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。     

四驱混联电动汽车的燃油经济性优化

从等效燃油量出发,建立了四驱混联电动汽车在充/放电模式下的等效模型。控制发动机工作在最经济区域,以等效燃油消耗率为优化目标函数,寻求出整车燃油消耗量最低的理想操作线。通过仿真和台架试验得到燃油经济性优化结果,结果表明理想操作线决定了发动机和各个电机的最佳控制值,可使车辆系统的效率最高,油耗最低。     

基于Modelica的并联式混合动力车辆建模与仿真

针对P3并联式混合动力系统,制定了发动机、电机功率分配策略.应用Modelica语言搭建整车模型,分析了混合动力系统的工作模式,比较了标准试验工况下某车型传统动力和P3混合动力的燃油经济性,并研究了不同最佳油耗区最小功率值对混合动力系统燃油经济性的影响.结果 表明,该P3混动系统通过实现纯电、行车充电、发动机单独驱动、...     

基于遗传算法的混动汽车扭矩节能协调控制优化

为了提高混合动力汽车的节能效果，在等效燃油消耗最小策略(Equivalent Fuel Comsumption Minimization Strategy, ECMS)的基础上引入遗传算法(Genetic Algorithm, GA),设计了一种基于遗传算法优化发动机扭矩的节能协调控制策略。以整车冲击波强度作为价值指标目标函数，通过遗传算法优化后获得最佳扭矩参数，优化模式运行阶段的发动机扭矩，减小冲击影响并获得更优的扭矩跟随效果。研究结果表明：采用GA优化能够对发动机扭矩起到削峰填谷作用，获得更高的整车动力稳定性；NEDC工况下，冲击波强度下降了近45%;利用GA-ECMS协调控制方案能够增强模式切换品质，也可以有效改善混合动力系统经济性。采用实际路段工况验证了GA-ECMS扭矩优化协调效果，结果表明GA优化混合驱动可稳定发动机扭矩，能够达到优异的协调控制性能。     

新型混联式混合动力客车实时优化控制策略

为提高城市循环工况下客车的燃油经济性,开展了一种新型混联式混合动力客车匹配控制策略研究。根据该混联系统的结构特点,制定了串联与并联模式间的切换条件及控制规则,通过确定电池等效燃油模型,以各时刻下客车燃油消耗率最小为优化目标,对电池和发动机功率进行实时优化控制。研究结果表明：电池荷电状态在预定的区域内保持平衡,发动机运行工作点处于高效区域内,且整车燃油经济性相对原型客车提高了32.41%,与采用规则控制策略相比提高了13.2%。     

并联混合动力轿车系统开发与试验匹配研究

采用基于超级电容的设计方案开发了单轴并联式混合动力轿车,对发动机、ISG电机、超级电容等零部件进行选型.研究了并联混合动力轿车动力系统的控制策略,优化匹配了发动机和电机的转矩分配,实现了混合动力节能并降低了排放.进行了混合动力系统的启动和怠速优化试验,实现了混合动力各个工况的控制参数的优化匹配,降低了启动污染物的排放,提高了燃油经济性.     

考虑发动机起停优化的PHEV能量管理策略

针对某新型双电机行星耦合插电式混合动力汽车(PHEV)中发动机在起停及怠速运行状态下会导致油耗增加的问题,基于等效燃油消耗最小能量管理策略,加入发动机起停优化控制模块,以进一步改善整车燃油经济性.建立了整车动力学和传动模型并加入发动机起停优化控制模块,对ECMS能量管理策略输出的发动机及电机最优目标转矩进行重新优化分配...     

混合动力汽车转矩分配策略优化研究

以搭载改型后的Atkinson循环发动机并带有双离合器的单轴并联式混合动力三厢轿车为研究对象,采用逻辑门限值控制方法对发动机和电机的转矩进行合理分配,使混合动力系统在各种行驶工况模式下能够实时切换到高效工作区;引入各个驾驶工况模式控制策略的瞬时优化算法,进一步提高混合动力总成系统的整体效率。仿真和试验对比分析表明,提出的控制策略能够有效地降低NEDC循环工况百公里油耗,提高了搭载Atkinson循环发动机混合动力汽车的燃油经济性。     

双耦合电机混合动力系统能量分配和协调控制

双耦合电机混合动力系统由发电机和电动机组成。能量分配控制策略基于系统效率最优化确定了各个系统部件目标运行点。建立在能量分配基础上的协调控制算法考虑了发动机和双电机的动态特性来满足驾驶员的动力性需求;同时发动机瞬态优化控制避免了发动机加浓喷油并改善了燃油经济性。     

电容式混合动力轿车整车控制策略研究

设计开发了双离合器、单轴并联ISG电机结构的电容式混合动力轿车。深入研究该混合动力系统控制策略,对车辆运行工况进行了严格划分,优化了各工况下发动机、电机的扭矩分配。通过大量台架标定实验对各工况入口参数及控制参数进行了优化匹配,并在Matlab/Simulink仿真平台和转毂试验台架上对该控制策略进行了验证。     

