оптималдаштырылган бүдөмүк башкарууга негизделген энергияны башкаруу системасы жүрүш запасын узартуучу айыл чарба чачкычында батарея, дизелдик кыймылдаткыч-генератордук запас узарткыч, төрт дөңгөлөк кыймылдаткычы, чачуу насосу жана өзгөрмө унаа жүгү ортосундагы энергия агымын жалпы энергия сарпталышын жана күйүүчү май керектөөнү азайта тургандай башкарган ыкма болуп саналат. He Li жана кесиптештери 3WPZ-300 учкучсуз, жүрүш запасын узартуучу чачкыч машинанын энергетикалык жүрүм-турумун изилдөө үчүн AVL-CRUISE R2019.2 менен MATLAB/Simulink R2022a-ны бириктирген кошо симуляциялоо платформасын түзүп, стандарттык бүдөмүк башкаруунун таандыктык функцияларын Particle Swarm Optimization (PSO) аркылуу оптималдаштырышкан.

Изилдөөнүн маанилүү моделдөө өзгөчөлүктөрүнүн бири — чачуу учурунда бактагы суюктуктун азайышын унаанын массасы туруктуу деген божомол менен көз жаздымда калтырбаганы. Насостун чыгымы жана иштөө убактысы боюнча калган суюктуктун көлөмү эсептелип, бактын өзгөрмө массасынын дөңгөлөктөрдүн тоголонуу каршылыгына тийгизген таасири AVL-CRUISE моделине кошулган. Ошентип, унаанын кубатка болгон муктаждыгы ылдамдык профилине гана эмес, чачуу процесси бою азайган жүккө да байланыштырылган.

Көп чекиттүү кубат көзөмөлү, стандарттык бүдөмүк башкаруу жана PSO менен оптималдаштырылган бүдөмүк башкаруу стратегиялары бирдей цикл шарттарында салыштырылган. Симуляцияда эквиваленттүү күйүүчү май керектөө тиешелүүлүгүнө жараша 4.01 kg, 3.87 kg жана 3.68 kg болгон. PSO-Fuzzy стратегиясынын эквиваленттүү күйүүчү май керектөөсү стандарттык fuzzy башкарууга салыштырмалуу болжол менен %4.90, көп чекиттүү кубат көзөмөлү стратегиясына салыштырмалуу болжол менен %8.23 төмөн.

Физикалык сыноо платформасынын натыйжалары симуляция менен жакын дал келүүнү көрсөткөн. Циклдин аягында SOC айырмасы 0.38 пайыздык пункт, жалпы күйүүчү май керектөөдөгү айырма %1.6 деп билдирилген. PSO-Fuzzy стратегиясынын эквиваленттүү күйүүчү май керектөөсү симуляцияда 3.68 kg, платформалык сыноодо 3.65 kg болуп, эки натыйжанын салыштырмалуу катасы %0.8 деп эсептелген. Бул табылгалар сунушталган энергияны башкаруу жана кошо симуляциялоо модели изилдөөдө колдонулган унаа менен тажрыйба шарттарында физикалык системаны чагылдыра аларын колдойт.

Жүрүш Запасын Узартуучу Айыл Чарба Чачкыч Машинасы Кантип Иштейт?

Жүрүш запасын узартуучу чачкыч машина дөңгөлөктөрдү дизелдик кыймылдаткыч менен түз механикалык айдоонун ордуна электр кыймылдаткычтары менен кыймылга келтирген, батареянын энергия деңгээли төмөндөгөндө электр энергиясын өндүрүү үчүн кыймылдаткыч-генератор тобун иштеткен ырааттуу гибриддик күч архитектурасы. Изилдөөдөгү 3WPZ-300 унаасында запас узарткыч дизелдик кыймылдаткыч менен генератордон турат, дөңгөлөктөр төрт электр кыймылдаткычы менен айдалат жана энергия агымы борбордук башкаруу блогу аркылуу башкарылат.

3WPZ-300 күч системасынын түзүлүшү

Изилдөөдө колдонулган унаанын бош салмагы 750 kg, толук жүктөлгөн массасы 1050 kg, чачуу туурасы 7.5 m жана чачуу саптамаларынын саны 20. Чачуу насосунун номиналдык кубаты 2.5 kW, чачуу басымы 0.3 MPa.

Үч иштөө режими

Система кыймылдаткычтын иштөө абалына жараша үч негизги режимге бөлүнөт.

