基于瞬时优化的HEV控制策略

以一种充电保持型并联式混合动力电动汽车（hybrid electrical vehicle，HEV）为具体对象，研究以瞬时等效燃油经济性和排放性能为综合优化目标的控制策略。该策略以传动系统的能量转换效率和排放“效率”作为评价燃油经济性和排放的指标来建立优化目标方程，通过基于HEV整车及动力总成相关数学模型所建立的Matlab／Simulink仿真优化平台，搜寻出全部转速一转矩需求条件下动力总成各元件的理想能量分配及相应档位，并以MAP图的形式存储于车载监控器中。监控器根据HEV荷电保持的设计要求，按瞬时工况调用这些MAP图，以简单查表计算方式对理想值实时地作适当修正和调整。所述监控策略的有效性、实时性通过若干典型行驶工况仿真及实车应用得以证实，展现出良好的实用价值。     

混合动力汽车模式切换控制策略

混合动力汽车动力电池充电能力低时,电池充电能力无法兼顾模式切换调速发电和能量回收发电,滑行能量回收过程模式切换会引起整车不平顺。针对此问题,提出一种混合动力汽车能量回收过程的模式切换控制策略。根据车辆实时信息识别模式切换类型和能量回收的状态,模式切换类型为串联切换并联并且车辆处于能量回收状态,通过降低发动机扭矩至断油扭矩和延长模式切换的调速时间,减小调速过程发电机的发电功率。整车标定试验结果表明,本研究的模式切换控制策略能够保证轮端按照目标回收扭矩进行回收,并显著提升了滑行能量回收过程模式切换的整车平顺性。     

并联式混合动力汽车模式切换控制策略研究

并联式混合动力汽车模式切换时离合器会介入传动系统,容易引起较明显的冲击感,是影响整车驾驶舒适性的主要因素。为此,提出了基于离合器双模糊和电机转矩协调的模式切换控制策略。首先建立混合动力汽车模式切换过程的动力学模型,以减小离合器滑磨功为目标,对模式切换时的离合器接合过程进行划分;其次,结合混合动力汽车模式切换的基本要求和驾驶意图,制定离合器双模糊控制策略,分别对滑摩阶段的接合时长和转矩同步阶段的压力变化率进行控制;然后以离合器滑磨功和整车冲击度为优化目标,采用二次型最优控制算法对滑摩阶段的接合压力进行优化,从而获取模式切换过程中离合器的最优接合压力轨迹;在此基础上,通过实时计算离合器传递转矩,根据电机转矩响应快的特点,制定电机转矩协调控制策略;最后,基于某混合动力试验样车,在底盘测功机上分别进行缓加速、中等加速和急加速下的模式切换试验,对所提出的控制策略进行验证。试验结果表明：该策略能较好地反映驾驶人驾驶意图,保证离合器的使用寿命,所产生的整车冲击度均处于合理范围之内,改善了整车模式切换过程中的驾驶舒适性。     

基于加权最小二乘拟合的电动车ACC模式仲裁切换策略研究

传统自适应巡航模式仲裁切换策略因未考虑环境变化对于基准加速度的影响,从而导致模式频繁切换,加速度控制不精确。因此,设计了实时在线拟合的模式仲裁切换策略,利用拟合方法辨识行驶阻力模型关系式参数。对传统最小二乘算法引入遗忘因子加权,削弱历史数据影响,满足对时变数据的跟随。优化求解算法,通过递推运算提高算法效率从而满足控制实时性要求。仿真验证算法在外界有风速干扰和坡度干扰的情况下预测基准加速度的准确性,结果显示,稳态时预测基准加速度准确性较高;在外界环境突变后,算法能较快适应新的环境参数。     

基于能耗计算的并联式混合动力汽车控制策略

以某款并联式混合动力汽车为例,根据对工况点进行能耗计算的结果,将其动力总成工作区域划分为4个区域,分别对应于动力总成4个不同的工作模式.在此基础上制定了相应的控制策略,建立了动力总成Matlab模型并进行仿真.结果表明,整车的燃油经济性得到了明显提高.     