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。     

基于遗传算法系统效率优化的PHEV电量保持模式控制策略

为了提高插电式混合动力汽车（PHEV）在电量保持下的燃油经济性,并解决插电式混合动力汽车在运行过程中动力元件效率对系统能量利用率影响的问题,制定了系统效率最优的控制策略。以PHEV关键动力部件的测试数据为基础,建立发动机、驱动电机、无级变速器（CVT）以及动力电池等关键部件的效率数值模型,并考虑了温度及荷电状态（SOC）对动力电池充放电功率的影响。设计以混合动力系统效率最优为适应度评价函数,将CVT速比、发动机转矩作为优化变量,以车速、加速度和SOC为状态变量,在动力性指标的约束下,运用遗传算法进行迭代寻优,PHEV的系统效率在第20代左右收敛于全局最优值。同时发动机转矩和CVT速比通过多代遗传进化,较快收敛于最佳值。将相关优化结果与车速、加速度拟合成相应的三维控制数表,综合数值建模和试验测试数据建模的方法,基于MATLAB/Simulink搭建插电式混合动力汽车整车控制策略仿真模型,采用新欧洲行驶循环工况进行仿真验证。结果表明：插电式混合动力汽车在电量保持模式下,利用遗传算法优化的系统效率最优控制策略相比优化前,动力电池SOC运行更为平稳,CVT效率有所提升,驱动电机及发动机转矩分配更为合理;百公里燃油消耗量从优化前的5.2 L降至4.5 L,燃油经济性提升了13.5%。     

Development of equivalent fuel consumption minimization strategy for hybrid electric vehicles

Power distribution between an internal combustion engine and electric motors is one of main features of hybrid electric vehicles that improves their fuel economy. An equivalent fuel consumption minimization strategy can instantaneously identify the optimal power distribution by converting the battery power into the equivalent fuel power and minimizing the overall fuel consumption. To guarantee the effectiveness of the strategy, it is essential to find the proper value of the conversion factor used to obtain the equivalent fuel power. However, finding the proper value is not a straightforward process because it is necessary to consider the overall power conversion efficiencies and battery charge sustaining strategy for the target driving cycle in advance. In this study, a model-based parameter optimization method is introduced to find the optimal conversion factor. A hybrid electric vehicle simulation model capable of estimating fuel consumption was developed, and the optimal conversion factor was discovered using a genetic algorithm that evaluates its population members using the simulation model. A series of simulations and vehicle tests was conducted to verify the effectiveness of the optimized strategy, and the results show a distinct improvement in fuel economy.     

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。     

基于工况分析的混合动力系统设计

通过对上海典型城市工况循环的构建与分析得到了目标车型的基本行驶参数,并分析了加减速过程中整车能量消耗、功率消耗的分布情况。对该车混合动力系统控制策略进行了优化,并在ECE+EUDC联合工况下分别以混合动力模式和传统车模式进行了仿真对比。结果表明,以混合动力模式运行时,整车能够及时跟踪期望车速,并且能按预期目标实现发动机托动、怠速停机、加速助力和制动能量回收功能;该动力系统方案下混合动力运行模式比传统运行模式燃油经济性提高12%以上。     

Fuzzy energy management strategy for a hybrid electric vehicle based on driving cycle recognition

By considering the effect of the driving cycle on the energy management strategy (EMS), a fuzzy EMS based on driving cycle recognition is proposed to improve the fuel economy of a parallel hybrid electric vehicle. The EMS is composed of driving cycle recognition and a fuzzy torque distribution controller. The current driving cycle is recognized by learning vector quantization in driving cycle recognition. The torque of the engine and the motor is controlled by a fuzzy torque distribution controller based on the required torque of the hybrid powertrain and the battery state of charge. The membership functions and rules of the fuzzy torque distribution controller are optimized simultaneously by using particle swarm optimization. Based on the identification results of driving cycle recognition, the fuzzy torque distribution controller selects the corresponding membership function and rule to control the hybrid powertrain. The simulation research based on ADVISOR demonstrates that this EMS improves fuel economy more effectively than fuzzy EMS without driving cycle recognition.     

燃料电池混合动力瞬时优化能量管理策略研究

以提高燃料经济性为目标,采用基于瞬时优化的方法开展能量分配策略研究,并引入了蓄电池等价燃料消耗理论,将蓄电池电能消耗或者电能补充,等效为燃料电池发动机的燃料消耗量,并由此建立系统瞬时燃料消耗量函数.为保证蓄电池工作在最优的范围内,引入蓄电池的充电保持策略.仿真结果表明,按照等价燃料消耗量瞬时优化理论得出的优化结果,能提高燃料经济性,同时蓄电池SOC保持在合理范围内,对今后实车的研制具有一定指导意义.     

ISG柴油混合动力客车能量分配策略研究

以ISG柴油混合动力客车整车控制策略为基础,综合考虑客车燃油经济性和排放,提出一种基于模糊神经网络的能量分配策略,该策略根据模糊控制原理,结合人工神经网络自主学习功能,以电池SOC、整车需求转矩以及发动机转速为模糊输入来确定发动机和电机的最佳输出转矩分配,再以神经网络对控制的模糊规则进行记忆.仿真结果表明,该策略比普通逻辑控制更加有利于燃油经济性的提高,并在一定程度上改善了排放性能.