增程式电动客车能量管理策略优化的研究

本文中对增程式电动汽车进行了能量管理策略研究。在循环工况已知的前提下,分别研究动态规划控制策略和瞬时等效燃油消耗最小策略,得到两者的行驶成本并与采用基于规则的恒温器式管理策略时的行驶成本进行比较。结果表明,动态规划控制策略和瞬时等效燃油消耗最小策略的行驶成本都比采用基于规则的策略时低。虽然动态规划策略行驶成本比瞬时等效燃油消耗最小策略更低,但因实际行驶过程中工况会有变化,很难达到最优。而ECMS控制策略可实现在线应用,兼顾了燃油经济性和实用性,比较适合作为一种可行的增程式电动客车的能量管理策略。     

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。     

基于最小瞬时等效燃油消耗的液压混合动力车辆能量管理策略

为提高混合动力车辆的燃油经济性和降低尾气排放,根据混合动力车辆2个或2个以上能量流之间的功率分流分配和能量利用情况,提出了最小瞬时等效燃油消耗量策略.通过分析串联式液压混合动力传动能量流关系,以储能元件蓄能器的虚拟等效燃油消耗为准则,建立了液压混合动力车辆最小瞬时等效燃油消耗模型.对液压混合动力车辆能量管理进行了研究,并以某型公共汽车参数为例,运用计算机软件通过城市循环工况第1部分和公路循环工况对使用该策略的液压混合动力车辆燃油经济性进行了仿真计算.仿真结果表明:采用最小瞬时等效燃油消耗策略的液压混合动力车辆的燃油经济性改善率接近30％;采用最小瞬时等效燃油消耗策略在提高车辆节能效果上具有较明显的优势.     

增程式混合动力车辆能量控制策略研究

基于CRUISE/Simulink软件对某款增程式混合动力车辆进行建模仿真,对三种可行的増程器能量控制策略进行对比分析。结果表明:单点控制策略具有最佳的燃油经济性,两点控制策略的等效燃油消耗量与功率跟随控制持平,较单点跟随控制策略高1%。功率跟随控制策略保证最低的能量转换损耗,两点控制策略能合理分配动力电池和増程器的能量,综合考虑整车能量利用率和动力电池使用寿命,最大程度发挥增程式混动系统的优势。     

燃料电池混合动力客车等效氢耗优化策略

为了改进燃料电池混合动力客车的燃油经济性,基于等效氢耗理论,对燃料电池混合动力系统能量管理算法进行了优化.首先建立了系统瞬时氢耗模型,在该模型中,系统瞬时氢耗分为燃料电池瞬时氢耗和蓄电池等效瞬时氢耗2个部分;而后采用最小二乘算法辨识了蓄电池模型待定系数,求解了系统瞬时氢耗最小化问题,探讨了瞬时优化问题的本质;最后以解析解为基础建立了能量管理优化算法,并在中国城市公交典型工况中进行实车试验.结果表明:该工况下所研究的燃料电池城市客车百公里氢耗为9.3 kg,比采用基于规则的能量管理算法降低2.1%;通过提高燃料电池系统效率、降低整车辅助功率和采用制动能量回收策略可进一步提高系统经济性.     

燃料电池混合动力瞬时优化能量管理策略研究

以提高燃料经济性为目标,采用基于瞬时优化的方法开展能量分配策略研究,并引入了蓄电池等价燃料消耗理论,将蓄电池电能消耗或者电能补充,等效为燃料电池发动机的燃料消耗量,并由此建立系统瞬时燃料消耗量函数.为保证蓄电池工作在最优的范围内,引入蓄电池的充电保持策略.仿真结果表明,按照等价燃料消耗量瞬时优化理论得出的优化结果,能提高燃料经济性,同时蓄电池SOC保持在合理范围内,对今后实车的研制具有一定指导意义.     

基于深度强化学习的THS-Ⅲ平台PHEV能量管理策略研究

针对THS-Ⅲ平台的插电式混合动力汽车提出一种基于深度强化学习的能量管理策略。首先，使用MATLAB/Simulink搭建车辆前向仿真模型；其次，建立车辆能量管理的马尔可夫过程和深度强化学习算法；最后，使用WLTC-Class3和ACC-60工况进行了仿真验证。结果表明，与基于规则的能量管理策略相比，基于深度强化学习的能量管理策略在WLTC-Class3工况下总花费节省16.51%，燃油消耗量下降15.56%，在ACC-60工况下总花费节省31.95%，燃油消耗量下降29.96%。     

基于等效因子优化的插电式混合动力客车自适应能量管理策略

针对插电式混合动力客车,提出基于等效因子优化的实时能量管理策略。首先,设计了一种等效因子快速计算方法,先根据车辆的动力参数确定等效因子的取值范围,再应用射击算法快速计算等效因子。随后,提出了一种基于电池荷电状态(SOC)线性下降的自适应等效燃油消耗控制策略,利用车辆全球定位系统提供的车辆位置信息,通过在线更新等效因子,实现对参考SOC的实时跟踪。最后,与基于规则的控制策略和标准的ECMS控制策略进行仿真对比,结果表明:无论是在燃油经济性上还是在SOC控制的鲁棒性上,基于等效因子优化的策略都具有最好的控制效果。     

并联混合动力电动汽车的转矩控制策略

讨论了并联混合动力电动汽车的能量管理策略,阐述了一种基于规则转矩的控制策略,并在ADVISOR2002仿真软件上结合模型作了仿真分析。仿真试验证明这种转矩控制策略是一种合理的能量优化管理策略,提高了并联式混合动力电动汽车系统效率,获得了整车最大的燃油经济性、最低的排放以及平稳的驾驶性能。     

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。     

基于动态规划的混合动力商用车能量管理策略优化

考虑混合动力商用车部件基本的动态特性,在Matlab/Simulink中建立了整车前向仿真细化模型.应用动态规划理论获得整车燃油经济性的最优控制策略,包括能量分配和换挡控制策略.基于动态规划的最优控制策略,抽取出能够应用于实车控制的改进规则作为控制策略.采用重型车辆实际行驶工况的仿真结果表明,基于动态规划优化方法改进的整车控制策略可显著提高燃油经济性.     

