混合动力挖掘机节能系统

为了降低中型传统液压挖掘机的能耗,减少碳排放,在分析传统液压挖掘机系统能耗点的基础上,结合当前节能方法,提出了带能量回收的油电混合动力系统和油液混合动力系统.根据23 t液压挖掘机的参数配置,建立了传统液压挖掘机、油电混合动力和油液混合动力3种系统回转机构的数学模型,并用AMEsim软件进行仿真,在相同负载工况下,得到了3种回转机构的角位移、角速度、功率和能耗曲线.研究结果表明:油电混合动力和油液混合动力的回转系统比传统回转系统在角位移和角速度方面响应快速、准确,油电混合动力比油液混合动力响应更快;从能耗方面看,油电混合动力和油液混合动力比传统液压系统节能分别达到了42%和28%.      

基于模糊控制的混联式混合动力汽车能量管理策略

混合动力汽车由于能够减少燃油消耗和降低排放而迅速发展。在各种混合动力汽车中,混联式混合动力汽车结合串联和并联混合的优点,其工作模式的优化取决于许多部件,如发动机、电机/发电机、电池和功率分流装置等部件。混联式混合动力汽车控制策略的开发比其他混合动力汽车更复杂。以丰田卡罗拉混合动力汽车为例研究混联式混合动力汽车的能量管理策略。基于对典型驾驶循环的效率分析,提出优化混联式混合动力汽车能量管理的模糊转矩控制策略。建立基于Matlab/simulink的车辆模型,仿真结果表明车辆油耗和性能明显提高。     

燃料电池小型车SOC动态调节的功率跟随控制策略

针对风冷型质子交换膜燃料电池与锂电池组成的小型车用混合动力系统,提出一种根据SOC(state of charge)动态调节功率跟随系数的能量管理方法,完成混合动力观光车样车研制.对构成样车的混合动力系统、氢气储存供给系统、信号控制系统3部分进行了详细阐述,并对不同工况下功率跟随算法调节系数对控制效果的影响进行了分析;...     

基于深度强化学习的插电式柴电混合动力汽车多目标优化控制策略

插电式混合动力汽车工作模式切过程中发动机频繁启停引起的发动机排气温度和进气流速波动明显,导致SCR催化器催化效率降低和排放恶化,尤其是低温冷启动阶段更为明显.另一方面,建立精确的SCR催化器瞬态模型较为困难,传统基于模型的混合动力控制策略开发方法效果较差.以某P2构型插电式柴电混合动力汽车为研究对象,建立了包括发动机、电池和SCR后处理系统的整车纵向动力学模型;在此基础上将深度强化学习应用于插电式混合动力汽车的能量管理问题,采用DQN算法对油耗和排放组成的加权目标函数进行求解,得到以需求功率、蓄电池SOC和SCR温度为状态变量、以电机最优功率为输出变量的控制策略;最后将测试结果与DP算法进行对比分析.结果表明,燃油消耗为2.623 L/100 km,SCR催化器出口NOx排放为0.2275 g/km,与DP控制策略相比,分别下降10.12％和25.69％,证明了提出控制策略的有效性.     

串联混合动力电动客车控制策略的优化设计

应用非线性规划的优化方法,在某一特定循环行驶工况下,以发动机燃油消耗最小为目标,以蓄电池SOC变化为约束条件,对串联混合动力电动车辆的控制策略进行优化设计,使车辆行驶所需功率在发动机和蓄电池之间合理分配．利用ADVISOR电动车辆仿真软件,对开发的串联混合动力电动客车进行分析,结果表明其燃油经济性有所改善．     

充电式串联混合动力公交车性能仿真

利用仿真软件ADVISOR建立了应用模糊控制策略的串联混合动力公交车的仿真模型;按照充电式混合动力的定义,对模型的参数重新进行匹配;从动力性能、燃油经济性能、尾气排放性能三个方面,对仿真结果,进行了对比分析.研究结果表明:串联混合动力公交车的动力性能较好;与原串联混合动力公交车仿真模型比较,充电式串联混合动力公交车模型在燃料经济性与尾气排放性上有更好的表现.     

现代的混合动力：索纳塔

现代索纳塔混合动力版使用2.4L Theta Ⅱ DOHC CVVT直喷发动机，最大功率12GkW．最大扭矩212Nm；电动机最大功率30kW.     

基于汽车动态特性的电动轿车电气传动系统的分析与设计

根据汽车动态特性和车辆动力学原理，分析了汽车电气传动系统的功率-转矩-速度特性，提出了一种适用于MATLAB软件环境的电动汽车仿真模型。改进了电动汽车和混合动力车辆的设计方法，并将所提出的方法应用于一种混合动力电动轿车的设计上。     

丰田混合动力汽车动力研究

对丰田最新推出的混合动力(RPIUS)汽车动力部分进行研究,分析其驱动装置的结构和工作特点,研究各工况发动机与电动机的工作状态和交换方式,进行丰田混合动力汽车的节能、环保等实用性的仿真,为混合动力汽车的进一步开发提供必要的技术支持。     

有轨电车燃料电池混合动力多目标匹配优化

有轨电车燃料电池混合动力系统配置对整车动力性能、系统效率及经济效益具有重要影响，但是目前缺乏有效的优化匹配方法. 基于有轨电车沿线动态工况下的牵引功率计算，提出了面向服役周期成本最低的燃料电池有轨电车混合动力系统匹配优化方法. 以混合动力系统整车服役周期成本最低、体积/重量最小为目标函数，以动力性能、直流母线电压、电源输出功率、功率/能量实时平衡、储能系统充放电倍率及其充放电深度和SOC （state of charge） 为约束条件，建立了多目标多约束配置优化模型. 采用多目标优化方法获取Pareto前沿，同时给出了体积/重量可接受、经济性最优的推荐方案确定方法. 仿真结果表明，多目标匹配优化方法配置的有轨电车燃料电池混合动力系统满足了所有设计指标，混合动力系统全寿命周期成本从7 000万元降为1 500万元.