Modeling and Simulation of the Regenerative Braking System in a HEV Based on Fuzzy Control

基于模糊控制理论,建立了某混合动力车再生制动控制策略.选取制动踏板位置、车速及电池SOC作为模糊控制器输入,设计了适于能量回收的制动力分配规则和模糊控制器.建立了电机、蓄电池和车轮动力学等模型,对不同初速下的再生制动进行了仿真.结果表明,基于模糊控制的制动力分配策略,不需要精确的数学模型,且有较好的鲁棒性和应用价值.     

基于多目标优化的混合动力城市物流车制动能量回收控制策略研究

针对混合动力城市物流车制动能量回收的安全与效率问题，提出了基于多目标优化的制动能量回收控制策略。建立了载荷估计和质心位置解析模型，使控制策略适应各种载荷变化。控制策略以制动安全性和能量回收性为优化目标，以制动力分配系数和电机制动力矩比例系数为控制变量，采用多目标遗传算法和基于模糊控制器的理想解决策法得到决策解。驾驶循环分析结果显示，所提控制策略具有较好的制动安全性和更高的制动能量回收性。     

增程式电动汽车最优曲线模糊控制策略研究

针对增程式电动汽车多动力源的能量分配和车辆行驶工况具有较大随机性和不确定性的问题,提出了一种增程式电动汽车最优曲线模糊控制策略。该策略包含两个子模糊控制器,分别施行发动机工作区间的模糊调整和串联功率的模糊分配,以决定发动机最优曲线上的工作区间和串联结构形式下发动机/发电机和动力电池输出功率的分配。离线硬件在环仿真结果表明,所采用的控制策略通用性强且具有较好的鲁棒性,能实现预设的控制目标,获得较优的燃油经济性。     

ISG型混合动力汽车能量管理模糊控制的研究

针对ISG型混合动力汽车的能量分配问题,提出了一种双模糊控制器的结构,分别以油门开度及其变化率和需求转矩与电池SOC作为两个模糊控制器的输入变量,两个控制器输出的加权和为电机目标转矩.样车试验结果表明,与改装前的传统车辆相比,采用双模糊控制器实现能量分配的ISG型混合动力汽车的燃油经济性提高9.5%,并在一定程度上改善...     

纯电动汽车再生制动遗传算法优化的模糊控制策略的实现与仿真

为提高纯电动汽车再生制动能量回收的效率并保证汽车行驶安全性,通过理想制动力分配曲线对前、后轮的制动力分配系数进行分配,采用模糊控制策略分配驱动轮再生制动力,然后使用遗传算法对模糊控制器隶属度函数进行优化,并进行仿真实验。结果表明,经过遗传算法优化的模糊控制器能够明显提高再生制动能量的回收效率。     

基于制动稳定性的纯电动汽车再生制动控制策略

为保证汽车制动的稳定性,并进一步提高电动汽车能源利用率,设计了以车速、动力电池荷电状态、制动强度为输入变量,以制动力分配系数为输出变量的模糊控制器,利用制动力分配系数并考虑电机、蓄电池和制动稳定性要求对能量回收的制约,提出了汽车前、后轴机械制动力和再生制动力分配策略。将开发的再生制动控制策略嵌入AVL Cruise整车仿真模型,并进行了仿真分析,结果表明,相对于沿ECE曲线的经典控制策略,该策略制动稳定性和舒适性有所提高,FTP75工况下节能贡献率提高了17.22%。     

液压互联悬架模糊切换控制设计以及试验验证(英文)

设计一种基于汽车运动-模态的液压互联悬架模糊切换控制策略,利用主要汽车运动模态能量作为实时控制目标实现能量的均衡分配。首先建立汽车悬架动力学模型,然后设计运动-模态识别方法以及切换控制策略,针对汽车车身垂向、车身俯仰以及车身模态设计3个不同的模糊控制器,建立整车仿真平台以及在四通道悬架试验台上进行试验,分别验证该主动悬架系统的有效性。结果表明,此新型的主动互联悬架可以有效降低俯仰运动以及侧倾运动,从而起到防侧翻的效果,悬架操纵性能得到提高。     

基于模糊逻辑控制策略的混合动力汽车仿真研究

以燃油经济性和排放性能为主要控制目标,提出一种基于模糊逻辑的能量分配控制策略,应用ADVISOR仿真软件,对制定的控制策略在不同的道路循环工况下进行仿真。仿真结果表明,所设计的模糊逻辑控制策略能够合理分配发动机和电机的转矩,可使发动机工作在效率较高、排放较低的中等负荷区,整车的燃油经济性较好、排放较低。     

并联混合动力汽车扭矩管理的模糊控制与仿真

并联混合动力汽车中内燃机和电机之间存在动力的耦合和分离过程,能量管理策略比较复杂。为了进一步合理分配内燃机和电机的动力输出,增强其能量管理策略的鲁棒性,文中分析了电辅助控制策略的不足,提出了基于模糊逻辑控制的包含驾驶员扭矩识别和蓄电池功率平衡的并联混合动力汽车扭矩分配策略,并利用ADVI SOR2002的仿真环境,完成了该模糊逻辑扭矩控制模块的仿真。结果表明,模糊逻辑控制策略满足控制目标,对提高汽车的动力性和燃油经济性、改善排放、保证蓄电池的充放电功率平衡有明显的作用。     

混合动力汽车模糊逻辑控制策略的建模和仿真

并联混合动力汽车（PHEV）中内燃机和电机之间存在动力的耦合和分离过程，能量管理策略比较复杂。文章提出了基于模糊逻辑控制扭矩分配策略，建立了各功能组件模型，并利用ADVISOR2002的仿真环境，完成了该模糊逻辑扭矩控制策略和电气辅助控制策略仿真比较。结果表明，文章提出的模糊逻辑控制策略对提高混合动力汽车的动力性、燃油经济性和改善排放有明显的作用。     