• Таза электр режими: Дөңгөлөк кыймылдаткычтары жана чачуу насосу батареядан кубат алат; дизелдик кыймылдаткыч-генератор иштебейт.
• Запас узартылган режим: Батареянын SOC мааниси белгиленген деңгээлге түшкөндө дизелдик кыймылдаткыч-генератор ишке кирип, электр энергиясын өндүрөт жана системанын кубат талабы менен батареянын абалына жараша иштейт.
• Туруктуу заряддоо режими: Унааны тышкы электр тармагынан заряддоого болот.

Ырааттуу гибриддик архитектуранын маанилүү натыйжасы — дизелдик кыймылдаткычтын дөңгөлөктөр менен түз механикалык байланышы жоктугу. Ошондуктан кыймылдаткычтын айлануу ылдамдыгын унаанын дөңгөлөк ылдамдыгына түз байланыштырылбастан натыйжалуу иштөө аймагында кармоого болот.

AVL-CRUISE жана MATLAB/Simulink Кошо Симуляциясы Эмне үчүн Колдонулган?

AVL-CRUISE унаанын, кыймылдаткычтын, генератордун, батареянын, тартуу кыймылдаткычынын жана механикалык кубат агымынын физикалык моделин түзөт, ал эми MATLAB/Simulink энергияны башкарууну, запас узарткычты башкарууну жана регенеративдик тормоздоо логикасын ишке ашырат. Эки чөйрөнү бирге колдонуу унаа динамикасы менен энергияны башкаруу алгоритминин бир цикл ичинде өз ара маалымат алмашуусуна жана башкаруу стратегияларын бир эле физикалык моделде салыштырууга мүмкүндүк берет.

Кошо симуляциялоо архитектурасы

AVL-CRUISE тарабында кыймылдаткыч, генератор, тартуу кыймылдаткычтары, шиналар, редуктор жана кубат агымы сыяктуу физикалык компоненттер аныкталган. MATLAB/Simulink тарабында запас узарткыч качан иштей турганы, канча кубат өндүрөрү жана регенеративдик тормоздоо кантип башкарылары белгиленет.

Кыймылдаткычтын күйүүчү май керектөө MAP-ы, электр кыймылдаткычтарынын натыйжалуулук карталары, редукция катышы, тоголонуу каршылыгы жана трансмиссиянын натыйжалуулугу сыяктуу маанилер 3WPZ-300 системасынын сыноо жана долбоорлоо параметрлери менен моделге киргизилген.

Унаанын кубат теңдеми

Тартуу кыймылдаткычына талап кылынган электр кубаты булакта төмөнкү негизги байланыш менен берилет:

\[ P_{\mathrm{dem}}(t)=P_m(t)+P_{\mathrm{loss,m}}(t) \]

\(P_{\mathrm{dem}}\) кыймылдаткыч талап кылган жалпы электр кубатын; \(P_m\) механикалык тартуу кубатын; \(P_{\mathrm{loss,m}}\) электр энергиясын механикалык энергияга айландыруудагы жоготууну билдирет.

Төрт дөңгөлөк кыймылдаткычы, батарея, чачуу насосу жана запас узарткыч бирге бааланганда кубат теңдеми:

\[ 4P_m(t)+4P_{\mathrm{loss,m}}(t) =P_e(t)\eta_1-\frac{P_b(t)}{\eta_2}-\frac{P_p(t)}{\eta_2} \]

түрүндө түзүлгөн. Мында \(P_e\) кыймылдаткычтын механикалык чыгыш кубаты, \(P_b\) батарея кубаты, \(P_p\) чачуу насосунун кубаты, \(\eta_1\) трансмиссиянын натыйжалуулугу жана \(\eta_2\) кубатты өзгөртүү натыйжалуулугу.

Узунунан кыймыл каршылыгы

Унаа кыймылдаганда кубат талабына кыймылдаткыч системасы гана эмес, кыймыл каршылыктары да таасир этет:

\[ 4P_{\mathrm{dem}}(t)=F_{\mathrm{dem}}(t)v(t) \]

ал эми жалпы күч талабы:

\[ 4F_{\mathrm{dem}}(t) =m\frac{dv(t)}{dt} +F_a(t)+F_f(t)+F_g(t) \]

деп аныкталат.

Мында инерция, аэродинамикалык каршылык, тоголонуу каршылыгы жана эңкейиш каршылыгы бирге эске алынат.

Булакта бул каршылык компоненттери:

\[ F_f(t)=mgc_r\cos(\alpha(t)) \]

\[ F_a(t)=\frac{1}{2}\rho_a C_D A v^2 \]

\[ F_g(t)=mg\sin(\alpha(t)) \]

түрүндө берилген.

