考虑发动机起停优化的PHEV能量管理策略

针对某新型双电机行星耦合插电式混合动力汽车(PHEV)中发动机在起停及怠速运行状态下会导致油耗增加的问题,基于等效燃油消耗最小能量管理策略,加入发动机起停优化控制模块,以进一步改善整车燃油经济性。建立了整车动力学和传动模型并加入发动机起停优化控制模块,对ECMS能量管理策略输出的发动机及电机最优目标转矩进行重新优化分配后,再输出给发动机及电机控制器以控制其工作状态。针对起停优化控制中影响起停频次的关键时间参数,采用粒子群优化算法对其进行优化。仿真结果表明,相比优化前,所提出的能量管理优化策略能够实现对发动机起停或怠速状态的有效控制,减少发动机的起停频次,减少恶化油耗,验证了本文所提出的能量管理优化策略能够进一步优化整车燃油经济性。     

功率分流混合动力系统发动机停机优化控制

针对功率分流混合动力系统,为减小e-CVT混合动力模式与纯电动模式切换过程中发动机起停引起的整车纵向冲击度,提出一种发动机停机优化控制策略。首先,基于Matlab/Simulink平台建立功率分流混合动力传动系模型,确定最有利于发动机再次起动的曲轴转角为其最优停机位置;其次,利用动态规划算法设计发动机停机过程最优拖转转速轨迹,并在发动机转速小于200 r/min时协调控制电机与制动器对曲轴转角进行实时动态调节,使得发动机停止在最优目标位置附近;最后,通过仿真和台架试验对所开发的发动机停机优化控制策略进行验证。结果表明,所提出的控制策略可使发动机停止在最优位置±6°范围内,保证了发动机起、停阶段的整车驾驶平顺性。     

混合动力车辆控制策略研究

针对某串联混合动力装甲车,建立了以燃油消耗最小化为目标的最优控制模型,应用动态优化算法对问题进行求解.选择某重型车辆典型城郊工况CYC-CSHVR进行仿真分析,并将结果与"恒温式"控制策略的结果作比较,结果表明动态规划算法的燃油经济性比"恒温式"有较大提高.最后根据仿真分析,得到该串联混合动力装甲车的发动机输出功率与需...     

基于动态规划的混合动力商用车能量管理策略优化

考虑混合动力商用车部件基本的动态特性,在Matlab/Simulink中建立了整车前向仿真细化模型.应用动态规划理论获得整车燃油经济性的最优控制策略,包括能量分配和换挡控制策略.基于动态规划的最优控制策略,抽取出能够应用于实车控制的改进规则作为控制策略.采用重型车辆实际行驶工况的仿真结果表明,基于动态规划优化方法改进的整车控制策略可显著提高燃油经济性.     

串并联式机电耦合系统方案设计及寻优分析

针对串并联混合动力系统,构建考虑动力性、经济性与成本的三维度方案评价体系,建立基于动态规划算法的寻优模型,评估不同挡位、速比及电机参数的串并联混合动力方案的经济性,同时针对动态寻优仿真时间长、模式切换次数多、发动机起停频繁、工作点离散的问题,建立模式切换惩罚矩阵,缩短了寻优时间并提高了计算效率。最终,针对某目标车型与发动机万有特性,获得了最优挡位数、速比值及电机参数。     

增程式电动汽车动力系统参数匹配及控制策略优化

针对增程式电动汽车动力系统参数匹配的问题,在Simulink-Cruise联合仿真平台上建立了用于匹配设计的整车初始模型,提出了基于典型工况统计分析的匹配设计方法,对增程式动力系统进行了稳态匹配。为了进一步验证设计参数的合理性,采用恒温式定点控制策略和CD-CS型最优曲线功率跟随控制策略进行了仿真对比分析,验证了匹配参数的合理性。以燃油经济性、发动机启停次数和平均充电电流为目标,基于粒子群算法对控制参数进行了多目标优化。优化结果表明,优化后的控制策略使整车在目标工况下的百公里综合油耗下降了7.2%,平均充电电流下降了3.1%,优化后的控制参数使整车性能和电池寿命都有所提升,为进一步的控制策略制定和优化奠定了基础。     

混联式混合动力客车整车控制系统的开发

本文中为某型混联式混合动力客车开发了基于MPC5554的整车控制系统(HCU).首先,根据混合动力客车的运行特点和动力总成结构,以最小燃油消耗为目标,提出了基于迭代动态规划全局优化算法和Elman动态神经网络的实时优化能量管理策略;接着根据整车需求和能量管理策略,以MPC5554作为CPU,完成了HCU的硬件系统设计;最后以ETAS PT-LABCAR为平台,进行了HCU硬件在环仿真试验.结果表明,所开发的HCU运行稳定、可靠,且能有效实现混合动力客车的实时控制,显著提高了整车燃油经济性.     

