面向电动汽车能量管理的城市公交立体工况

针对电动公交车的能量管理与优化问题,以西安市为例构建包含车速和道路坡度的城市公交立体工况。采集公交车实车数据,提取含车速和坡度信息的短行程,并利用主成分分析和分层聚类分析法合成得到城市公交立体工况,对比合成工况和总体数据特征值的差异。基于一款插电式混合动力公交车(PHEV),在西安市20个连续的城市公交立体工况(总里程约100km)下分别应用电量消耗-电量维持策略(CD-CS)和全局优化理论中的动态规划(DP)2种典型能量控制策略进行行驶仿真,同时对比分析平面工况和立体工况及道路坡度对能量管理的影响。结果表明:合成工况特征参数的最大误差为9.44%,平均误差为4.63%;CD-CS和DP两种策略在立体工况下回收的制动能量比不考虑坡度的平面工况分别多32.80%和33.03%,且制动回收的能量随着坡度缩放系数的增大而增加;若忽略上下坡时的电机驱/制动功率,DP策略无法实现符合实际工况的能量优化分配,且当考虑坡度时,2种策略的能耗成本分别增加14.69%和10.43%;随着坡度缩放系数的增大,整车能耗成本以更快的速率增加,且CD-CS策略的能耗成本增长速率快于DP策略。     

PHEV能量管理策略研究

针对一款串联型插电式混合动力公交车,文章基于MTLALB建立整车和各部件数值模型。在中国典型城市公交工况下,建立基于全局优化的DP策略,并与CD-CS策略和PMP策略进行能耗对比分析。结果表明:(1)基于CD-CS策略的后期SOC在一定范围内波动,DP策略与PMP策略的SOC轨迹近似呈线性变化。(2)CD-CS策略较DP策略的能耗成本高22.68%,PMP策略比DP策略的能耗成本高0.30%。DP策略与PMP策略可以合理分配能量源,实现全局最优,但DP策略相比PMP策略计算量大。     

基于近似极小值原理的插电式混合动力汽车实时控制策略研究

将发动机的瞬时油耗拟合成由一次函数和二次函数组成的分段函数,将电池瞬时等效油耗拟合成由两个二次函数组成的分段函数,在此基础上,通过对Hamilton函数的分析,并根据凸函数的性质提出了通过缩小最优控制变量搜索空间来缩短寻优时间的近似极小值原理控制策略,然后选取一段随机工况分别对此控制策略进行仿真和整车道路试验,并分别对基于规则的CD-CS模式控制策略和基于近似极小值原理的控制策略进行整车对比道路试验。仿真和整车道路试验结果表明,本文中提出的基于近似极小值原理的控制策略实时性好,能应用于车辆实时能量管理控制,且具有良好的燃油经济性,与基于规则的CD-CS模式控制策略相比,整车等效燃油消耗约降低23%。     

基于实时路况信息的插电式混合动力汽车预测性能量管理算法研究

为提高插电式混合动力汽车的燃油经济性,对基于实时路况信息的预测性能量管理算法展开研究。根据实时路况信息采用能耗分配法规划全局SOC参考轨迹,利用自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)跟随目标SOC轨迹实现能量管理。以上海市某行驶工况数据进行仿真,结果表明:全局SOC参考轨迹可在低、高速区间合理分配电量,真实SOC轨迹与参考轨迹变化趋势一致,燃油经济性较电量消耗-电量维持(CD-CS)策略提高7.65%,接近动态规划(DP)算法的全局最优解。     

基于DP-ECMS的插电式混合动力城市客车能量管理策略研究

以一款气-电型插电式混合动力城市客车(PHEV)为研究对象,针对能量管理中的最小能耗问题分别应用电量消耗-电量维持(CD-CS)策略、动态规划(DP)、等效能耗最小化策略(ECMS)和自适应等效能耗最小化策略(A-ECMS)进行中国典型城市工况仿真。在对上述几种能量管理策略仿真结果分析的基础上,提出一种将动态规划与等效能耗最小化策略相结合的DP-ECMS策略。结果表明:DP-ECMS的能耗特性接近动态规划,同时具有等效能耗最小化策略的实时性特点,为PHEV的能量管理提供了参考。     

基于Cruise的增程式客车能量管理策略仿真研究

以某增程式天然气混合动力公交车为研究对象,在全电力集中控制策略基础上,开发了基于电池SOC的预设转速控制策略和基于电池SOC和车速的预设转速控制策略,并在AVL Cruise中建立了整车模型及相应控制算法模块,在中国典型城市公交循环工况下进行了仿真分析。仿真结果表明,所开发的控制策略能够有效改善公交车在电荷保持阶段的气耗和电量消耗及电量保持阶段下的综合能耗。     

