增程式电动汽车模糊控制能量管理策略研究

在ADVISOR软件环境中建立燃料电池增程式电动汽车动力系统模型,利用该模型设计基于模糊控制理论的整车能量管理策略,并以车辆最大续驶里程为优化目标,利用遗传算法对模糊函数和模糊规则进行优化.对比发现优化后的模糊控制管理策略能改善燃料经济性,提高整车续驶里程.典型工况下不同能量管理策略的整车仿真结果显示,本文所制定的模糊控制能量管理策略优于常见的恒温器及功率跟随能量管理策略,适合用于增程式电动汽车.     

燃料电池/蓄电池混合动力电动拖拉机能量管理策略

针对纯电动拖拉机续驶里程不足等问题,分析了燃料电池和蓄电池的输出特性,设计了燃料电池/蓄电池混合动力电动拖拉机动力系统的结构和功率流。考虑到保持燃料电池系统的最优性能和保证蓄电池组的合理充放电等原则,制定了一种基于模糊控制的能量管理策略。仿真结果表明:在田间作业工况下,与开关控制策略相比,本文设计的能量管理策略的等效氢气消耗量降低12. 84%,等效氢气消耗量方差降低20. 24%。在运输作业工况下,与开关控制策略相比,本文设计的能量管理策略的等效氢气消耗量降低11. 11%。     

燃料电池车加氢及续驶里程测试典型问题研究

燃料电池汽车加氢目前受到标准法规限制,且会对整车续驶里程产生较为重要的影响,对其研究极为必要.同时,由于目前国内所采用的燃料电池汽车构型基本为氢-电混合动力系统,工况变化多样,且续驶里程测试的截止判断方法不一,将会影响其结果的准确性.针对上述问题,借助国家级第三方检测机构平台优势,利用某燃料电池MP V车型进行实车加氢和续驶里程试验,聚焦车辆加氢、补氢、续驶里程测试条件及结果的典型问题,展开相关研究.     

基于神经网络的增程式电动汽车能量管理策略研究

针对以燃料电池堆为增程器的增程式电动汽车不同于一般燃料电池汽车的特点,提出了一种新的综合考虑燃料电池效率和蓄电池充放电效率的能量管理策略.基于神经网络将策略实现,并在由ADVISOR建立的整车模型上进行仿真验证,取得了更长的续驶里程.     

基于电池循环寿命的纯电动汽车续驶里程估算

为了提高纯电动汽车的续驶里程估算精度,降低因电动汽车续驶里程估计不准确而出现的"里程焦虑",提出一种基于电池循环寿命的纯电动汽车续驶里程估算方法。首先,以纯电动汽车的整体性能分析为基础,将汽车续驶里程估算中电池循环使用时长问题,通过卡尔曼滤波算法转化为代价函数逼近最小值问题,确定电池循环使用寿命。其次,通过计算电池组剩余能量和已行驶里程,计算出纯电动汽车单位里程能耗;最后,计算出纯电动汽车循环工况续驶里程。实验结果表明,采用该方法对纯电动汽车续驶里程进行估算准确性较高,估算误差最低为2. 5%,提高了对纯电动汽车续驶里程的估算精度。     

混合动力汽车自适应等效油耗最低能量管理策略

为提高插电式混合动力汽车燃油经济性，采用基于动态规划（DP）的控制策略仿真分析了不同典型工况、不同行驶里程下SOC（电池荷电状态）的最优轨迹。在等效油耗最低能量管理策略（ECMS）的基础上，采用比例积分（PI）控制算法实时更新电能-燃油等效因子，以保证SOC实际轨迹能够大致跟随理论参考轨迹，进而提出了一种可实时控制的自适应等效油耗最低能量管理策略（AECMS）。为验证所提控制策略的控制性能有效性，采用不同典型工况及不同行驶里程对ECMS、DP、AECMS的控制性能进行了仿真对比。结果表明，AECMS控制效果接近于DP控制策略且可实时控制，电量消耗（CD）模式下AECMS相对于ECMS减少油耗3.50%~8.71%，电量保持（CS）模式下AECMS相对于ECMS减少油耗1.11%~2.46%。     

电动汽车续驶里程及其影响因素的研究

研究了电动汽车续驶里程的计算方法,根据电池释放的能量与电动汽车消耗的能量相等的方法计算,使用BJD6100－EV电动公交车的有关参数,计算在不同速度下均速行驶时的续驶里程及阻力功率,建立电池均匀性对电池输出功率的影响模型,分析整车参数,环境温度对电动汽车的续驶里程的影响,绘制相应的曲线,结合对BJD6100－EV电动公交车的道路试验,验证了续驶里程的计算方法及续驶里程的影响因素,并提出了增加续驶里程的措施。     

