多能源混合电动汽车控制策略的模糊预测研究

为了使混合电动汽车获得较大的加速度和较长的续驶里程,同时改善整车的动力性能,提出了一种多能源混合动力系统结构。高能量、大功率的多能源混合动力系统必须配备一个能量智能管理系统,才能达到合理分配功率的目的。为此,建立在前向推理结构模型的基础上,提出了一种能量管理系统的模糊预测控制策略。它主要由电池荷电状态预测控制器、充电控制器和功率分配控制器组成。仿真结果表明:与简单分配控制策略(查表法)相比,采用模糊预测控制策略的混合电动汽车在续驶里程、燃油经济性和整车效率等方面均有较大提高。下一步将采用快速控制原型dSPACE系统完成该模糊预测控制的实车实现。     

SPHEB基于动态规划的规则控制策略研究

以提高一款新型混联式混合动力客车燃油经济性为目的,以中国城市典型循环工况为例采用动态规划算法进行离线全局优化,针对运用动态规划(DP)算法的全局优化控制策略不能直接应用于实时控制的问题,基于DP的全局优化结果不仅提取了混联式混合动力系统的模式切换规则而且制定了一种功率均衡控制策略.应用simulink仿真平台建立功率均衡控制策略整车前向仿真模型,其结果和DP全局优化进行比较表明:所制定的功率均衡控制策略为新型混联式混合动力客车实时控制提供一种方案并且能够有效提高其燃油经济性.     

基于小波神经网络的混合动力汽车实时控制策略

提出了基于小波神经网络的并联式混合动力汽车实时控制策略,用以控制混合动力系统的转矩分配,以提高混合动力汽车燃油经济性。该策略采用一个小波神经网络控制器,结合瞬时优化控制策略得到的控制规则进行训练,实现对混合动力系统的实时控制。基于ADVISOR的仿真研究表明,该控制策略不仅能够保证车辆的燃油经济性,而且克服了瞬时优化控制策略难以实时控制的缺点。     

基于神经网络的并联式混合动力汽车控制策略

为提高并联式混合动力汽车的燃油经济性和控制系统的响应时间,应用神经网络实现控制策略.首先,结合逻辑门限控制策略和等效燃油消耗最小原理制定控制策略,并根据电池的荷电状态(SOC)进行调整.然后将调整后的策略在典型工况JA1015循环上实验,采集合理样本来训练对角回归型神经网络(DRNN),获得基于神经网络的控制策略.最后,在电动汽车仿真软件ADVISOR平台上进行仿真实验,仿真结果表明,采用神经网络的控制策略,提高了并联式混合动力汽车的燃油经济性,响应快,且具有通用性.     

多级组合发动机混合动力电动汽车燃油经济性的数值模拟

提出了多级组合发动机的概念,并将其作为混合动力电动汽车的动力。与常规混合动力电动汽车相比,在欧洲NEDC、美国HWFET和日本1015汽车循环中,最高燃油经济性分别提高8.09%、9.69%和3.5%。在不同的电池组初始充电状态和不同的多级组合发动机功率比的情况下,对其进行了燃油经济性和发动机平均效率的模拟。模拟结果表明:考虑结构设计的复杂性和经济性,与传统动力相比,以等功率比的双级组合发动机作为混合动力电动汽车动力更为合理,更具可行性。     

混合动力客车自适应能量容错管理的研究

将容错控制理论应用于复合式混合动力客车控制策略开发中,提出了一种自适应能量容错管理的方法.该能量容错管理综合考虑了安全性能、行驶性能及能量分配方面的要求.通过基于模型的方法对故障进行诊断,分析其影响.利用等效燃油最小消耗(ECMS)思想,建立参数自适应客错控制策略,实现故障和无故障下对系统性能的实时优化.对系统的容错性提出了一种基于功率误差的等价燃油消耗评价指标.仿真和试验结果表明该控制策略是实时可行的.     

静液传动车辆建模与控制策略仿真

在Simulink中建立了静液传动(HST,Hydrostatic Transmission)车辆的整车动力学模型.提出在马达高压自动变量控制条件下以发动机高负荷率为目标的油泵控制策略.对模型进行仿真试验,在加速试验中,HST和发动机均连续输出极限功率,典型公路行驶工况下,车速大于12km/h时,HST总传动效率在75%以上,而发动机始终工作在高燃油效率的高负荷率区间.仿真结果表明,提出的HST控制策略使传动系统具有良好的动力性和燃油经济性.建立的仿真模型为静液传动车辆的参数匹配与控制策略开发提供有效的验证工具和评估手段.     