Кыймылдаткычтын натыйжалуулук модели

Дизелдик кыймылдаткычтын жалпы натыйжалуулугу механикалык чыгыш кубатынын күйүүчү майдагы химиялык кубатка катышы:

\[ \eta_{\mathrm{ice}} =\frac{P_e}{P_{\mathrm{fuel}}} =\frac{T_e\omega_e}{Q_{\mathrm{lhv}}\dot{m}_f}\times100\% \]

\(T_e\) кыймылдаткычтын айландыруучу моменти, \(\omega_e\) кыймылдаткычтын бурчтук ылдамдыгы, \(Q_{\mathrm{lhv}}\) дизелдик күйүүчү майдын төмөнкү жылуулук баалуулугу жана \(\dot{m}_f\) күйүүчү майдын массалык чыгымы.

Запас узарткыч дөңгөлөктөрдөн механикалык түрдө ажыратылгандыктан, кыймылдаткычтын иштөө чекити унаанын ошол учурдагы дөңгөлөк ылдамдыгына милдеттүү түрдө көз каранды эмес. Бул өзгөчөлүк кыймылдаткычты оптималдуу иштөө сызыгында узагыраак кармоону энергияны башкаруу жагынан маанилүү кылат.

Электр кыймылдаткычтары жана генератор

Изилдөөдө эсептөө жүгүн чектөө үчүн кыймылдаткычтардын тез электромеханикалык өтмө жүрүм-туруму кеңири динамикалык моделдин ордуна статикалык натыйжалуулук MAP-тары менен чагылдырылган. Генератордун эң жогорку натыйжалуулугу болжол менен %93, тартуу кыймылдаткычыныкы болжол менен %89 деп билдирилген.

Чачуу Багындагы Суюктуктун Азайышы Энергия Моделин Эмне үчүн Өзгөртөт?

Чачуу уланган сайын бактагы суюктук азайып, унаанын жалпы массасы төмөндөйт; бул өзгөчө тоголонуу каршылыгын жана ошого жараша тартууга керектүү кубатты өзгөртөт. Изилдөөнүн энергия моделиндеги маанилүү жаңылыктардын бири — бул өзгөрмө жүктү туруктуу деп эсептөөнүн ордуна насостун чыгымы жана иштөө убактысы аркылуу калган бак массасын эсептеп, аны дөңгөлөк учтарындагы каршылык моментине реалдуу убакытта байланыштыруу.

Стандарттык AVL-CRUISE моделиндеги кемчилик

Изилдөөчүлөр AVL-CRUISE-дун стандарттык компоненттеринин ичинде иштөө учурунда унаанын жалпы массасынын үзгүлтүксүз өзгөрүшүн түз чагылдырган ылайыктуу модуль жок экенин белгилешет.

Ошондуктан модель төрт кадам менен кеңейтилген:

1. Суу насосу Motor компоненти аркылуу моделденген.
2. Насостун кубаты менен чачуу чыгымынын ортосунда MAP байланышы түзүлгөн.
3. Баштапкы бак массасынан убакыт өткөн сайын чачылган суюктук алынып, калган масса эсептелген.
4. Калган бак массасы дөңгөлөк учтарына берилүүчү каршылык моменти менен байланыштырылган.

Бак массасынын убакытка жараша өзгөрүшү:

\[ M(t)=M_0-Q_s t \]

деп берилет. Мында \(M_0\) баштапкы бак массасы, \(Q_s\) чачуу чыгымы.

Бул ыкма аркылуу унаа бирдей ылдамдыкта жүрсө да, бак толук жана бош болгон абалдардын энергия талабы бирдей эместиги моделде чагылдырылган.

Иш циклинин энергия бөлүштүрүлүшү

Изилдөөчүлөр чачкыч машинанын иш циклин беш негизги операциялык абалга бөлүшкөн.

Эң чоң энергия үлүшү болжол менен %42 менен туруктуу ылдамдыкта чачуу бөлүгүндө билдирилген. Бул натыйжа энергияны оптималдаштыруу ылдамдануу же бурулуу сыяктуу кыска мөөнөттүү чоку жүктөргө гана эмес, узакка созулган негизги иш фазасына да багытталышы керектигин көрсөтөт.

PSO менен Оптималдаштырылган Бүдөмүк Энергияны Башкаруу Кантип Иштейт?

