基于混合系统理论的混合动力城市客车控制策略研究

在分析了串联式混合动力城市客车(SHEB)动力系统的结构和运行模式的基础上,应用混合系统理论描述了SHEB动力系统,并设计了一种基本规则型多能源动力系统控制策略.采用基于Simulink Stateflow的混合建模方法,建立了SHEB基本规则型多能源控制策略仿真模型,并嵌入到Advisor模型中进行仿真.最后对一辆实际SHEB进行了性能试验,验证了该控制策略的可行性和有效性.     

电动汽车能量回馈的整车控制

以4种典型循环工况为例对电动汽车进行能量分析，设计了基于常规汽车制动系统的整车能量回馈控制方式，研究了控制策略，完成了车辆道路试验与标定优化。试验表明，整车能量回馈控制方式与控制策略安全、可靠，且柔顺性良好；利用能量回馈技术，蓄电池能量消耗可减少10％，能有效延长电动汽车的一次充电续驶里程。     

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。     

燃料电池混合动力汽车能量控制策略仿真研究

燃料电池客车采用多动力源的动力系统结构，需对其能量流动进行有效的控制。文章探讨了动力系统驱动模式下的3种能量分配控制策略，以及在再生制动模式下的一种简单的能量回馈控制。在ADVISOR软件平台上建立了控制策略和整个系统的仿真模型，并基于性能评估函数对汽车性能进行了分析。仿真结果表明，再生制动可以提高整车燃油经济性达20％，与恒压和离线能量分配相比，在线能量分配下燃油经济性好、蓄电池SOC波动小，但要精确估计蓄电池SOC，可能使其性能比预期的低。     

基于多目标优化的混合动力城市物流车制动能量回收控制策略研究

针对混合动力城市物流车制动能量回收的安全与效率问题，提出了基于多目标优化的制动能量回收控制策略。建立了载荷估计和质心位置解析模型，使控制策略适应各种载荷变化。控制策略以制动安全性和能量回收性为优化目标，以制动力分配系数和电机制动力矩比例系数为控制变量，采用多目标遗传算法和基于模糊控制器的理想解决策法得到决策解。驾驶循环分析结果显示，所提控制策略具有较好的制动安全性和更高的制动能量回收性。     

混合动力汽车再生制动的归类及其应用

按不同的制动控制策略,将混合动力汽车再生制动系统分为具有最佳制动效果的串联制动、具有最佳能最回收率的串联制动和并联制动3种类型,并分别对它们进行了分析.提出了基于SOC、车速和制动踏板位置,动态地控制冉生制动转矩的控制策略,并将其应用于一款并联混合动力汽车上.测试结果表明:所制定的制动控制策略,可在保证安伞的前提下,更多地回收制动能量,并有较好的制动感觉.     

混合动力汽车匀速下坡再生制动模型预测控制

基于车载导航系统(GPS/CIS等)所提供的未来一段预测路线上的汽车运行状态信息,建立中度混合动力汽车再生制动能量回收的全局优化动态规划模型;采用模型预测控制方法,将动态规划的全局优化控制策略转化成预测视距内的局部优化算法,实现滚动优化控制;为解决动态规划中的维数灾问题,确定了电池荷电状态和温度的可达区域;对模型预测控制策略、全局优化控制策略和瞬时优化控制策略进行了计算比较,在不同坡度、不同坡长的匀速下坡工况下的仿真表明:模型预测算法的计算效率显著高于全局优化策略的;应用模型预测控制策略的再生制动能量回收效率明显高于瞬时优化控制策略的,相比全局优化策略的降低不到1.31%,且采用档位提示的模型预测控制策略能量回收效果更好.     

汽车可控悬架系统的研究进展

总结了汽车可控悬架的发展状况,详细阐述了半主动悬架、主动悬架等的结构形式及国内外最新研究成果,提出了新型可能量再生的可切换的主动/半主动悬架结构方案,并进行了台架试验。评价了用于可控悬架的主要控制策略,指出应着重研究非线性控制与智能控制方法的综合运用,研究和开发可能量回收的汽车智能悬架,重点包含制动、转向、可控悬架的底盘集成控制。     

基于模型预测控制的混合动力汽车下坡再生制动策略

为了充分回收汽车下坡再生制动能量,并保证蓄电池循环寿命,在对汽车匀速下坡再生制动全局优化控制策略分析的基础上,提出以再生制动能量回收最大和蓄电池温升变化率最小为双目标的混合动力汽车匀速下坡再生制动模型预测控制策略.对不同坡长、不同坡度的匀速下坡工况进行仿真的结果表明:模型预测控制策略在再生制动能量回收率、蓄电池温升和充电速率方面都获得良好的控制效果,且计算效率高,满足实时控制要求.     

