基于电机转速闭环控制的混合动力汽车模式切换动态协调控制策略

针对混合动力汽车模式切换过程中动力传递不平稳引起的冲击和发动机转矩难以实时精确获得等问题,提出了基于电机转速闭环控制的混合动力汽车模式切换动态协调控制策略。采用基于斜率限制的发动机转矩控制方法,限制发动机转矩变化率,减小了发动机转矩突变造成的冲击;运用电机转速闭环控制方法,以容易实时精确测量的电机转速作为反馈控制量,解决了发动机转矩在线实时精确估计难题。利用Matlab/Simulink与AEMSim搭建了联合仿真平台。仿真结果表明,提出的动态协调控制策略能减小电机转速和车速的波动,有效提高混合动力汽车的行驶平顺性。     

混合动力汽车驱动电机控制系统建模与仿真

为使混合动力汽车电动机和发动机2种动力装置有机协调配合,更好地进行实际电机的控制。文章在Matlab/Simulink中,根据无刷直流电机(BLDCM)的数学模型,建立了该模型的仿真模型。模型采用的是转速和电流的双闭环控制方法:速度环采用PID控制,转速环采用电流滞环控制。在Matlab/Simulink中建立独立的功能模块,并与S函数结合,构建了无刷直流电机的控制系统仿真模型。得到的仿真曲线和理论分析一致,可以将PID调节的参数进行实际电机的控制,为电机的系统控制提供了依据。     

车用质子交换膜燃料电池空气供应系统自适应解耦控制方法研究

当空压机性能发生衰减或静态特性发生变化时,采用前馈补偿解耦闭环控制算法对车用质子交换膜燃料电池空气供应系统基于该算法进行控制的品质会变差。为此本文在前馈补偿解耦闭环控制的基础上增加了自适应查表算法,以期提高空压机转速调节能力。硬件在环仿真结果表明,改进后的自适应解耦控制算法可在线和自适应地更新空压机转速标定表,从而有效消除PI调节器积分饱和现象,使空压机响应速度更快,入堆空气流量的控制效果更好。     

车用大功率柴油机转速闭环控制方案的研究

在柴油机电控喷油系统的基础上研究了转速闭环控制，通过控制喷油泵的供油齿杆位置，达到控制喷油量的目的。相对于实际油门位置提出并应用了当量油门位置的概念。试验结果表明：车用大功率柴油机转速闭环控制方案是可行的，控制效果较好，对车辆动力与传动系的综合电控研究具有重要的意义。     

基于PID算法的车用天然气发动机怠速闭环控制研究

利用自行改装的天然气发动机及自主研发的ECU和转速采集系统,采取增量式PID控制算法对发动机怠速进行单闭环和双闭环控制,并进行了试验验证及控制结果对比分析。台架试验表明:基于PID控制算法的怠速闭环控制有利于怠速的稳定,在单闭环基础上开发的双闭环控制能更有效地降低怠速波动量。     

一种超声电机扭矩-转速特性误差的控制方法

以Nesbitt模型为基础,基于接触面模型的一种假设,推导出转速—扭矩表达式,并利用计算机模型仿真了超声电机的转速—扭矩误差特性,提出一种双参数调节控制方法。基于模糊控制算法对该调节控制方法进行了仿真,结果表明,此方法的调节效果比利用单一参数调节控制的方法有较大的改善。     

ISG型混合动力汽车发动机起动过程控制仿真分析

发动机自动起停是混合动力汽车节能减排的重要手段,对混合动力汽车的起动性能提出了更高的要求。混合动力汽车的ISG（Integrated Starter Generator）起动相比传统车的起动机起动可以获得更好的油耗、排放、振动和噪声性能。文中结合所研发的ISG型混合动力汽车,通过试验分析现有发动机起动过程的控制效果。为解决现有控制算法存在的转速超调量大的问题,设计了发动机起动过程的转速闭环控制算法,搭建了控制器和被控对象仿真模型。通过仿真分析研究了不同控制参数对起动过程转速控制效果的影响,得出了减少发动机喷油转矩和提高ISG转矩变化率限制可以改善转速控制效果的结论,为后续控制算法的改进和实车控制参数的标定提供了依据。     

