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.     

燃料电池增程式动力系统能量管理策略研究

以某款纯电动客车为研究对象，以增加车辆续驶里程为目的，提出燃料电池增程式混合动力系统结构，根据性能指标对动力系统各部件进行匹配计算和选型.提出了开关/功率跟随式能量管理策略，基于Cruise和Simulink分别搭建了整车动力系统模型和燃料电池及能量管理策略模型并进行联合仿真.结果表明，采用文中提出的能量管理策略车辆经济性相对于开关式和能量跟随式两种控制策略分别提高62%和31%，续驶里程相对于该两种控制策略分别提高41%和18%.     

基于采样交通量与卡尔曼滤波的增程式电动汽车续航里程估算研究

为了提高增程式电动汽车续驶里程估算精度,消除驾驶员因电动汽车续驶里程估计不准确产生的忧虑心理,提出一种新的基于采样交通量与卡尔曼滤波的增程式电动汽车里程估算方法。依据不同道路等级,通过指数回归模型对增程式电动汽车交通量进行估算。介绍了卡尔曼滤波原理,给出卡尔曼滤波方法状态方程与观测方程,利用最小二乘法对卡尔曼滤波公式进行推导,获取状态向量预测值和状态向量测试方差矩阵。介绍了单位能耗行驶里程计算方法。结合采样交通量和剩余续驶里程计算结果,通过卡尔曼滤波方法获取下一时刻增程式电动汽车的续驶里程,实现对增程式电动汽车续驶里程的估算。经实验验证,所提方法估算准确性高。     

基于采样交通量与卡尔曼滤波的增程式电动汽车续驶里程估算

为了提高增程式电动汽车续驶里程估算精度,消除驾驶员因电动汽车续驶里程估计不准确产生的忧虑心理,提出一种新的基于采样交通量与卡尔曼滤波的增程式电动汽车里程估算方法。依据不同道路等级,通过指数回归模型对增程式电动汽车交通量进行估算。介绍了卡尔曼滤波原理,给出卡尔曼滤波方法状态方程与观测方程,利用最小二乘法对卡尔曼滤波公式进行推导,获取状态向量预测值和状态向量测试方差矩阵。介绍了单位能耗行驶里程计算方法。结合采样交通量和剩余续驶里程计算结果,通过卡尔曼滤波方法获取下一时刻增程式电动汽车的续驶里程,实现对增程式电动汽车续驶里程的估算。经实验验证,所提方法估算准确性高。     

基于动态规划的E-REV能量管理策略研究

增程式电动汽车动力来源于增程器与动力电池,车辆运行过程中如何在两者之间分配需求功率,使得整车在行驶过程中燃油经济性最好,是增程式电动汽车能量管理策略核心的问题.提出一种基于动态规划的增程式电动汽车能量管理策略,运用动态规划对整个工况增程器与动力电池输出功率分配比例进行优化.欧洲标准行驶工况(NEDC)组合行驶工况的仿真结果表明:相比实车采用的恒温器式控制策略,基于动态规划的能量管理策略整车燃油经济性提高12.6%.     

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%。     

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。     

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。     

复合电源纯电动汽车能量管理研究

以动力电池—超级电容复合电源结构的纯电动汽车为研究对象,基于模糊控制理论设计能量管理策略进行功率分配.以某电动汽车为原型,应用Cruise软件搭建复合电源电动汽车整车模型,在Simulink中开发能量管理系统,基于NEDC循环工况进行联合仿真.仿真结果表明,模糊控制分配策略能够很好发挥超级电容"削峰填谷"的作用,优化了双能量源电源系统的工作效率,满足车辆动力性能的同时,明显提升动力电池的荷电状态.基于模糊控制的能量管理策略,对电池寿命提高和车辆行驶里程提升均取得良好控制效果.     

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。     

增程式电动汽车能量控制策略的仿真分析

介绍了串联型增程式电动汽车的基本结构和工作模式,给出了选配电动汽车发动机和评价整车燃油经济性的方法.利用Cruise/Simulink联合仿真平台对整车进行建模与仿真,引入基于规则的发动机定点和最优曲线能量控制策略.典型工况下的仿真结果表明:发动机最优点能量控制策略能够使发动机和发电机工作在效率最高点,其燃油经济性优于最优曲线能量控制策略;在增程模式下,当采用发动机最优曲线能量控制策略时,增程式电动汽车获得了较好的燃油经济性和控制效果,且该策略有利于发动机的最小化.     

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.     

