计及行驶工况影响的混合动力汽车控制策略

为减小行驶工况波动对汽车性能的影响,引入行驶工况比例系数。应用遗传优化算法,以汽车燃油经济性和排放性为优化目标,在不同比例系数的行驶工况下对控制策略参数进行优化,分析并总结了行驶工况比例系数与控制策略参数之间的关系。通过采用模糊神经网络对行驶工况的比例系数进行识别,建立了一个计及行驶工况影响的混合动力汽车智能控制策略。实车验证结果表明,所建立的控制策略减小了行驶工况波动对电动汽车性能的影响,使其在不同的行驶工况下都具有较好的燃油经济性和排放性。     

双电机串联驱动PHEV 能量管理策略研究

为使插电式混合动力汽车(PHEV)拥有更好的经济性,文章提出一种以行星齿轮为动力耦合机构的双电机PHEV构型,实现了多种工作模式,避免了传统单电机构型下模式单一、效率低下问题。在此构型的基础上进行工作模式的划分与制定,能量管理策略的搭建。基于MATLAB/Simulink搭建整车模型及控制策略,对所建模型的准确性以及所提策略的有效性进行验证。仿真结果表明:在NEDC工况测试下,该构型车辆工作模式切换正确,可有效提升续驶里程,节能效果显著。     

插电式混合动力汽车能耗优化控制策略的研究EI北大核心CSCD

基于插电式混合动力汽车(PHEV)可以通过外网充电的特性,选取发动机消耗燃油的成本与电机消耗电能的成本之和作为优化目标函数,采用庞特里亚金极小值原理进行优化仿真;研究了PHEV不同工作模式(电量消耗-电量维持模式和混合模式)对能耗经济性的影响;分析了行驶里程、电池荷电状态(SOC)初始值和能量价格比对能量分配控制策略的影响;最终制定了实时优化控制策略并与门限值控制策略进行对比仿真,结果表明,与门限值控制策略相比,采用制定的实时优化控制策略能耗经济性在不同的SOC初始值下都有大幅度的提高。     

基于马尔可夫链的混合动力汽车行驶工况预测研究

针对目前混合动力汽车行驶环境适应性的问题,提出一种适应于随机多变的交通状况和基于实时行驶工况预测的能量管理策略。该策略采用一阶齐次马尔可夫链状态转移概率矩阵,对主干道和快速路建立了行驶工况特征参数预测模型,并通过对预测准确度的对比分析,确定了滚动时间窗和预测视距的最佳值。研究结果表明,与传统基于既定循环工况的整车能量管理策略相比,基于工况预测的能量管理策略具有更好的燃油经济性,为新能源汽车能量管理实时控制提供了一种新方法。     

插电式串联混合动力汽车发动机起停控制策略的优化

利用AVL-CRUISE软件对某插电式串联混合动力汽车进行整车建模与仿真,并在不同的行驶循环工况和车辆行驶里程下优化发动机的起停控制策略。结果表明:根据不同的行驶循环工况和行驶里程来修正发动机起停时刻的SOC值,可以有效缩短发动机的运行时间,从而降低油耗和能量损失。该方法也可为增程型电动汽车发动机的起动控制提供参考。     

基于系统效率的PHEV电量消耗模式控制策略优化

为了进一步发挥混合动力汽车的节油性能,插电式混合动力汽车(Plug-in Hybrid Electric Vehicle,PHEV)在电量消耗(Charge-Depleting,CD)模式下,制订系统效率最优的能量管理策略来提高整车的电消耗行驶里程,进而实现提升整车燃油经济性的目的。分析了系统在电量消耗模式下相关典型工作模式,以车辆动力学方程为基础,推导出系统效率模型。以需求转矩、动力电池荷电状态、电机转速作为动力系统的输入,将系统效率最优作为系统的目标价值函数,在动力性指标的约束下,优化获得在电量消耗模式下的电机转矩和无级变速器速比的最佳控制规律,综合数值建模和试验数据建模方法,基于Matlab/Simulink软件平台构建插电式混合动力汽车的发动机、驱动电机、无级变速器(CVT)和动力电池等动力传动系统关键部件效率数值模型和整车动力学模型以及驾驶员模型,在新欧洲行驶循环(New European Driving Cycle,NEDC)工况下进行模型在环循环仿真验证分析。仿真结果表明,插电式混合动力汽车在电量消耗模式下,基于系统效率最优的能量管理策略能够使动力电池运行更加高效,转矩的分配更为合理,无级变速器获得较佳的控制规律。与直观式逻辑控制相比,纯电动续航里程提升了10.9 km,即经济性提高了15.3%,充分体现了所制订的控制策略的有效性。     

