混合动力汽车控制策略研究现状及发展趋势

混合动力汽车作为解决汽车工业节能和环保的一项新技术,目前已成为汽车研究和发展的焦点。文章对混合动力汽车研究中基于规则的稳态能量管理策略、模糊优化控制策略、瞬时优化控制策略和全局优化控制策略进行了分析和比较,指出了未来混合动力汽车控制策略研究的发展方向。混合动力能量管理控制策略是混合动力汽车的基础和核心,当前的混合动力控制策略还不是很理想和成熟,需要进一步的优化。     

并联混合动力汽车扭矩管理的模糊控制与仿真

并联混合动力汽车中内燃机和电机之间存在动力的耦合和分离过程,能量管理策略比较复杂。为了进一步合理分配内燃机和电机的动力输出,增强其能量管理策略的鲁棒性,文中分析了电辅助控制策略的不足,提出了基于模糊逻辑控制的包含驾驶员扭矩识别和蓄电池功率平衡的并联混合动力汽车扭矩分配策略,并利用ADVI SOR2002的仿真环境,完成了该模糊逻辑扭矩控制模块的仿真。结果表明,模糊逻辑控制策略满足控制目标,对提高汽车的动力性和燃油经济性、改善排放、保证蓄电池的充放电功率平衡有明显的作用。     

基于烟花算法的PHEV能量管理策略参数优化

为改善插电式混合动力汽车(PHEV)的燃油经济性,提出一种基于规则的能量管理策略.结合智能网联汽车技术,利用烟花算法(F WA)结合系统约束条件,对能量管理策略参数进行优化,以求使车辆在变化的路况下能耗最低.为减轻沉重运算负荷,设计了一种事件触发机制来控制优化操作的启停.当车辆油耗超过预设上限则开始优化,一旦油耗满足预...     

基于强化学习的多燃烧模式混合动力能量管理策略

针对采用HCCI/SI多燃烧模式的功率分流型混合动力汽车,提出了一种基于深度强化学习(DRL)的能量管理策略。基于发动机台架试验和电机有限元分析建立了混合动力汽车模型。将整车作为环境,采用排序优先经验回放算法,训练基于深度Q网络(DQN)的能量管理智能体。在WLTC和NEDC工况下,与规则策略、自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)和动态规划结果进行对比,仿真结果表明:基于DRL的能量管理策略能在维持SOC的前提下,避免燃烧模式频繁切换,并且充分利用中小负荷HCCI燃烧,燃烧模式切换频率降低13%以上,燃油经济性提升6%以上。     

多模式混合动力汽车控制策略研究

针对目前混合动力汽车结构的优缺点及发展现状,提出一种双电机双离合器混合动力结构,在该结构下可实现多种驱动形式,综合各模式优势,可充分利用发动机、电机及电池特性,尽可能地节省能耗.在该混动结构下搭建了基于逻辑门限值和基于ECMS的瞬时优化能量管理策略,仿真及试验分析表明,基于ECMS的瞬时优化能量管理策略与基于规则的策略...     

基于模型预测控制的混联式混合动力车辆能量管理策略

针对混联式混合动力车辆实时最优控制的要求,研究制定了基于模型预测控制的能量管理策略。该策略采用2层控制器,上层控制器基于模型预测控制计算出发动机最优转速转矩,下层控制器基于规则控制分配功率需求于各部件,以保持SOC(State of Charge,荷电状态)和提高燃油经济性为目标,对发动机和电池之间功率分配进行实时在线能量管理。仿真结果表明,基于模型预测控制的能量管理策略控制效果良好,相比规则控制显著提高了燃油经济性。     

基于马尔可夫决策理论的燃料电池混合动力汽车能量管理策略

根据道路试验记录的数据建立驾驶员需求功率的马尔可夫模型,利用马尔可夫决策理论获得混合动力汽车的随机能量管理策略。借助燃料电池混合动力汽车控制系统的仿真平台进行仿真计算。北京公交车中速工况的仿真结果表明,与原先的恒电压控制策略相比,随机能量管理策略可以降低燃料消耗。     