基于随机模型预测控制的并联式混合动力汽车控制策略研究

基于随机模型预测控制算法,对并联式混合动力汽车的转矩分配问题进行了研究。建立马尔科夫模型对需求功率进行预测,并将随机模型预测控制与动态规划相结合,提出了基于模型预测控制,并以消耗最小化为目标进行滚动优化的控制策略。在MATLAB/Simulink平台上搭建了仿真模型,并进行和逻辑门限控制策略的对比仿真。结果表明,与逻辑门限值控制策略相比,采用所提出的的控制策略时车辆能量经济性得到明显提高,说明用马尔科夫模型预测功率需求的控制策略是可行的,且具有良好的实时性。     

基于ADVISOR的电动汽车再生制动控制的建模与仿真

分析了再生制动系统中保留摩擦制动的必要性，介绍了ADVISOR中的再生制动控制策略。基于制动安全性和高效制动能量回收，提出了新的再生制动控制策略。按照新策略，利用ADVISOR软件建立了制动控制模型并进行了仿真。仿真结果表明，新策略回收制动能量的效果优于ADVISOR中原有的再生制动控制策略。     

基于负荷跟随阈值变化规则的并联混合动力汽车能量管理策略

针对并联混合动力汽车的能量管理,提出一种新的启发式控制策略,即负载跟随阈值改变策略(LTS).LTS控制策略基于阈值变化机制和负载跟随方法,可与电池荷电状态(SOC)保持成比例的微小偏差,能有效确保电池持续稳定运行.与目前应用阈值变化机制的规则控制策略不同,文中设计LTS控制策略的阈值通过SOC和发动机转速来调整动力输...     

并联式混合动力汽车能量控制系统仿真研究

基于模糊控制和电力辅助控制两种混合动力汽车能量控制方法,以某并联式混合动力汽车为对象,建立了正常行驶工况下的能量控制策略,并在MATLAB/Simulink仿真平台下进行了仿真分析,为实际系统的开发提供测试平台.     

智能分布式驱动汽车路径跟踪/制动能量回收协同控制策略研究

为了解决智能分布式驱动汽车路径跟踪与制动能量回收系统间的协同控制难题,充分考虑分布式驱动汽车四轮扭矩独立可控在智能驾驶系统中的优势,设计适应不同路面附着条件的智能分布式驱动汽车转向、制动分层协同控制策略。上层控制器依据不同的路面类型设计差异化的多目标代价函数,以综合优化各工况下的控制目标。高附路面下,制定满足最大能量回收值的全局参考车速,在线优化路径跟踪指令,实现最优能量回收的同时减小系统运算负荷;低附路面下,优先考虑车辆的路径跟踪性能和行驶稳定性,在多目标代价函数中取消对全局参考车速的跟随要求,增设终端速度约束与能量回收项性能指标并减小能量回收项性能指标的权重系数。上层控制器基于模型预测控制方法对多目标代价函数进行滚动优化与预测求解,得到期望的前轮转角及4个车轮的总制动扭矩需求。下层控制器根据制动扭矩需求对四轮的液压制动扭矩和电机制动扭矩进行分配,最终完成整个复合制动过程。基于MATLAB/Simulink和CarSim软件,搭建控制器在环仿真平台,并在高附和低附路面条件下对所提出的策略进行试验验证。研究结果表明：高附路面下,所提出的控制策略在准确跟踪期望路径的同时相较固定比例制动力分配方法可提升2.7%的能量回收值并减少约0.02 s的单次计算时间;低附路面下,与使用高附控制策略相比,能够保证车辆的路径跟踪准确性与行驶稳定性,同时可提升7.8%的能量回收值;控制器在环试验结果证明了该协同控制策略对车辆性能提升的有效性。     

