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。     

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。     

基于增益功率燃油系数的HEV能量管理策略

为了优化等效燃油最小能量管理策略的节油效果，以适用于工程批量应用为导向，制定基于增益功率燃油系数的混合动力汽车(HEV)能量管理策略。基于瞬时优化原理，提出基于增益功率燃油系数的工作模式决策机制，根据电机发电或电动引起的发动机功率与燃油消耗率的变化关系，分别给出电机充电和放电模式下增益功率燃油系数的计算方法。考虑发动机扭矩瞬态快速变化对油耗的影响和电机及电池包充放电效率特性，提出发动机高效区域扭矩滞回控制方法，建立基于增益功率燃油系数的能量管理策略算法架构。基于MATLAB/Simulink搭建控制策略软件模型，通过转鼓试验台进行实车试验验证。研究结果表明：相对于等效燃油最小能量管理策略，基于增益功率燃油系数的能量管理策略提升了节油率和舒适性，在全球轻型汽车测试循环(WLTC)工况下的百公里油耗降低了约4.8%，发动机的启停次数降低了约53%；相对于有效燃油消耗率(BSFC)最优工作点控制方法，发动机高效区域滞回控制方法降低百公里油耗约1.8%；与采用基于动态规划的全局优化能量管理策略的仿真结果对比，在不能提前预知工况的条件下，制定的能量管理策略在WLTC工况与新标欧洲测试循环(NEDC)工况下的油耗与理论最优值差距均较小。     

基于随机动态规划的混联式混合动力客车能量管理策略

针对实际行驶工况中不确定的行驶环境和不同的驾驶员风格等因素对新型混联式混合动力客车燃油经济性的影响,在统计若干城市循环工况数据的基础上建立驾驶员需求功率的马尔科夫模型,提出了一种基于随机动态规划算法的能量管理策略,获得了发动机和电池之间的功率分配控制规则.对新型混联式混合动力客车模型的仿真和硬件在环实验结果表明,所提出的策略能使电池荷电状态在预定的区域内保持平衡,使发动机运行工作点处于高效区域内,且整车100km油耗比原型客车和采用规则控制策略时分别降低了30.17％和11.29％.     

复合功率分流混合动力汽车能量管理策略研究

基于庞氏最小值原理,并以等效瞬时燃油消耗量最小为目标为某复合功率分流混合动力汽车制定了能量管理策略。利用MATLAB仿真平台,建立了混合动力系统能量管理策略的模型进行仿真。结果表明,与现有逻辑门限控制策略相比,采用等效瞬时燃油消耗量最小化的控制策略能显著提高燃油经济性。基于仿真结果,将控制策略集成到整车控制器中进行NEDC工况下的实车转鼓试验。结果显示,采用的控制策略使实车当量油耗降低了12.31%。     

ISG混合动力汽车控制规则优化与转矩分配策略研究

为提高ISG混合动力汽车的燃油经济性,开展控制规则优化与转矩分配策略研究,以保证发动机工作在高效区域。从控制发动机输出负荷角度出发,综合考虑ISG效率特性和电池组充放电特性,对发动机、ISG、电池组稳态工作区域进行划分。以混合动力系统工作模式分析为基础,提出各模式下能量管理策略,并根据车辆行驶过程中工作模式动态切换的需要,制定了模式切换策略。以IVECO并联混合动力汽车为例,按照ECE+EUDC工况进行了基于优化规则的转矩分配策略硬件在环仿真,结果表明采用基地规则的转矩分配策略能有效地协调转矩在发动机和ISG之间的分配,综合油耗比原车降低20%。     

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%。     

基于电池寿命预测控制的履带车辆能量管理

为改善串联式混合动力履带车辆在复杂行驶环境中的燃油经济性和动力性,本文中提出了一种考虑电池寿命影响的基于非线性模型预测控制的能量管理策略。首先,考虑到电池不同输出功率会对电池温度产生影响,建立电池的2阶RC模型、热电耦合模型和寿命模型。然后,基于电池的2阶RC模型建立了用以描述车辆前功率链未来动态的预测模型,同时考虑到电池寿命的影响,设计了一种基于非线性模型预测控制的能量管理策略。提出了一种电耗与油耗之间转换因子的计算方式,使转换因子能够自适应车辆不同的行驶工况和能量管理策略。最后,搭建了仿真及硬件在环测试平台,在3种典型工况下验证了本文中所提出的能量管理策略的有效性。     