基于Ascet平台的高压共轨柴油机电控EGR控制策略研究

针对电控EGR控制策略,结合电控系统模块化的设计思路,设计了基于Ascet平台的电控发动机EGR控制系统。通过对转速、油量等参数进行标定,运用Ascet软件实现了EGR控制模型的模拟仿真,保证了系统稳定性及可靠性,加快了EGR系统的响应速度,实现了对排气再循环系统的闭环控制。将调试好的EGR电控系统安装在高压共轨柴油机上,在标定转速3 600 r/min下进行试验,试验结果表明,EGR控制系统能够按照控制策略实现对EGR的精确控制,与原机相比,NOx排放下降明显。     

基于转速压力双闭环控制的功率匹配节能系统

介绍了一种基于转速压力双闭环控制的全局功率匹配节能系统,分析了按工况选择不同模式的观点和实现方式,并在挖掘机上进行了试验.结果表明:该系统克服了以往单纯依靠压力或转速控制方式的不足,具有转速稳定、响应速度快的优点,发动机始终在最佳工作区附近工作,节能效果显著.     

神经控制在汽车发动机转速控制中的仿真研究

利用神经网络很强的逼近非线性函数的能力，结合汽车发动机转速控制的特点，提出了3种神经网络发动机转速控制方案。并对这些设计方案进行了计算机仿真，对仿真结果进行了分析对比研究。仿真结果表明神经控制是解决汽车发动机转速控制问题的有效方法之一。     

混合动力电动汽车模糊逻辑控制策略的研究与仿真

以四川汽车工业集团野马混合动力电动汽车设计要求为基础,提出了一种混合动力电动汽车模糊逻辑控制策略。这种策略通过对油耗和各排放参数动态地分配权重值确定出发动机的最佳转矩,然后再根据模糊控制原理,以电池SOC值、汽车驱动需求的输出转矩和电动机转速为模糊输入确定出发动机的实际输出转矩,最终实现整车油耗和排放的综合优化。通过在S imu link软件中搭建该控制策略的仿真模型并与基础的电力辅助控制策略相比较,证明了这种控制策略有利于整车运行经济性和环保性的提高。     

电动汽车制动能量回收方式设计

介绍了电动汽车制动能的回收路径和控制方式,并建立仿真模型。通过仿真结果分析,该控制方式可有效提高能量的利用率,增加续驶里程。     

Design of Regenerative Anti-Lock Braking System Controller for 4 In-Wheel-Motor Drive Electric Vehicle with Road Surface Estimation

This paper presents a regenerative anti-lock braking system control method with road detection capability. The aim of the proposed methodology is to improve electric vehicle safety and energy economy during braking maneuvers. Vehicle body longitudinal deceleration is used to estimate a road surface. Based on the estimation results, the controller generates an appropriate braking torque to keep an optimal for various road surfaces wheel slip and to regenerate for a given motor the maximum possible amount of energy during vehicle deceleration. A fuzzy logic controller is applied to fulfill the task. The control method is tested on a four in-wheel-motor drive sport utility electric vehicle model. The model is constructed and parametrized according to the specifications provided by the vehicle manufacturer. The simulation results conducted on different road surfaces, including dry, wet and icy, are introduced.     