基于粒子群算法的Plug-in混合动力汽车能量管理策略优化研究

基于对混合动力汽车能量管理策略优化的目的,建立了丰田Prius Plug-in混合动力汽车的MATLAB/Simulink数学模型,用数学公式描述了系统优化控制问题,采用粒子群优化算法对该包含众多约束条件的非线性优化问题进行了求解,利用PSAT专业软件对比分析了基本型优化控制算法、改进型优化控制算法和规则控制算法等的控制效果及燃油经济性。结果表明,经过优化后的Plug-in混合动力汽车在不牺牲汽车各项性能的前提下能提高动力系统工作效率。     

基于粒子群算法的Plug—in混合动力汽车能量管理策略优化研究

基于对混合动力汽车能量管理策略优化的目的,建立了丰田PnusPlug-in混合动力汽车的MATLAB／Simulink数学模型,用数学公式描述了系统优化控制问题,采用粒子群优化算法对该包含众多约束条件的非线性优化问题进行了求解,利用PSAT专业软件对比分析了基本型优化控制算法、改进型优化控制算法和规则控制算法等的控制效果及燃油经济性。结果表明,经过优化后的Plug-in混合动力汽车在不牺牲汽车各项性能的前提下能提高动力系统工作效率。     

并联混合动力汽车的双重能量管理策略研究

针对某一并联式混合动力汽车,设计以逻辑能量管理策略为主、模糊能量管理策略为辅的双重能量管理策略,以实现混合动力系统不同工作模式间的动态切换。仿真分析表明,该能量管理策略在满足车辆动力性能指标的前提下能有效降低混合动力汽车的燃油消耗,并能将电池组电池荷电状态维持在合理的范围内。     

复合功率分流混合动力汽车能量管理策略研究

基于庞氏最小值原理,并以等效瞬时燃油消耗量最小为目标为某复合功率分流混合动力汽车制定了能量管理策略。利用MATLAB仿真平台,建立了混合动力系统能量管理策略的模型进行仿真。结果表明,与现有逻辑门限控制策略相比,采用等效瞬时燃油消耗量最小化的控制策略能显著提高燃油经济性。基于仿真结果,将控制策略集成到整车控制器中进行NEDC工况下的实车转鼓试验。结果显示,采用的控制策略使实车当量油耗降低了12.31%。     

基于增益功率燃油系数的HEV能量管理策略

为了优化等效燃油最小能量管理策略的节油效果，以适用于工程批量应用为导向，制定基于增益功率燃油系数的混合动力汽车(HEV)能量管理策略。基于瞬时优化原理，提出基于增益功率燃油系数的工作模式决策机制，根据电机发电或电动引起的发动机功率与燃油消耗率的变化关系，分别给出电机充电和放电模式下增益功率燃油系数的计算方法。考虑发动机扭矩瞬态快速变化对油耗的影响和电机及电池包充放电效率特性，提出发动机高效区域扭矩滞回控制方法，建立基于增益功率燃油系数的能量管理策略算法架构。基于MATLAB/Simulink搭建控制策略软件模型，通过转鼓试验台进行实车试验验证。研究结果表明：相对于等效燃油最小能量管理策略，基于增益功率燃油系数的能量管理策略提升了节油率和舒适性，在全球轻型汽车测试循环(WLTC)工况下的百公里油耗降低了约4.8%，发动机的启停次数降低了约53%；相对于有效燃油消耗率(BSFC)最优工作点控制方法，发动机高效区域滞回控制方法降低百公里油耗约1.8%；与采用基于动态规划的全局优化能量管理策略的仿真结果对比，在不能提前预知工况的条件下，制定的能量管理策略在WLTC工况与新标欧洲测试循环(NEDC)工况下的油耗与理论最优值差距均较小。     

并联混合动力电动汽车的转矩控制策略

讨论了并联混合动力电动汽车的能量管理策略,阐述了一种基于规则转矩的控制策略,并在ADVISOR2002仿真软件上结合模型作了仿真分析。仿真试验证明这种转矩控制策略是一种合理的能量优化管理策略,提高了并联式混合动力电动汽车系统效率,获得了整车最大的燃油经济性、最低的排放以及平稳的驾驶性能。     

