基于NSGA-II算法的分布式驱动电动汽车制动转矩分配控制策略研究

针对分布式驱动电动汽车制动安全性和制动能量回收兼顾的问题,研究了基于NSGA-II多目标优化算法的车辆制动转矩分配控制策略。建立基于模糊控制的优化集筛选模块,根据车速以及需求制动转矩从Pareto前沿优化集中确定最优转矩分配系数。以某款乘用车为研究对象,基于MATLAB/Simulink和VPAT搭建制动转矩分配控制策略模型进行仿真,并搭建硬件在环仿真平台,对算法的实时性和有效性进行了验证。结果表明：WLTC工况下,基于NSGA-II的制动转矩分配的控制策略制动转矩分配系数更加接近理想I曲线对应的分配系数,电机制动高效区工作点提高了9.51百分点,再生制动能量回收率提升4.71百分点。     

基于预测滑转率的转矩分配策略研究

为解决后轮双电机驱动电动汽车的动态非线性转矩分配问题,提出一种预测并优化输出的分配策略。基于车辆动力学计算转矩输出,使用粒子群优化(PSO)算法及路面检测系统修正输出转矩,以某型后驱双轮毂电机样车为基础,设计优化分配算法,通过CarSim搭建整车联合仿真模型验证算法的性能,并以整车控制器为基础对设计的算法进行硬件在环测试。测试结果表明,提出的动态转矩分配策略可以根据实际工况分配驱动轮的转矩,降低驱动轮滑转率,提高整车的驾驶性能。     

基于模糊控制的纯电动汽车加速输出转矩优化控制策略

为使纯电动汽车加速时的输出转矩充分符合驾驶员加速意图,设计了常规、动力、经济等3种驾驶模式供驾驶员手动选择。常规模式下,基于线性稳定驱动转矩控制策略确定基本输出转矩;动力模式下,采用模糊控制算法以加速踏板开度及其变化率为输入,动力优化转矩为输出,对基本输出转矩作增矩优化;经济模式下,采用模糊控制算法以电机转速和加速踏板开度为输入、经济优化转矩为输出,对基本输出转矩作减矩优化。仿真结果表明,上述控制策略可以很好地反映驾驶员加速意图,达到不同模式下所期望的控制目标。     

基于路面影响因子的轮毂电机驱动车辆自适应转矩控制

为实现轮毂电机驱动越野车辆在附着条件多变、路面起伏不定的复杂环境中动力性和稳定性的多目标优化,提出一种基于路面影响因子的自适应转矩控制策略。以滚动阻力差异、空气阻力归一化比例、坡度阻力归一化比例、路面附着差异方差以及最小路面附着系数5个特征参数作为输入,并基于模糊理论方法搭建路面影响因子五参数辨识模型。基于辨识出的路面影响因子,开发整车动力性和稳定性多目标优化自适应转矩控制策略,构建了三层式控制架构：顶层引入路面影响因子对加速度紧迫程度进行判定,采用模型预测控制算法得到期望总驱动力;中层为目标决策层,以最优滑转率为目标决策驱动防滑力矩,并基于路面行驶阻力,决策期望前馈补偿力矩;下层为转矩分配层,以需求总驱动力及轮胎利用率作为控制目标,引入路面影响因子优化两者权重系数,以多约束条件的混合优化算法对转矩进行自适应控制。利用Matlab/Simulink-CarSim联合仿真平台进行仿真,基于实车进行验证。结果表明,在低附着路面,在0.2 s内快速完成滑转率抑制;在对开路面,侧向位移接近0;在大扭曲路面,避免腾空车轮出现大滑转率,滑转率最高0.2。     

电动清扫车多电机动力系统转矩模糊控制研究

为了解决电动清扫车作业时道路垃圾数量变化情况下多电机动力系统转矩分配困难的问题,在构建道路垃圾数量谱和清扫工况图的基础上,提出了基于模糊控制策略的电动清扫车多电机动力系统转矩控制方法。以道路垃圾数量、SOC及行驶工况为输入量,采用模糊控制算法对驱动电机需求转矩作补偿优化;以车速和加速度为输入量,对作业装置吸尘电机进行反馈式模糊控制。仿真与试验结果表明,该方法能使多电机的输出转矩满足道路保洁的要求和动力性需求。     

基于PSO的新型双电机多模式驱动系统转矩分配策略优化EI北大核心CSCD

本文中对一款装备新型双电机多模式驱动系统的电动汽车进行转矩分配优化。根据双电机多模式驱动系统的特点,建立整车模型,划分不同模式的工作范围,在满足动力性的前提下,面向系统效率,制定基于粒子群优化算法的转矩分配与模式切换策略,并采用离线与在线相结合的方法提高系统的实时响应速度。在Matlab/Simulink建立仿真模型进行仿真并开展硬件在环试验验证,结果表明:系统的平均效率比传统的模式切换策略高3%;能耗比基于遗传算法的转矩分配策略减少11.28%。     

