电动汽车复合电源能量管理控制策略

动力电池、超级电容复合电源兼具动力电池和超级电容二者之长,在保证电动汽车良好的动力性和制动性能的同时,避免动力电池承受大电流的冲击和电池频繁充放电,延长电池使用寿命,提高充放电效率。此外,最大限度地回收制动能量,提高整车的经济性。本文对传统的复合电源控制策略进行了归类,并指出了传统控制策略的优缺点,对国内外复合电源的研究及所对应的新型的控制策略做了简述。最后通过分析,提出了今后研究复合电源能量管理控制策略的方向。     

一种电动汽车上超级电容性控制器的设计

提出了一种利用超级电容实现电动汽车再生制动能量回收的方法，对电动汽车再生制动中使用的储能装置——超级电容的控制系统进行了研究。介绍了一种基于CAN总线的DC—DC控制器的主回路拓扑结构及其控制策略，并详细说明了系统的软硬件设计。     

串联式混合动力电动汽车复合电源系统设计

为了解决目前国内混合动力电动汽车普遍采用的是单一蓄电池供电能量存储系统,蓄电池的寿命不能最大化的利用这一问题,在混合动力结构中加入了超级电容器组,分析了超级电容的原理与特性后,在Matlab/Simulink里建立了蓄电池组与超级电容组成的复合电源系统模型,并确定了复合电源系统的拓扑结构以及各元件的选型以及参数匹配,加入复合电源控制策略,并对Advisor进行了二次开发,对比复合电源供电的车辆与单一蓄电池供电在性能与燃油经济性方面的差异。结果表明复合电源系统供电的混合动力车辆能够减小蓄电池组的大电流充放电,并且能够提高混合动力汽车的动力性和燃油经济性。     

汽车制动能量再生系统复合储能方式研究

对由铅酸电池与超级电容并联,并在铅酸电池与超级电容之间采用两象限DC/DC转换器控制的复合储能方式进行研究,建立其简化的等效电路模型,并从能量流的角度出发建立复合储能系统能量流模型,在Matlab/Simulink环境下对模型进行仿真计算,并在课题组搭建的汽车能量再生系统硬件在环仿真试验台上进行了试验,结果表明复合储能器能量回收率远高于单个储能器回收的能量值,并且复合储能系统的使用有利于制动能量回收与利用的优化管理。     

电动汽车再生制动控制器的开发

提出了利用超级电容作为储能元件实现电动汽车再生制动的能量回收方案,针对TI公司生产的TMSLF24OXDSP,应用脉宽调制PWM控制技术,设计了电动汽车超级电容再生制动系统控制器.介绍了电动汽车再生制动控制器的数字信号处理器DSP及其外围电路、故障信号处理电路、输出隔离电路与滤波电路,以及用C语言编写的各工作模块.调试试验结果表明,当负载突变和充电电流突变时,模糊PID控制策略的再生制动控制器在响应快速性、鲁棒性和自适应性方面效果良好,从而验证了系统的软硬件设计能够很好地回收电动汽车再生制动能量.由于软硬件采用了模块化设计,通用性好、灵活性强,可作为开发平台,应用于多种控制器的设计.     

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。     

模糊PID控制的电动汽车再生制动系统变换器的研究

提出了利用超级电容作为储能元件实现电动汽车再生制动的能量回收方案,分析了电动汽车控制系统的双向DC/DC变换器和电机驱动器的驱动降压电路、制动升压电路,设计了该控制系统的模糊自整定PID控制器。通过仿真研究表明,在车辆驱动降压变换时,模糊自整定PID控制的超级电容器在150 A左右的大电流放电情况下,超级电容仍能维持2.5 s的指定电压输出,车辆在额定功率下工作,通过降压变换,超级电容储存的能量迅速供给电机,有效提高了驱动电流,改善了起动及加速性能,有效增加了续驶里程。在制动升压变换时,模糊自整定PID控制的超级电容器电流基本跟随指令值上下波动,超级电容电压从120 V不断上升,使得该电容器的储能能力得到充分利用,实现了高水平的能量回收。     

基于模糊PI控制的超级电容再生制动系统研究与分析

超级电容型再生能制动能量回收技术,吸收车辆制动时剩余能量,并反馈至牵引网络中。传统控制策略采用基于PI控制的双向DC/DC变换器,但容易造成超级电容的过充、过放情况的发生,未考虑超级电容储能状态,因此效率较低。提出一种基于模糊PI控制的双向DC/DC变换器控制策略,引入超级电容实际储能情况,提高了系统效率。     