纯电动汽车电子差速系统研究综述

文章综述了纯电动汽车的驱动结构以及轮毂电机驱动电动汽车的优点,然后阐述了纯电动汽车电子差速系统的结构与工作原理,并详细介绍了电子差速系统的控制方法和控制理论,同时对三种控制方法进行了对比分析,指出其优缺点和适应场合。最后对纯电动汽车电子差速的发展进行了展望。     

A Fuzzy Logic Direct Yaw-Moment Control System for All-Wheel-Drive Electric Vehicles

Summary In-wheel-motors are revolutionary new electric drive systems that can be housed in vehicle wheel assemblies. Such E-wheels permit packaging flexibility by eliminating the central drive motor and the associated transmission and driveline components, including the transmission, the differential, the universal joints and the drive shaft. Apart from many advantages of such a system, unequalled independent wheel control allows vehicle dynamic improvement to assist the driver in enhancing cornering and straight-line stability on slippery roads and in adverse ground conditions. In this paper a Fuzzy logic driver-assist stability system for all-wheel-drive electric vehicles based on a yaw reference DYC is introduced. The system assists the driver with path correction, thus enhancing cornering and straight-line stability and providing enhanced safety. A feed-forward neural network is employed to generate the required yaw rate reference. The neural net maps the vehicle speed and the steering angle to give the yaw rate reference. The vehicle true speed is estimated using a multi-sensor data fusion method. Data from wheel sensors and an embedded accelerometer are fed into an estimator, where a Fuzzy logic system decides which input is more reliable. The efficiency of the proposed system is approved by conducting a computer simulation. The proposed control system is an effective and easy to implement method to enhance the stability of all-wheel-drive electric vehicles.     

A Fuzzy Logic Direct Yaw-Moment Control System for All-Wheel-Drive Electric Vehicles

Summary In-wheel-motors are revolutionary new electric drive systems that can be housed in vehicle wheel assemblies. Such E-wheels permit packaging flexibility by eliminating the central drive motor and the associated transmission and driveline components, including the transmission, the differential, the universal joints and the drive shaft. Apart from many advantages of such a system, unequalled independent wheel control allows vehicle dynamic improvement to assist the driver in enhancing cornering and straight-line stability on slippery roads and in adverse ground conditions. In this paper a Fuzzy logic driver-assist stability system for all-wheel-drive electric vehicles based on a yaw reference DYC is introduced. The system assists the driver with path correction, thus enhancing cornering and straight-line stability and providing enhanced safety. A feed-forward neural network is employed to generate the required yaw rate reference. The neural net maps the vehicle speed and the steering angle to give the yaw rate reference. The vehicle true speed is estimated using a multi-sensor data fusion method. Data from wheel sensors and an embedded accelerometer are fed into an estimator, where a Fuzzy logic system decides which input is more reliable. The efficiency of the proposed system is approved by conducting a computer simulation. The proposed control system is an effective and easy to implement method to enhance the stability of all-wheel-drive electric vehicles.     

基于复合神经网络模型的四轮独立驱动电动车控制

针对四轮独立驱动电动车的运动控制，提出了一种基于Ackerman转向模型和神经网络方法的复合模型，用于对各个车轮转速进行仿真和控制。这种复合模型的特点是结构非常精简，其参数可用实际整车数据来直接整定，尤其适合于车辆的中低速运行控制。     

ve-DYNA在电动助力转向助力特性仿真分析中的应用

介绍了ve—DYNA软件及在控制和实时仿真方面具有的优势。针对某一轿车,利用ve—DYNA软件建立了分析电动助力转向系统的整车动力学仿真模型,对不同车速下的转向盘转矩进行了仿真分析,获得了适宜的车速感应型助力特性曲线,为后续的电机控制和ECU的设计开发奠定了基础。     

线控转向系统转向盘力回馈控制模型的研究

根据轮胎和传统转向系的力学特性提出了利用车轮转角和车速计算得到转向盘回馈力的思路,并以此建立了线控转向系统转向盘回馈力控制模型,仿真和试验表明该模型能够满足路感要求。     

电动汽车动力性参数的仿真设计与试验验证

按照市场定位和动力性设计要求,对正在研发的某电动汽车的基本结构参数和电动机的功率、传动比和蓄电池的容量与组数以及整车续驶里程等参数进行匹配设计.应用ADVISOR软件建立整车仿真模型,对其动力性进行仿真分析.最后通过实车试验,验证了仿真模型的合理性和该动力性参数设计方法的可行性.