基于动态规划与神经网络的增程式电动汽车能量管理策略研究

设计了一种具有实时控制能力的增程式电动汽车混合型能量管理策略。首先建立了面向能量管理策略优化的增程式电动汽车整车模型。根据能量管理策略特点,将优化目标设置为增程器系统燃油消耗及动力电池当前SOC值与目标值之间差值的总和。再采用动态规划算法求解增程式电动汽车在给定行驶工况下的能量管理优化问题,从而获得了增程器开启时刻与输出功率优化结果。但由于动态规划算法需要已知详细的工况信息,很难应用于实车实时控制,而且从动态规划优化结果中不易提取控制规则,因此利用BP神经网络算法对优化结果进行离线训练,建立了增程器输出功率与车辆行驶状态参数间的非线性映射关系,得到了具有实时控制能力的神经网络控制模型。在采用BP神经网络训练时,根据车辆各个状态参数在CAN总线中的传输精度,对神经网络输入层、输出层参数的精度进行了修正。仿真结果表明:神经网络模型能够获得类似动态规划的最优控制效果,能够控制动力电池SOC在目标值的3%误差带以内。采用NEDC工况对混合型能量管理策略进行了硬件在环仿真试验,试验结果表明:与实车采用的电能消耗-电能维持型控制策略相比,所提出的混合型能量管理策略使汽车的燃油经济性提高了9.5%。     

基于模糊控制与微粒群优化的混合动力客车控制策略的研究

为一辆混合动力客车(HEB)提出了一种模糊控制与微粒群优化相结合的控制策略.构建了以需求转矩与发动机最佳转矩之差和超级电容荷电状态为输入,以发动机转矩为输出的模糊控制器,并以等效燃油消耗为优化目标,利用微粒群算法对模糊隶属度函数和模糊控制规则进行优化.基于Matlab/Advisor建立了HEB模糊控制策略模型和整车模型,并进行HEB整车动力性和经济性分析.结果表明所提出的控制策略能够满足HEB的设计要求,等效燃油消耗量约降低了10.1%.     

PHEV复合储能系统设计及基于MODA的参数优化

为了提高插电式混合动力汽车的燃油经济性、降低污染物的排放,并解决插电式混合动力汽车单一动力电池低比功率、无法响应暂态功率需求的问题,设计蓄电池和超级电容并联的复合储能系统,采用带有滑动窗口的实时小波功率分配策略,并对滑动窗口长度进行选择。该功率分配策略将复合储能系统的需求功率分解成高频和低频两部分,超级电容接收高频分量,蓄电池接收低频分量,避免了高频分量对于蓄电池的冲击,提高了蓄电池的耐久性和可靠性。制定基于规则的控制策略,以整车燃油消耗量和污染物排放量为优化目标,利用多目标蜻蜓算法对相关控制参数进行优化。基于ADVISOR搭建含有复合储能系统的插电式混合动力汽车整车仿真模型,采用新欧洲行驶循环工况进行测试,并通过与带精英策略的非支配排序遗传算法进行对比,验证算法的有效性。研究结果表明：利用多目标蜻蜓算法优化后的车辆百公里燃油消耗平均降低了12.71%,污染物综合排放性能平均下降了10.05%;相对于优化前,发动机输出功率减少,电机输出功率增加,发动机和电机的工作效率均得到了显著提升;Pareto最优解的收敛性和覆盖范围优于带精英策略的非支配排序遗传算法,同时得到的多组Pareto最优解为整车设计和优化提供了更多选择。     

汽车动力传动系统参数优化设计和匹配研究

为降低某微型客车的油耗,对其动力传动系统参数的优化设计和匹配问题进行了分析。利用仿真软件AVL-Cruise建立了整车性能仿真模型,并集成到优化平台iSIGHT软件中,对计算模型进行标定。通过两个软件的集成,对汽车动力传动系统的速比参数进行了优化设计和匹配。结果表明,在满足汽车动力性设计指标的前提下,优化后车辆NEDC工况的油耗降低了0.53L/100km,满足了预期设计要求。     