基于城市公交工况的PHEV能耗成本评估

在城市公交道路工况数据采集的基础上,运用主成分分析与聚类分析等数据分析处理方法,建立了误差在10%以内的城市公交工况。同时结合实际车型数据搭建了插电式混合动力汽车的整车模型,并对比分析了基于规则的CD-CS(Charge Depleting Charge Sustaining,电量消耗-电量维持)控制策略与基于DP(Dynamic Programming,动态规划)算法的全局优化控制策略在构建的城市公交工况循环下对整车经济性的影响。结果表明:在行驶里程接近100km时,基于DP的能量控制策略百公里能耗成本为81元,比基于规则的CD-CS能量控制策略的百公里能耗成本降低了近30%。     

融合工况识别的增程式电动汽车模糊能量管理策略研究

针对模糊能量管理策略设计仅依赖专家经验很难适应复杂工况的问题，本研究提出了一种基于神经网络工况识别的增程式电动汽车模糊能量管理策略。首先，基于中国货车行驶工况（CHTC-HT）数据，利用改进遗传算法优化的BP神经网络构建工况识别模型；其次，根据所识别的工况类型，融合电池SOC及整车需求功率参数，设计了自适应模糊能量管理策略，通过实时获取发动机功率输出实现能量优化分配；最后，通过硬件在环测试验证了所提出的方法。结果表明自适应模糊策略油耗相比规则策略降低9.67%，比模糊策略降低7.84%，有效提高了整车经济性。     

基于烟花算法的PHEV能量管理策略参数优化

为改善插电式混合动力汽车(PHEV)的燃油经济性,提出一种基于规则的能量管理策略。结合智能网联汽车技术,利用烟花算法(FWA)结合系统约束条件,对能量管理策略参数进行优化,以求使车辆在变化的路况下能耗最低。为减轻沉重运算负荷,设计了一种事件触发机制来控制优化操作的启停。当车辆油耗超过预设上限则开始优化,一旦油耗满足预设下限则优化结束。在中国典型城市工况下,验证了该策略的有效性及优化性能。结果显示:较优化前的能量管理策略,该方案可使PHEV燃料消耗降低10%。从而,使燃油经济性明显提升。     

基于G PS定位的插电式混合动力汽车能量管理策略研究

为了更好地挖掘插电式混合动力汽车的节油潜力和降低使用成本,研究了基于GPS定位的能量管理策略.考虑油电使用成本差异,为使整车综合能耗成本最低,行程终了时电池荷电状态(SOC)应下降至放电下限.依托GPS定位,根据车辆当前所在位置和目的地,车辆运行工况可聚合归类成市内纯电工况、市内混合工况和城间混合工况等若干工况组合.利用庞德里亚金极小值原理构建Hamilton整车能耗成本函数,将SOC轨迹寻优问题简化成求解不同工况的2点边值问题.采用动态规划逆序算法生成基本SOC轨迹曲线,分析整车历史行驶数据,生成速度、时间影响因子对基本SOC轨迹曲线进行修正以减小偏差.以某插电式同轴并联混合动力汽车为例,开展基于WLTC工况的仿真实证研究.结果表明,基于GPS定位的整车能量管理策略节油率较CD/CS策略,城市工况提高了6.83%,综合工况提高了9.91%,验证了基于GPS定位的整车能量管理策略的有效性.      

基于行驶工况识别的纯电动汽车续驶里程估算

本文中采用主成分分析和模糊聚类相结合的行驶工况识别方法进行纯电动汽车续驶里程的估算。首先选取20个具有代表性的循环工况数据,将其划分为215个工况片段,并选用12个特征参数对其进行主成分分析、模糊C聚类分析和行驶工况识别;然后在MATLAB/Simulink下建立纯电动汽车整车模型,进行行驶工况识别、整车能量消耗和续驶里程仿真估算;最后在转鼓试验台上进行ECE15工况下实车测试验证,结果表明:续驶里程仿真估算值与测试值的最大绝对误差为1.905km,平均绝对误差为0.742km,相对误差小于3%。     

并联式混和动力汽车转矩管理策略的设计与仿真

根据某并联式混合动力汽车(PHEV)特定结构形式,在确定其主要动力部件的基础上,提出一种以转矩为主要控制对象的管理策略,并通过在MATLAB/SIMULINK仿真平台上建立的前向式仿真模型,完成了在NEDC循环工况下的仿真分析。为验证文中所提出的管理策略的合理性,同时在汽车性能专用仿真软件ADVISOR2002平台上建立了该车基于原有控制策略的整车仿真模型,并进行了相同循环工况下的仿真。通过两者有关参数仿真结果对比,验证了文中所提出的转矩管理策略的合理性和优越性。     