新型混联式混合动力客车实时优化控制策略

为提高城市循环工况下客车的燃油经济性,开展了一种新型混联式混合动力客车匹配控制策略研究。根据该混联系统的结构特点,制定了串联与并联模式间的切换条件及控制规则,通过确定电池等效燃油模型,以各时刻下客车燃油消耗率最小为优化目标,对电池和发动机功率进行实时优化控制。研究结果表明：电池荷电状态在预定的区域内保持平衡,发动机运行工作点处于高效区域内,且整车燃油经济性相对原型客车提高了32.41%,与采用规则控制策略相比提高了13.2%。     

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.     

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。     

基于电池SOC保持的混联式混合动力车辆能量管理策略的研究

针对混联式混合动力重型车辆的大驱动功率需求,研究了基于电池SOC保持的能量管理策略.该策略根据保持电池SOC在较高水平的要求进行能量管理与分配,使电池具有较高的功率与能量裕度,从而使电动机可以较大的功率和较长的时间在急加速等大驱动功率需求工况对发动机进行助力,实现重型车辆较高的动力性指标.在此基础上设计了综合控制器并编写了程序代码,采用基于dSPACE的硬件在环仿真系统进行了仿真.结果表明该控制策略在满足燃油经济性和车辆驱动等基本要求的前提下,实现了混联式混合动力车辆能量管理功能与预期的电池SOC保持的目标.     

基于规则策略的混合动力汽车能量管理策略概述

混合动力汽车较传统燃油汽车具有低排放,内燃机效率高以及噪音污染小等优点。目前全球主要汽车公司大都已经完成了混合动力汽车的基本性能研发,其中的能量管理系统是实现电动机与发动机之间的功率互补来满足车辆的需求功率必不可少的关键性技术。本文主要概述了当前基于规则的混合动力汽车能量管理策略的应用现状,并对基于规则的能量管理策略的发展趋势进行探讨和展望。     

功率分流混合动力全速域工作模式切换规则优化

针对某功率分流混合动力汽车，探讨了既定模式转矩分配策略未知情况下全速域工作模式切换规则的优化问题。先在既定模式转矩分配策略未知的前提下，将等效燃油消耗与样本数字特征相结合，计算了不同荷电状态（SOC）值下各工作模式在所有可行工作点的基准综合燃油消耗率。以整车燃油经济性为优化目标，确定不同SOC值下所有可行工作点的最佳工作模式，进而得出基于车速、车轮端需求转矩、SOC值的优化后全速域工作模式切换规则，以满足不同工况下的工作模式选择需求。之后，不考虑模式切换过程对整车驾驶平顺性的影响，搭建了模式切换实施模型。再以4个新欧洲驾驶循环（NEDC）工况所构成的组合工况为目标行驶工况，将优化后全速域工作模式切换规则和传统基于逻辑门限的全速域工作模式切换规则分别应用于基于规则的能量管理策略，进行了整车燃油经济性仿真与台架试验验证。仿真结果表明：在不改变既定模式转矩分配策略的条件下，与基于逻辑门限的全速域工作模式切换规则情况相比，所提出的既定模式转矩分配策略未知情况下全速域工作模式切换规则优化方法至少可使整车燃油经济性提高7.33%。台架试验结果进一步表明，该优化方法至少可使整车燃油经济性提高6.17%。由此可见，所提出的既定模式转矩分配策略未知情况下全速域工作模式切换规则优化方法对整车燃油经济性具有较好的改善效果。     