四轮独立驱动电动汽车轮毂电机控制策略的研究

为降低轮毂电机转矩脉动对电动汽车平顺性的影响,提出了开关磁阻电机的控制策略。建立了电机的非线性模型,对电机进行了最优角度控制。针对电机转矩脉动问题,首先在直接转矩分配控制基础上,采用模糊算法对传统PID控制器的参数进行在线整定,其次提出将快速终端滑模控制算法与直接转矩分配相结合的控制策略。仿真结果表明,模糊算法的引入提高了系统的稳定性;而快速终端滑模控制算法不仅提高了系统抗干扰的能力,而且降低了电机的转矩脉动。     

48V微混HEV BOOST模式转矩瞬态优化控制

为解决48 V微混混合动力轿车在急加速工况下发动机排放恶化和瞬态转矩响应量不足的问题,利用配备BRM(启动电机)的48 V微混HEV动力系统可短时工作于BOOST模式的优势,开发了急加速工况下的双动力源转矩协调控制策略,并基于模糊控制器实时优化了发动机输出转矩。通过仿真试验表明,所提出的BOOST模式控制策略可较好地识别驾驶员不同的急加速请求意愿,实时决策出的发动机转矩可满足转矩请求并优化发动机排放性能。     

电动汽车最大能量回收再生制动控制策略的研究

本文中针对一款轻型混合动力汽车进行了再生制动控制策略的研究.首先,以整体效率最高为目标,提出了最大能量回收制动控制策略,并采用序列二次规划法对充电功率进行优化,获得ISG电机优化转矩.接着建立了整车仿真模型,采用模糊控制方法对优化的ISG电机转矩进行跟随控制.分别进行了NEDC循环和3种不同制动力的仿真,得到不同工况下的再生制动能量回收率.最后进行了与仿真工况相应的实车试验,验证了控制策略的有效性.     

分布式驱动电动汽车转矩节能优化分配

为了提高分布式驱动电动汽车的经济性和续航里程,对4个轮毂电机驱动转矩优化分配问题进行研究。通过轮毂电机台架试验得到轮毂电机的驱动效率特性,分析转矩优化分配实现节约整车能耗的可行性;建立侧重提高电机效率的目标函数,使电机转矩处于电机效率Map图中的高效区;建立侧重提高电机响应速度的目标函数,减小转矩分配瞬间电流波动过大带来的能耗;基于模糊理论设计以电机效率为变量的权重函数,实时调节权重来协调2种目标函数,提出一种转矩节能优化分配方法,得到最优的轴间转矩分配系数。在后轴驱动、平均分配、优化分配3种分配方式下进行整车能耗的ECE城市循环工况对比仿真分析。结果表明：提出的节能优化分配方法通过实时优化驱动电机的转矩,避免了电机工作在转矩过大和过小的低效区,提高了整个驱动系统的能量利用率,相比于后轴驱动和平均分配整车能耗效率提高了5.91%和10.54%;实车试验验证了转矩节能优化分配算法的节能效果,优化分配相比另外2种分配方式整车能耗效率分别提高了3.66%和8.58%。     

电磁耦合混合动力公交车运行点协调控制

研究了电磁耦合混合动力公交车运行点协调控制策略,提出了发动机目标节气门开度开环控制、发电机目标转速控制、发动机实际转矩反馈和电动机转矩补偿控制的运行点协调控制基本算法,以期满足驾驶员对动力性能的需求,并保证动力传递的平稳性;同时提出了对发动机进行瞬态优化的运行点协调控制改进算法,以期避免发动机过浓喷油,并改善整车燃油经济性.仿真结果验证了运行点协调控制基本算法和改进算法的可行性,并且2种算法均达到了预期的控制目标.     

基于改进二次粒子群算法的汽车零配件配载优化

综合考虑汽车零配件物流运输配载过程中成本、资源及服务质量等决策要素,建立了汽车零配件配载优化模型。引入二次粒子群算法对该问题进行求解,并针对该算法在搜索早期粒子多样性低的缺点,提出了改进二次粒子群优化算法,它采用遗传算法的变异思想和互换更新机制来提高种群的多样性,以避免过早收敛和改进优化效果。仿真实例表明,与原算法相比,改进后算法的计算效率显著提高,且搜索到全局最优解的概率也更高。     

PHEV发动机驱动工况效率耦合分析与优化控制

单轴并联式混合动力系统（Parallel Hybrid Electric Vehicle,PHEV）包括电池、驱动电机、发动机、自动变速器等多个关键部件。各部件效率特性存在相互耦合的关系,要实现系统整体效率最优,需要辨明影响系统效率的控制参数,并对系统整体效率最优的控制参数进行优化。以装备无级变速器（Continuously Variable Transmission,CVT）的PHEV为研究对象,首先对系统各关键部件的效率特性进行分析,建立各关键部件效率模型,明确各部件效率与控制参数、状态参数之间的关系。在此基础上,对发动机单独驱动模式下动力传递路径中不同部件的效率耦合关系进行分析,推导出系统燃油消耗量与动力系统各状态参数、控制参数之间的函数关系。根据分析结果,选取车辆需求功率及车速为状态参数,变速器速比及发动机转矩为控制参数,以系统燃油消耗量最小为目标建立优化目标函数和约束条件,对系统优化问题进行定义。根据优化问题的特点,设计基于模拟退火的优化算法对优化问题进行求解,获取系统燃油消耗率最小时变速器目标速比和发动机目标转矩随状态参数的变化关系。建立系统仿真模型对所述优化算法进行仿真分析,并搭建混合动力试验台对优化结果进行试验验证。结果表明：无级变速器效率对系统整体效率影响较大,采用优化控制规律使发动机效率有所降低,但无级变速器效率升高更大,系统整体效率升高;在功率需求一定的循环工况下,优化控制算法比传统上仅以发动机效率最高为目标的控制算法节油1%~2%。     