基于制动意图识别的增程式重型商用车复合制动控制策略

为了提高增程式重型商用车制动能量回收率和制动性能,通过分析大量实车制动数据,以制动踏板位移和制动踏板位移变化率为输入设计制动意图的模糊推理规则,采用LQV神经模糊系统建立制动意图识别模型;在制动力分配要求、电机再生制动约束、蓄电池约束等约束条件下,基于制动意图识别建立机-电复合制动控制策略,并通过60km·h~(-1)初速单次制动工况仿真、中国典型城市公交工况(CCBC工况)仿真和实车试验验证复合制动控制策略的性能。研究结果表明:提出的复合制动控制策略能够准确识别驾驶人的制动意图,优化制动力分配,提高制动能量回收率;其中60km·h~(-1)初速单次制动工况下轻度制动和中度制动的能量回收率分别为19.05%和15.69%,CCBC工况下制动能量回收率达到了16.65%;提出的复合制动控制策略能够满足实车制动需求,在30km·h~(-1)初速单次制动工况下轻度制动和中度制动时,蓄电池SOC分别上升了0.019%和0.011%。因此,基于制动意图识别的复合制动控制策略能够显著提高电动汽车的能量利用效率,是一种提升电动汽车经济性的有效方法。     

电动汽车机电复合制动力分配策略

对某电动汽车机电复合制动系统进行了研究,制定了电动汽车机电复合制动系统的结构方案。依据ECE-R13法规与最大电机制动力限制,确定机电解耦门限值,对小强度制动、中强度制动及紧急制动3种不同工况分别制定了不同的再生制动与液压制动控制策略,并进行仿真与试验验证。结果表明,在小强度制动时电机可满足驾驶员的需求制动力,并且能量回收率能够达到25%;在中强度制动时电机以最大制动力进行制动并且在最大回收能量的同时能够使该系统满足制动性能,能量回收率能够达到74%;在紧急制动时为了制动安全应迅速将电机制动力撤出。该复合制动系统能够有效地吸收再生制动能量,同时也能满足车辆的制动性能。     

一种电动汽车制动能量回收系统研究

文章以某款纯电动车制动能量回收系统为研究对象,首先,设计一种电液助力系统,阐述其结构方案和工作原理,接着基于该电液助力系统开展纯电动车串行制动能量回收系统设计研究,包括结构方案、控制方案、电气方案;实现在某款纯电动车产品上的搭载应用开发,结果表明,基于该电液助力系统的纯电动车能量回收系统,实现车辆在制动或减速阶段,机械-液压制动力与电机回馈制动力实时协调,最大限度地回收制动能量,并且获得较好的制动稳定性和“踏板感”,单个ECE循环工况经济性贡献率最高达28.9%。     

Combined control of a regenerative braking and antilock braking system for hybrid electric vehicles

Most parallel hybrid electric vehicles (HEV) employ both a hydraulic braking system and a regenerative braking system to provide enhanced braking performance and energy regeneration. A new design of a combined braking control strategy (CBCS) is presented in this paper. The design is based on a new method of HEV braking torque distribution that makes the hydraulic braking system work together with the regenerative braking system. The control system meets the requirements of a vehicle longitudinal braking performance and gets more regenerative energy charge back to the battery. In the described system, a logic threshold control strategy (LTCS) is developed to adjust the hydraulic braking torque dynamically, and a fuzzy logic control strategy (FCS) is applied to adjust the regenerative braking torque dynamically. With the control strategy, the hydraulic braking system and the regenerative braking system work synchronously to assure high regenerative efficiency and good braking performance, even on roads with a low adhesion coefficient when emergency braking is required. The proposed braking control strategy is steady and effective, as demonstrated by the experiment and the simulation.     