基于混合动态系统理论的简单混联式混合动力客车能量管理策略

分析简单混联式混合动力客车动力系统的结构;基于混合动态系统理论制定能量管理策略,并且通过仿真将该方案与原车进行比较.仿真结果表明,采用该方案的车辆动力性有所改善,燃油经济性有显著提高.     

基于瞬时优化的HEV控制策略

以一种充电保持型并联式混合动力电动汽车（hybrid electrical vehicle，HEV）为具体对象，研究以瞬时等效燃油经济性和排放性能为综合优化目标的控制策略。该策略以传动系统的能量转换效率和排放“效率”作为评价燃油经济性和排放的指标来建立优化目标方程，通过基于HEV整车及动力总成相关数学模型所建立的Matlab／Simulink仿真优化平台，搜寻出全部转速一转矩需求条件下动力总成各元件的理想能量分配及相应档位，并以MAP图的形式存储于车载监控器中。监控器根据HEV荷电保持的设计要求，按瞬时工况调用这些MAP图，以简单查表计算方式对理想值实时地作适当修正和调整。所述监控策略的有效性、实时性通过若干典型行驶工况仿真及实车应用得以证实，展现出良好的实用价值。     

基于近似ECMS策略的HEV自适应规则能量管理控制研究

为解决当前等效燃油消耗最低策略实时性差的问题,寻求一种近似ECMS的规则控制策略,建立ECMS控制模型,分析等效因子、等效油耗和分配转矩之间的关系,获取ECMS策略下转矩分配的定性规律。基于此规律提出一种基于分段线性SOC反馈的自适应规则策略,并在自定义循环工况下对提出的自适应规则控制策略与传统控制策略进行仿真对比,结果表明:提出的控制策略具有良好的SOC控制能力,与传统规则策略比较,燃油消耗降低了16.37%。搭建硬件在环试验系统,对自适应规则能量管理控制策略进行试验验证,结果表明:所提出的控制策略具有较好的实时性、稳定性和准确性,可应用于实车控制。     

基于最小值原理的混合动力汽车能量管理控制策略的设计

基于最小值原理,首先通过优化的发动机模型和仿真得出油电转换系数,进而确立能量管理控制策略目标函数,开发出该混联式功率分流式混合动力汽车的等效燃油消耗最小的能量管理控制策略,为进一步实车控制器中的应用和油耗试验验证该策略奠定了基础。     

基于近似极小值原理的插电式混合动力汽车实时控制策略研究

将发动机的瞬时油耗拟合成由一次函数和二次函数组成的分段函数,将电池瞬时等效油耗拟合成由两个二次函数组成的分段函数,在此基础上,通过对Hamilton函数的分析,并根据凸函数的性质提出了通过缩小最优控制变量搜索空间来缩短寻优时间的近似极小值原理控制策略,然后选取一段随机工况分别对此控制策略进行仿真和整车道路试验,并分别对基于规则的CD-CS模式控制策略和基于近似极小值原理的控制策略进行整车对比道路试验。仿真和整车道路试验结果表明,本文中提出的基于近似极小值原理的控制策略实时性好,能应用于车辆实时能量管理控制,且具有良好的燃油经济性,与基于规则的CD-CS模式控制策略相比,整车等效燃油消耗约降低23%。     

插电式混合动力汽车等效燃油消耗最小能量管理策略研究

对某插电式混合动力汽车电量保持(CS)阶段的能量管理策略进行了设计和优化研究。首先基于等效燃油消耗最小策略(ECMS)设计了汽车的能量管理策略,然后针对传统遗传算法(SGA)在运行过程中存在的收敛速度慢、种群进化动力不足问题进行了算法改进,并使用改进的遗传算法(IGA)优化燃油等效因子。硬件在环仿真试验结果表明:在电量保持阶段电池荷电状态允许的偏差内,该方法可以获得更高的燃油经济性。     

基于CMAC的并联混合动力汽车控制策略仿真

提出了基于小脑模型神经网络(CMAC)控制器的能量管理策略,分析了CMAC参数对控制器性能的影响.以ADVISOR2002为仿真平台进行了二次开发,嵌入CMAC控制器,完成了基于CMAC控制器的控制策略、并联电气辅助控制策略和模糊控制策略的仿真比较.仿真结果表明,基于CMAC的控制器具有很好的实时性,可以大幅度改善混合动力汽车的燃油经济性和排放.     

并联混合动力汽车ECMS的时变等效因子提取算法的研究

为解决当前等效燃油消耗最小控制策略(ECMS)未能根据实际工况选取最优等效因子的问题,利用动态规划算法(DP)和ECMS各自的优点,构建并联混合动力汽车能量算法模型,即采用动态规划算法的等效燃油消耗最小控制策略(ECMSwDP),将等效因子作为全局最优算法的控制变量,通过对等效因子的离散全局优化,获得基于工况的最佳时变等效因子。在标准工况下对时变等效因子实时控制策略与全局最优控制策略DP的各项性能参数进行了数值仿真,验证了时变等效因子提取算法的有效性和等效因子初始值选取方法的可行性。     

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。