新型增程式公交车动力系统优化与仿真

针对无变速箱结构的增程式公交车存在电机工作转速范围窄、爬坡能力及制动能回收效率低的问题,设计了具有二挡自动变速箱的增程式公交车动力系统,并对其进行结构分析和主要参数匹配.采用CRUISE/Simulink联合仿真平台,对设计的动力系统及控制策略进行了仿真验证.结果表明:整车动力系统设计及参数匹配较合理,能实现电机需求扭矩的减小并有效延长续驶里程,提高制动能回收效率.     

考虑电动空调能耗的纯电动汽车动力传动系统参数匹配

在考虑电动空调对电动汽车整车性能影响的基础上,对一款两挡变速纯电动汽车动力传动系统包括蓄电池、驱动电机和变速器参数进行了匹配设计。基于所选部件综合效率模型,制定了经济性换挡策略,并以循环工况能耗最小为目标对初选速比进行优化。仿真结果表明:匹配参数不但兼顾了整车质量不至过重而且又确保动力性和续驶里程符合设计要求,在初选速比基础上的速比优化使得续驶里程在关闭空调时延长5.28%,开启空调时延长4.29%。     

遗传算法优化的PHEV模糊能量管理策略研究

选取某款插电式并联式混合动力汽车(PHEV)进行转毂实验,通过转毂实验分析整车的动力性、经济性及整车控制策略,利用GT-suite软件搭建整车一维动力性模型并制定能量管理控制策略,对比分析仿真结果和实验结果:发动机功率实验数据和仿真数据变化趋势一致,电池SOC变化趋势一致,并且最大误差小于20％,验证了仿真模型的准确性.在一维模型基础上利用GT-suite软件和Simulink软件联合仿真,利用基于模糊规则能量管理策略优化混合动力模式下发动机和电机功率分配,然后以整车经济性最佳为优化目标,利用遗传算法优化模糊控制器.结果表明:相对于特定规则的能量管理策略,基于模糊规则策略下整车经济性提高了8.98％,基于遗传算法优化的模糊控制策略整车经济性提高了15.69％.     

轮毂电机式增程电动车参数匹配与性能分析

针对传统增程电动车动力系统布置困难、轴荷分配不合理等问题,构建增程器前置轮毂电机后驱的动力系统构型,根据设计指标与整车参数完成动力系统参数匹配,利用MATLAB\\Simulink\\Stateflow搭建整车控制策略,利用AVL Cruise仿真软件在新欧洲驾驶循环(NEDC工况)下对整车的动力性、经济性与控制策略进行分析。仿真结果显示:整车百公里加速时间为10.35 s,最高车速为158.48 km/h,车速20 km/h时最大爬坡度为34%;NEDC工况下总续驶里程为311.53 km,纯电动模式下百公里电耗为16.67 kWh,增程模式下百公里油耗为6.18 L;各工作模式均可在特定工况下开启或关闭。提出的动力系统方案满足整车对动力性、经济性的要求,搭建的控制策略与增程式电动车的工作模式相符,相关研究为提高增程式电动的性能提供了解决思路。     

电动汽车混合储能变换控制系统的研究

为增加电动汽车续驶里程,提出了蓄电池与超级电容器相结合的混合储能模式,设计了能量变换控制系统,试验证明该能量变换控制系统能充分发挥蓄电池与超级电容器的优势,控制能量合理流动与功率有效分配,改善启动与加速性能,快速回收制动能量,延长电动车的续驶里程.     

考虑运行工况的纯电动汽车动力传动系统参数设计

针对传统理论计算方法的不足,提出了一种理论计算与运行循环工况分析相结合的纯电动汽车动力传动系统的参数设计方法。根据整车动力性需求确定了电机的峰值功率。为使运行工况下电机尽可能工作在高效区,选取10种循环工况对整车需求功率范围进行分析,由此确定了电机的额定功率。分析了电池质量对整车动力性和续驶里程的影响,通过定义加速时间影响因子和续驶里程影响因子,修正了电机的功率参数。以整车动力性为约束,以等速工况下的续驶里程最大为目标对传动系速比进行优化,使整车的续驶里程在满足动力性的条件下明显提高。分析了蓄电池在不同SOC下输出功率的变化规律,当蓄电池SOC接近下限时,对电池组的输出功率进行了仿真分析,结果表明在极限工况下,蓄电池的输出功率可以满足整车的动力性要求。     

基于Isight的增程式电动汽车控制参数多目标优化

文章以某款增程式电动汽车(range-extended electric vehicle,REEV)为研究对象,设计了整车控制策略,借助整车性能仿真软件CRUISE和多学科设计优化软件Isight搭建了整车性能仿真和优化模型,并采用改进的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ)对增程器控制参数进行多目标优化。优化结果表明,在满足整车能量需求的前提下,优化后的增程器总发电量减少了7.34%,汽车百公里燃油消耗量降低了8.28%。