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。     

基于动态规划与机器学习的插电式混合动力汽车能量管理算法研究

为提高插电式混合动力汽车的燃油经济性,对基于动态规划与机器学习的能量管理算法展开了研究。利用K-均值聚类算法将20个标准工况划分为3个类型的工况段,利用动态规划(DP)算法最优功率分配数据分别训练3个类型工况段的神经网络模型,在控制过程中根据实际工况段类型选择相应的神经网络模型进行功率分配,并对上海市某个随机工况进行了仿真运算,结果表明,该算法燃油经济性较电量消耗-电量维持(CD-CS)策略有明显的改善。     

插电式混合动力汽车变参数能量管理策略

为进一步提高新型插电式混合动力汽车(PHEV)的整车经济性,考虑到影响整车经济性的2个主要因素——行驶工况和行驶里程,提出了变参数能量管理策略。为减小车辆行驶工况的影响,应用模糊欧几里德贴近度方法,建立了基于典型循环工况的车辆行驶工况识别控制策略;为减小车辆行驶里程的影响,应用模糊识别的方法,建立了以车辆行驶里程和车辆启动时的动力电池荷电状态(SOC)为输入,行驶里程模式为输出的车辆里程模式识别控制策略;最后对整车能量管理策略进行了仿真分析。结果表明:在同等行驶里程的新欧洲行驶循环(NEDC)工况下,与定参数能量管理策略相比,变参数能量管理策略可以降低整车等效百公里油耗5%以上,从而提高了PHEV的整车经济性。     

基于典型工况的混动汽车能量流测评与优化

基于典型循环工况,开展了混动汽车能量流测评与分析,研究了针对实际道路运行工况降低能耗的优化方法。首先,对比了循环工况下的整车能量流各效率特征参数;其次,按照不同的运行工况分段区间,得到了WLTC循环工况下发动机、发电机、驱动电机的输入输出功率和运行模式特征;最后,提出了基于工况特征参数挑选代表实际道路运行的典型循环工况实现能耗优化的方法。结果表明：发动机循环综合热效率最高达到了36.79%,市区循环的制动能量回收效率达到了87.04%;高速工况下整车综合效率29.72%,是车辆最节能的工况;针对代表实际道路运行的WLTC-LM典型循环工况进行了全局优化,基于仿真验证,整车百公里能耗降低了3.98%。     

混合动力汽车再生制动对能耗的影响

基于某地面耦合型油电混合动力汽车,研究再生制动对整车能耗的影响,为进一步开发混合动力汽车的制动能量管理策略奠定基础。通过新欧洲驾驶循环(New European Driving Cycle,NEDC)工况再生制动过程分析,研究发动机启停控制、电池荷电状态(State of Charge,SOC)对再生制动回收能量的影响,采用单次NEDC循环工况再生制动能量回收效率来评估再生制动控制策略对整车能量消耗的影响。测试结果表明,再生制动过程发动机的启停控制主要受电池SOC的影响,电池SOC越低,发动机启动时刻越提前,停机时刻越延迟,再生制动回收的能量越多,单次循环工况制动能量回收率越高。     

AMT驱动构型对纯电动客车综合性能影响研究

为研究自动机械式变速器（AMT）驱动构型对纯电动客车综合性能的影响，以12 m电机直驱纯电动城市客车为研究对象，装备3挡AMT并对驱动电机重新选型，利用NSGA-Ⅱ多目标优化算法以0~50 km·h^-1加速时间最短和中国典型城市工况（普通道路和快速道路）下行驶能耗最低为目标对变速箱传动比进行优化，并制定基于车速和加速踏板开度的双参数动力性与经济性换挡规律，在中国典型城市工况不同道路下，采用2种换挡规律对整车驱动能耗与制动能量回收进行仿真，并利用最大爬坡度及加速时间对整车动力性能进行分析。研究结果表明：与原电机直驱构型下整车性能相比，AMT驱动构型在将驱动电机峰值转矩降低68.4%后，最大爬坡度从20.07%提高到20.3%，0~50 km·h^-1加速时间从14.19 s增加到18.69 s，整车动力性虽满足要求，但加速时间增加了31.7%；其驱动能耗有所降低，但制动能量回收能力有所减弱，且二者都受行驶工况和换挡规律的影响，普通道路行驶时，经济性和动力性换挡规律百公里驱动能耗分别降低了1.55%和0.55%，百公里制动能量回收分别减少了1.35%和1.53%，百公里综合能耗分别降低了-0.12%和1.62%，快速道路行驶时，经济性和动力性换挡规律百公里驱动能耗分别降低4.78%和3.72%，百公里制动能量回收分别减少了1.53%和5.1%，百公里综合能耗分别降低了5.63%和3.35%。可见，纯电动客车采用AMT驱动构型时，需综合考虑车辆设计要求及行驶工况与换挡规律的影响。     