插电式混合动力汽车能耗优化控制策略的研究

基于插电式混合动力汽车(PHEV)可以通过外网充电的特性,选取发动机消耗燃油的成本与电机消耗电能的成本之和作为优化目标函数,采用庞特里亚金极小值原理进行优化仿真;研究了PHEV不同工作模式(电量消耗-电量维持模式和混合模式)对能耗经济性的影响;分析了行驶里程、电池荷电状态(SOC)初始值和能量价格比对能量分配控制策略的影响;最终制定了实时优化控制策略并与门限值控制策略进行对比仿真,结果表明,与门限值控制策略相比,采用制定的实时优化控制策略能耗经济性在不同的SOC初始值下都有大幅度的提高。     

某PHEV车型动力总成的设计开发

插电式混合动力汽车(PHEV)综合了纯电动汽车(EV)和混合动力汽车(HEV)的优点,既可实现纯电动零排放行驶,也能通过混动模式增加车辆的续驶里程。本文从混合动力构型、关键总成方案对东风某PHEV混合动力总成技术方案进行分析,并对控制策略进行说明。试验表明,该混合动力总成搭载整车后,整车性能优于对比车型,有较强的竞争力。     

基于实际道路工况的混合动力客车能量管理策略多目标优化

为解决以标准工况为基础优化的混合动力客车(HEB)能量管理策略在实际道路工况下燃油经济性、排放性能未能充分发挥的问题,采集某市S122路公交车的实际行驶数据,通过主成分分析与模糊聚类相结合的工况构建法解析该公交线路的代表性典型工况,并在该工况下,采用多目标粒子群优化算法对整车控制参数进行优化,对优化后的能量管理策略进行驾驶员在环半实物仿真验证,结果表明,优化后整车燃油消耗量下降8.19%,综合污染物排放量下降8.63%。     

插电式混合动力轿车的能量管理策略与仿真

针对一款新设计的基于金属带式无级自动变速器(CVT)的插电式混合动力轿车(PHEV)的特点,依照整车不同电量状态和功率需求,提出了一种多阶段多目标的能量管理策略。控制电机输出扭矩,以调整发动机工作点;控制CVT比,以优化电机工作点。在Matlab/Simulink平台下,用前向仿真方法,搭建整车模型;在新欧洲行驶循环(NEDC)工况下,进行仿真。结果表明:在不同工况下,该能量管理策略,满足了整车的控制需求,合理地分配了电机扭矩和发动机扭矩;等效油耗为4.26 L/(100km),比常规汽油车节能46.1%。因而,验证了该能量管理策略的有效性。     

基于工况的PHEV模糊自适应控制策略研究

基于智能交通系统(ITS),提出了基于工况的PHEV模糊自适应控制策略。通过ITS获取未来路径的速度特征进行模糊智能控制,基于工况的模糊自适应控制策略通过合理分配电池电量来提高PHEV的经济性。利用是imulink和Cruise搭建了系统仿真模型,对仿真油耗结果进行了对比分析。结果表明,基于工况的模糊自适应控制策略能够根据行驶工况的特征参数合理分配电池电量,从而提高了PHEV的经济性能。     

基于预测控制的插电式混合动力汽车智能能量管理(英文)

为解决基于规则的插电式混合动力汽车(PHEV)能量管理策略必须保留混合动力系统容量冗余以应对不可预测的驾驶员行为,从而影响系统效率的问题,研究了基于优化的智能交通系统(ITS)能量管理和经济行驶算法,利用ITS提供的信息对高压电池的充、放电以及发动机的起动和关闭进行控制,利用上海市行驶工况数据进行了仿真,表明了该控制策略的有效性。     

双离合器混合动力汽车控制策略的设计与仿真

根据某双离合器并联式混合动力汽车(PHEV)特定结构形式,在确定其主要动力部件的基础上,提出一种以转矩为主要控制对象的管理策略,并通过在MAT-LAB/SIMULINK仿真平台上建立的前向式仿真模型,完成了在NEDC循环工况下的仿真分析。为验证本文所提出的管理策略的合理性,同时建立原型车整车仿真模型,并进行了相同循环工况下的仿真。通过两者有关参数仿真结果对比,验证了本文所提出的转矩管理策略的合理性和优越性。     

插电式串联混合动力汽车的系统匹配与仿真

针对插电式串联混合动力汽车,提出了一种基于道路工况和整车功率需求分析的系统匹配方法.建立了混合动力系统的模型,并利用能量流图,对采用不同的能量管理策略时系统的能效进行仿真分析.结果表明,所提出的系统匹配方法可行,采用ON-OFF与负载跟随相结合的控制策略在改善车辆燃油经济性的同时,可提高系统关键部件的效率.