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。     

Plug-in混合动力电动汽车的研究分析

外接充电式混合动力电动汽车（Plug-in HEV）是在传统混合动力汽车基础上派生出来的新型节能环保车,可以大大改善汽车有害气体和温室气体排放,提高汽车燃油经济性。文章介绍了Plug-in HEV的动力系统结构,阐述了Plug-in HEV的工作模式及控制策略,指出Plug-in HEV除具有纯电动汽车的全部优点外,还可利用晚间低谷电对电池充电等优点,但同时又受到充电基础设施和成本等因素制约,是一种最有发展前景的混合动力电动汽车。     

ISG型混合动力汽车发动机起动过程控制仿真分析

发动机自动起停是混合动力汽车节能减排的重要手段,对混合动力汽车的起动性能提出了更高的要求。混合动力汽车的ISG（Integrated Starter Generator）起动相比传统车的起动机起动可以获得更好的油耗、排放、振动和噪声性能。文中结合所研发的ISG型混合动力汽车,通过试验分析现有发动机起动过程的控制效果。为解决现有控制算法存在的转速超调量大的问题,设计了发动机起动过程的转速闭环控制算法,搭建了控制器和被控对象仿真模型。通过仿真分析研究了不同控制参数对起动过程转速控制效果的影响,得出了减少发动机喷油转矩和提高ISG转矩变化率限制可以改善转速控制效果的结论,为后续控制算法的改进和实车控制参数的标定提供了依据。     

混合动力汽车的控制策略优化研究

控制策略优化是提高混合动力各方面性能的最关键技术。混合动力汽车由其成本所限不适合过于复杂的控制算法。本文提出一种优化模糊控制方法,离线进行发动机优化控制计算后,运用模糊控制算法实现综合优化控制,仿真实验证明其优于基础的电辅助逻辑控制。通过调整各优化目标的权值和修改模糊控制规则灵活地实现不同的控制目标。     

基于PSO算法的HEV控制策略研究

混合动力电动汽车(HEV)是当今国内外汽车领域研究的重点与热点,其中控制策略是混合动力电动汽车研发过程中的关键环节。文中结合并联式混合动力汽车系统特点,提出了一种基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的优化控制策略,并在Simulink环境下进行了仿真,结果表明所提出的控制算法正确、有效。     

增程式纯电驱动汽车动力系统研究

分析了增程式纯电驱动汽车动力系统结构和能量管理策略,给出其关键部件的设计要求及方法.阐述了增程式纯电驱动汽车与内燃机汽车、传统纯电动汽车、传统混合动力汽车、Plug-in混合动力汽车及燃料电池汽车相比在废气排放、制造成本、燃油消耗、系统复杂度和续驶里程等5个方面具有的优势.     

混合动力汽车控制策略的优化

混合动力汽车既采用了发动机控制系统,同时采用了电动机控制系统,由此组成混合控制系统驱动车辆行驶。控制策略是混合动力汽车的核心,混合动力汽车有两个能量源,两者之间相互协调的程度对混合动力汽车燃油经济性和动力性等性能的改善具有关键作用,两者之间只有协调工作,才能很好的达到节能减排的目的,而这需要良好的控制策略来实现。因此,为了提高能源利用率,减少环境污染,需要对混合汽车的控制策略进行优化分析。然而,目前国内混合动力汽车的控制策略不够完善,本文对混合动力汽车的结构原理和控制优化问题进行了研究。     

Plug-in混合动力电动汽车能量消耗研究

针对某Plug-in混合动力电动汽车,应用Cruise/Simulink联合仿真的方式建立整车模型。采用仿真分析的方法,分别依据GB/T 19753—2005和GB/T 19753—2010两版国标中规定的轻型混合动力电动汽车能量消耗量试验方法规定的工况及测试条件,对车辆能量消耗进行对比分析。在对所开发的整车控制策略的控制效果进行验证的同时,研究新旧两版国标对Plug-in混合动力电动汽车整车能量消耗的影响。     

