基于提取PMP控制规则的FCHEV能量管理策略

针对FCHEV的能量管理问题,提出一种基于提取PMP控制规则的FCHEV能量管理策略。利用PMP优化算法解出的车辆在CHTC_C工况下离线最优控制序列,从最优控制序列中提取控制规则,实现能量管理策略的在线化。在MATLAB/Simulink上建立车辆模型,对所提能量管理策略进行仿真验证。仿真结果表明:所提能量管理策略能够较好跟随离线最优控制,且针对不同工况具有良好的适应性。     

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。     

增程式混合动力汽车的分段式能量管理策略研究

分析了增程式混合动力汽车的开关式能量管理策略,提出了一种兼顾提高发动机效率和减少充放电损失的分段式能量管理策略。为进一步降低油耗,在分段式策略基础上引入自学习算法,自动在线调整分段式控制阈值。建立混合动力汽车仿真模型,对开关式能量管理策略和分段式能量管理策略进行了仿真比较,同时对具有自学习功能的分段式能量管理策略进行了仿真分析。某车型的仿真研究案例表明,与开关式策略相比,分段式能量管理策略能使油耗降低3.2%,自学习策略则在充电周期内路线较为固定的情况下可以自动调节到最优的控制阈值。     

考虑电堆寿命的氢燃料电池汽车能量管理策略研究

提出了一种在满足动力性需求并且以氢燃料电池堆作为主要能源的前提下，能有效延长电堆使用寿命的能量管理策略。提出将需求功率 SG滤波后再进行规则控制的能量管理策略，将多种循环工况的结果进行手动优化后作为训练数据集，设计三输入一输出的自适应神经模糊推理系统控制器，根据其输出结果再进行一次滤波最终形成基于自适应神经模糊推理系统优化的能量管理策略。使用CLTC-P循环工况对能量管理策略进行仿真验证，结果表明，基于自适应神经模糊推理系统优化的能量管理策略能有效延长氢燃料电池剩余使用寿命，相比滤波加规则策略剩余使用寿命增加了33%，并能保持动力电池SOC处于适宜水平。     

基于场景的燃料电池商用车能量管理策略研究

能量管理策略开发作为燃料电池动力系统整车开发应用的核心技术之一，可使燃料电池汽车在获得更好的动力性和经济性的同时能有效延长燃料电池系统的寿命。文章在综合分析各类能量管理策略特点的基础上，结合商用车“场景定义汽车”的特点，研究提出基于商用车应用场景的燃料电池动力系统匹配方案和能量管理策略开发方案，并通过MATLAB仿真模型优化、Lab Car台架迭代测试和真实运营场景实车数据分析验证，形成了基于场景的燃料电池商用车能量管理策略全过程的闭环开发流程。     

新能源汽车生命周期内减碳关键技术的研究

随着全球变暖导致的自然灾害愈演愈烈,碳中和作为减少二氧化碳排放的重要手段逐渐被人们重视。新能源汽车作为节能环保的重点,在减少碳排放中发挥重要作用。针对碳中和背景下如何降低新能源汽车碳排放问题,从新能源汽车全生命周期的视角,对纯电动汽车的动力电池能量密度、能量管理策略和再生制动能量回收,燃料电池汽车的氢气获取、电催化剂和能量管理策略,混合动力电池汽车的机电耦合技术、能量管理策略和制动能量回收方向,对具体减碳技术进行了综述。     

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。     

基于能量管理的混合动力城市客车建模及实车验证

建立了混合动力城市客车模型,包括整车纵向动力学、发动机、动力电池、电机和能量管理策略等模型.利用MATLAB/Simulink中的自动代码生成技术,将建立的混合动力城市客车模型与实车能量管理策略同时下载至整车控制器中,对模型进行实车验证.结果表明,模型输出与实车试验数据较为接近,说明所建立的模型具有较高的精度,为后续的整车匹配及能量管理策略优化提供了较好的基础.     

基于马尔可夫链的混合动力汽车行驶工况预测研究

针对目前混合动力汽车行驶环境适应性的问题,提出一种适应于随机多变的交通状况和基于实时行驶工况预测的能量管理策略。该策略采用一阶齐次马尔可夫链状态转移概率矩阵,对主干道和快速路建立了行驶工况特征参数预测模型,并通过对预测准确度的对比分析,确定了滚动时间窗和预测视距的最佳值。研究结果表明,与传统基于既定循环工况的整车能量管理策略相比,基于工况预测的能量管理策略具有更好的燃油经济性,为新能源汽车能量管理实时控制提供了一种新方法。     

ISG混合动力汽车能量管理策略仿真研究

在Matlab/Simulink仿真平台上建立了混合动力整车能量管理单元(HCU)模型,并与AMESim共同建立ISG混合动力汽车模型进行仿真计算,通过LabCar XT硬件在环测试验证了能量管理策略的有效性.仿真结果表明,能量管理策略综合考虑了驾驶员的需求以及混合动力汽车中多个部件的特性,是一种能量的优化管理方法,达...     

纯电动汽车复合储能系统能量管理策略

针对纯电动汽车单电池系统功率密度低、大电流充放电能力差等问题,设计了锂电池-飞轮电池复合储能系统,提出了基于工况识别的自适应小波变换-模糊控制能量管理策略,将需求功率分解成低频成分和高频成分,并分别将其分配给锂电池和飞轮电池。最后,将所提策略与逻辑门限能量管理策略进行比较分析。结果表明：所提出的自适应小波变换-模糊控制能量管理策略可以有效减缓锂电池受到的峰值电流冲击,延长其使用寿命,增强纯电动汽 车的整体性能。     

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。     

电动汽车用复合电源的建模与仿真研究

复合电源对电动汽车的续使里程和动力性发挥着巨大的作用,文章对蓄电池-超级电容纯电动汽车的能量管理策略进行分析。分析了纯电动汽车行驶中的四种工作模式以及行驶中受到的阻力,并建立相应的汽车能量管理策略的数学模型。     

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。     

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。     

插电式混合动力汽车变参数能量管理策略

为进一步提高新型插电式混合动力汽车(PHEV)的整车经济性,考虑到影响整车经济性的2个主要因素——行驶工况和行驶里程,提出了变参数能量管理策略。为减小车辆行驶工况的影响,应用模糊欧几里德贴近度方法,建立了基于典型循环工况的车辆行驶工况识别控制策略;为减小车辆行驶里程的影响,应用模糊识别的方法,建立了以车辆行驶里程和车辆启动时的动力电池荷电状态(SOC)为输入,行驶里程模式为输出的车辆里程模式识别控制策略;最后对整车能量管理策略进行了仿真分析。结果表明:在同等行驶里程的新欧洲行驶循环(NEDC)工况下,与定参数能量管理策略相比,变参数能量管理策略可以降低整车等效百公里油耗5%以上,从而提高了PHEV的整车经济性。     

基于ECMS-MPC混合动力汽车能量管理策略

在节能减排的大背景下,能量管理控制策略是决定混合动力车辆动力性、经济性和排放性的关键因素。文章基于MATLAB建立了单轴并联式混合动力汽车及其零部件的数学模型,在系统建模的基础上,提出了一种基于最小等效油耗预测模型（ECMS-MPC）的能量管理策略,并与动态规划（DP）的能量管理控制策略进行了比较。仿真结果表明,从技术结果上,ECMS-MPC控制策略接近DP能量管理控制策略;从计算效率上,ECMS-MPC控制策略比DP能量管理策略提高了6倍,论证了ECMS-MPC控制策略的优越性。     

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。     

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。