基于行驶工况分类的混合动力车辆速度预测方法与能量管理策略

为有效地改善双模式混合动力车辆的性能,设计了基于预测控制的能量管理策略,通过实时优化进行功率在线分配,提出了未来车速预测方法。通过K均值聚类算法将工况分为平稳工况与快变工况两类,实时判断车辆当前所处工况类别,并在平稳工况下,基于马尔科夫链预测车速,在快变工况下,基于径向基神经网络预测车速,以获得最优的预测精度。仿真结果的对比验证了所提出的车速预测方法的准确性和能量管理策略的有效性。     

针对自适应巡航的驾驶人风格辨识

车辆进入自适应巡航工况下行驶时,不同风格的驾驶人会对自适应巡航控制系统(Adaptive Cruise Control,ACC)有不同的需求。文章首先通过对不同驾驶人在9种跟随试验下获取的实验数据分析,选取表征驾驶人风格的驾驶特征参数;其次对所有驾驶人驾驶特征参数利用K-mean算法聚类分析,将驾驶人三类,并利用BP神经网络建立辨识模型对驾驶人风格进行辨识。结果表明;文章提出的方法可以较高的准确率对驾驶人风格进行分类,提高自适应巡航系统适应驾驶人的能力。     

基于提取PMP控制规则的FCHEV能量管理策略

针对FCHEV的能量管理问题,提出一种基于提取PMP控制规则的FCHEV能量管理策略.利用PMP优化算法解出的车辆在CHTC_C工况下离线最优控制序列,从最优控制序列中提取控制规则,实现能量管理策略的在线化.在MATLAB/Simulink上建立车辆模型,对所提能量管理策略进行仿真验证.仿真结果表明:所提能量管理策略能...     

考虑电堆寿命的氢燃料电池汽车能量管理策略研究

提出了一种在满足动力性需求并且以氢燃料电池堆作为主要能源的前提下，能有效延长电堆使用寿命的能量管理策略。提出将需求功率 SG滤波后再进行规则控制的能量管理策略，将多种循环工况的结果进行手动优化后作为训练数据集，设计三输入一输出的自适应神经模糊推理系统控制器，根据其输出结果再进行一次滤波最终形成基于自适应神经模糊推理系统优化的能量管理策略。使用CLTC-P循环工况对能量管理策略进行仿真验证，结果表明，基于自适应神经模糊推理系统优化的能量管理策略能有效延长氢燃料电池剩余使用寿命，相比滤波加规则策略剩余使用寿命增加了33%，并能保持动力电池SOC处于适宜水平。     

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。     

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。     

汽车行驶工况识别模型搭建的方法研究

汽车行驶工况的识别,可以用于优化车辆能量策略,在获得分类好的工况数据样本后进行输入输出的模式识别。对于现有的工况识别模型进行分析总结,根据工况数据前处理过程划分为基于实车采集数据和基于已知循环工况两种工况识别模型。同时给出构建工况识别模型流程,包括了工况块的划分,特征参数的选择,确定参考循环工况构建样本,主流的工况识别方法,以及样本模型的搭建与实车数据的验证。最后总结工况识别模型的特点,提出构建工况识别模型的思路。     

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.     

基于马尔可夫链的混合动力汽车行驶工况预测研究

针对目前混合动力汽车行驶环境适应性的问题,提出一种适应于随机多变的交通状况和基于实时行驶工况预测的能量管理策略。该策略采用一阶齐次马尔可夫链状态转移概率矩阵,对主干道和快速路建立了行驶工况特征参数预测模型,并通过对预测准确度的对比分析,确定了滚动时间窗和预测视距的最佳值。研究结果表明,与传统基于既定循环工况的整车能量管理策略相比,基于工况预测的能量管理策略具有更好的燃油经济性,为新能源汽车能量管理实时控制提供了一种新方法。     

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.