燃料电池汽车能量管理控制策略研究

针对燃料电池混合动力汽车(FCHEV)能量管理策略进行了研究,对燃料电池汽车的能量管理控制策略进行了梳理和分类。从基于规则和基于优化这两个角度将控制策略进行了横向分类,再将规则型和优化型控制策略做了纵向梳理。具体介绍了模糊控制、神经网络、动态规划、庞特里亚金极值原理与等效消耗最小原理等的具体应用。分析比较了不同优化算法的优劣势,并对之后控制策略的研究方向提出了建议。     

基于深度强化学习的THS-Ⅲ平台PHEV能量管理策略研究

针对THS-Ⅲ平台的插电式混合动力汽车提出一种基于深度强化学习的能量管理策略。首先，使用MATLAB/Simulink搭建车辆前向仿真模型；其次，建立车辆能量管理的马尔可夫过程和深度强化学习算法；最后，使用WLTC-Class3和ACC-60工况进行了仿真验证。结果表明，与基于规则的能量管理策略相比，基于深度强化学习的能量管理策略在WLTC-Class3工况下总花费节省16.51%，燃油消耗量下降15.56%，在ACC-60工况下总花费节省31.95%，燃油消耗量下降29.96%。     

基于马尔科夫链的并联PHEB预测型能量管理策略研究

为使能量管理策略更好地面向实时应用,本文中针对一款装有自动机械式变速器(AMT)的并联插电式混合动力客车(PHEB),展开预测型控制策略的研究,以实现挡位选择和功率分配的协同优化。首先,基于马尔科夫链模型,计算转矩状态转移概率,得到不同预测时域长度的预测车速;在此基础上,进行滚动时域内的功率分配和挡位选择协同优化。其中,在滚动时域内的优化选择含电池SOC和挡位两个状态变量的二维动态规划(DP)算法。分析了不同预测时域长度对预测结果的影响,并对动态规划、基于规则的能量管理策略和预测型策略进行对比。结果表明:与基于DP的能量管理策略相比,本文中提出的预测型策略的能耗增加了17.3%,但与基于规则的能量管理策略比较,预测型策略的能耗降低了29.7%。     

并联混合动力汽车控制策略的综合分析

混合动力汽车解决了纯电动汽车续驶里程短和初始成本高的难题。文章简要介绍了混合动力汽车的驱动系统和工作模式及能量流动。将目前已提出的基于转矩或功率的并联混合动力汽车控制策略进行了分类,并介绍了其主要思想及优缺点,指明了控制策略的发展方向。     

基于预测控制的插电式混合动力汽车智能能量管理(英文)

为解决基于规则的插电式混合动力汽车(PHEV)能量管理策略必须保留混合动力系统容量冗余以应对不可预测的驾驶员行为,从而影响系统效率的问题,研究了基于优化的智能交通系统(ITS)能量管理和经济行驶算法,利用ITS提供的信息对高压电池的充、放电以及发动机的起动和关闭进行控制,利用上海市行驶工况数据进行了仿真,表明了该控制策略的有效性。     

插电式串联混合动力汽车的系统匹配与仿真

针对插电式串联混合动力汽车,提出了一种基于道路工况和整车功率需求分析的系统匹配方法.建立了混合动力系统的模型,并利用能量流图,对采用不同的能量管理策略时系统的能效进行仿真分析.结果表明,所提出的系统匹配方法可行,采用ON-OFF与负载跟随相结合的控制策略在改善车辆燃油经济性的同时,可提高系统关键部件的效率.     

重度混合动力汽车油耗和排放的多目标随机最优控制策略

鉴于采用通常在特定工况下开发的控制策略的混合动力汽车在实际路况下的性能未必能达到最优的问题,将实际道路下的混合动力汽车能量管理策略问题转化为标准路况下的随机线性最优控制问题。建立了包含三效催化转化器热状态的混合动力汽车二次型状态空间方程,以发动机燃油消耗和三效催化转化器出口处的排放最小为优化目标,对蓄电池SOC、车速、三效催化转化器温度和出口排放等实际状态进行卡尔曼滤波估计,以对电机功率和发动机功率等输出变量进行最优反馈。仿真结果表明,与规则控制相比,所建立的随机最优控制策略能在满足车辆动力性要求的前提下,三效催化转化器的起燃时间约缩短160s,HC和CO的转化率明显提高。