插电式混合动力汽车等效燃油消耗最小能量管理策略研究

对某插电式混合动力汽车电量保持(CS)阶段的能量管理策略进行了设计和优化研究。首先基于等效燃油消耗最小策略(ECMS)设计了汽车的能量管理策略,然后针对传统遗传算法(SGA)在运行过程中存在的收敛速度慢、种群进化动力不足问题进行了算法改进,并使用改进的遗传算法(IGA)优化燃油等效因子。硬件在环仿真试验结果表明:在电量保持阶段电池荷电状态允许的偏差内,该方法可以获得更高的燃油经济性。     

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后,再输出给发动机及电机控制器以控制其工作状态。针对起停优化控制中影响起停频次的关键时间参数,采用粒子群优化算法对其进行优化。仿真结果表明,相比优化前,所提出的能量管理优化策略能够实现对发动机起停或怠速状态的有效控制,减少发动机的起停频次,减少恶化油耗,验证了本文所提出的能量管理优化策略能够进一步优化整车燃油经济性。     

基于蚁群算法的增程式电动中巴车控制策略优化

应用蚁群算法对某增程式电动中巴车控制策略中的关键参数进行优化，以提高整车燃油经济性。基于Matlab编写优化程序并完成优化，同时在CRUISE软件中对优化结果进行了仿真对比。仿真结果表明，优化后整车能量消耗明显降低，目标车辆燃油经济性得到明显改善。     

并联混合动力汽车ECMS的时变等效因子提取算法的研究

为解决当前等效燃油消耗最小控制策略(ECMS)未能根据实际工况选取最优等效因子的问题,利用动态规划算法(DP)和ECMS各自的优点,构建并联混合动力汽车能量算法模型,即采用动态规划算法的等效燃油消耗最小控制策略(ECMSwDP),将等效因子作为全局最优算法的控制变量,通过对等效因子的离散全局优化,获得基于工况的最佳时变等效因子。在标准工况下对时变等效因子实时控制策略与全局最优控制策略DP的各项性能参数进行了数值仿真,验证了时变等效因子提取算法的有效性和等效因子初始值选取方法的可行性。     

重度混合动力汽车燃油经济性和排放多目标优化

考虑重度混合动力汽车运行模式切换时发动机频繁起停对油耗的影响,建立了整车动态仿真模型和综合考虑燃油消耗和排放的多目标优化模型,采用简化控制变量的动态规划算法并结合自动变速器经济性换挡规律,在NEDC工况下对多目标优化模型进行仿真.结果表明,发动机的频繁起停对整车燃油消耗有显著影响,采用动态规划算法可全局优化整车燃油经济...     

考虑燃料电池衰退的FCHEV反馈优化控制策略

为了提高插电式燃料电池混合动力汽车的经济性和燃料电池耐久性，在构建燃料电池衰退模型的基础上，制定等效氢气消耗最小（ECMS）的反馈优化控制策略。ECMS反馈优化控制策略中目标价值函数的等效氢气消耗除包括燃料电池氢气消耗和动力电池等效氢气消耗外，还将燃料电池开路电压衰退转化成等效的氢气消耗加入到目标价值函数之中，以电机需求功率P_m、动力电池SOC值为状态变量，动力电池目标功率为控制变量，取使目标价值函数最小的动力电池目标功率作为参考动力电池目标功率输出，并根据反馈的燃料电池电压衰退速率对燃料电池系统输出功率限制变化值ΔP_f进行动态调整，最终得到燃料电池目标功率。通过MATLAB/Simulink建立插电式燃料电池汽车前向仿真模型，采用城市道路循环（UDDS）工况进行验证。研究结果表明：相比基于规则的能量管理策略，电量保持（CS）阶段采用ECMS反馈优化控制策略，氢气消耗量降低2.6%，同时燃料电池的开路电压衰退降低4.1%，基于ECMS的反馈优化控制策略相比基于规则的能量管理策略在高效区间的工作点占比更高；与ΔP_f分别为1，2，3 kW时相比，采用燃料电池系统电压衰退速率反馈调节ΔP_f策略的氢气消耗量为0.105 3 kg，相比ΔP_f为1，2 kW的氢气消耗量（0.121 3，0.110 2 kg）有明显优化，接近ΔP_f为3 kW的氢气消耗量（0.102 9 kg），同时燃料电池电压衰退速率有明显的减小，整车经济性与燃料电池耐久性都得到了改善。     

