基于马尔科夫预测算法的混合动力汽车控制策略研究与分析

混合动力汽车(HEV)通过对燃油和电能的合理分配来降低整车的燃油耗,并且延长动力电池的使用寿命,同时降低尾气排放。介绍了几种 HEV 控制策略和基于马尔科夫预测算法的等效 燃油消耗最小控制策略,并对各种控制策略进行可适用度评价。     

电动汽车锂电池建模仿真

文章列举了几种常见的锂电池等效模型,并选取戴维南模型进行参数辨识与建模仿真:对实验所选锂电池进行HPPC脉冲充放电实验,把试验得到的电压、电流等数据在Matlab中进行参数拟合得到电池的等效电阻和等效电容等参数,最后在Simulink中搭建等效电池模型进行充放电仿真并验证模型的精确性,模型运行的结果证明模型的最大误差小于5%,平均误差小于1%。     

基于STM32的客车超员远程监测系统研究

针对客车超员引发的交通事故频发,传统意义上的客车超员监测模式很难满足交通运输部门对超员监测系统发展要求的现状,基于STM32微控制器设计了客车超员远程监测系统。使用红外光电传感器采集上下车人数并实时显示在液晶屏上,当检测到客车发生超员时,系统通过GSM网络向交警发送预警短信,同时在客车现场语音提醒。测试结果表明传感器检测准确、系统预警可靠,对客车超员远程监测具有重要意义。     

基于小波变换-模糊控制的复合电源能量管理

以锂电池-超级电容构成的复合电源电动汽车为研究对象,在满足动力性能的前提下,为实现超级电容在合理的荷电状态 （SOC） 下承担高频率信号,且锂电池承担低频率信号的目标,建立了实时小波变换-模糊控制的能量管理控制策略。基于 Matlab/Simulink 和 ADVISOR 软件搭建整车模型,并在 NEDC 循环工况下进行仿真测试。仿真结果表明,与单一锂电池相比,在小波变换-模糊控制策略下,复合电源锂电池的驱动峰值电流降低了20.68%,寿命提高了16.74%。搭建了按一定比例缩小的复合电源系统试验平台,并在 NEDC 工况下进行试验验证。结果表明,小波变换-模糊控制策略对复合电源电动汽车的能量管理具有良好的控制效果。     

增程式电动车动力系统参数匹配与仿真研究

增程式电动汽车解决了纯电动汽车行驶里程短的问题,针对其动力系统进行了分析和匹配。采用恒温器式控制策略用Cruise/Simulink先进行了动力性仿真,然后分别在不同的工况下进行了纯电动和增程里程的仿真。结果表明动力系统的匹配可行。     

基于模糊神经网络的动力电池故障诊断研究

汽车动力电池的某些故障比较容易诊断,比如过压、过充、SOC异常等故障,但也存在一些不明显的故障,如电池容量变小、电池内阻大等,无法通过实时采集的电池数据进行诊断。文章便是针对这类故障对电池充放电历史数据进行分析诊断,然后结合模糊理论与神经网络设计电池故障诊断系统。