PSO-Fuzzy EMS батареянын SOC-син жана унаанын жалпы кубат талабын fuzzy башкаргычтын кириштери катары колдонот; максаттуу кыймылдаткыч кубатын чыгыш катары түзөт жана fuzzy таандыктык функцияларынын маанилүү параметрлерин Particle Swarm Optimization аркылуу эквиваленттүү күйүүчү май керектөөнү минималдаштыра тургандай жөндөйт. Ошентип, стандарттык fuzzy башкарууда адистин тандоосуна көз каранды болгон таандыктык функцияларынын чектери кошо симуляциялоо моделинин энергетикалык натыйжасы боюнча итеративдүү оптималдаштырылат.

Стандарттык бүдөмүк башкаруу

Fuzzy EMS эки негизги киришке ээ:

• унаанын жалпы кубат талабы,
• батареянын State of Charge (SOC) абалы.

Чыгыш болсо кыймылдаткычтын максаттуу кубат талабы.

Mamdani тибиндеги fuzzy корутунду чыгаруу колдонулуп, башкаруу логикасы IF–THEN эрежелери менен аныкталган. Мисалы, жалпы кубат талабы жогору, батареянын SOC мааниси төмөн болгондо запас узарткыч көбүрөөк кубат өндүрө алат.

Изилдөөдө батареянын иштөө аралыгы жалпысынан:

\[ 0.30\leq SOC\leq0.80 \]

менен чектелген.

Башында SOC запас узарткычтын ишке кирүү босогосунан жогору турганда унаа таза электр режиминде иштейт. SOC төмөнкү чекке жакындаганда запас узарткыч ишке кирет; батарея кайра жогорку чекке көтөрүлгөндө кыймылдаткыч өчүрүлөт.

PSO эмне үчүн керек?

Бүдөмүк башкаруунун артыкчылыгы — сызыктуу эмес жана убакыт менен өзгөргөн системаны түшүнүктүү эрежелер аркылуу башкара алышы. Бирок таандыктык функцияларынын жайгашуусу жана туурасы көп учурда адистин тандоосуна көз каранды.

PSO бул параметрлерди оптималдаштыруу маселеси катары карайт. Ар бир талапкер параметрлер катары бөлүкчөнүн абалы катары берилет; бөлүкчөлөр өздөрүнүн мурдагы эң жакшы чечимдерин жана бүтүндөй үйүрдүн эң жакшы чечимин пайдаланып издөө мейкиндигинде жылат.

Булакта бөлүкчөнүн ылдамдыгын жаңыртуу:

\[ v_i(t+1)= \omega v_i(t) +c_1r_1[p_i-x_i(t)] +c_2r_2[p_g-x_i(t)] \]

жана абалын жаңыртуу:

\[ x_i(t+1)=x_i(t)+v_i(t+1) \]

түрүндө берилген.

\(\omega\) инерция салмагы, \(c_1\) жана \(c_2\) үйрөнүү коэффициенттери, \(r_1\) жана \(r_2\) 0–1 аралыгындагы кокустук коэффициенттер, \(p_i\) бөлүкчөнүн өзүнүн эң жакшы абалы, ал эми \(p_g\) үйүрдүн глобалдык эң жакшы абалы.

Оптималдаштыруу максаты: эквиваленттүү күйүүчү май керектөө

PSO оптималдаштыруусунда дизелдик күйүүчү майдын көлөмүн гана азайтуу жетишсиз. Эгер стратегия дизелди азыраак керектеп, батареядан кыйла көп энергия алса, чыныгы энергетикалык артыкчылыгы барынан чоң көрүнүшү мүмкүн.

Ошондуктан изилдөө батареядагы энергия керектөөнү да күйүүчү май эквивалентине айланткан ECMS ыкмасын колдонот:

\[ m_{\mathrm{equ}}=m_f+m_b \]

Мында \(m_f\) кыймылдаткычтын иш жүзүндөгү күйүүчү май керектөөсүн, \(m_b\) батареядан колдонулган энергиянын эквиваленттүү күйүүчү май маанисин билдирет.

Булакта оптималдаштыруу учурунда төмөнкү физикалык чектер сакталат:

\[ 0.3\leq SOC\leq0.8 \]

\[ P_{\mathrm{bat,min}}\leq P_{\mathrm{bat}}\leq P_{\mathrm{bat,max}} \]

\[ P_{e,\min}\leq P_e\leq P_{e,\max} \]

\[ P_{g,\min}\leq P_g\leq P_{g,\max} \]

\[ T_{e,\min}\leq T_e\leq T_{e,\max} \]

Бул чектөөлөр оптималдаштыруунун физикалык жактан колдонууга мүмкүн болбогон таандыктык функциясын тандашына жол бербөөгө багытталган.

