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串联式混合动力公交汽车的能量管理策略 总被引:1,自引:0,他引:1
文中分析了串联式混合动力城市客车(下面简称SHEB)的各种控制策略,提出SHEB的控制策略按能量消耗性质可分为主动型能量控制与被动型能量控制。并根据我国城市公交汽车行车环境条件,提出SHEB可优先采用的能量控制策略。 相似文献
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文章在介绍42V混合动力汽车动力系统结构的基础上,对其控制策略进行了选择,并对该动力系统的ISG、发动机、电池和变速器进行了选型和参数设计。利用Advisor软件,建立其仿真模型,在ECE-EUDC工况下得到其动力性、经济性及一些重要性能曲线,整个设计、建模和仿真基本达到预期设计目标。 相似文献
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应用Cruise建立了混合动力轿车整车模型,并进行仿真计算。在NEDC循环工况下进行了燃油经济性试验,对比仿真与试验的过程参数如车速、发动机转速、档位等信号物理量值及其变化趋势,优化仿真模型,最终仿真计算得到可靠的油耗和动力性能结果。研究中将整车模型结合Matlab/Simulink建立的控制策略模型实现联合仿真,并对控制策略进行优化,对控制参数进行标定,从而得到合适的混合动力轿车的油耗和动力性能。在SGM18BAS混合动力轿车的研发中,仿真计算在动力系统结构、部件性能指标和参数匹配方面,在混合动力控制策略研究开发方面都将发挥重要作用。 相似文献
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针对采用拉维娜行星齿轮机构和传统多挡变速器的并联混合动力构型选择,采用基于杠杆法以挡位设计规则、动力特性规则、工作模式规则、可制造性规则相结合的一种综合评价方法,对混合动力系统构型进行分析和筛选,并确定了构型方案和该方法的筛选流程。其次针对整车的设计目标,对发动机、电机的参数进行了选择,并运用GT-SUITE软件搭建整车纵向动力学模型。在此基础上,采用Pareto前沿对变速器参数进行了优选,最终在确定混合动力构型的基础上,优选确定了混合动力系统的设计参数,并通过仿真验证了方案的可行性,为采用拉维娜行星齿轮机构和传统多挡变速器的并联混合动力系统研究提供了理论依据。 相似文献
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并联式混合动力电动汽车动力总成控制器硬件在环仿真 总被引:3,自引:1,他引:3
通过对EQ6110并联式混合动力城市客车的动力总成系统结构和控制系统的分析,研制开发了用于并联式混合动力电动汽车(PHEV)的动力总成控制器设计开发的硬件在环仿真系统;详细介绍了动力总成各个部件仿真模型的建立,包括发动机模型、电机模型、动力电池模型以及传动系统模型等;通过Matlab/Simulink的建模,运用dSPACE实时计算系统成功地构建了PHEV多能源动力总成控制器的硬件在环仿真系统;最后进行了PHEV动力总成控制器硬件在环仿真的测试试验研究。 相似文献
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以某混合动力电动大客车应用为例,设计开发了基于CAN总线的AMT控制系统。开发了基于H桥电路执行机构的电动机驱动电路和基于PID的控制程序。仿真及试验表明,该控制系统具有良好的稳定性和实用性,为混合动力电动汽车的多能源动力总成实现自动能量分配提供了可能。 相似文献
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A. Boukehili Y. T. Zhang Q. Zhao C. Q. Ni H. F. Su G. J. Huang 《International Journal of Automotive Technology》2012,13(6):987-998
The power management strategy in many hybrid vehicles is based on expert rules and thresholds. These rule-based strategies can result in good efficiency in term of fuel economy and emissions if their thresholds and rules are accurate. However, due to the complexity and the non-linearity of the hybrid powertrain, determining accurate thresholds and rules is neither explicit nor straightforward, and experts in most cases fail to define these thresholds and rules with enough accuracy. Based on this fact, the objective of this paper is to propose a method to improve this rule-based strategy by refining its thresholds and rules. To achieve this, we used an optimization method (dynamic programming) to calculate the optimal power management, determine the optimal control signals, and extract efficient thresholds and rules that can be used in real time. Finally, simulation results for the three strategies (optimal, simple and refined strategy) are shown and discussed. 相似文献
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