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。     

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。     

基于指纹识别的汽车启动系统设计

指纹识别系统是基于指纹识别的汽车启动系统的核心部分,它性能的优劣直接关系着汽车防盗系统效果。本文针对汽车防盗问题设计开发了一款基于指纹识别的汽车启动系统,中央处理模块采用TMS320C5402 DSP,指纹采集传感器采用MBF200传感器。该系统具有能耗低、抗干扰能力强、可靠性高等优点,能够满足相关国家法规要求,基于指纹识别的汽车启动系统适用于各类型汽车。     

基于强化学习DDPG的智能车辆轨迹跟踪控制

针对智能车辆在轨迹跟踪过程中的横向控制问题，提出一种基于强化学习中深度确定性策略梯度算法（Deep Deterministic Policy Gradient，DDPG）的智能车辆轨迹跟踪控制方法。首先，将智能车辆的跟踪控制描述为一个基于马尔可夫决策过程（MDP）的强化学习过程，强化学习的主体是由Actor神经网络和Critic神经网络构成的Actor-Critic框架；强化学习的环境包括车辆模型、跟踪模型、道路模型和回报函数。其次，所提出方法的学习主体以DDPG方法更新，其中采用回忆缓冲区解决样本相关性的问题，复制结构相同的神经网络解决更新发散问题。最后，将所提出的方法在不同场景中进行训练验证，并与深度Q学习方法（Deep Q-Learning，DQN）和模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）方法进行比较。研究结果表明：基于DDPG的强化学习方法所用学习时间短，轨迹跟踪控制过程中横向偏差和角偏差小，且能满足不同车速下的跟踪要求；采用DDPG和DQN强化学习方法在不同场景下均能达到训练片段的最大累计回报；在2种仿真场景中，基于DDPG的学习总时长分别为DQN的9.53%和44.19%，单个片段的学习时长仅为DQN的20.28%和22.09%；以DDPG、DQN和MPC控制方法进行控制时，在场景1中，基于DDPG方法的最大横向偏差分别为DQN和MPC的87.5%和50%，仿真时间分别为DQN和MPC的12.88%和53.45%；在场景2中，基于DDPG方法的最大横向偏差分别为DQN和MPC的75%和21.34%，仿真时间分别为DQN和MPC的20.64%和58.60%。     

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Matlab/GUI的增程式商用汽车动力性经济性仿真平台设计

随着电动汽车技术的进步,电动商用汽车也走进了人们的生活,然而受电池技术的制约,纯电动汽车的续驶里程不能达到理想要求,这对承担一定运输任务的商用汽车的发展产生了较大负面影响。针对国内外电动商用汽车技术现状和需求之间的矛盾,增程式电动商用汽车的开发与研究受到了高度重视。针对增程式电动商用汽车,在Matlab/GUI软件环境下设计了一套动力性和经济性分析平台,可方便地对其动力性和经济性进行分析,直观地展现汽车的设计参数和使用条件对动力性和经济性的影响,从而改进设计,提高汽车性能。     

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%。     

融合预瞄特性的智能电动汽车稳定性模型预测控制研究

提出了一种融合预瞄特性的智能电动汽车稳定性前馈+反馈控制方法。建立车辆预瞄模型，通过汽车在环境感知时的前视行为，引入道路曲率作为车辆动力学特性的影响因素。基于在前视信息指导下的车辆位姿变化，根据道路附着能力和车速指数模型描述期望纵向车速，建立轮胎侧偏刚度补偿的稳定性前馈控制方法。同时，采用模型预测控制（MPC）设计稳定性反馈控制律，根据车辆的预瞄信息自适应调整预测模型参数和预测时间，消除前馈控制误差及路面扰动等不确定性因素带来的影响。研究结果表明，本文提出的控制策略下汽车质心侧偏角、横摆角速度和侧向加速度小，且跟踪精度更高。仿真试验中，相比于无控制、MPC反馈控制与前馈+定参数MPC反馈控制，本文提出的控制策略在双移线工况1下质心侧偏角峰值分别减小了41.3%、28.9%和10.0%，横摆角速度峰值分别减小了18.0%、6.7%和2.0%，双移线工况2下质心侧偏角峰值分别减小了27.2%、8.7%和8.0%，横摆角速度峰值分别减小了16.9%、12.9%和8.6%；相比于MPC反馈控制与前馈+定参数MPC反馈控制，在蛇行工况1下，质心侧偏角峰值分别减小了49.8%与34.8%，横摆角速...