基于线性规划的混合动力汽车智能充电策略

以油电混合动力汽车整车控制策略为基础,提出一种基于线性规划的智能充电能量分配策略,改善了混合动力汽车燃油经济性。该策略在维持高压电池SOC平衡的前提下,根据整车需求功率,发动机和中混电机转速,结合各动力总成部件能量传递的效率,以系统等效燃油消耗最小为原则进行扭矩分配优化。通过仿真结果表明,该策略比普通瞬时优化策略提高了整车燃油经济性。     

基于自适应遗传算法的增程式电动汽车能量管理策略优化

建立增程式电动汽车整车仿真模型,以恒温器控制策略为例,以车辆最长续驶里程和百公里油耗为优化目标,利用自适应遗传算法对其能量管理策略进行了优化.优化结果表明,采用自适应遗传算法可使等效燃油消耗较之优化前减少10％.同时研究了蓄电池SOC上、下限值与目标续驶里程的关系以及不同蓄电池初始SOC值对燃料电池输出功率最优值的影响.研究发现,目标续驶里程与蓄电池SOC上限值关系不大,受下限值影响较大;燃料电池恒定输出功率最优值随着蓄电池初始SOC值的增大而减小.     

车载低压电源管理系统的研究

为了节约整车燃油消耗量,延长电池和车载用电器,研究了车载低压电源管理系统。分析了车载低电压电源管理系统的结构组成,从硬件和软件两个方面进行研究。根据车载低压电源的使用工况,设计了基于分流器的负载端电流采样电路和发电机控制电路。提出了采用扩展Kalman滤波算法回归计算初始点的SOC算法;基于SOC窗口,提出了车载低压电源管理系统的四种工作模式。实验结果表明,本文提出的SOC算法具有很好的鲁棒性,计算误差可控制在4%以内,提出的车载电压电源管理模式可以根据外界负载的需求优化发电机的输出电压,控制蓄电池的充放电电流,节约整车油耗,道路实验表明,加装车载低压电源管理系统后,整车油耗可节约2.6%。     

功率分流混合动力全速域工作模式切换规则优化

针对某功率分流混合动力汽车,探讨了既定模式转矩分配策略未知情况下全速域工作模式切换规则的优化问题。先在既定模式转矩分配策略未知的前提下,将等效燃油消耗与样本数字特征相结合,计算了不同荷电状态（SOC）值下各工作模式在所有可行工作点的基准综合燃油消耗率。以整车燃油经济性为优化目标,确定不同SOC值下所有可行工作点的最佳工作模式,进而得出基于车速、车轮端需求转矩、SOC值的优化后全速域工作模式切换规则,以满足不同工况下的工作模式选择需求。之后,不考虑模式切换过程对整车驾驶平顺性的影响,搭建了模式切换实施模型。再以4个新欧洲驾驶循环（NEDC）工况所构成的组合工况为目标行驶工况,将优化后全速域工作模式切换规则和传统基于逻辑门限的全速域工作模式切换规则分别应用于基于规则的能量管理策略,进行了整车燃油经济性仿真与台架试验验证。仿真结果表明：在不改变既定模式转矩分配策略的条件下,与基于逻辑门限的全速域工作模式切换规则情况相比,所提出的既定模式转矩分配策略未知情况下全速域工作模式切换规则优化方法至少可使整车燃油经济性提高7.33%。台架试验结果进一步表明,该优化方法至少可使整车燃油经济性提高6.17%。由此可见,所提出的既定模式转矩分配策略未知情况下全速域工作模式切换规则优化方法对整车燃油经济性具有较好的改善效果。     

基于BP-EKF算法的锂电池SOC联合估计

电池荷电状态(SOC)的准确估计是电动车辆进行整车控制优化的先决条件,也是合理实施电池管理的依据。本文中在确定1阶RC等效电路模型的基础上,采用含有遗忘因子的递推最小二乘算法和BP-EKF算法对模型参数与SOC进行在线联合估计,提出一种BP神经网络和扩展卡尔曼滤波(EKF)相结合的锂离子动力电池SOC估计方法,使用相应的滤波输出参数离线训练BP神经网络,进而将训练成功的BP神经网络用于补偿EKF算法的估计误差。通过仿真和电池动态工况试验验证,结果表明,与EKF算法相比,所提出的SOC估计方法具有良好的抑制发散和鲁棒性能,能有效提高SOC的估计精度。     