新能源汽车再生制动能量回收研究综述

续驶里程及蓄电池供电技术是目前制约新能源汽车普及的主要因素。再生制动技术作为提高整车能量利用率的有效方案，为新能源汽车续驶里程的提高提供了一条切实可行的解决思路。针对再生制动关键技术，分别阐述了再生制动控制策略研究和再生制动能量管理研究两个方面的研究成果。针对再生制动策略问题，分别从制动意图识别、制动力分配以及轮缸压力控制三方面总结了再生制动相关控制策略；针对能量管理问题，分别从制动能量回收潜力与能量回收效果评估两方面对研究成果进行了总结。分析了通过能量流机理计算车辆节能潜力的方法，并对未来再生制动关键技术的研究与发展趋势进行了展望。     

电动汽车驱动系统再生制动特性分析与仿真

电动汽车行驶时对能量的需求以及延长续驶里程要求驱动电机具有再生制动能力,既可以提供制动力,又可以将制动过程中的能量回收。通过对汽车制动模式及其产生的能量进行分析。以永磁无刷直流电机系统在作电动汽车动力时实现电气制动为控制策略,仿真了回馈制动,并对仿真结果进行了分析、探讨。结果表明,再生制动的算法是可行的,能满足能量回收要求。     

电动汽车复合制动控制研究现状综述

电动汽车复合制动由电机再生制动与机械摩擦制动两部分构成,其控制性能直接影响车辆的能量利用效率、制动安全性以及舒适性。围绕静态制动转矩分配控制、动态复合制动协调控制、制动换挡控制、智能辅助驾驶中的复合制动控制4个方面的研究现状与关键技术展开综述,并对复合制动控制未来研究方向进行了展望。对文献的梳理分析表明：制动转矩分配决定着复合制动系统能量回收能力与车辆制动稳定性,基于规则的分配策略面对复杂多变工况自适应性欠佳,而基于优化的分配策略各方面性能表现良好,但需要兼顾控制实时性与优化效果;利用电机响应迅速与控制精确的优势完成复合制动协调控制,能够提升制动模式切换过渡工况与紧急制动工况的控制性能,改善驾驶舒适性;制动过程中实施合理换挡可以进一步提升能量回收效率,同时通过补偿控制解决换挡过程中动力中断和转矩冲击等问题,保证换挡平顺性;随着电动汽车智能化和网联化发展,复合制动控制与驾驶人辅助系统相结合有助于在保证系统功能的同时实现能量回收效益最大化。     

考虑电池热管理的复合电源电动汽车功率分配控制策略

为提升高温环境下电源系统的综合效率,通过分析电动汽车热管理和能耗模型,提出一种考虑电池热管理的复合电源电动汽车功率分配控制策略,并在CATC、NEDC工况下分别与单一电源电动汽车和采用常规策略的复合电源电动汽车进行对比仿真。结果表明,相对于单一电源,采用复合电源方案的电动汽车电源系统能量回馈提升3.6%以上,综合能耗降低3.3%以上,电池最终温度下降3.51℃以上;相对于采用常规策略的复合电源电动汽车,考虑电池热管理的复合电源功率分配控制策略提升超级电容参与度,使复合电源系统能量回馈提升1.8%左右,综合能耗降低1.2%左右,电池最终温度降低1.25℃左右,从而验证了该策略的有效性。     

基于能量流分析的纯电动汽车电耗优化研究

能量流分析研究是了解车辆能量利用情况和优化车辆经济性的有效方式,针对于某款纯电动汽车电量消耗偏大的问题,设计了纯电动汽车能量流测试方案,完成了主要部件性能对标测试分析;通过理论分析建立了影响电量消耗的数学模型和基于价值因子的优化参数选取方法;基于CRUISE电耗仿真分析模型,分别从电驱动系统效率提升、滚阻优化、提升制动能量回收率以及优化附件控制策略等方面进行了定量的电耗优化分析。实车应用测试结果表明:优化后的整车能量流效率得到明显改善,DC/DC充电效率提升到90%,制动能量回收率提升到18%以上,NEDC工况下整车电耗降低了13.78%,进一步改善了纯电动汽车能量利用的经济性。     

Wheel slip control with torque blending using linear and nonlinear model predictive control

Modern hybrid electric vehicles employ electric braking to recuperate energy during deceleration. However, currently anti-lock braking system (ABS) functionality is delivered solely by friction brakes. Hence regenerative braking is typically deactivated at a low deceleration threshold in case high slip develops at the wheels and ABS activation is required. If blending of friction and electric braking can be achieved during ABS events, there would be no need to impose conservative thresholds for deactivation of regenerative braking and the recuperation capacity of the vehicle would increase significantly. In addition, electric actuators are typically significantly faster responding and would deliver better control of wheel slip than friction brakes. In this work we present a control strategy for ABS on a fully electric vehicle with each wheel independently driven by an electric machine and friction brake independently applied at each wheel. In particular we develop linear and nonlinear model predictive control strategies for optimal performance and enforcement of critical control and state constraints. The capability for real-time implementation of these controllers is assessed and their performance is validated in high fidelity simulation.