PSO fuzzy башкаргычка киргизген өзгөртүү

Изилдөөдө кириш жана чыгыш таандыктык функцияларындагы жалпы 10 параметр \(X_1\)–\(X_{10}\) PSO тарабынан жөндөлгөн. Ар бир бөлүкчө жаңы таандыктык функциясынын параметрлерин билдирет; MATLAB бул параметрлер менен жаңы fuzzy башкаруу жүрүм-турумун түзүп, AVL-CRUISE кошо симуляциясын иштетет. Эквиваленттүү күйүүчү май керектөөсү эң төмөн болгон параметрлер топтому эң жакшы чечим катары тандалат.

Изилдөөнүн Ыкмасы жана Жыйынтыктары

Салыштырылган үч EMS

Көп чекиттүү кубат көзөмөлүнүн натыйжасы

Баштапкы SOC мааниси %80 деп коюлуп, унаа адегенде таза электр режиминде иштеген. Болжол менен 3205 s аягында SOC болжол менен %30га түшкөндө запас узарткыч ишке кирген.

Кыймылдаткыч кубаты болжол менен 4–8 kW, заряддоо кубаты көбүнчө 1–3 kW аралыгында болуп, кээ бир учурларда 4 kW чамасында чоку байкалган. Изилдөөчүлөр заряддоо кубатындагы мындай чоң термелүүлөр батареянын циклдик өмүрү үчүн жагымсыз болушу мүмкүн экенин белгилешет.

Стандарттык fuzzy EMS натыйжасы

Fuzzy башкарууда кыймылдаткыч кубаты болжол менен 5–8 kW, кыймылдаткычтын айландыруучу моменти болжол менен 45–60 N·m аралыгында мезгил-мезгили менен жөндөлгөн. Запас узарткыч ишке киргенден кийин SOC жогорулаган сайын заряддоо кубаты болжол менен 3 kW-дан 1 kW-га азайган.

Ошентип, система учурдагы жүктү гана көзөмөлдөбөстөн, батареянын энергия абалын да чечим механизмине киргизген.

PSO-Fuzzy EMS натыйжасы

PSO оптималдаштыруусунан кийин кыймылдаткыч кубаты көбүнчө болжол менен 6.5–8 kW аймагында, момент болсо болжол менен 42–54 N·m аралыгында калган. Изилдөөчүлөр бул топтолуу кыймылдаткычты күйүүчү май керектөө жагынан ылайыгыраак иш чекиттеринде кармоого жардам бергенин белгилешет.

SOC баштапкы %80 маанисинен %30 ишке кирүү босогосуна түшкөндөн кийин запас узарткыч ишке кирип, батарея кайра жогорку SOC аймагына көтөрүлгөн.

PSO-Fuzzy Энергияны Башкаруу Күйүүчү Май Керектөөнү Канчалык Азайтты?

Булактын Table 4 маалыматтарына ылайык, PSO-Fuzzy энергияны башкаруусу 3.68 kg эквиваленттүү күйүүчү май керектөө менен салыштырылган үч стратегиянын эң төмөнкү маанисин берген; ошол эле көрсөткүч стандарттык fuzzy башкарууда 3.87 kg, көп чекиттүү кубат көзөмөлүндө 4.01 kg. Демек, PSO-Fuzzyнин эквиваленттүү керектөөсү стандарттык fuzzyден болжол менен %4.90, көп чекиттүү стратегиядан болжол менен %8.23 төмөн.

Бул таблица маанилүү дагы бир нерсени көрсөтөт: PSO-Fuzzy кыймылдаткычтын күйүүчү майын кыйла азайтканда батареянын энергиясын көбүрөөк колдонот. Ошондуктан стратегиянын жалпы энергетикалык көрсөткүчүн 2.70 kg дизель керектөөгө гана карап баалоо туура эмес. Изилдөөнүн оптималдаштыруу критерийи батареяны колдонууну күйүүчү май эквивалентине айланткан 3.68 kg жалпы эквиваленттүү керектөө мааниси болуп саналат.

Булактын ичиндеги пайыздык дал келбестик

Булактын Abstract жана Conclusions бөлүмдөрүндө PSO-Fuzzy стандарттык fuzzy башкарууга салыштырмалуу %4.90, көп чекиттүү кубат көзөмөлүнө салыштырмалуу %8.23 күйүүчү май үнөмдөөсүн жакшыртканы айтылат. Table 4төгү 3.68, 3.87 жана 4.01 kg маанилеринен эсептелген катыштар да бул билдирүүнү колдойт.