混合动力电动汽车控制策略的设计与仿真

在给定的道路循环下，考虑电池充放电平衡和发动机燃油经济性，提出了一种模糊逻辑控制策略。应用ADVISOR2002仿真软件建立控制策略模型，通过多种道路循环和不同的控制策略进行仿真分析。结果表明，模糊逻辑控制有较好的鲁棒性，能合理分配发动机和电动机的转矩，并保持电池SOC的变化在误差范围内。     

轻度混合动力AMT系统经济性换挡规律优化

装备机械自动变速器(AMT)的混合动力车辆驱动系统包含了发动机、电机和电池以及传动系统,不能按照传统AMT车辆的方法制定其换挡规律.在综合考虑发动机、电机的工作性能以及电池荷电状态的基础上,以燃油经济性能为目标,提出了装备机械自动变速器的轻度混合动力车辆电动机部分助力时的能量分配策略和经济性换挡规律,并进行了仿真.结果表明,采用新的经济性换挡规律,能更加有效地发挥混合动力车辆的性能,提高燃油经济性.     

基于模糊神经网络的混合动力汽车控制策略仿真

为保证多能源系统转矩的合理分配,建立了模糊逻辑控制模型,并采用ANFIS优化算法,对建立的混合动力汽车模糊控制模型进行优化。通过对ANFIS神经网络模型进行训练、测试和仿真分析,结果表明:模糊控制模型的隶属函数得到了优化,将优化模型应用于整车仿真,与模糊逻辑控制策略相比,燃油经济性提高5.4%。     

超级电容和电池相结合的HEV动力和经济性仿真研究

采用理论和实验数据相结合的方法,利用Cruise软件对装配有超级电容和电池相结合使用的并联混合动力大客车SWB6105HEV进行了仿真建模,对其动力性经济性进行了仿真分析,在仿真分析的基础上进行了道路试验验证。仿真和试验结果表明,混合动力大客车可以准确、合理地实现各种预定的控制功能。燃油经济性比原型车有较大提高。仿真分析很好的为混合动力大客车以后的设计开发、控制策略优化发提供了理论依据。     

混合动力汽车制动力矩动态分配控制策略研究

混合动力汽车(HEV)大都在原有液压制动系统的基础上增加了电机能量回收制动,能量回收制动力矩的存在使得传统液压制动控制策略必须进行调整以确保制动安全性。提出了一种综合制动控制策略,基于总制动力矩的动态分配,采用模糊控制逻辑对液压制动力矩和能量回收制动力矩进行动态调整,两种制动力矩在该控制策略下能够协同工作,仿真结果表明该控制策略稳定有效,在确保制动安全性的同时能够有效回收制动能量。     

基于EKF永磁同步电机FMRAC方法的仿真研究

结合传统模型参考自适应方法控制性能优越的特性和模糊控制不依赖对象精确数学模型的优势,将模糊控制器植入模型参考自适应控制系统构架中。主模糊控制器用于取代传统模型参考自适应控制中的反馈控制器,模糊逆模型结合自适应调整算法取代复杂的常规自适应规则,利用模糊控制良好的非线性学习特性,构建模糊自适应控制机构。以永磁同步电机为例,在MATLAB/Simulink环境下建立双闭环控制系统,基于扩展卡尔曼滤波设计速度观测器,基于模糊模型参考自适应方法设计速度控制器,仿真结果表明:控制系统运行平稳,速度跟踪快速准确,具有良好的动、静态特性。     

PHEV模糊控制能量管理策略建模与仿真

为降低汽车的燃油消耗和尾气排放,对并联式混合动力汽车(Parallel Hybrid ElectricVehicle,简称PHEV)的能量管理系统(Energy Management System,简称EMS)进行了研究。利用Matlab/simulink建立了PHEV模糊控制能量管理算法,并将该算法嵌入到Advisor软件的PHEV中进行仿真和对比分析。结果表明,与原电辅助控制策略相比,采用所设计的模糊控制能量管理策略,在有效降低每100千米汽车的燃油消耗的同时,HC、CO、NOX等废气排放均有所下降。     

Hybrid approach for fuzzy system design

A hybrid approach for fuzzy system design based on clustering and a kind of neurofuzzy networks is proposed. An unsupervised clustering technique is firstly used to determine the number of if-then fuzzy rules and generate an initial fuzzy rule base from the given input-output data. Then, a class of neurofuzzy networks is constructed and its weights are tuned so that the obtained fuzzy rule base has a high accuracy. Finally, two examples of function approximation problems are given to illustrate the effectiveness of the proposed approach.