基于改进NSGA-Ⅱ算法的路网养护决策优化研究

针对公路路网的养护需求矛盾,在综合考虑养护资金、投资效益和养护质量等必要目标的基础上,提出采用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)结合惩罚函数算法对养护方案进行全局优化,使得养护决策合理化、科学化。仿真结果表明:在对带约束条件的多目标养护决策优化中,改进的NSGA-Ⅱ算法通过构造加以惩罚函数的适应度函数在解空间进行搜索,能够快速地找出全局最优养护解集,为养护决策提供准确的数值依据,与数学规划和遗传算法比对验证了该算法的有效性和优越性。     

发动机起动引起的混合动力汽车振动分析与控制

针对搭载了某新型功率分流机构的混合动力车辆在发动机点火瞬间车身抖动的问题,开展了试验研究和数据分析。建立了传动系统振动模型,分析了系统的激励源和传递路径。在不改变悬置悬架类型和动力传递系统固有特性的前提下,采用减弱激励源的方法进行优化,重点分析了影响发动机输出转矩的因素,推导了发动机输出转矩的计算公式,给定了目标优化转矩曲线,使用粒子群算法求出了点火瞬间发动机转矩的优化控制参数,最后在实车上验证了方法的有效性。     

基于控制分配的四轮独立电驱动车辆驱动力分配算法

针对目前四轮独立电驱动车辆研究中尚未有效解决的系统失效控制问题,提出了一种基于控制分配的驱动力分配算法.首先建立了满足车辆经济性要求的目标函数和相关约束条件,通过优化保证在正常驱动状态下整车具有最佳的经济性能.接着基于控制分配原理对故障电机驱动转矩进行约束处理,使目标转矩能够在多种失效情况下实现再分配,有效解决了多驱动电机系统失效控制问题.最后,仿真结果验证了所提出的算法能在安全约束下有效地改善车辆的经济性,并系统地提升了车辆应对故障的能力.     

并联式混合动力汽车遗传模糊控制策略的研究

为带双离合器和单轴转矩耦合的某并联混合动力汽车开发了模糊控制策略,采用遗传算法对转矩分配模糊控制器进行了优化。在Matlab/Simulink和ADVISOR环境下基于试验数据建立了仿真模型,并进行了NEDC循环下只考虑经济性的控制策略优化和综合考虑经济性和排放性能的多目标控制策略优化。结果表明,应用遗传算法对模糊控制策略进行多目标优化后,油耗降低了3.65%,同时整车排放也有明显降低。     

基于改进并列选择遗传算法的路网养护方案优化

针对公路路网养护需求矛盾,在综合考虑养护资金、投资效益和养护质量等必要目标的基础上,提出采用并列选择遗传算法结合惩罚函数算法对养护方案进行全局优化,使养护决策合理化、科学化。仿真结果表明:在对带约束条件的多目标养护决策优化中,改进并列选择遗传算法通过构造加以罚函数的适应度函数在解空间进行并列选择遗传进化,能够快速地搜索出16个全局最优解,为养护决策提供了准确的数值依据,与文献中数学规划和遗传算法最多2个最优解比对,验证了该算法的有效性和优越性。     

基于遗传算法的飞机滑行路径优化

研究了飞机场面安全滑行问题,将典型冲突限制规则和安全间隔作为约束条件,建立了系统的无冲突滑行路径优化模型。基于遗传算法给出了该问题的优化算法,并进行了实际算例的计算机仿真验证。与不考虑冲突约束条件的最短路径算法的对比结果表明,算法避免了最短路径算法中存在的冲突现象,可以为繁忙机场的安全运行提供决策支持。     

基于驾驶员意图识别的纯电动汽车动力性驱动控制策略

为了解决纯电动汽车动力性和操控性难以同时兼顾的问题,将驾驶员意图分为稳态意图和动态意图,稳态意图用于保证车辆的操控性,动态意图用于保证车辆的动力性,在此基础上提出了一种基于驾驶员意图识别的纯电动汽车动力性驱动控制策略,该策略首先分别采用“典型工作点+分段插值”和模糊推理方法来识别驾驶员的稳态和动态意图;接着采用“动态补偿转矩保持”和“动态补偿转矩归零”等算法计算动态补偿转矩;最后通过“增量式”动态补偿转矩跟踪算法和电机过载管理算法给出最终的转矩指令。仿真与试验结果表明,该策略既可以根据驾驶员稳态意图保证车辆的操控性,也可根据驾驶员动态意图提高车辆的动力性。