Бирок Results 3.1.4 бөлүмүнүн бир сүйлөмүндө стандарттык fuzzy башкаруу көп чекиттүү стратегияга салыштырмалуу %4.90, ал эми PSO-Fuzzy стандарттык fuzzyге салыштырмалуу %3.5 жакшырганы айтылган. Table 4 боюнча стандарттык fuzzy менен көп чекиттүү стратегиянын айырмасы болжол менен %3.49, PSO-Fuzzy менен стандарттык fuzzyнин айырмасы болжол менен %4.91. Ошондуктан Verianla баянында булактагы бири-бирин колдогон Table 4, Abstract жана Conclusions маанилери сакталган.

Физикалык сыноо платформасынын түзүлүшү

Энергияны башкаруу сыноо платформасы беш негизги ички системадан түзүлгөн:

• жүктү симуляциялоо системасы,
• кыймылдаткычты башкаруу системасы,
• кубат булагы системасы,
• өлчөө жана башкаруу системасы,
• жүрүш запасын узартуучу күч берүү системасы.

Simulinkте түзүлгөн энергияны башкаруу C кодуна айландырылып, PLCге өткөрүлгөн. PLC SOC жана унаанын кубат талабынан максаттуу кыймылдаткыч кубатын жана айлануу ылдамдыгын эсептеген; күйүүчү май керектөө реалдуу убакыттагы күйүүчү май чыгым өлчөгүчү менен өлчөнгөн.

Симуляция Чыныгы Сыноо Системасын Канчалык Так Чагылдырды?

Изилдөөдө цикл ылдамдыгы, батареянын SOC-си жана күйүүчү май керектөөсү боюнча симуляция менен физикалык сыноо платформасынын ортосунда жакын дал келүү билдирилген. Орточо ылдамдык четтөөсү 0.079 km/h жана орточо ылдамдык катасы %3.1; цикл аягындагы SOC айырмасы 0.38 пайыздык пункт; жалпы күйүүчү май керектөө айырмасы %1.6 болгон. PSO-Fuzzy стратегиясынын эквиваленттүү керектөөсү симуляцияда 3.68 kg, платформада 3.65 kg болуп, салыштырмалуу ката %0.8.

Ылдамдыкты текшерүү

Симуляциядагы жана сыноо платформасындагы ылдамдык профилдери жалпысынан бирдей цикл формасын ээрчиген. Эң чоң ылдамдык айырмасы ылдамдануу же жайлоо учурунда болжол менен 1.11 km/h болгон. Бүт цикл боюнча орточо ылдамдык айырмасы 0.079 km/h жана орточо ылдамдык катасы %3.1 деп билдирилген.

SOC текшерүүсү

Батареянын запас узарткычтын ишке кирүү босогосуна биринчи жетиши симуляцияда 3250 s, физикалык платформада 3267 s созулуп, убакыт айырмасы болжол менен %0.52 болгон.

Симуляцияда запас узарткычтын жооп берүү убактысы 4.1 s болсо, физикалык платформада кыймылдаткычты ишке киргизүү убактысы менен кошо 7.1 s өлчөнгөн. Натыйжада минималдуу SOC физикалык сыноодо %29.85, симуляцияда %29.90 болгон.

Циклдин аягында:

• платформанын SOC-си: %38.09,
• симуляциянын SOC-си: %37.71.

Ортодогу айырма 0.38 пайыздык пункт.

Күйүүчү май керектөөнү текшерүү

Цикл аягындагы жалпы күйүүчү май керектөө:

• физикалык платформа: 3.13 L,
• симуляция: 3.18 L.

Булак бул айырманы болжол менен %1.6 деп билдирет.

Үч стратегияны платформада текшерүү

Үч стратегияда тең симуляция менен тажрыйбалык платформанын маанилеринин жакын болушу иштелип чыккан кошо симуляциялоо модели колдонулган тажрыйба түзүлүшүндө энергетикалык жүрүм-турумду алгылыктуу тактыкта чагылдырарын колдойт.

Чыныгы унааны талаада текшерүү

Изилдөөчүлөр акыркы этапта энергияны башкаруу моделин чыныгы чачкыч машинанын талаадагы иши менен да салыштырышкан. Унаага ток-чыңалуу өлчөө модулдары жана ылдамдык сенсорлору орнотулган; иш аймагы спутниктүү позициялоо интерфейси аркылуу аныкталган; маршрут, иш ылдамдыгы жана насостун кубаты башкаруу интерфейсинен жөндөлгөн.

