并联混合动力汽车模糊控制策略设计与仿真

利用模糊逻辑控制技术,设计出一种能够实现需求转矩在发动机和电机之间最优分配的模糊逻辑控制策略。在仿真软件Advisor下。分别进行同种道路循环工况下不同控制策略的仿真和同种控制策略在不同道路循环工况下的仿真。仿真结果表明,模糊逻辑控制策略比电动辅助控制策略更进一步提高了并联混合动力汽车的燃油经济性能、排放性能。具有良好的自适应能力和鲁棒性。     

混合动力汽车模糊逻辑控制策略的建模和仿真

并联混合动力汽车（PHEV）中内燃机和电机之间存在动力的耦合和分离过程，能量管理策略比较复杂。文章提出了基于模糊逻辑控制扭矩分配策略，建立了各功能组件模型，并利用ADVISOR2002的仿真环境，完成了该模糊逻辑扭矩控制策略和电气辅助控制策略仿真比较。结果表明，文章提出的模糊逻辑控制策略对提高混合动力汽车的动力性、燃油经济性和改善排放有明显的作用。     

基于预测控制的插电式混合动力汽车智能能量管理(英文)

为解决基于规则的插电式混合动力汽车(PHEV)能量管理策略必须保留混合动力系统容量冗余以应对不可预测的驾驶员行为,从而影响系统效率的问题,研究了基于优化的智能交通系统(ITS)能量管理和经济行驶算法,利用ITS提供的信息对高压电池的充、放电以及发动机的起动和关闭进行控制,利用上海市行驶工况数据进行了仿真,表明了该控制策略的有效性。     

基于模糊逻辑控制策略的混合动力汽车仿真研究

以燃油经济性和排放性能为主要控制目标,提出一种基于模糊逻辑的能量分配控制策略,应用ADVISOR仿真软件,对制定的控制策略在不同的道路循环工况下进行仿真。仿真结果表明,所设计的模糊逻辑控制策略能够合理分配发动机和电机的转矩,可使发动机工作在效率较高、排放较低的中等负荷区,整车的燃油经济性较好、排放较低。     

插电式混合动力汽车再生制动控制策略

由于再生制动控制策略直接影响了插电式混合动力汽车（PHEV）的经济性,文章提出了一种基于理想制动力分配的再生制动控制策略,这种策略能在保证制动稳定性的同时,尽可能多地回收制动能量,在Simulink平台上建立再生制动控制策略模型,并嵌入到Cruise软件中进行仿真。仿真结果表明,此模型相比没有制动能量回收的PHEV和传统汽车,都有效地提高了经济性,验证了再生制动控制策略的合理性。     

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.     

插电式混合动力汽车变参数能量管理策略

为进一步提高新型插电式混合动力汽车(PHEV)的整车经济性,考虑到影响整车经济性的2个主要因素——行驶工况和行驶里程,提出了变参数能量管理策略。为减小车辆行驶工况的影响,应用模糊欧几里德贴近度方法,建立了基于典型循环工况的车辆行驶工况识别控制策略;为减小车辆行驶里程的影响,应用模糊识别的方法,建立了以车辆行驶里程和车辆启动时的动力电池荷电状态(SOC)为输入,行驶里程模式为输出的车辆里程模式识别控制策略;最后对整车能量管理策略进行了仿真分析。结果表明:在同等行驶里程的新欧洲行驶循环(NEDC)工况下,与定参数能量管理策略相比,变参数能量管理策略可以降低整车等效百公里油耗5%以上,从而提高了PHEV的整车经济性。     

插电式混合动力汽车能耗优化控制策略的研究EI北大核心CSCD

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。     

插电式混合动力汽车能耗优化控制策略的研究

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。     

插电式混合动力轿车整车控制策略的研究

针对赛豹插电式混合动力汽车(PHEV)的特点,依照整车不同电量状态和功率需求,提出了一种多阶段多目标的控制策略.按ECE工况循环的转鼓试验结果表明:该控制策略满足了赛豹PHEV的控制需求,实现了其在不同工况下对电机和发动机转矩的合理分配,经换算的100km等效油耗为3.4L,比原汽油车节能56.7％.     

基于自适应模糊PI的汽车直接摆力矩控制研究

针对汽车直接横摆力矩控制,论文研究了基于自适应模糊PI的控制方法。设计了基于自适应模糊PI的附加横摆力矩决策控制器和基于规则分配的制动力分配器。横摆力矩决策控制器根据汽车横摆角速度期望值和车辆状态决策出所需的附加横摆力矩,通过规则制动力分配方法进行主动差动制动实现,并采用Matlab/Simulink与CarSim联合仿真对控制方法进行仿真试验验证。结果表明:基于自适应模糊PI的横摆力矩控制方法相对于未控制能够使汽车较好地跟踪期望,有效提高汽车操纵稳定性。     

基于Cruise/Simulink氢燃料电池混合动力客车能量管理策略研究

以某氢燃料电池混合动力客车为研究对象,应用AVL-Cruise和Matlab-Simulink软件搭建整车联合仿真平台;基于选定的城市客车工况需求,采用便于实时管理的模糊逻辑控制策略,并进行仿真分析。结果表明,本文提出的控制策略可以较好地对燃料电池和动力电池进行能量分配管理。     

基于模糊逻辑的并联式混合动力电动汽车能量控制系统

应用T-S模糊模型和MATLAB模糊控制工具箱设计了基于模糊逻辑的并联式混合动力汽车CFA6470PHEV的能量控制系统,并将其分为能量同馈制动控制系统和正常行驶时的能量控制系统,使控制系统的结构得以简化,有利于控制策略的制订.在控制策略制订后,使用T-S模糊控制模型,使能量回馈制动系统的输入输出量之间的关系非常明确;而对于正常行驶时的能量控制系统,既简化了输入输出量之间的关系,又可使发动机在最优工况范围内工作,使起动电机和驱动电机按预定的模式高效运行.仿真结果表明,所设计的能量控制系统合理可行.     