基于纯电动客车能耗优化的控制策略研究

从驱动控制策略入手,通过优化电机的扭矩梯度管理策略,以降低电机能耗;通过优化打气泵和助力转向的控制策略,也有效降低纯电动客车的能耗,增加续驶里程。     

基于PSO算法的HEV控制策略研究

混合动力电动汽车(HEV)是当今国内外汽车领域研究的重点与热点,其中控制策略是混合动力电动汽车研发过程中的关键环节。文中结合并联式混合动力汽车系统特点,提出了一种基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的优化控制策略,并在Simulink环境下进行了仿真,结果表明所提出的控制算法正确、有效。     

基于布谷鸟算法优化的模糊逻辑控制策略

混合动力能量管理模糊控制器在使用过程中表现出来的性能好坏,和设计者的工程经验以及对控制器的输入/输出变量之间逻辑关系的理解程度呈正相关,因此,如果控制器的设计存在局限性,就容易被设计者的主观判断所影响。为了让模糊控制器的设计过程更加客观,且保证控制效果更有参考价值,选择布谷鸟算法针对模糊控制器的隶属度函数进行优化,有效地实现了设计者的经验对模糊控制器性能影响的弱化。     

基于模糊算法的轮毂马达控制策略研究

重型车辆在国家基础设施建设和快速发展中,具有不可或缺的重要地位。重型车辆在加装轮毂液驱系统后,液压系统的轮毂马达控制便成为其中至关重要的一个环节。在通过复杂路况时,通过轮毂液驱系统的马达助力,可以显著提升车辆的牵引力和通过性能。本文通过模糊PID控制器控制实现对轮毂马达的转速性能控制,从而提高系统的响应速度和控制精度。     

基于最小瞬时等效燃油消耗的液压混合动力车辆能量管理策略

为提高混合动力车辆的燃油经济性和降低尾气排放,根据混合动力车辆2个或2个以上能量流之间的功率分流分配和能量利用情况,提出了最小瞬时等效燃油消耗量策略.通过分析串联式液压混合动力传动能量流关系,以储能元件蓄能器的虚拟等效燃油消耗为准则,建立了液压混合动力车辆最小瞬时等效燃油消耗模型.对液压混合动力车辆能量管理进行了研究,并以某型公共汽车参数为例,运用计算机软件通过城市循环工况第1部分和公路循环工况对使用该策略的液压混合动力车辆燃油经济性进行了仿真计算.仿真结果表明:采用最小瞬时等效燃油消耗策略的液压混合动力车辆的燃油经济性改善率接近30％;采用最小瞬时等效燃油消耗策略在提高车辆节能效果上具有较明显的优势.     

基于最小能耗的沥青路面就地热再生加热机组优化控制

原路面加热是沥青路面就地热再生的核心工艺环节,为探寻就地热再生加热机组运行速度及加热功率的合理组合,根据能量守恒定律建立了沥青路面就地热再生加热过程的传热模型,结合就地热再生原沥青路面加热特点,将传热模型转化为沿路面深度方向的一维传热,并依托沥青路面就地热再生实体工程,通过现场埋置温度传感器,监测加热机不同加热功率下路...     

基于单电流调节器的永磁同步电机深度弱磁控制及模式切换控制策略EI北大核心CSCD

为解决传统双电流调节器弱磁控制策略因交叉耦合和电流调节器饱和导致的系统不稳定问题,提高电流动态响应速度,本文提出一种稳定的永磁同步电机深度弱磁控制策略——基于电压相角的改进型单电流调节器弱磁控制及模式切换控制策略。该控制策略集成了动态性能优异、控制结构简单、不依赖电机参数、电压利用率高和可移植性强等优点。在分析了不同单电流调节器的稳定运行范围后,根据系统控制需求的不同,规划了不同的电流轨迹,设计了不同单电流调节器弱磁控制策略,优化改进了恒转矩区和弱磁区切换条件,确定了恒转矩区和弱磁区切换时保持电压相角不变的关键,提出了不同单电流调节器切换时,可根据控制需求的不同,设计不同的切换方法,但须确保切换时交轴电压保持不变的切换关键,使控制策略便于工程应用。仿真和实验验证了所提方法的稳定深度弱磁能力和切换控制策略的有效性,最终实现了6.3倍深度弱磁控制和弱磁区不同单电流调节器在电动工况和发电工况下的平滑切换。     