含概率-区间混合不确定性的汽车正面碰撞可靠性优化设计

针对汽车正面碰撞中某些参数的概率分布函数中包含不确定的区间变量的问题,构建了一种汽车正面碰撞混合不确定可靠性优化模型,将基于误差比例选择技术的最优多项式模型引入整车碰撞分析中。由于存在区间参数,内层通过限制可靠度的区间下界建立概率约束,从而保证车身结构的安全性。采用了一种基于漂移向量的高效解耦算法,将嵌套优化问题转换为确定性优化和混合可靠性分析的序列迭代过程,避免了内外层嵌套寻优,实现了汽车正面碰撞可靠性优化的高效性。结果表明:优化后防撞梁、吸能盒和前纵梁的总质量减轻了2.35%,所有约束可靠度指标均得到满足,实现了保证车身轻量化要求下的车身和乘员安全性可靠性优化的目标。     

智能网联环境下的混合动力汽车分层能量管理

为实现混合动力汽车的实时最优能量管理,提出一种基于智能网联的分层能量管理控制方法。上层控制器利用交通信号灯正时求解目标车速的范围,而采用快速模型预测控制(F-MPC)算法预测给定时间窗口内的最优目标车速序列。下层控制器根据最优目标车速序列,利用基于威兰斯线方法的等效燃油消耗最小策略(WLECMS)进行混合动力汽车能量管理。硬件在环试验结果表明,所提出的基于智能网联的上层控制器可避免混合动力汽车红灯停车,而F-MPC可实现与MPC相近的最优车速预测和燃油经济性,且每一时间步长的计算时间可缩短到MPC的7.2%;WL-ECMS可实现良好的车速跟随,百公里油耗与ECMS相当,且每一时间步长的计算时间可缩短到ECMS的1.48%。     

基于等效因子优化的插电式混合动力客车自适应能量管理策略

针对插电式混合动力客车,提出基于等效因子优化的实时能量管理策略。首先,设计了一种等效因子快速计算方法,先根据车辆的动力参数确定等效因子的取值范围,再应用射击算法快速计算等效因子。随后,提出了一种基于电池荷电状态(SOC)线性下降的自适应等效燃油消耗控制策略,利用车辆全球定位系统提供的车辆位置信息,通过在线更新等效因子,实现对参考SOC的实时跟踪。最后,与基于规则的控制策略和标准的ECMS控制策略进行仿真对比,结果表明:无论是在燃油经济性上还是在SOC控制的鲁棒性上,基于等效因子优化的策略都具有最好的控制效果。     

混合动力系统发动机工况点优化的标定实现

混合动力系统较传统动力总成系统增加了电机、电池,使发动机工况点可以在发动机、电机、动力电池限制范围内进行优化,以提高燃油经济性。以优化整车燃油经济性为目的,得到所有可运行工况点发电、助力工作模式下的等效燃油消耗率。等效燃油消耗率为非线性离散数据,为保证标定数据有效、整车系统的稳定性,给出基于等效燃油消耗率的发动机工况点标定数据修正原则,最终得到混合动力系统扭矩分配的标定数据。通过合理标定扭矩分配,达到优化发动机工况点落点以提高整车经济性的目的。     

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。     

基于模糊控制与微粒群优化的混合动力客车控制策略的研究

为一辆混合动力客车(HEB)提出了一种模糊控制与微粒群优化相结合的控制策略.构建了以需求转矩与发动机最佳转矩之差和超级电容荷电状态为输入,以发动机转矩为输出的模糊控制器,并以等效燃油消耗为优化目标,利用微粒群算法对模糊隶属度函数和模糊控制规则进行优化.基于Matlab/Advisor建立了HEB模糊控制策略模型和整车模型,并进行HEB整车动力性和经济性分析.结果表明所提出的控制策略能够满足HEB的设计要求,等效燃油消耗量约降低了10.1%.     