基于强化学习的多燃烧模式混合动力能量管理策略

针对采用HCCI/SI多燃烧模式的功率分流型混合动力汽车,提出了一种基于深度强化学习(DRL)的能量管理策略。基于发动机台架试验和电机有限元分析建立了混合动力汽车模型。将整车作为环境,采用排序优先经验回放算法,训练基于深度Q网络(DQN)的能量管理智能体。在WLTC和NEDC工况下,与规则策略、自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)和动态规划结果进行对比,仿真结果表明:基于DRL的能量管理策略能在维持SOC的前提下,避免燃烧模式频繁切换,并且充分利用中小负荷HCCI燃烧,燃烧模式切换频率降低13%以上,燃油经济性提升6%以上。     

基于MPC的液压混合动力车辆能量管理策略研究

针对双轴并联式液压混合动力车辆(PHHV),以蓄能器荷电状态(SOC)和发动机瞬时燃油质量流量m8f为输入量,发动机需求功率比例φ为输出量,以油耗最小为目标函数设计了模型预测控制器(MPC)进行PHHV的能量管理。基于MATLAB/Simulink平台搭建了包括需求功率计算、发动机、蓄能器和泵/马达等主要部件的PHHV车辆模型并进行MPC能量管理。研究结果表明,在美国道路城市循环工况(UDDS)下,MPC管理下的PHHV能充分发挥混合动力的特点,合理调节分配发动机和液压单元的需求功率,降低行驶过程的总油耗。     

考虑驾驶员操作误差的混合动力汽车队列生态驾驶控制

鉴于现有生态驾驶控制的研究多基于完全智能网联环境,不适用于传统人类驾驶汽车和网联汽车混行的交通场景,本文中以包含人类驾驶汽车和网联汽车的混合动力汽车队列为研究对象,提出一种考虑驾驶员操作误差的分层生态驾驶控制方法。基于随机模型预测控制算法设计上层控制器以实现车队机动性、燃油经济性和舒适性多目标优化,采用自适应等效燃油消耗最小化策略设计下层控制器以优化车辆发动机与电池的功率分配。仿真结果表明,所提出的方法可有效降低驾驶员操作误差导致的车队中混合动力汽车速度轨迹的偏移量,车辆平均油耗降低2.82%。     

基于随机模型预测控制的并联式混合动力汽车控制策略研究

基于随机模型预测控制算法,对并联式混合动力汽车的转矩分配问题进行了研究。建立马尔科夫模型对需求功率进行预测,并将随机模型预测控制与动态规划相结合,提出了基于模型预测控制,并以消耗最小化为目标进行滚动优化的控制策略。在MATLAB/Simulink平台上搭建了仿真模型,并进行和逻辑门限控制策略的对比仿真。结果表明,与逻辑门限值控制策略相比,采用所提出的的控制策略时车辆能量经济性得到明显提高,说明用马尔科夫模型预测功率需求的控制策略是可行的,且具有良好的实时性。     

基于线性规划的混合动力汽车智能充电策略

以油电混合动力汽车整车控制策略为基础,提出一种基于线性规划的智能充电能量分配策略,改善了混合动力汽车燃油经济性。该策略在维持高压电池SOC平衡的前提下,根据整车需求功率,发动机和中混电机转速,结合各动力总成部件能量传递的效率,以系统等效燃油消耗最小为原则进行扭矩分配优化。通过仿真结果表明,该策略比普通瞬时优化策略提高了整车燃油经济性。     

基于协变量自适应的混合动力车辆能量管理控制策略

提出了一种基于协变量自适应的车辆能量管理控制策略,其目标是实时改善燃油经济性.协变量自适应的原则和目标是发动机工作高效,即发动机高效区间对协变量进行选择.策略分为三步实现:首先,预测未来道路需求能量,将其简化为需求能量级别的预测,建立一个模糊控制器对车辆需求能量进行分级.然后,利用预测的需求能量级别调整高效区间范围,同时调整所设计的SOC软约束范围.最后,在SOC软约束范围内,协变量依据高效原则自适应调整,否则协变量由SOC来调整.轻混车辆仿真平台计算结果表明,此方法无论是在优化动力分配上还是控制SOC范围上都表现出良好的效果.