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。     

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。     

增程式公交客车动力系统设计与仿真研究

为了提高城市公交客车的燃油经济性,针对城市公交客车行驶工况的特点,提出一种功率平衡型的增程式公交客车动力系统设计方案,并对其动力系统零部件(主驱动电机、增程器、动力电池)进行了选型计算。基于AVL-Cruise仿真平台,采用增程器定点能量管理策略,对设计的动力系统的燃油经济性和动力性进行了仿真分析。仿真结果表明,提出的动力系统能够满足整车动力性能要求,并在4种不同城市工况下的百公里油耗平均水平较传统柴油客车降低了30.1%。     

某纯电动扫洗车能耗分析及能量管理策略研究

分析纯电动扫洗车的能耗机理,研究能量管理策略(EMS)以提升整车能耗经济性、优化作业效能。采集某纯电动扫洗车典型工况数据,统计分析各车载部件能耗特性,建立作业电机功率需求模型;根据驾驶员操作逻辑,提出基于规则的EMS;建立了纯电动扫洗车多目标优化方法,获得了规则策略中逻辑门限值的优化解,提出了基于改进规则的EMS;从清扫效果和整车能耗等角度评价了基于规则EMS和基于改进规则EMS的性能。结果表明,该纯电动扫洗车主要耗电设备为作业电机和驱动电机,二者占总能耗的89%;相对于基于规则的EMS,改进的EMS能够完成清扫任务并使整车电耗降低11.52%,作业时间缩短10.47%。     

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.      

双电机一体化纯电动客车动力分配策略优化

本文中以整车能耗最小化为目标为一款双电机一体化纯电动汽车进行动力模式的优化。分别应用基于优化方法的动力分配策略(包括动态规划策略和瞬时能耗最小策略)和基于规则的动力分配策略(双电机等转矩分配策略和主辅电机转矩分配策略)共4种策略进行中国典型城市公交工况仿真。结果表明:针对双电机一体化纯电动汽车,基于动态规划的全局能耗优化策略退化为瞬时能耗最小策略,即瞬时优化应作为一体化双电机纯电机汽车动力模式分配的最佳方法;基于动态规划/瞬时能耗最小策略的百公里电耗分别比等转矩分配和主辅分配策略少5.07和2.29k W·h。     

基于马尔科夫链的并联PHEB预测型能量管理策略研究

为使能量管理策略更好地面向实时应用,本文中针对一款装有自动机械式变速器(AMT)的并联插电式混合动力客车(PHEB),展开预测型控制策略的研究,以实现挡位选择和功率分配的协同优化。首先,基于马尔科夫链模型,计算转矩状态转移概率,得到不同预测时域长度的预测车速;在此基础上,进行滚动时域内的功率分配和挡位选择协同优化。其中,在滚动时域内的优化选择含电池SOC和挡位两个状态变量的二维动态规划(DP)算法。分析了不同预测时域长度对预测结果的影响,并对动态规划、基于规则的能量管理策略和预测型策略进行对比。结果表明:与基于DP的能量管理策略相比,本文中提出的预测型策略的能耗增加了17.3%,但与基于规则的能量管理策略比较,预测型策略的能耗降低了29.7%。     

计及发动机冷热效应的插电式混合动力汽车最优控制策略研究

为了缩短发动机的冷机工作时间,降低发动机的油耗和排放,以计及发动机冷热效应的燃油消耗最小为目标函数,依据庞特里亚金极小值原理建立了Hamilton函数,对目标泛函进行求解,获得了计及发动机冷热效应的最优控制策略,并将该控制策略分别与CD-CS模式控制策略和忽略发动机冷热效应的最优控制策略进行了比较.研究结果表明:计及发动机冷热效应的最优控制策略与CD-CS模式控制策略相比可使整车百公里油耗降低9.64％;与忽略发动机冷热效应的最优控制策略相比,可使整车百公里油耗降低2.34％,使三元催化器的起燃时间缩短21.3％;该策略可使插电式混合动力汽车具有更好的燃油经济性和排放性.