基于等效因子的Q学习燃料电池汽车能量管理策略

为提高燃料电池混合动力汽车（FCHEV）燃料经济性以及维持蓄电池能量平衡,该文提出了基于等效因子的Q-learning算法的能量管理策略。构建等效耗氢量最小与维持蓄电池荷电状态（SOC）平衡的目标函数,建立FCHEV动力源能量流转化平衡模型,通过能量转化平衡机理得到耗氢量的等效因子;在城市循环+全球轻型汽车测试循环（UDDS+WLTC）工况下,对需求功率的转移概率矩阵进行求解,利用Q-learning算法离线优化燃料电池和蓄电池的输出功率;基于MATLAB/Simulink平台建立了前向仿真模型,进行整车性能的仿真试验。结果表明：在WLTC循环工况下,该策略的100 km等效耗氢量为0.730 kg,接近基于动态规则（DP）控制策略的耗氢量,且SOC保持在合理的范围内,验证了该策略的有效性;在西宁市实际工况下,验证了本文所提控制策略的适应性。     

基于自适应特性的燃料电池客车能量管理策略研究

为提高燃料电池客车经济性，本文分别开发一种基于自适应功率跟随的多挡位滞环控制技术和一种自适应功率预测的动力电池SOC高位均衡技术的燃料电池整车电-电混合能量管理控制策略。将该控制策略应用于中通12 m燃料电池旅游客车，其百公里氢耗最低可至5.2 kg,节能效果明显。     

燃料电池混合动力客车等效氢耗优化策略

为了改进燃料电池混合动力客车的燃油经济性,基于等效氢耗理论,对燃料电池混合动力系统能量管理算法进行了优化.首先建立了系统瞬时氢耗模型,在该模型中,系统瞬时氢耗分为燃料电池瞬时氢耗和蓄电池等效瞬时氢耗2个部分;而后采用最小二乘算法辨识了蓄电池模型待定系数,求解了系统瞬时氢耗最小化问题,探讨了瞬时优化问题的本质;最后以解析解为基础建立了能量管理优化算法,并在中国城市公交典型工况中进行实车试验.结果表明:该工况下所研究的燃料电池城市客车百公里氢耗为9.3 kg,比采用基于规则的能量管理算法降低2.1%;通过提高燃料电池系统效率、降低整车辅助功率和采用制动能量回收策略可进一步提高系统经济性.     

氢燃料电池电电混合汽车能量管理控制策略研究

氢燃料电池电电混合汽车的整车能量管理采用滞环控制策略,以提高燃料电池的经济性与耐久性,并搭建该能量管理控制策略模型用于实际道路工况测试.     

基于凸优化的燃料电池汽车节能驾驶研究

为实现燃料电池汽车在多信号灯场景下的节能驾驶，本文中提出一种基于分层凸优化的快速车速规划和能量管理方法。结合车辆静态氢耗图，运用动态规划获得车辆通过信号灯的最优绿灯窗口，并确定最优行驶路径的搜索区域。建立以车辆需求功率累计最小为优化目标求解车辆加速度的二次规划问题，并运用Matlab/OSQP求解器获取车辆最优行驶路径。根据最优行驶路径，采用基于交替方向乘子法的能量管理策略，实现各动力源输出功率的合理分配。针对9个信号灯场景的仿真结果表明，所提方法的电机工作点平均效率比智能驾驶员模型高10%，氢耗低45%。此外，该方法计算速度快，具备实时优化的潜力。     

基于TD3-PER的氢燃料电池混合动力汽车能量管理策略研究

为优化氢燃料电池混合动力汽车的燃料经济性及辅助动力电池性能,提出了一种基于优先经验采样的双延迟深度确定性策略梯度（TD3-PER）能量管理策略。采用双延迟深度确定性策略梯度（TD3）算法,在防止训练过优估计的同时实现了更精准的连续控制;同时结合优先经验采样（PER）算法,在获得更好优化性能的基础上加速了策略的训练。仿真结果表明：相较于深度确定性策略梯度（DDPG）算法,所提出的TD3-PER能量管理策略的百公里氢耗量降低了7.56%,平均功率波动降低了6.49%。     

基于多属性决策的最优路径选择模型

摘 要 针对最优路径选择中驾驶员个体认知差异及各评价指标的波动性,提出了1种多属性群决策的最优路径选择方法.首先为了消除各个驾驶员在路径选择过程中因心态不同而带来决策值的误差,引入驾驶员心态指标的概念,以得到各个驾驶员在最优路径选择过程中的客观评价值.其次建立最优路径选择的各个常规评价指标体系(消耗时间、路径距离、行驶舒适度、出行费用、路线熟悉度等),为消除评价指标波动性引起的误差,用区间数来描述各个评价值,并建立多目标非线性规划模型.最后进行算例验证,结果表明了该方法的有效性和优越性.      