四轮驱动混合动力汽车能量管理策略仿真

通过仿真对四轮驱动混合动力汽车的能量控制策略进行分析研究，提出以扭矩作为控制策略中的主要控制变量，并根据发动机万有特性、汽车车速、电池稳态特性等因素，将整车扭矩需求合理地分配给内燃机和电机．根据车辆的动力需求，确立了动力系统各元件的匹配参数，并使用Matlab／Simulink仿真软件建立前向式混合动力车模型进行离线仿真计算．仿真结果表明，此能量管理策略可以进行合理的动力分配，并达到一定的动力系统效率．     

混合动力汽车开关磁阻集成起动/发电系统控制策略的研究

混合动力汽车开关磁阻集成起动/发电系统采用一台开关磁阻电机替代传统的起动机和发电机.运用电压、电流双闭环PID控制策略,进行起动控制、助力控制、发电控制等方面研究,利用此控制策略,系统具有起动、助力、发电功能,能提升车辆的动力性能,延长车载能源的续驶里程,提高燃油的利用率.     

电动汽车传动系统参数设计和续驶里程研究

针对目前电动汽车（EVS）续驶里程短的问题．从车辆动力学的角度建立了较为系统的续驶里程计算模型。讨论了电动汽车动力传动系统参数设计和整车质量对续驶里程的影响，并以XL2000型纯电动轿车为研究对象，分析计算了匹配两种不同传动系统时的续驶里程,并给出了计算结果。进一步的实验表明，计算结果与实验值误差小于5％，验证了所建模型的合理性。在样车设计阶段．利用该方法进行仿真研究，具有一定的参考价值和指导意义。     

基于非线性规划遗传算法的混合动力拖拉机控制策略

针对串联式混合动力拖拉机的特点,建立了整车动力学模型,设计了恒温器式控制策略、恒温器式+制动能量回收控制策略.为进一步提高串联式混合动力拖拉机的整车燃油经济性,采用非线性规划遗传算法(NLPGA)优化恒温器式控制策略关键参数.通过AVL-Cruise与Matlab/Simulink联合仿真,结果表明：3种策略均可有效地维持电池荷电状态在指定范围内.在犁耕工况下,基于NLPGA优化的能量管理策略的燃油消耗率比恒温器式降低了29.25%,比恒温器+制动能量回收式降低了9.35%;累计燃油消耗量分别比两者降低了31.50%和1.74%;电池荷电状态SOC比两者分别提高8%和6%.     

模糊能耗及卡尔曼滤波的电动汽车剩余续驶里程估算

为了提高电动汽车的剩余续驶里程估算精度,在工况识别基础上,提出了一种将模糊能耗与卡尔曼滤波相结合的剩余续驶里程估算模型。建立了整车能耗模型;在MATLAB/Simulink下建立特征参数与能耗之间的模糊规则库;基于卡尔曼滤波对输出剩余续驶里程进行优化。优化结果表明:采用该方法的行驶里程实际值与期望值平均误差为2.11%,相比传统平均能耗法,其剩余续驶里程估算精度提高了77%。     

基于电池荷电状态和行驶工况辨识的电动汽车续驶里程估算*

为消除驾驶员因电动汽车续驶里程估计不准确,产生的"里程焦虑"。提出了一种基于电池荷电状态和行驶工况辨识的电动汽车续驶里程估算模型。以大连市某电动汽车运行数据为研究对象,首先分析了SOC与行驶里程的相关性,将工况数据划分为432个工况片段。然后利用主成分分析、模糊C聚类分析对工况片段进行分类、辨识,并建立了续驶里程的估算模型,进行续驶里程的估算。最后利用实车数据,在Matlab中进行仿真验证,结果表明此方法是可行的,所建立的模型具有较高的准确度。     

一种混联式液压混合动力系统及控制策略

混合动力系统的拓扑结构和控制策略决定了整车的性能.文中提出了一种适合城市公交工况的基于地面扭矩耦合方式的混联式液压混合动力系统,以及以满足车辆瞬时动力需求为基础、以全局经济性最优为目标的整车能量管理策略;借鉴研究混杂系统的方法和思路,采用了分层递阶控制以简化系统的结构;基于Matlab/Simulink/Statflow联合仿真技术,建立整车前向模型,并选择ECE城市循环工况对整车的经济性和动力性进行分析.结果表明,文中所提出的液压混合动力系统及控制策略可明显改善发动机的输出特性,有效地提高整车的燃油经济性和瞬时动力性.     