基于驾驶工况辨识的插电式混合动力汽车保电能量管理策略

为了改善PHEV在低SOC状态下的保电性能，结合具体工况进行分析，明确造成保电性差的主要原因，一是需求功率较大，而发动机工作转速由于NVH性能要求受限；二是需求功率较低，但发动机未能有效利用时机进行发电。针对特定工况低SOC状态下保电性较差的问题，在原策略的基础上，提出一种基于工况识别的保电策略。通过对行驶工况进行在线辨识，根据识别结果适当放开发动机的发电能力。经过仿真验证，该策略能有效减缓整车在低SOC状态下的掉电速率。与原策略相比，SOC最低值提高7.19%，整车保电性能得到提升。     

基于Cruise的ISG混合动力中型卡车能量分配策略研究

文章对ISG混合动力中型卡车发动机、电池、电机的联合工作进行了分析,并基于Matlab/Simulink建立了整车能量分配控制策略,基于AVL/Cruise建立了整车被控对象模型,进行了联合虚拟仿真。对仿真结果,包括整车的经济性、排放、SOC等性能进行了分析和研究,说明采用ISG混合动力系统的中型卡车实现了节油,并且保证了电池SOC平衡,车辆动力性能够满足要求,控制策略是有效的。     

融合工况识别的增程式电动汽车模糊能量管理策略研究

针对模糊能量管理策略设计仅依赖专家经验很难适应复杂工况的问题，本研究提出了一种基于神经网络工况识别的增程式电动汽车模糊能量管理策略。首先，基于中国货车行驶工况（CHTC-HT）数据，利用改进遗传算法优化的BP神经网络构建工况识别模型；其次，根据所识别的工况类型，融合电池SOC及整车需求功率参数，设计了自适应模糊能量管理策略，通过实时获取发动机功率输出实现能量优化分配；最后，通过硬件在环测试验证了所提出的方法。结果表明自适应模糊策略油耗相比规则策略降低9.67%，比模糊策略降低7.84%，有效提高了整车经济性。     

基于余热利用的燃料电池汽车能量管理策略*

针对锂离子电容器高能量密度和高功率密度的特点,提出一种燃料电池-锂离子电容器新型动力系统构型,设计了基于庞特里亚金极小值原理(PMP)的能量管理策略。考虑锂离子电容器荷电状态(SOC)、燃料电池功率变化率和燃料电池余热利用对各能量源输出性能的影响,建立相应的能量管理策略,并综合分析了不同策略对整车经济性的影响。仿真结果表明:限制SOC和功率变化可在一定程度上提升燃料电池和锂离子电容器的耐久性;考虑燃料电池余热的能量管理策略可以有效降低氢气消耗量,改善整车的经济性。     

基于G PS定位的插电式混合动力汽车能量管理策略研究

为了更好地挖掘插电式混合动力汽车的节油潜力和降低使用成本,研究了基于GPS定位的能量管理策略.考虑油电使用成本差异,为使整车综合能耗成本最低,行程终了时电池荷电状态(SOC)应下降至放电下限.依托GPS定位,根据车辆当前所在位置和目的地,车辆运行工况可聚合归类成市内纯电工况、市内混合工况和城间混合工况等若干工况组合.利用庞德里亚金极小值原理构建Hamilton整车能耗成本函数,将SOC轨迹寻优问题简化成求解不同工况的2点边值问题.采用动态规划逆序算法生成基本SOC轨迹曲线,分析整车历史行驶数据,生成速度、时间影响因子对基本SOC轨迹曲线进行修正以减小偏差.以某插电式同轴并联混合动力汽车为例,开展基于WLTC工况的仿真实证研究.结果表明,基于GPS定位的整车能量管理策略节油率较CD/CS策略,城市工况提高了6.83%,综合工况提高了9.91%,验证了基于GPS定位的整车能量管理策略的有效性.      