基于ECMS-MPC混合动力汽车能量管理策略

在节能减排的大背景下,能量管理控制策略是决定混合动力车辆动力性、经济性和排放性的关键因素。文章基于MATLAB建立了单轴并联式混合动力汽车及其零部件的数学模型,在系统建模的基础上,提出了一种基于最小等效油耗预测模型（ECMS-MPC）的能量管理策略,并与动态规划（DP）的能量管理控制策略进行了比较。仿真结果表明,从技术结果上,ECMS-MPC控制策略接近DP能量管理控制策略;从计算效率上,ECMS-MPC控制策略比DP能量管理策略提高了6倍,论证了ECMS-MPC控制策略的优越性。     

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%。     

燃料电池发动机氢耗量半经验动态模型

在氢耗量稳态特性模型基础上,通过试验研究,建立了燃料电池发动机氢耗量半经验动态模型,并对模型进行了试验验证。结果表明,该模型能反映燃料电池氢耗量的动态特性,精度较高,而且该模型具有结构简单,模型参数较少等特点,通过较少的试验数据即能获得模型中的参数,便于在车辆动力学仿真研究中应用。     

基于最小值原理的混合动力汽车能量管理控制策略的设计

基于最小值原理,首先通过优化的发动机模型和仿真得出油电转换系数,进而确立能量管理控制策略目标函数,开发出该混联式功率分流式混合动力汽车的等效燃油消耗最小的能量管理控制策略,为进一步实车控制器中的应用和油耗试验验证该策略奠定了基础。     

基于协变量自适应的混合动力车辆能量管理控制策略

提出了一种基于协变量自适应的车辆能量管理控制策略,其目标是实时改善燃油经济性.协变量自适应的原则和目标是发动机工作高效,即发动机高效区间对协变量进行选择.策略分为三步实现:首先,预测未来道路需求能量,将其简化为需求能量级别的预测,建立一个模糊控制器对车辆需求能量进行分级.然后,利用预测的需求能量级别调整高效区间范围,同时调整所设计的SOC软约束范围.最后,在SOC软约束范围内,协变量依据高效原则自适应调整,否则协变量由SOC来调整.轻混车辆仿真平台计算结果表明,此方法无论是在优化动力分配上还是控制SOC范围上都表现出良好的效果.     

考虑交通流动态分布的路面养护最优决策

为准确评估路面全生命周期用户成本以制定最优的路面养护策略,提出基于网络交通流均衡条件的路面养护多阶段动态规划最优决策模型,通过交通流的仿真,模拟用户成本在路网养护前、后以及生命周期各阶段的动态变化,并设计启发式迭代算法。该模型最小化的目标函数包含了生命周期的养护成本、用户成本、路面资产残值,约束条件主要由交通量守恒约束条件、养护预算约束、路面性能转移约束等。为证明模型的有效性,以一个具有10个路段的路网为例,采用提出的模型制定该路网连续20年的最优养护决策方案。研究结果表明：在每年养护预算确定的情况下,全生命周期路面养护最优方案是一个决策方案组合,该最优方案可以提高养护资金使用效率并有效减少用户成本,可为路面养护管理提供决策支持。通过对不同养护约束情景下的全生命周期用户成本的模拟表明：随着养护预算的增加,养护路段增多,导致用户成本增加,使养护成本的边际收益发生递减,养护预算在理论上具有一个最优值,并且养护成本收益与养护预算之间呈倒U形函数关系。     

汽车碰撞的计算机模拟及交通事故分析专家系统

对汽车碰撞计算机模拟方法作了简要的分析，给出了轿车碰撞轿车、轿车碰撞货车、碰撞过程中能量、碰撞力的变化规律。应用交通事故分析专家系统计算分析一个实际交通事故案例，并与美国给出的计算公式所得结果相比较，两者误差在10％以内。     