网联环境下的燃料电池混合动力汽车能量管理

为了缓解城市交通拥挤和减少能源消耗,本文提出一种基于智能交通信息的燃料电池混合动力汽车(FCHEV)分层能量管理策略。利用车联网技术获取目标车辆的路况信息,建立交通信号灯正时模型,获取最优目标车速。基于目标车速,获取车辆的需求功率,分层设计自适应等效消耗最小策略和模型预测控制方法,实现对3种能量源需求功率的最优分配。通过仿真和实验验证所提能量管理策略的有效性。研究结果表明：该策略能够有效避免红灯前频繁启停,燃料经济性和续航里程分别提高了9.83%和5.13%。     

基于显式随机模型预测控制的功率分流式混合动力 车辆能量管理策略

混合动力车辆的能量管理策略对提高燃油经济性十分重要.为了提高功率分流式混合动力车辆的燃油经济性以及能量管理策略的实时性,设计了基于显式随机模型预测控制的能量管理策略.首先利用马尔科夫链预测车速,通过简化控制模型,把非线性的能量管理问题转化为线性二次优化问题,建立了以预测域内能量消耗最小为目标的随机模型预测策略(SMPC);然后通过参数化求解得到显式随机模型预测控制策略,该策略既保持了随机模型预测控制方法的优势,又提高了计算速度;最后在多个工况下进行仿真,对提出的能量管理策略的有效性进行验证.仿真结果表明:与基于规则的控制策略相比燃油经济性最高可提高28.64%,同时该策略在仿真中的平均计算时间为3.1 ms,具有实时运算潜力.     

汽车燃料电池/蓄电池混合动力实时功率优化控制

目的改善燃料电池混合动力汽车的燃料经济性,优化混合动力系统能量管理控制.方法采用燃料电池和镍氢蓄电池构成新能源混合动力系统,以最少等效燃料消耗为目标函数,建立了混合动力系统能量分配管理的数学模型,引入惩罚因子对蓄电池的SOC进行调控,HWFET驾驶循环工况优化了混合动力系统实时能量分配结果当SOC介于0.5和0.8之间时,混合动力系统进入瞬时优化能量管理策略;当SOC0.5时,混合动力系统由燃料电池供能并给蓄电池充电;当SOC0.8时,混合动力系统主要由蓄电池供能,动力不足情况下由燃料电池能量补充;在惩罚因子的作用下,SOC将处于一个合理区域,最终使混合动力系统处于最优能量分配管理状态.结论实时功率优化控制策略避免燃料电池处于低功率低效率输出,在燃料电池和蓄电池之间合理分配功率,提高了燃料经济性,同时惩罚因子的引入保证了SOC稳定性.     

增程式电动汽车规则型能量管理策略对比

针对增程器小型化后的串联式增程式电动汽车能量管理策略问题,从发动机参数匹配角度对增程器小型化的方法进行了研究,采用逐步优化的方法提出了4种规则型能量管理策略.基于搭建的整车动力系统仿真平台,分别从发动机工作点分布、增程器效率以及动力电池充放电能量损失等方面对比分析了各控制策略燃油经济性存在差异的原因.离线及硬件在环仿真试验结果表明:增程器平均效率和动力电池充放电能量损失是影响车辆燃油经济性的主要因素;配置了小型化增程器的电动汽车,不适合照搬发动机开/关和功率跟随控制策略,采用最优曲线控制策略可获得较好的燃油经济性和控制效果.     

BFC6100-EV电动大客车动力传动系统参数设计

为提高纯电动大客车的加速性能和续驶里程,采取电池和超级电容混合驱动.根据动力传动系统参数设计原则,对电池和超级电容选型提出了一种新的设计方法,得出了电池组容量与整车加速性能和续驶里程的关系,以及根据超级电容放电时间进行特征参数设计的步骤.通过对BFC6100-EV纯电动大客车匹配计算及实验结果表明,整车0～60 km/h加速时间缩短了9 s,续驶里程达到306 km,验证了设计方法的正确性和可行性.     

纯电动汽车回馈制动的模糊算法

为改善电动汽车的再生制动能量回收率,设计了一种以驾驶员制动、车速、电池荷电状态(SOC)和电池组温度为输入参数,以再生制动力为输出的Sugeno型模糊算法控制器。通过改进ADVISOR中VEH_SMCAR车模型的原有制动力分配规则,电池SOC、电池电流和电机转矩得到提高。仿真结果表明:改进的模糊控制算法和制动力分配规则合理可行,在保证车辆良好制动性能的前提下,可以降低电池在一个CYC_UDDS循环工况下的耗电量,提高能量利用率,有效延长电动汽车一次充电续驶里程。该研究为纯电动汽车再生制动控制策略的制定提供了参考。