考虑驾驶员操作误差的混合动力汽车队列生态驾驶控制

鉴于现有生态驾驶控制的研究多基于完全智能网联环境,不适用于传统人类驾驶汽车和网联汽车混行的交通场景,本文中以包含人类驾驶汽车和网联汽车的混合动力汽车队列为研究对象,提出一种考虑驾驶员操作误差的分层生态驾驶控制方法。基于随机模型预测控制算法设计上层控制器以实现车队机动性、燃油经济性和舒适性多目标优化,采用自适应等效燃油消耗最小化策略设计下层控制器以优化车辆发动机与电池的功率分配。仿真结果表明,所提出的方法可有效降低驾驶员操作误差导致的车队中混合动力汽车速度轨迹的偏移量,车辆平均油耗降低2.82%。     

基于PMP的Plug-in柴电混合动力汽车油耗与排放最优控制策略

综合考虑电池和SCR催化器在低温环境下的工作特性,针对低温下温度对Plug-in柴电混合动力汽车性能的影响,提出最短时间控制和燃油消耗最少问题。以SCR起燃温度和电池正常工作温度时间最短为优化目标,以电池温度、电池荷电状态(State of Charge,SOC)和SCR催化器温度为状态变量,利用极小值原理求得最优控制策略。通过仿真对比规则控制策略,分析了在不同低温条件下基于庞特里亚金极小值原理(Pontryagin’s Minimum Principle,PMP)的最短时间和最少油耗与排放优化控制策略对整车油耗和排放的影响。     

Direct method for optimal power management in hybrid electric vehicles

Hybrid electric vehicles are powered by an electric system and an internal combustion engine. The components of a hybrid electric vehicle need to be coordinated in an optimal manner to deliver the desired performance. This paper presents an approach based on direct method for optimal power management in hybrid electric vehicles with inequality constraints. The approach consists of reducing the optimal control problem to a set of algebraic equations by approximating the state variable which is the energy of electric storage, and the control variable which is the power of fuel consumption. This approximation uses orthogonal functions with unknown coefficients. In addition, the inequality constraints are converted to equal constraints. The advantage of the developed method is that its computational complexity is less than that of dynamic and non-linear programming approaches. Also, to use dynamic or non-linear programming, the problem should be discretized resulting in the loss of optimization accuracy. The propsed method, on the other hand, does not require the discretization of the problem producing more accurate results. An example is solved to demonstrate the accuracy of the proposed approach. The results of Haar wavelets, and Chebyshev and Legendre polynomials are presented and discussed.     

Economic value and utility of a powertrain system for a plug-in parallel diesel hybrid electric bus

This research is the first to develop a design for a powertain system of a plug-in parallel diesel hybrid electric bus equipped with a continuously variable transmission (CVT) and presents a new design paradigm of the plug-in hybrid electric bus (HEB). The criteria and method for selecting and sizing powertrain components equipped in the plug-in HEB are presented. The plug-in HEB is designed to overcome the vulnerable limitations of driving range and performance of a purely electric vehicle (EV) and to improve fuel economy and exhaust emissions of conventional bus and conventional HEBs. The control strategy of the complicated connected propulsion system in the plug-in parallel HEB is one of the most significant factors in achieving higher fuel economy and lower exhaust emissions of the HEV. In this research, a new optimal control strategy concept is proposed against existing rule-based control strategies. The optimal powertrain control strategy is obtained through two steps of optimizations: tradeoff optimization for emission control and energy flow optimization based on the instantaneous optimization technique. The proposed powertrain control strategy has the flexibility to adapt to battery SOC, exhaust emission amount, classified driving pattern, driving condition, and engine temperature. The objective of the optimal control strategy is to optimize the fuel consumption, electricity use, and exhaust emissions proper to the performance targets. The proposed control strategy was simulated to prove its validity by using analysis simulation tool ADVISOR (advanced vehicle simulator).     

