中国新能源汽车产业与技术发展现状及对策

为促进中国新能源汽车产业与技术的发展,首先从中国新能源汽车发展现状出发,对现阶段中国新能源汽车整体产业、关键零部件产业及基础配套设施等产业链重点环节发展现状进行系统的梳理,并对中国新能源汽车整车技术、动力电池技术、驱动电机技术、燃料电池技术等核心技术取得的进展进行总结。然后,通过对标国外纯电动汽车、插电式混合动力汽车、燃料电池汽车、动力电池及驱动系统的技术前沿,分析中国新能源汽车与国际先进水平之间存在的差距与不足。基于现状分析,从战略政策、核心技术、研发生产、产业体系、示范推广、产品销售6个方面对目前中国新能源汽车发展存在的问题进行深度剖析,并进一步从顶层设计、自主创新、基础支撑、产业生态、配套体系以及商业模式6个方面为中国新能源汽车未来的产业发展路径和技术突破方向提供对策建议。最后,对中国未来新能源汽车产业与技术的发展路径进行思考。研究结果表明：产业布局方面,应合理布局整车及零部件配套企业,推进企业集群化,产业集聚化;纯电动汽车应着重发展一体化电动底盘,加大新体系动力电池的研发力度;插电式混合动力汽车应重点发展高性能混合动力总成与专用发动机,以及动态协调控制技术;燃料电池汽车应以发展燃料电池电堆及关键材料为重点,同时兼顾燃料电池系统及核心部件的开发。     

基于蚁狮算法的UKF车辆状态参数估计器

为了准确获取分布式驱动电动汽车状态参数信息，满足车辆稳定性控制系统的需求，提出一种基于蚁狮算法的无迹卡尔曼滤波状态参数估计器。针对无迹卡尔曼滤波（UKF）过程中噪声协方差矩阵的不确定性，采用蚁狮优化算法（ALO）对其进行寻优，并引入奇异值分解（SVD）的方法来维持噪声协方差矩阵的正定性，此外，基于指数加权最小二乘法对车辆侧偏刚度进行辨识并将其作为状态参数估计器输入。基于MATLAB/Simulink和CarSim联合仿真平台，建立分布式驱动电动汽车参数估计模型，分别进行双移线工况和正弦迟滞工况仿真，并基于A&D5435快速原型开发平台进行双移线工况实车试验。仿真与试验结果表明：相比于SVDUKF算法估计结果，双移线仿真工况下，基于ALO-SVDUKF算法估计得到的质心侧偏角和横摆角速度的均方根误差分别降低了55.7%、30.7%，正弦迟滞仿真工况下，均方根误差分别降低了58.1%、85.1%，且在车辆处于极限失稳状态时仍能维持较好的估计效果；双移线试验工况下，横摆角速度的估计值与实际测量值之间的均方根误差仅为0.938 4（°）·s^-1；提出的基于ALO-SVDUKF算法的分布式驱动电动汽车状态参数估计器能够有效提高质心侧偏角和横摆角速度的估计精度，可为车辆稳定性控制提供精确的状态信息。     

AMT驱动构型对纯电动客车综合性能影响研究

为研究自动机械式变速器（AMT）驱动构型对纯电动客车综合性能的影响，以12 m电机直驱纯电动城市客车为研究对象，装备3挡AMT并对驱动电机重新选型，利用NSGA-Ⅱ多目标优化算法以0~50 km·h^-1加速时间最短和中国典型城市工况（普通道路和快速道路）下行驶能耗最低为目标对变速箱传动比进行优化，并制定基于车速和加速踏板开度的双参数动力性与经济性换挡规律，在中国典型城市工况不同道路下，采用2种换挡规律对整车驱动能耗与制动能量回收进行仿真，并利用最大爬坡度及加速时间对整车动力性能进行分析。研究结果表明：与原电机直驱构型下整车性能相比，AMT驱动构型在将驱动电机峰值转矩降低68.4%后，最大爬坡度从20.07%提高到20.3%，0~50 km·h^-1加速时间从14.19 s增加到18.69 s，整车动力性虽满足要求，但加速时间增加了31.7%；其驱动能耗有所降低，但制动能量回收能力有所减弱，且二者都受行驶工况和换挡规律的影响，普通道路行驶时，经济性和动力性换挡规律百公里驱动能耗分别降低了1.55%和0.55%，百公里制动能量回收分别减少了1.35%和1.53%，百公里综合能耗分别降低了-0.12%和1.62%，快速道路行驶时，经济性和动力性换挡规律百公里驱动能耗分别降低4.78%和3.72%，百公里制动能量回收分别减少了1.53%和5.1%，百公里综合能耗分别降低了5.63%和3.35%。可见，纯电动客车采用AMT驱动构型时，需综合考虑车辆设计要求及行驶工况与换挡规律的影响。     

基于小波控制的电动汽车稳定性研究（双语出版）

针对前轮独立驱动电动汽车,研究一种基于小波控制器的驱动稳定性控制系统。为提高车辆对开路面的行驶稳定性,根据驱动轮等转矩分配控制策略,提出基于神经网络PID的驱动轮滑移率相近为目标控制策略。针对矢量控制中的电流控制,提出基于离散小波变换的电流控制器。通过CarSim/Simulink建立前轮独立驱动电动汽车联合仿真平台,进行不同工况整车性能仿真与分析,并基于A&D5435快速原型开发平台进行实车试验。仿真与试验结果表明：基于小波控制器的驱动控制系统不仅提高了车辆对开路面行驶的稳定性,而且具有更平滑、更快速的转矩响应;对开路面工况下,提出的控制策略左侧、右侧驱动轮速度仿真结果与试验结果最大偏差分别为3.43%和3.56%;等转矩分配控制策略下,左侧、右侧驱动轮速度仿真结果与试验结果最大偏差分别为3.86%和3.25%,表明了试验与仿真的一致性;对开路面仿真工况下,相比于驱动轮等转矩分配控制策略,基于神经网络PID的驱动轮滑移率相近为目标控制策略的车辆峰值质心侧偏角降低了79.57%,侧向跑偏距离降低了73.39%。