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秦大同杨官龙刘永刚林毓培 《汽车工程》2015,(12):1366-1370
基于插电式混合动力汽车(PHEV)可以通过外网充电的特性,选取发动机消耗燃油的成本与电机消耗电能的成本之和作为优化目标函数,采用庞特里亚金极小值原理进行优化仿真;研究了PHEV不同工作模式(电量消耗-电量维持模式和混合模式)对能耗经济性的影响;分析了行驶里程、电池荷电状态(SOC)初始值和能量价格比对能量分配控制策略的影响;最终制定了实时优化控制策略并与门限值控制策略进行对比仿真,结果表明,与门限值控制策略相比,采用制定的实时优化控制策略能耗经济性在不同的SOC初始值下都有大幅度的提高。 相似文献
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针对混联式混合动力重型车辆的大驱动功率需求,研究了基于电池SOC保持的能量管理策略.该策略根据保持电池SOC在较高水平的要求进行能量管理与分配,使电池具有较高的功率与能量裕度,从而使电动机可以较大的功率和较长的时间在急加速等大驱动功率需求工况对发动机进行助力,实现重型车辆较高的动力性指标.在此基础上设计了综合控制器并编写了程序代码,采用基于dSPACE的硬件在环仿真系统进行了仿真.结果表明该控制策略在满足燃油经济性和车辆驱动等基本要求的前提下,实现了混联式混合动力车辆能量管理功能与预期的电池SOC保持的目标. 相似文献
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为提高电动公交车电池SOC预测的精度,基于某电池监控云平台电池数据库中存储的以30 s为采样周期的稀疏采样的电池运行数据,对电动公交车电池SOC预测方法进行了研究。首先,介绍了稀疏采样数据源,分析了电动公交车动力电池的运行过程及其SOC变化的影响因素。选取了当前电池组的总电压、电流、电池模组温度均值及前一时刻SOC值作为预测变量,而选择当前电池组SOC作为输出变量,构建了训练数据集与测试数据集。然后,采用支持向量机(SVM)算法进行训练,并使用贝叶斯优化算法寻找SVM的最优超参数组合,提出了基于稀疏采样数据的电动公交车电池SOC单步预测方法。接着通过对训练数据集的再划分,进一步提出了基于稀疏采样数据的电动公交车SOC自主预测方法,摆脱了在SOC长期预测过程中对于BMS估计的真实SOC值的依赖。试验结果表明,SOC单步预测方法的最大绝对误差仅为1.82%,SOC自主预测方法的最大绝对误差也只有5.89%,都具有较高的预测精度。根据在不同运行路线和不同环境温度下的试验结果,SOC预测模型具有较高的鲁棒性。 相似文献
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在兼顾发动机效率和排放前提下,考虑电池充放电平衡,提出了一种模糊逻辑控制策略.将其嵌入仿真软件ADVISOR中,并在不同道路循环和不同控制策略中进行仿真计算.结果表明,模糊逻辑控制有较好的经济性、鲁棒性,能合理分配发动机和电动机转矩,并保持电池SOC较小的变化范围. 相似文献
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为改善通过路面实现动力耦合与电池充电的TTR汽车经济性,分析TTR汽车结构及工作模式,基于等效油耗最小的能量管理策略(ECMS),计算固定等效因子(CECMS);为使电池SOC保持稳定并控制发动机工作于低燃油消耗区,将行驶所需发动机等价总转矩及电池SOC模糊化,制定等效因子的模糊控制规则,而提出模糊自适应等效燃油消耗最小控制策略(FAECMS)。利用MATLAB/Simulink建立包含TTR汽车动力学的CECMS、FAECMS模型,选取FTP75、CLTC、WLTP 3种标准工况,当电池SOC初始值为60%时进行仿真计算,得出FAECMS相对CECMS在3种工况下电池SOC更稳定,并分别节约燃油5.5%、2.6%、8.3%。 相似文献
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目前电动汽车都会采用到驱动动力强劲的锂离子电池,在充电模式下保证锂电子电池组实现主动均衡控制,有效推进电动汽车电力系统良性发展,提升电汽车整体性能。文章中所探讨的是基于双向Buck-Boost拓扑结构的主电路主动均衡控制系统,它其中基于荷电状态SOC建立主要均衡判据,进而实现了对主动均衡控制策略的有效改进。简单研究了充电模式下的锂离子电池组主动均衡控制电路设计方法,锂离子电池组的SOC均衡控制策略,并对其设计控制方法仿真结果进行分析。 相似文献
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针对单电机强混合动力汽车长时间处于城市低速拥堵工况时可能导致电池能量耗尽的问题,提出了基于双PID控制器的控制策略。通过离合器滑磨将发动机的动力传递到驱动轮,在满足驾驶动力需求的条件下,将电池SOC维持在正常使用范围内,并通过Cruise仿真验证了控制策略的有效性。 相似文献
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为提高动力锂电池在使用过程中剩余电量的估算精度,以满足电池管理系统对电池监控的要求,提出一种适用于不同温度的动力锂电池SOC估计方法。首先通过分析对比从控制算法模型中选择了2阶等效电路模型,并依据多温度点实验结果进行电池参数拟合,建立基于温度的电池参数模型。接着根据改进的扩展卡尔曼滤波算法,建立SOC估算模型。最后按照DST和FUDS循环进行快速控制原型仿真,验证该算法对不同温度的鲁棒性。结果表明,所制定的SOC估计算法,既能抑制电流噪声的干扰,又能在初始SOC值有较大误差的情况下,使估算值迅速收敛于真实值,在整个估算过程中误差保持在0.04以内。 相似文献
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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%。 相似文献