PHEV复合储能系统设计及基于MODA的参数优化

为了提高插电式混合动力汽车的燃油经济性、降低污染物的排放,并解决插电式混合动力汽车单一动力电池低比功率、无法响应暂态功率需求的问题,设计蓄电池和超级电容并联的复合储能系统,采用带有滑动窗口的实时小波功率分配策略,并对滑动窗口长度进行选择。该功率分配策略将复合储能系统的需求功率分解成高频和低频两部分,超级电容接收高频分量,蓄电池接收低频分量,避免了高频分量对于蓄电池的冲击,提高了蓄电池的耐久性和可靠性。制定基于规则的控制策略,以整车燃油消耗量和污染物排放量为优化目标,利用多目标蜻蜓算法对相关控制参数进行优化。基于ADVISOR搭建含有复合储能系统的插电式混合动力汽车整车仿真模型,采用新欧洲行驶循环工况进行测试,并通过与带精英策略的非支配排序遗传算法进行对比,验证算法的有效性。研究结果表明：利用多目标蜻蜓算法优化后的车辆百公里燃油消耗平均降低了12.71%,污染物综合排放性能平均下降了10.05%;相对于优化前,发动机输出功率减少,电机输出功率增加,发动机和电机的工作效率均得到了显著提升;Pareto最优解的收敛性和覆盖范围优于带精英策略的非支配排序遗传算法,同时得到的多组Pareto最优解为整车设计和优化提供了更多选择。     

ISG并联混合动力汽车的优化控制研究

优化控制是提高混合动力各方面性能的关键技术。本文提出一种优化模糊控制方法,离线进行发动机优化控制计算后,运用模糊控制算法实现综合优化控制。仿真实验证明,其优于基础的电辅助逻辑控制。通过调整各优化目标的权值和修改模糊控制规则,可灵活地实现不同的控制目标。     

行星齿轮结构的混合动力汽车的系统效率

首先分析了一种行星齿轮结构的混合动力电动汽车的纵向动力学方程，并且研究了不同情况下的汽车系统效率，得到了系统效率优化的目标函数和约束条件，随后利用序列二次规划算法对混合动力电动汽车系统效率进行了优化计算，从而确定了每种工况下的最佳蓄电池功率和最佳减速比。     

基于系统效率最优的CVT混合动力轿车转矩优化分配方法

无级变速器CVT消除了挡位概念,其速比在一定范围内连续可调。配备CVT的混合动力汽车能够实现动力源转矩和传动系统的优化匹配。针对此问题,提出了基于系统效率最优的CVT中度混合动力轿车动力源转矩优化分配方法:。该方法:综合考虑了各个关键部件的效率,以混合动力系统的总体效率为优化目标,以车速、车辆加速度、电池SOC为状态变量,优化分配了驱动工况下各动力源输出转矩,为整车能量管理策略的制定奠定了基础。     

混合动力车辆控制策略研究

针对某串联混合动力装甲车,建立了以燃油消耗最小化为目标的最优控制模型,应用动态优化算法对问题进行求解.选择某重型车辆典型城郊工况CYC-CSHVR进行仿真分析,并将结果与"恒温式"控制策略的结果作比较,结果表明动态规划算法的燃油经济性比"恒温式"有较大提高.最后根据仿真分析,得到该串联混合动力装甲车的发动机输出功率与需...     

基于多目标遗传算法的混合电动汽车参数优化

动力系统和控制器参数的同时优化是提高混合电动汽车(HEV)燃油经济性并降低排放的关键。这类优化问题涉及多个相互冲突的优化目标和非线性约束,是典型的多目标优化问题。文中采用多目标遗传算法求解该优化问题的Pareto最优解集,并应用ADVISOR对实际算例的优化结果进行比较分析。结果表明,应用该方法可找到多组可行解,在满足原车动力性要求的前提下能有效提高燃油经济性,降低排放。     

Bees-algorithm-based optimization of component size and control strategy parameters for parallel hybrid electric vehicles

This paper presents the optimization of key component sizes and control strategy for parallel hybrid electric vehicles (parallel HEVs) using the bees algorithm (BA). The BA is an intelligent optimization tool that mimics the food foraging behavior of honey bees. Parallel HEV configuration and electric assist control strategy were used to conduct the research. The values of the key component size and the control strategy parameters were adjusted according to the BA to minimize the weighted sum of fuel consumption (FC) and emissions, while the vehicle performance satisfies the PNGV constraints. In this research, the software ADVISOR was used as the simulation tool, and the driving cycles FTP, ECE-EUDC and UDDS were employed to evaluate FC, emission and dynamic performance. The results demonstrate that the BA is a powerful tool in parallel HEV optimization to determine the optimal parameters of component sizes and control strategy, resulting in the improvement of FC and emissions without sacrificing vehicle performance. In addition, the BA is able to define a global solution with a high rate of convergence.