一种基于预估算法的电磁阀电流闭环控制及仿真

文章对传统电磁阀电流闭环PID控制进行了分析,提出了一种基于预估算法的电磁阀电流闭环控制方法,并在Simulink中进行了仿真验证.仿真表明,此种控制方法能改善电磁阀控制的动态响应速度,优化传统电磁阀电流闭环PID控制效果.     

可切换半主动悬架的一种自适应控制策略

以提高乘坐舒适性而不损害行车安全性作为汽车可切换半主动悬架自适应控制的出发点，根据悬架设计中乘法舒适性与行驶安全性相互矛盾的特点。     

基于不完备信息系统最小决策算法的研究

数据挖掘中面临大量的不完备信息系统,即可能存在部分对象的一些属性值未知的情况。不完备的数据可能使挖掘过程陷入混乱,导致不可靠的输出,同时也可能存在部分对象的一些属性值未知,而这些属性值却为数据的关键属性。本文从不完备信息系统中抽取最小规则集的、进行研究,提出一种决策算法的极小化方法以获得最小决策算法。     

面向能耗的纯电动汽车双电机动力系统控制策略

为了减少车辆动力系统的能量损耗,通过对纯电动汽车在功能转矩上的需求判断分析进行展开,以动力分配策略为重要参数要求,通过对策略的简要分析,进而提出仿真的分析,建立仿真模型,通过仿真的图像结果来验证能耗的控制策略的效果与可靠性。     

基于等效能耗的汽车行驶工况重构算法研究

汽车行驶工况对汽车的动力性经济性参数的设计开发有重要的参考意义。不同工况对电动汽车的续驶里程有非常显著的影响。本文通过研究汽车实际道路行驶工况,依据等效能耗的原则,通过工况重构算法快速精确地生成等效工况。该技术可应用于智能网联汽车中的个性化动力系统设计与个性化续驶里程预测功能中。     

基于模糊Kalman算法的电动汽车驱动控制策略的研究

介绍基于Kalman滤波和模糊控制算法的驱动防滑控制策略。利用Kalman滤波算法估算车辆的滑转率,再通过模糊控制算法识别路面附着系数,以换转率为控制变量,选用PID控制算法控制电动汽车的电机。在MATLAB／Simulink平台上验证,验证了此联合算法能很好地防止车辆的驱动防滑,提高车辆的安全稳定性。     

基于ALINEA算法的城市快速路入口匝道优化控制策略

为缓解城市快速路入口匝道交通拥堵,采用匝道管控技术,以实际工程为依托,收集了道路实际小时观测数据;将主线交通状态根据上下游实时监测的交通数据分为畅通、拥堵、阻塞3种状态,对应不同状态及之间的过渡,将入口匝道管控策略分为无控制策略、控制放行策略、关闭匝道策略;借助VISSIM仿真平台建立道路仿真模型,基于ALINEA算法,设定ALINEA控制参数;以工程高峰小时交通量为输入,对比分析了无控制和ALINEA控制条件下主线交通量、主线运行速度、匝道排队长度的参数变化。研究结果表明:在主线平均运行速度方面,无控制策略和ALINEA控制策略主线平均运行速度分别为52.93、77.64 km/h,采用ALINEA控制策略的主线平均运行速度增大了46.20%;在主线交通量方面,无控制策略和ALINEA控制策略主线平均交通量分别为235.50、270.08 veh/h,采用ALINEA控制策略的主线平均交通量增大了14.7%;在匝道影响方面,无控制策略和ALINEA控制策略匝道平均排队长度分别为13.79、15.50 pcu,采用ALINEA控制策略情况下匝道平均排队长度增加了14.7%。可见,ALINEA匝道管控能够有效提升主线平均运行速度和交通量。