并联式混合动力客车能量管理策略研究与仿真分析

针对并联式混合动力客车,以实现中国典型城市公交循环工况下整车系统效率最优为目标,对混合动力系统工作区域进行划分,制定出整车能量管理控制策略,并对纯电工作模式切换进入并联工作模式的转矩协调控制过程进行了研究与分析。通过调节各种工作模式下的临界负荷曲线,并在中国典型城市公交工况下进行性能仿真分析,得出油耗最低的最优临界负荷曲线,并将其应用在样车上进行试验,试验油耗为28.9 L/100 km,相对传统的基准车型油耗达到了31.2%的节油率,节油效果明显。     

考虑运作风险的物流服务供应链跨链协调机制研究

考虑物流服务供应链自身特质,在探讨跨链物流服务供应链单链内部企业间存在的合作关系和链际间集成商存在的跨链竞合协调机制基础上,将跨链网络内部运作失效分为物流服务集成商服务能力不足和集成能力缺失两种类型,构建以物流服务集成商跨链为基础的两级物流服务供应链能力应急互补合作模型。采用分散决策、集中决策及收益共享契约模型给出各状态最优收益策略,同时以增量分配收益共享契约求得集中决策时最优收益状态,进一步以数值仿真分析跨链物流服务供应链系统各决策模式收益结构,验证收益共享契约策略优越性。结果表明:跨链物流服务供应链系统的集中决策模式最优订购值与最优收益大于分散决策最优状态,集中决策使跨链系统达到整体最优;基于增量分配的收益共享契约机制能够有效协调跨链物流服务供应链系统的分散决策模式,达到集中决策状态的最优收益值;运作风险阶段较高的收益共享系数能够使物流服务集成商在跨链能力系统内获得更多收益,收益共享机制能将跨链系统整体收益提升至集中决策水平,说明跨链收益共享机制能够明显刺激系统内交易活跃程度。     

基于改进全局优化算法的轮毂液压动力系统能量管理策略

现有针对轮毂液压混合动力系统的能量管理策略均为结合研究人员经验与发动机最优工作区域的简单控制，暂未见优化控制策略的应用，导致实际控制值与最优控制值的偏差较大，无法充分发挥该系统的节油能力。基于此，针对该系统提出了一种基于改进全局优化算法的能量管理策略，探寻该系统的理论最大节油量，进一步挖掘该系统的节能潜力。首先，该策略建立了基于车速-蓄能器荷电状态（SOC）自适应调节等效油耗因子的方法计算目标函数中的罚函数，从而提高系统的制动回收能力，避免计算结果陷入局部最优；随后，根据轮毂液压混合动力系统各模式工作点相对固定的特性，实现了控制变量降维；最后以实测数据进行了仿真测验。结果显示：比起传统的全局最优策略，该方法可以进一步实现3.36%的节油效果；同时，在实现节油的基础上，经过控制变量降维后计算时间减少了35%，而计算精度基本不受影响。     

基于动态重复博弈的车辆换道模型

在对车辆换道行为分析的基础上,提出了一种应用动态重复博弈原理建立车辆换道模型的方法,对每个阶段车辆的博弈过程以及车辆行为策略进行了描述,并利用速度期望的值作为车辆不同行为决策概率,在此基础上,考虑影响车辆速度期望的各个因素来对车辆速度期望的获得进行了分析。通过对不同交通流条件下实际调查的车辆换道次数与仿真值进行比较,表明了所提出模型的有效性。     

并联混合动力汽车整车控制仿真

新能源汽车3大关键技术包括动力电池及其电池管理系统、驱动电机及其电机控制以及整车能量管理控制策略,整车控制策略直接决定能量流在汽车内部的流动及整车性能的好坏。文章利用模糊控制策略建立了详细的动力总成多能源能量管理控制模块,并通过ADVISOR仿真平台对所设计的控制策略进行仿真分析。仿真结果显示100km油耗仅5．1L,0-100km／h加速时间为23．1s,最大行驶速度168.3km／h;表明该能量管理策略能明显改善燃油经济性。动力性也具有较好表现。     

双前桥转向杆系的空间优化分析

应用动力学仿真软件ADAMS建立了双前桥转向系统的运动学模型。采用参数化分析方法,以基于双前桥转向理论建立的各转向车轮转角范围内所有转角的实际值与理想值之间的误差累积最小为目标函数,对转向杆系进行了仿真优化分析。仿真优化所得结构参数表明,该方法可以真实地反映转向机构的运动情况。