基于捕食搜索策略的混合动力汽车参数优化

混合动力汽车模型是一个较复杂的非线性系统,且设计参数较多,为一种处理燃油经济性和排放的多目标问题。文章以一辆实例样车的动力系统和逻辑门限值控制策略为例,分析并建立了以动力性能为控制约束,以最小化油耗和排放为控制目标的非线性规划模型。采用捕食搜索遗传算法,对模型进行了仿真。结果表明,该方法相对于简单遗传算法更能有效地改善车辆燃油经济性和排放。     

基于改进粒子群优化算法的多目标自适应巡航控制

跟驰过程中,在保证安全性的前提下为了提升自适应巡航控制(ACC)系统的舒适性和燃油经济性,研究了多目标自适应巡航控制算法。在建立车间纵向运动学模型的基础上,根据模型预测控制理论,设计综合考虑安全性、舒适性、燃油经济性以及车辆自身限制等因素的目标函数和约束条件,并引入松弛因子向量软化硬约束边界解决无可行解问题。进一步在滚动优化环节中,引入具有求解多约束问题能力的改进粒子群优化算法进行求解。通过数值仿真对比分析,结果表明,基于改进粒子群优化算法的多目标自适应巡航控制算法能有效提高燃油经济性和行车舒适性。结合CarSim搭建模型进行联合仿真,验证算法有效。     

Combined power management/design optimization for a fuel cell/battery plug-in hybrid electric vehicle using multi-objective particle swarm optimization

In this paper, the combined power management/design optimization problem is investigated for a fuel cell/Liion battery PHEV. Formulated as a constrained multi-objective optimization problem (MOP), the combined optimization problem simultaneously minimizes the vehicle cost and fuel consumption subject to the vehicle performance requirements. With an emphasis on developing a generic optimization algorithm to find the Pareto front for the synthesized MOP, the Pareto based multi-objective particle swarm optimization (PMOPSO) algorithm is developed, which solely depends on the concept of Pareto dominance. Three approaches are introduced to the PMOPSO method to address the constrained MOP. They are: (i) by incorporating system constraints in the original objective functions, the constrained MOP is transformed to an unconstrained MOP; (ii) to avoid being trapped in local minima, a disturbance operator with a decaying mutation possibility is introduced; (iii) to generate a sparsely distributed Pareto front, the concept of crowding distance is utilized to determine the global guidance for the particles. Finally, under the Matlab/Simulink software environment, simulation results are presented to demonstrate the effectiveness of the PMOPSO in the derivation of the true Pareto front.     

某重型汽车动力性与燃油经济性仿真与匹配优化

根据某重型汽车的结构参数,按照动力传递路线,利用GT-DRIVE软件对该重型汽车进行了建模仿真,并分析了其动力性和燃油经济性。仿真结果与试验结果的对比验证了该整车模型的正确性。将此模型导入modeFRONTIER优化软件,采用多目标遗传算法对该车的传动系统参数进行优化,从优化方案中选取几种方案进行比较分析,并根据实际使用的需要确定了该车动力传动系统的最佳匹配方案。     

基于GT—DRIVE的整车动力性燃油经济性仿真

汽车的动力性和燃油经济性是其最基本与最重要的性能之一。为在汽车开发之初分析整车的动力性和燃油经济性,文章研究了动力性和燃油经济性的评价指标,合理选取整车参数,利用GTDRIVE软件对整车进行动力学和运动学建模与仿真计算。将仿真结果与试验结果对比,合理设置边界条件修正模型,最终得到较为精准的模型,使得在没有样车阶段,利用GT—DRIVE软件仿真可以得到整车的动力性和燃油经济性参数,能够对动力系统的匹配方案进行定量评价,为以后汽车的动力系统匹配优化提供一定的理论参考。     

汽车动力总成结构参数敏感性研究

定义了结构参数敏感度.以整车动力总成优化为例,对影响汽车动力性及燃油经济性的动力总成结构参数进行了敏感度数学分析.针对某车型,利用AVL Cruise模拟软件绘制了敏感度曲线,得到了不同参数对性能指标的敏感度排序,并对各参数敏感度变化进行了比较和分析,从而提出了动力总成优化方案.优化后该样车的NEDC百公里油耗降低.     

燃料电池发动机氢耗量半经验动态模型

在氢耗量稳态特性模型基础上,通过试验研究,建立了燃料电池发动机氢耗量半经验动态模型,并对模型进行了试验验证。结果表明,该模型能反映燃料电池氢耗量的动态特性,精度较高,而且该模型具有结构简单,模型参数较少等特点,通过较少的试验数据即能获得模型中的参数,便于在车辆动力学仿真研究中应用。