基于小波控制的电动汽车稳定性研究（双语出版）

针对前轮独立驱动电动汽车,研究一种基于小波控制器的驱动稳定性控制系统。为提高车辆对开路面的行驶稳定性,根据驱动轮等转矩分配控制策略,提出基于神经网络PID的驱动轮滑移率相近为目标控制策略。针对矢量控制中的电流控制,提出基于离散小波变换的电流控制器。通过CarSim/Simulink建立前轮独立驱动电动汽车联合仿真平台,进行不同工况整车性能仿真与分析,并基于A&D5435快速原型开发平台进行实车试验。仿真与试验结果表明：基于小波控制器的驱动控制系统不仅提高了车辆对开路面行驶的稳定性,而且具有更平滑、更快速的转矩响应;对开路面工况下,提出的控制策略左侧、右侧驱动轮速度仿真结果与试验结果最大偏差分别为3.43%和3.56%;等转矩分配控制策略下,左侧、右侧驱动轮速度仿真结果与试验结果最大偏差分别为3.86%和3.25%,表明了试验与仿真的一致性;对开路面仿真工况下,相比于驱动轮等转矩分配控制策略,基于神经网络PID的驱动轮滑移率相近为目标控制策略的车辆峰值质心侧偏角降低了79.57%,侧向跑偏距离降低了73.39%。     

基于工况预测的复合储能系统功率分配策略研究

本文中提出了一种基于工况预测的复合储能系统自适应神经模糊功率分配策略,采用马尔可夫链模型对汽车未来的运行工况进行预测,得到的车速预测结果,作为自适应神经模糊控制器的一个输入,经自适应神经模糊控制器处理后得到功率分配值。实验结果表明,采用自适应神经模糊控制的复合储能系统功率分配策略可明显提升电池寿命,降低综合使用成本。     

线控转向系统主动转向控制策略研究

针对线控转向系统主动转向控制,基于自适应模糊PI控制理论进行了主动转向控制研究。确定了主动转向控制原理,设计了以实际、理想横摆角速度和实际、理想质心侧偏角的偏差为输入的自适应模糊PI控制控制器,应用Matlab/Simulink与Car Sim搭建了主动转向控制的汽车模型,选取鱼钩阶跃仿真试验对控制策略进行仿真验证。仿真试验结果表明:主动转向控制策略提高了汽车行驶稳定性。     

基于近似ECMS策略的HEV自适应规则能量管理控制研究

为解决当前等效燃油消耗最低策略实时性差的问题,寻求一种近似ECMS的规则控制策略,建立ECMS控制模型,分析等效因子、等效油耗和分配转矩之间的关系,获取ECMS策略下转矩分配的定性规律。基于此规律提出一种基于分段线性SOC反馈的自适应规则策略,并在自定义循环工况下对提出的自适应规则控制策略与传统控制策略进行仿真对比,结果表明:提出的控制策略具有良好的SOC控制能力,与传统规则策略比较,燃油消耗降低了16.37%。搭建硬件在环试验系统,对自适应规则能量管理控制策略进行试验验证,结果表明:所提出的控制策略具有较好的实时性、稳定性和准确性,可应用于实车控制。     

分布式双电机电动汽车横摆力矩控制研究

针对双电机驱动电动汽车横摆控制,引入模糊PI控制算法调整轴间扭矩分配系数,将车辆行驶所需要的驱动力矩合理分配到前后轴,最终输出到车轮,并对相应车轮施加制动力,使得车辆可以从过多转向或者不足转向进入到中性转向特性,满足车辆的安全性。通过simulink仿真,在典型工况下,验证控制策略能够提高整车的操纵稳定性。     

融合工况识别的增程式电动汽车模糊能量管理策略研究

针对模糊能量管理策略设计仅依赖专家经验很难适应复杂工况的问题，本研究提出了一种基于神经网络工况识别的增程式电动汽车模糊能量管理策略。首先，基于中国货车行驶工况（CHTC-HT）数据，利用改进遗传算法优化的BP神经网络构建工况识别模型；其次，根据所识别的工况类型，融合电池SOC及整车需求功率参数，设计了自适应模糊能量管理策略，通过实时获取发动机功率输出实现能量优化分配；最后，通过硬件在环测试验证了所提出的方法。结果表明自适应模糊策略油耗相比规则策略降低9.67%，比模糊策略降低7.84%，有效提高了整车经济性。     

并联式混和动力汽车转矩管理策略的设计与仿真

根据某并联式混合动力汽车(PHEV)特定结构形式,在确定其主要动力部件的基础上,提出一种以转矩为主要控制对象的管理策略,并通过在MATLAB/SIMULINK仿真平台上建立的前向式仿真模型,完成了在NEDC循环工况下的仿真分析。为验证文中所提出的管理策略的合理性,同时在汽车性能专用仿真软件ADVISOR2002平台上建立了该车基于原有控制策略的整车仿真模型,并进行了相同循环工况下的仿真。通过两者有关参数仿真结果对比,验证了文中所提出的转矩管理策略的合理性和优越性。