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。     

增程式电动车整车控制策略研究

以某款增程式电动轿车为研究对象,研究增程器的工作模式、增程系统的能量管理策略,提升整车的能量利用效率,并对整车SOC(电池荷电状态)管理策略及故障诊断策略进行了研究及仿真分析,分析表明控制策略合理、高效、安全,提升了整车性能。     

混合动力电动汽车模糊逻辑控制策略的研究与仿真

以四川汽车工业集团野马混合动力电动汽车设计要求为基础,提出了一种混合动力电动汽车模糊逻辑控制策略。这种策略通过对油耗和各排放参数动态地分配权重值确定出发动机的最佳转矩,然后再根据模糊控制原理,以电池SOC值、汽车驱动需求的输出转矩和电动机转速为模糊输入确定出发动机的实际输出转矩,最终实现整车油耗和排放的综合优化。通过在S imu link软件中搭建该控制策略的仿真模型并与基础的电力辅助控制策略相比较,证明了这种控制策略有利于整车运行经济性和环保性的提高。     

电池管理系统SOC估算方法及应用

动力电池SOC的准确估算是BMS的核心功能之一,是提高电池利用效率和制定整车控制策略的基础。本文对常用的SOC估算方法进行介绍,比较其优缺点,为实际的工程应用提供参考。     

基于能量效率的HEV多模式控制策略及判据研究

以某款混联式HEV为研究对象,建立了车辆动力系统仿真模型及整车能量控制策略优化模型。对比不同需求驱动转矩下的整车能量转换效率发现,在电池剩余电量及车速相同条件下,随着驾驶人需求驱动转矩的增加,HEV能量转换效率呈现"凸抛物线"规律。基于该规律,形成了HEV能量控制策略动力性、平衡性和经济性控制规则的划分判据。     

PHEV能量管理策略研究

针对一款串联型插电式混合动力公交车,文章基于MTLALB建立整车和各部件数值模型。在中国典型城市公交工况下,建立基于全局优化的DP策略,并与CD-CS策略和PMP策略进行能耗对比分析。结果表明:(1)基于CD-CS策略的后期SOC在一定范围内波动,DP策略与PMP策略的SOC轨迹近似呈线性变化。(2)CD-CS策略较DP策略的能耗成本高22.68%,PMP策略比DP策略的能耗成本高0.30%。DP策略与PMP策略可以合理分配能量源,实现全局最优,但DP策略相比PMP策略计算量大。     

基于DL-MOPSO算法的等效燃油消耗最小能量管理策略优化研究

等效燃油消耗最小能量管理策略(ECMS)的优化问题,是一个不连续、非可导的内外层嵌套多目标优化问题,为进一步提高整车燃油经济性,同时使电池具有良好的电量保持性能,提出一种内外层嵌套的双层多目标粒子群算法(DL-MOPSO)对充放电等效因子和功率分配方式同时进行寻优。仿真结果表明,与传统的穷举法相比,DL-MOPSO算法寻优获得的ECMS可提高整车燃油经济性10. 28%,且SOC终值与目标值差为0. 001 9,有效保持电量平衡。最后分析了惩罚函数中β参数对ECMS寻优的影响,对β参数的取值具有一定指导意义。     

eCos在串联式混合动力电动汽车中的应用

针对串联式混合动力电动汽车的应用,基于PowerPC为核心的整车控制器硬件,成功移植eCos及其引导程序RedBoot,根据恒SOC的整车控制策略,编写串联式混合动力电动汽车整车控制器的软件系统,调节能量在蓄电池和电动机之间的合理分配,以实现较高的燃油经济性。通过dSPACE的实时仿真平台进行硬件在回路仿真,验证操作系统及应用程序的性能。     

A Research on the Distributed Control System for Extended-range Electric Vehicle

研究了增程式电动车的分布式网络控制系统.该系统由整车层和辅助动力单元( APU)层组成,整车层以整车控制器为核心,根据驾驶员的需求对整车能量需求进行分配;APU层由APU控制器来协调发动机和发电机的工作.在控制策略方面,着重研究了起动、停机和各运行工况中的能量管理策略.实车试验结果证明,该系统可有效延长纯电动续驶里程,并在电池低SOC状况下维持整车动力性能,同时发动机的运行工况将大多处于高效区域.     

整车开发过程中的质量控制

汽车整车质量控制是在整车开发过程中对整车轻量化的一种统筹控制方法。要求在不降低整车综合性能指标的前提下,尽可能的降低汽车产品自身质量,优化整车设计,设计出节能、环保及安全的汽车。文章重点介绍了整车开发过程中的质量控制流程以及相关的轻量化措施,如新材料的应用、模块化设计、结构优化设计、制造工艺优化及即插即用等。