四轮独立驱动电动汽车轮毂电机控制策略的研究

为降低轮毂电机转矩脉动对电动汽车平顺性的影响,提出了开关磁阻电机的控制策略。建立了电机的非线性模型,对电机进行了最优角度控制。针对电机转矩脉动问题,首先在直接转矩分配控制基础上,采用模糊算法对传统PID控制器的参数进行在线整定,其次提出将快速终端滑模控制算法与直接转矩分配相结合的控制策略。仿真结果表明,模糊算法的引入提高了系统的稳定性;而快速终端滑模控制算法不仅提高了系统抗干扰的能力,而且降低了电机的转矩脉动。     

基于EMB的纯电动汽车制动能量回收优化控制策略研究

为提高电动汽车制动时回收的能量,减少能源浪费,本文中提出了一种基于电子机械制动(EMB)系统的再生制动力分配策略。首先,根据制动踏板信号得到当前制动强度,结合前后轴制动力分配策略分别得到前轴、后轴制动力。然后以车速、电池SOC值和制动踏板行程为输入,再生制动占比为输出,创建模糊控制器,且以制动时回收能量最大化为优化目标,运用PSO算法优化模糊控制器。最后进行Simulink和AVL Cruise的联合仿真。结果表明,在NEDC工况下能量回收提升2.5%,在CLTC-P工况下能量回收提升1.56%。     

分布式驱动电动汽车复合制动系统转矩分配控制策略仿真

针对分布式驱动电动汽车,提出了一种复合制动系统控制策略。采用分层的制动转矩分配控制结构,上层控制器采用滑模控制策略,对目标纵向力和横摆力矩进行求解,以满足车辆在制动时制动效能和制动稳定性的要求;下层控制器采用加权最小二乘控制,对四轮液压制动转矩和电机制动转矩进行分配,通过增大电机制动力分配的权值达到能量回收的最大化,并采用有效集算法完成目标函数的求解。在此基础上,在Simulink中建立了7自由度整车动力学模型,在对开路面的工况下进行了仿真分析,结果表明:所制定的控制策略能满足要求,在保证车辆制动稳定性的同时,最大限度回收制动能量。     

基于Cruise/Simulink氢燃料电池混合动力客车能量管理策略研究

以某氢燃料电池混合动力客车为研究对象,应用AVL-Cruise和Matlab-Simulink软件搭建整车联合仿真平台;基于选定的城市客车工况需求,采用便于实时管理的模糊逻辑控制策略,并进行仿真分析。结果表明,本文提出的控制策略可以较好地对燃料电池和动力电池进行能量分配管理。     

基于多模糊控制的电电混合汽车能量管理策略

针对目前锂电池-超级电容复合能源电动汽车在单一模糊控制策略上的不足,提出并设计了多模糊联合控制的能量管理策略。结合实验台架实际参数,在MATLAB环境下搭建整车模型,通过ECE和UDDS工况对模糊方波调节控制策略、功率分配因子模糊控制策略和改进的基于模糊方波调节的联合控制策略对比分析,最后选择效果最优的基于模糊方波调节的联合控制策略嵌入实验台架进行验证。实验结果表明,本文中提出的控制策略在两种测试工况下均可实现锂电池在不同SOC下充放电电流平滑控制在1C以内,有利于锂电池组安全运行并有效降低整车行驶成本。     

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。     

轻度并联混合动力总成控制策略的研究

为轻度并联混合动力汽车的多能源动力总成提出了基于模式划分的控制策略,并以燃油经济性和排放性能为控制目标,进行了能量优化分配算法的研究;在Matlab/Simulink环境下建立了总成控制器模型,并与Cruise软件结合,进行了联合仿真.结果表明,所提出的控制策略可在维持原有动力性的条件下,提高燃油经济性并降低排放.     

ISG柴油混合动力客车能量分配策略研究

以ISG柴油混合动力客车整车控制策略为基础,综合考虑客车燃油经济性和排放,提出一种基于模糊神经网络的能量分配策略,该策略根据模糊控制原理,结合人工神经网络自主学习功能,以电池SOC、整车需求转矩以及发动机转速为模糊输入来确定发动机和电机的最佳输出转矩分配,再以神经网络对控制的模糊规则进行记忆.仿真结果表明,该策略比普通逻辑控制更加有利于燃油经济性的提高,并在一定程度上改善了排放性能.     

锂离子动力电池的智能均衡控制策略研究

对于串联锂离子电池的均衡问题,我们提出了一中基于模糊逻辑控制的智能电池均衡方案。该电池均衡方案是由一个带有能量转移电容双向的DC-DC控制器,这个能量转移电容可以用于设计能量均衡系统中的无损耗均衡器。仿真和实验的结果表明锂离子电池组的均衡性能良好。模糊逻辑均衡控制策略可以减少32%的均衡时间。     

纯电动轻型卡车再生制动系统的仿真与控制策略

为保证纯电动轻型货车在具有最佳制动力分配的前提下多回收制动能量,仿真模拟了双能量源再生制动系统,设计了理想制动力分配再生制动控制策略。以东风EQ5030轻型货车为原型,根据纯电动轻型货车对能量和功率的双重要求,组成超级电容+蓄电池的双能量源储能结构。利用Matlab/Sumilink软件,建立再生制动系统仿真模型。在典型的道路循环工况下,对两种控制策略进行仿真对比。结果表明:本文设计的理想制动力分配再生制动控制策略比传统并联再生制动控制策略能量回收率提高了37.33%,增加了汽车的续驶里程。