基于遗传算法的混动汽车扭矩节能协调控制优化

为了提高混合动力汽车的节能效果，在等效燃油消耗最小策略(Equivalent Fuel Comsumption Minimization Strategy, ECMS)的基础上引入遗传算法(Genetic Algorithm, GA),设计了一种基于遗传算法优化发动机扭矩的节能协调控制策略。以整车冲击波强度作为价值指标目标函数，通过遗传算法优化后获得最佳扭矩参数，优化模式运行阶段的发动机扭矩，减小冲击影响并获得更优的扭矩跟随效果。研究结果表明：采用GA优化能够对发动机扭矩起到削峰填谷作用，获得更高的整车动力稳定性；NEDC工况下，冲击波强度下降了近45%;利用GA-ECMS协调控制方案能够增强模式切换品质，也可以有效改善混合动力系统经济性。采用实际路段工况验证了GA-ECMS扭矩优化协调效果，结果表明GA优化混合驱动可稳定发动机扭矩，能够达到优异的协调控制性能。     

双离合器协同的功率分流式混合动力汽车动态协调优化控制研究EI北大核心CSCD

针对集成多离合器的功率分流式混合动力汽车,研究了包含两个离合器状态协同切换的纯电动模式到混合动力模式的瞬态切换行为及动态协调优化控制策略。基于杠杆法和矩阵法建立系统不同切换阶段的动力学模型,根据发动机起停控制及模式切换需求对双离合器工作序列进行可行性分析并制定模式切换逻辑,在此基础上,针对双离合器协同滑摩导致的切换品质下降,以整车纵向冲击度、离合器滑摩功及模式切换时间为加权优化目标,基于模拟退火算法优化不同离合器接合和分离过程的滑摩行为,为解决固定发动机转速调节策略难以适应不同加速工况需求的难题,构建了混合动力模式下的发动机转速自适应调节策略,实现基于不同工况需求转矩的电机MG1转矩自适应调节。仿真测试和硬件在环测试结果表明,所设计的动态协调优化控制不仅能够有效地减小双离合器协同时的功率分流式HEV瞬态模式切换冲击度,而且具有优异的工况适应性,能够保证不同加速工况下的瞬态模式切换品质。     

四轮驱动混合动力汽车模式切换协调控制

混合动力汽车通过发动机和电机两种动力源实现多种驱动模式，不同动力源的切换对整车动力性能和驾驶性能有着重要影响。在四轮驱动混合动力汽车的基础上，针对模式切换过程中不同动力源响应性差异造成驾驶性能变差的问题，以纯电动向混合驱动模式切换过程为研究对象，提出了以离合器、电机和发动机为控制对象的协调控制策略，通过控制离合器接合压力并结合电机定转矩补偿控制，同时对发动机转速进行PID闭环控制。台架和实车试验结果表明：该控制策略能够快速平稳地实现驱动模式切换，提高了整车驾驶性能。