基于增益功率燃油系数的HEV能量管理策略

为了优化等效燃油最小能量管理策略的节油效果，以适用于工程批量应用为导向，制定基于增益功率燃油系数的混合动力汽车(HEV)能量管理策略。基于瞬时优化原理，提出基于增益功率燃油系数的工作模式决策机制，根据电机发电或电动引起的发动机功率与燃油消耗率的变化关系，分别给出电机充电和放电模式下增益功率燃油系数的计算方法。考虑发动机扭矩瞬态快速变化对油耗的影响和电机及电池包充放电效率特性，提出发动机高效区域扭矩滞回控制方法，建立基于增益功率燃油系数的能量管理策略算法架构。基于MATLAB/Simulink搭建控制策略软件模型，通过转鼓试验台进行实车试验验证。研究结果表明：相对于等效燃油最小能量管理策略，基于增益功率燃油系数的能量管理策略提升了节油率和舒适性，在全球轻型汽车测试循环(WLTC)工况下的百公里油耗降低了约4.8%，发动机的启停次数降低了约53%；相对于有效燃油消耗率(BSFC)最优工作点控制方法，发动机高效区域滞回控制方法降低百公里油耗约1.8%；与采用基于动态规划的全局优化能量管理策略的仿真结果对比，在不能提前预知工况的条件下，制定的能量管理策略在WLTC工况与新标欧洲测试循环(NEDC)工况下的油耗与理论最优值差距均较小。     

并联式混合动力电动汽车动力总成控制策略的研究

在混合动力电动汽车中,制定合适的控制策略和控制逻辑是优化能量流动、提高动力总成协调程度的核心,是并联式混合动力汽车具有优良的经济性与排放性能的保证。本文综合分析了并联式混合动力汽车动力总成控制的几种典型控制策略,介绍了基本思想、实现方法以及各自特点,并对各种控制策略的控制效果进行了评价和分析。     

并联混合动力汽车扭矩管理的模糊控制与仿真

并联混合动力汽车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。为了进一步合理分配内燃机和电机的动力输出,增强其能量管理策略的鲁棒性,文中分析了电辅助控制策略的不足,提出了基于模糊逻辑控制的包含驾驶员扭矩识别和蓄电池功率平衡的并联混合动力汽车扭矩分配策略,并利用ADVI SOR2002的仿真环境,完成了该模糊逻辑扭矩控制模块的仿真。结果表明,模糊逻辑控制策略满足控制目标,对提高汽车的动力性和燃油经济性、改善排放、保证蓄电池的充放电功率平衡有明显的作用。     

串联式复合电源再生制动系统恒流控制

再生制动技术可以有效回收车辆制动能量，是提高电动汽车续驶里程的重要途径，超级电容具有高功率密度、高效率的特点，利用蓄电池-超级电容组成的复合电源作为电动汽车的储能装置可以改善电池工作状态，提高电池寿命及可靠性，并提高能量回收率。目前使用复合电源（蓄电池-超级电容）进行再生制动的电动汽车多采用并联形式，针对此类状况，基于无源串联复合电源结构设计其再生制动系统，其主要由电机、超级电容组、整流桥和控制器组成。在控制策略上，采用电压反馈恒定电流制动方式，基于脉冲宽度调制（PWM）控制，在制动过程中根据电动汽车车速与超级电容端电压实时调节PWM的占空比以实现目标制动电流恒定。在MATLAB/Simulink平台上建立再生制动系统仿真模型，验证所提控制策略的有效性，并利用某电动汽车对所设计系统进行滑行、制动等试验。研究结果表明：相比有源并联式复合电源，该系统不需要DC/DC转换器，结构及控制简单，该系统能够较好地实现制动能量回收，所采用的控制策略能够有效地实现恒电流制动，电制动减速度稳定，同时具有较高的能量回收率。     

基于电机最优回馈转矩曲线的制动控制策略

本文中首先基于电机等效电路模型,分析了车用内置式永磁同步电机的耗能制动状态和回馈制动状态;然后根据电机矢量控制原理,对控制电流指令进行解析,并经试验数据的验证;接着计算得到永磁同步电机最优回馈转矩曲线,并据此提出一种制动回馈能量最优的串联制动控制策略。最后针对某P4并联混合动力商用车,仿真分析了在C?WTVC、CHTC?TT循环工况和试验采集到的某段省道工况下,并联制动和所提出的串联最优制动控制策略下的百公里油耗和制动回收能量。结果表明,与并联制动控制相比,基于电机最优回馈转矩曲线的串联制动控制策略可降低油耗,并回收更多的制动能量,实现制动回收能量和燃油经济性的提升。     

怠速充电工况下的电池SOC平衡控制

在分析单电机和双电机混合动力电动车发动机怠速充电工况下电池能量稳定性控制要求的基础上,提出了一种怠速充电工况电池SOC平衡的主动控制策略,并给出相应控制过程的能量控制目标值计算公式和相应的分析.通过对所提出的怠速充电工况电池SOC平衡控制策略进行仿真和实车测试,结果表明,该控制策略能有效控制电池SOC平衡,怠速充电过程...