Чыныгы топурак шарттары өзгөрмөлүү болгондуктан, талаа тажрыйбасында кыймылдаткычтын айландыруучу моменти симуляцияга караганда көбүрөөк термелген. Чыңалуу ийри сызыктары симуляция менен жогорку дал келүүнү көрсөтсө, ток ийри сызыктарында физикалык компоненттер жана өзгөрмө жер кыртышы себептүү айырмалар даана көрүнгөн.

Биринчи циклде батареянын SOC-синин азайышы:

• талаа сыноосу: %16.60,
• симуляция: %16.95

деп билдирилген. Изилдөөчүлөр бул дал келүүнү PSO-Fuzzy EMS менен күч системасы моделинин унаа деңгээлинде колдонулушун колдогон кошумча далил катары баалашкан.

Изилдөө колдогон жыйынтыктар

• Чачуу суюктугунун өзгөрмө массасын күч системасынын симуляциясында динамикалык моделдөөгө болот.
• AVL-CRUISE жана MATLAB/Simulink бирге колдонулуп, унаанын физикалык модели менен EMS бир циклде чечилиши мүмкүн.
• PSO стандарттык fuzzy башкаргычтын таандыктык функциясынын параметрлерин эквиваленттүү күйүүчү май керектөөнү азайта тургандай оптималдаштыра алган.
• PSO-Fuzzy стратегиясы сыналган циклде үч EMSтин арасынан эң төмөн эквиваленттүү күйүүчү май керектөөнү берген.
• Симуляция менен физикалык сыноо платформасынын SOC жана күйүүчү май керектөө натыйжалары бири-бирине жакын болгон.
• Чыныгы унаа тажрыйбалары күч системасынын модели талаа ишинин негизги энергетикалык жана кыймыл жүрүм-турумун алгылыктуу деңгээлде чагылдырарын колдогон.

Изилдөө колдобогон жалпылоолор

• PSO-Fuzzy бардык гибриддик же жүрүш запасын узартуучу айыл чарба унааларында бирдей пайызда күйүүчү май үнөмдөй турганы көрсөтүлгөн эмес.
• 3.68 kg мааниси унаа керектөөсүнүн жалпы стандарты эмес; ал изилдөөдө аныкталган циклге гана тиешелүү.
• PSO аркылуу алынган таандыктык функциялары бардык тапшырма циклдери үчүн математикалык жактан универсалдуу оптимум экени далилденген эмес.
• Симуляция менен сыноонун ортосундагы төмөн ката моделдин бардык жер кыртышы, эңкейиш, климат жана жүк шарттарында бирдей так экенин далилдебейт.
• Изилдөө таза электр системасы бардык шарттарда запас узартуучу архитектурадан начар экенин көрсөткөн эмес.
• Күйүүчү май үнөмүнүн өсүшү батареянын же бүтүндөй күч берүү системасынын өмүрү ошол эле деңгээлде жакшырганын өзүнөн-өзү билдирбейт.

Илимий жана инженердик мааниси

Изилдөөнүн маанилүү жагы “PSO күйүүчү май керектөөнү азайтты” деген жыйынтык менен гана чектелбейт. Изилдөөчүлөр энергияны башкарууну оптималдаштыруудан мурда чачкыч машинанын чыныгы тапшырма түзүлүшүнө мүнөздүү энергия моделин түзүшкөн. Айыл чарба унаасынын багы иш учурунда жеңилдейт, насос энергия керектейт, унаа талаа аягында бурулат жана бир эле циклде төмөн да, жогорку да кубат талап кылган фазалардан өтөт.

Демек, энергияны башкаруу маселеси туруктуу жүк менен иштеген гибриддик унаа маселесинен айырмаланат. Изилдөөнүн методологиялык салымы — ушул айыл чарба тапшырмасынын компоненттерин кошо симуляциялоо моделине киргизип, башкаруу алгоритмин ошол чөйрөдө баалоо.

Чектөөлөр

Моделде айрым ички системалар эсептөө чыгымын азайтуу үчүн жарым статикалык же MAP негизиндеги түрдө берилген. Мисалы, электр кыймылдаткычтарынын тез өтмө электромеханикалык динамикасы кеңири моделденген эмес. Батарея модели Rint эквиваленттүү чынжырына негизделип, жылуулук динамикасы жана айрым тез өтмө таасирлер эске алынган эмес.

