基于马尔可夫链的混合动力汽车行驶工况预测研究

针对目前混合动力汽车行驶环境适应性的问题,提出一种适应于随机多变的交通状况和基于实时行驶工况预测的能量管理策略。该策略采用一阶齐次马尔可夫链状态转移概率矩阵,对主干道和快速路建立了行驶工况特征参数预测模型,并通过对预测准确度的对比分析,确定了滚动时间窗和预测视距的最佳值。研究结果表明,与传统基于既定循环工况的整车能量管理策略相比,基于工况预测的能量管理策略具有更好的燃油经济性,为新能源汽车能量管理实时控制提供了一种新方法。     

基于深度学习的混合动力汽车预测能量管理

为了优化混合动力汽车的能量动态分配过程,提升混合动力汽车的燃油经济性和动力电池荷电状态（SOC）平衡性,提高混合动力汽车能量管理策略的鲁棒性,以等效燃油消耗最小化策略为基础,结合对车辆未来行驶工况的预测研究,分析车辆未来行驶需求能量的变化,制定相应的动态调整策略。基于车联网通信技术,实时采集车辆的运行状态信息和交通信息,作为车辆未来工况预测模型的输入变量。以数据驱动为特征,基于混合深度学习建立工况预测模型。利用STL分解算法对各输入变量进行周期性、趋势性等特征分解,并对各输入变量的特征分量,使用混合深度学习网络从数据局部特征及时间维度依赖特征来深度挖掘目标车辆车速与外部信息及历史数据的关系,进而对车辆未来的行驶工况进行预测。利用预测的工况信息,分析车辆未来行驶需求能量的变化,应用于自适应等效消耗最小化策略等效因子的实时动态调整,从而实现对车辆的优化控制,并通过与传统自适应等效消耗最小化策略进行对比,验证该方法的有效性。研究结果表明：基于混合深度学习的工况预测模型预测精度比BP网络预测模型高44.72%;利用精确的预测工况信息预测能量管理,可以实时动态调整发动机和电机的功率输出,降低油耗并维持电池SOC平衡。     

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。     

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.     

混合动力汽车传动系统能量流分析

分析混合动力汽车传动系统的能量流,对传动系统类型的选择、设计和控制策略的确定具有重要的意义。文章结合行驶工况和自身状态这2种因素,对3种传动系统的能量流进行了理论分析,为混合动力汽车传动系统类型的选择、设计以及控制策略的研究提供了方法和依据。     

混合动力汽车能量控制策略

针对串联、并联和混联3种类型的混合动力汽车驱动系统的不同结构特点,文章对3种类型混合动力汽车的能量控制策略分别进行了详细阐述,指出了未来混合动力汽车能量控制策略研究的发展方向。能量控制策略不仅要实现整车最佳的燃油经济性,而且还要兼顾发动机排放、蓄电池寿命及驾驶性能等多方面要求,并针对混合动力汽车各部件的特性和汽车的运行工况,使发动机、电动机、蓄电池和传动系统实现最佳匹配,兼顾上述各方面要求的优化控制策略的研究应是今后的研究重点。     

混合动力汽车行驶工况的仿真分析

汽车的实际行驶条件对汽车性能具有直接影响。对于混合动力汽车,其部件的选型以及控制策略的制定都与道路行驶工况密切相关文章对汽车行驶工况做了相应的分析．利用GT—DRIVE软件对某微型混合动力汽车进行了建模与仿真仿真结果表明,在经济性方面混合动力汽车比传统汽车有明显的优势．如何更好地分配混合动力汽车功率将是混合动力汽车研究的重点.     

计及行驶工况影响的混合动力汽车控制策略

为减小行驶工况波动对汽车性能的影响,引入行驶工况比例系数。应用遗传优化算法,以汽车燃油经济性和排放性为优化目标,在不同比例系数的行驶工况下对控制策略参数进行优化,分析并总结了行驶工况比例系数与控制策略参数之间的关系。通过采用模糊神经网络对行驶工况的比例系数进行识别,建立了一个计及行驶工况影响的混合动力汽车智能控制策略。实车验证结果表明,所建立的控制策略减小了行驶工况波动对电动汽车性能的影响,使其在不同的行驶工况下都具有较好的燃油经济性和排放性。     

基于上海市区道路行驶工况的混合动力汽车性能仿真研究

文章基于上海市区道路行驶循环进行了混合动力汽车的燃油经济性能仿真研究。具体内容包括动力部件的选型、控制策略的制定以及对混合动力汽车性能仿真结果的研究分析。在理论上阐述了改善混合动力汽车燃油经济性的方法以及混合动力汽车相对于传统燃油汽车的显著优势,为控制策略的具体制定奠定了基础。     