基于实时路况信息的插电式混合动力汽车预测性能量管理算法研究

为提高插电式混合动力汽车的燃油经济性,对基于实时路况信息的预测性能量管理算法展开研究。根据实时路况信息采用能耗分配法规划全局SOC参考轨迹,利用自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)跟随目标SOC轨迹实现能量管理。以上海市某行驶工况数据进行仿真,结果表明:全局SOC参考轨迹可在低、高速区间合理分配电量,真实SOC轨迹与参考轨迹变化趋势一致,燃油经济性较电量消耗-电量维持(CD-CS)策略提高7.65%,接近动态规划(DP)算法的全局最优解。     

并联混合动力汽车自适应控制策略

提出了以电池电量平衡为目标的基于行驶循环识别的并联混合动力汽车自适应控制策略.其核心是一个负责发动机和电机之间转矩分配的两参数模糊控制单元.自适应调整模块由行驶循环识别和参数调整两部分组成,后者的目标是维持混合动力汽车在行驶过程中的电量平衡.这样,既可使电池尽可能保持在高效率区间内工作,又能合理控制电池的充放电,提高整车燃油经济性.仿真结果表明,对于多数行驶循环,该控制策略能够明显地提高混合动力汽车的燃油经济性.     

基于多目标遗传算法的混合电动汽车参数优化

动力系统和控制器参数的同时优化是提高混合电动汽车(HEV)燃油经济性并降低排放的关键。这类优化问题涉及多个相互冲突的优化目标和非线性约束,是典型的多目标优化问题。文中采用多目标遗传算法求解该优化问题的Pareto最优解集,并应用ADVISOR对实际算例的优化结果进行比较分析。结果表明,应用该方法可找到多组可行解,在满足原车动力性要求的前提下能有效提高燃油经济性,降低排放。     

基于区间的车架不确定性多目标优化

采用区间数描述车架材料参数的不确定性,基于车架有限元模型构建了设计变量和不确定变量与目标函数之间的近似模型。采用双层嵌套的遗传算法,内层采用隔代遗传算法(IP-GA)在不确定域求解目标函数区间,外层采用加入精英保持策略和去除重复个体的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对车架应力和质量最小两个目标进行优化。与确定性多目标优化比较的结果显示了不确定性多目标优化的优越性。     

基于NSGA-Ⅱ和Cruise的混合动力汽车参数优化

混合动力汽车的参数优化对降低整车的油耗和减少排放有着重要作用。针对HEV的高度非线性系统,在Maltab和AVL Cruise软件平台下,建立整车仿真模型,采用改进的遗传优化算法NSGA-Ⅱ,对混合动力汽车的传动参数和控制策略参数同时进行优化。优化结果表明,该方法在保证动力性的前提下,提高了燃油经济性和排放性能。     

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。     

串联混合动力汽车瞬时优化控制策略研究

建立了基于传动系能量均衡以电池充放电电流为控制变量的系统模型和以等效燃油消耗率最小为目标的优化数学模型。在设定参数条件下,以基于电量平衡的瞬时优化策略对两种常见行驶工况进行了整车仿真。将仿真结果与功率跟随策略的仿真结果进行比较,表明瞬时优化策略能更好地维持车辆行驶过程中电池电量平衡。     

基于遗传算法的串联混合动力汽车参数优化

控制策略参数优化是提高混合动力汽车燃油经济性和降低排放的关键,这类优化问题涉及多个相互冲突目标,而且属于非线性约束问题。文中采用遗传算法,基于MATLAB编程,调用ADVISOR对混合动力汽车参数进行优化,结果表明,该方法可找到多组可行解,在保证车辆动力性前提下提高燃油经济性和降低排放。