Ошондуктан өтө кыска мөөнөттүү электрдик өтмө кубулуштар, жылуулук чектөөлөрү же батареянын узак мөөнөттүү эскириши үчүн ошол эле модель өзүнчө текшерилиши керек.

Ошол сыяктуу эле талаа тажрыйбасы изилдөөдө колдонулган 3WPZ-300 машинасы жана белгиленген айыл чарба иш сценарийлери менен чектелет. Ар башка бак сыйымдуулуктары, жер эңкейиштери, топурак каршылыктары, чачуу ылдамдыктары, батарея химиялары жана запас узарткыч өлчөмдөрү үчүн кайра калибрлөө талап кылынышы мүмкүн.

Булак жана Ыкма Жөнүндө Эскертүү

Түпнуска аталышы: Improved Model and Strategy Optimization for Energy Management of the Power System in Range-Extended Sprayers Based on AVL-CRUISE and MATLAB/Simulink

Авторлор: He Li, Yudong Guo, Shangshang Cheng, Tan Yao жана Gongpei Cui

Жооптуу автор: Gongpei Cui

Мекемелер: College of Mechanical and Electrical Engineering, Henan Agricultural University, Zhengzhou, Кытай; College of Mechanical and Electronic Engineering, Northwest A&F University, Yangling, Кытай.

Журнал: Agriculture

Басмакана: MDPI

Том / сан / макала: 16(5), 580

Жарыяланган күнү: 3 Март 2026

DOI: 10.3390/agriculture16050580

Булактын түрү: Рецензияланган оригиналдуу изилдөө макаласы.

Лицензия: Creative Commons Attribution (CC BY).

Изилдөө платформасы: 3WPZ-300 учкучсуз, жүрүш запасын узартуучу чачкыч машина.

Симуляциялык программалар: AVL-CRUISE R2019.2 жана MATLAB/Simulink R2022a.

Энергияны башкарууну салыштыруу: көп чекиттүү кубат көзөмөлү EMS, стандарттык fuzzy EMS жана Particle Swarm Optimization менен оптималдаштырылган fuzzy EMS.

Оптималдаштыруу максаты: Батарея энергиясынын күйүүчү май эквивалентин да эсепке алган эквиваленттүү күйүүчү май керектөөнү азайтуу.

Тажрыйбалык текшерүү: Энергияны башкаруу сыноо платформасы жана чыныгы унаанын талаа сыноосу.

Каржылоо: Agricultural Scientific Research System Project of the Ministry of Finance, CARS-04; Science and Technology Research Project of Henan Province, 242102111175.

Маалыматтардын жеткиликтүүлүгү: Авторлор изилдөөнүн оригиналдуу салымдары макалада камтылганын жана кошумча суроолор жооптуу авторго жөнөтүлүшү мүмкүн экенин билдиришет.

Кызыкчылыктардын кагылышы: Авторлор кызыкчылыктардын кагылышын билдиришкен эмес.

Булактын ичиндеги дал келбестик жөнүндө эскертүү: Results 3.1.4 бөлүмүндөгү пайыздык салыштыруу сүйлөмү Table 4, Abstract жана Conclusions менен толук дал келбейт. Table 4 маанилери 4.01 kg, 3.87 kg жана 3.68 kg; бул маанилер PSO-Fuzzy стандарттык fuzzyге караганда болжол менен %4.90, көп чекиттүү кубат көзөмөлүнө караганда болжол менен %8.23 төмөн эквиваленттүү керектөө бергенин колдойт. Verianla бул дал келбестикти унчукпай оңдогон эмес жана булак-of-truth катары таблицадагы маанилерди сактаган.

Негизги методологиялык чектөөлөр: Электр кыймылдаткычтарында MAP негизиндеги статикалык натыйжалуулук ыкмасы колдонулган, батареяда Rint эквиваленттүү чынжыр модели тандалган жана айрым жылуулук/өтмө таасирлер эске алынган эмес. Талаада текшерүү белгилүү бир унаа, күч системасы жана иш цикли менен чектелген.

Verianla баяндоо ыкмасы: Бул мазмун оригиналдуу академиялык макаланын сапма-сап котормосу же абзац түзүлүшүнүн жакын кайра жазылышы эмес. Булактагы күч системасынын байланыштары, теңдемелер, башкаруу архитектурасы, тажрыйба шарттары, сандык натыйжалар жана чектөөлөр илимий маалымат деңгээлинде чыгарылып, өз алдынча кыргызча үйрөтүүчү түзүлүштө кайра уюштурулган.