基于实时路况信息的插电式混合动力汽车预测性能量管理算法研究

为提高插电式混合动力汽车的燃油经济性,对基于实时路况信息的预测性能量管理算法展开研究。根据实时路况信息采用能耗分配法规划全局SOC参考轨迹,利用自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)跟随目标SOC轨迹实现能量管理。以上海市某行驶工况数据进行仿真,结果表明:全局SOC参考轨迹可在低、高速区间合理分配电量,真实SOC轨迹与参考轨迹变化趋势一致,燃油经济性较电量消耗-电量维持(CD-CS)策略提高7.65%,接近动态规划(DP)算法的全局最优解。     

混合动力汽车控制策略的优化

混合动力汽车既采用了发动机控制系统,同时采用了电动机控制系统,由此组成混合控制系统驱动车辆行驶。控制策略是混合动力汽车的核心,混合动力汽车有两个能量源,两者之间相互协调的程度对混合动力汽车燃油经济性和动力性等性能的改善具有关键作用,两者之间只有协调工作,才能很好的达到节能减排的目的,而这需要良好的控制策略来实现。因此,为了提高能源利用率,减少环境污染,需要对混合汽车的控制策略进行优化分析。然而,目前国内混合动力汽车的控制策略不够完善,本文对混合动力汽车的结构原理和控制优化问题进行了研究。     

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。     

混联式混合动力汽车控制策略开发与仿真研究

阐述了切换式混联混合动力汽车系统特点和控制模式。对该种混合动力汽车起步工况、正常行驶工况、减速工况和故障工况等工作模式进行了分析。利用PSAT软件建立了仿真模型,对整车性能仿真分析。通过与串联式ZK6108HGD混合动力客车进行对比,验证了仿真模型的准确性。     

混合动力汽车控制策略研究现状及发展趋势

混合动力汽车作为解决汽车工业节能和环保的一项新技术,目前已成为汽车研究和发展的焦点。文章对混合动力汽车研究中基于规则的稳态能量管理策略、模糊优化控制策略、瞬时优化控制策略和全局优化控制策略进行了分析和比较,指出了未来混合动力汽车控制策略研究的发展方向。混合动力能量管理控制策略是混合动力汽车的基础和核心,当前的混合动力控制策略还不是很理想和成熟,需要进一步的优化。     

基于城市公交工况的PHEV能耗成本评估

在城市公交道路工况数据采集的基础上,运用主成分分析与聚类分析等数据分析处理方法,建立了误差在10%以内的城市公交工况。同时结合实际车型数据搭建了插电式混合动力汽车的整车模型,并对比分析了基于规则的CD-CS(Charge Depleting Charge Sustaining,电量消耗-电量维持)控制策略与基于DP(Dynamic Programming,动态规划)算法的全局优化控制策略在构建的城市公交工况循环下对整车经济性的影响。结果表明:在行驶里程接近100km时,基于DP的能量控制策略百公里能耗成本为81元,比基于规则的CD-CS能量控制策略的百公里能耗成本降低了近30%。     

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.     

串联式混合动力公交车动力系统控制策略仿真研究

本文针对目前国内外混合动力汽车的发展现状,结合城市路况和城市客车运行的特点,对混合动力公交车动力总成的控制策略进行了分析和研究,运用混合动力电动汽车仿真软件ADVISOR对串联混合动力城市客车控制方案进行了整车性能仿真分析,结果表明,该控制策略对于提高汽车燃油经济性具有积极作用。     

MC-Q强化学习的PHEV能量管理策略

插电式混合动力汽车具有节能的特点,而多动力源之间的能量管理策略对混合动力汽车能耗有很大的影响,故文章以一款在固定线路上运行的串联插电式混合动力城市客车为例,基于以往的行驶工况,根据马尔科夫理论,把需求功率随时间的变化转换为状态转移矩阵,用概率矩阵生成符合实际使用条件的随机功率序列。建立Q强化学习模块,使用得到的随机功率序列进行训练,实现城市客车能量分配的实时优化控制。仿真结果表明,文章所提出的强化学习能量管理算法相比于规则控制算法能明显的优化能耗,对比动态规划全局优化策略总能耗仅轻微增长,控制策略可实现实时应用。     

基于多种循环工况的混合动力客车制动能量回收对燃油经济贡献率的研究

建立再生制动能量回收的数学模型和试验评价方法,并针对某一并联混合动力城市客车,选择四种典型城市循环工况进行试验分析,得到不同行驶工况下混合动力客车的制动能量回收对整车燃油经济性的贡献率,对混合动力汽车的前期开发具有参考作用.     

混合动力汽车能量控制策略研究现状

随着环境污染问题的日益凸显和石油资源的逐渐匮乏,混合动力汽车研究的意义和价值也得到了广泛认可。混合动力汽车由两种或两种以上的能源提供动力,具有纯电动汽车高效率低排放的优点,又能够显著增加电动汽车的行驶里程,具有传统燃料车高比能量、高比功率的长处,又可获得传统车无法达到的优化控制目标。如何对多能量源与其他部件协调配合,进行优化组合,以减少燃油消耗、降低排放,是混合动力汽车研究中面临的一个关键问题。文章重点阐述了混合动力汽车能量控制策略的三种分类方式,并对几种常见能量控制策略进行介绍和比较,得出这些算法的优缺点及适用场合。