基于先进车辆模拟器的小功率氢电混合电动车混合度的仿真研究

为了同时满足小功率燃料电池氢电混合动力场地车的动力性和经济性要求．研究了燃料电池和蓄电池的功率匹配最优化问题．对氢氧质子交换膜燃料电池～铅酸蓄电池混合动力场地车动力系统的主要组成部件进行选型．采用先进车辆模拟器（advanced vehicle simulator,ADVISOR）。在FTP和ECE_EUDC工况下对若干组燃料电池一铅酸蓄电池的匹配方案进行仿真分析．以满足车辆动力性为基本前提．对比分析每种匹配方案的燃料经济性．得到燃料电池氢电混合动力场地车燃料电池和蓄电池的最佳功率匹配方案：燃料电池功率为23kW．蓄电池功率为13kW．     

燃料电池汽车动力系统选型设计

燃料电池汽车因其低油耗、低排放、商品化相对容易,是将来二十年内新能源汽车开发的主要形式之一。燃料电池汽车的动力系统普遍采用蓄电池组与燃料电池系统并联驱动的电-电混合动力,合理地选择动力系统的各个部件对燃料电池汽车起着至关重要的作用。文中对燃料电池动力系统的三个主要部件电机、动力蓄电池以及燃料电池发动机的选型和参数选择进行了分析,提出了燃料电池汽车动力系统的选型原则,为燃料电池汽车动力系统的优化设计提供理论参考。     

一种估计混合动力用Ni-MH电池单体SOC的方法

搭建了混合动力汽车动力电池的性能实验平台,针对车辆实际行驶工况,在不同环境温度下对动力电池进行了相关充放电实验。利用实验系统采集到的动力电池电压与电流,采用自校正模糊神经网络控制算法对常温25℃下的动力电池荷电状态(State of Charge,SOC)进行计算,并与Arbin动力电池测试设备计算出的动力电池荷电状态进行了比较。理论分析和实验结果表明,采用自校正模糊神经网络控制算法计算出的电池SOC满足混合动力汽车电池SOC所需的精度要求。     

燃料电池汽车动力系统及能量管理策略研究进展

动力系统是燃料电池汽车(FCV)的核心,可分为单一式系统与混合动力系统两大类,其中,将燃料电池与辅助电源相结合组成“电-电”混合动力系统,已成为业界主流。本文根据辅助电源类型的不同,提出3类FCV混动系统的构建方案,分别为燃料电池+动力电池方案、燃料电池+超级电容方案、燃料电池+动力电池+超级电容方案,并对各方案的优势和劣势进行比较。同时,本文综述了近年来国内外学者提出的面向FCV的代表性能量管理策略,从理论基础与求解方法的差异出发,将现有燃料电池汽车的能量管理策略分为3类：基于规则定义的策略、基于最优化方法的策略以及基于机器学习的策略,并总结了各类策略在最优性与实时性等方面的优势和劣势。其中,基于规则定义的策略最易实现,在工程应用中最为普遍,但无法实现性能最优;基于最优化方法的策略能够接近甚至达到理论最优,但存在计算量过大、计算耗时过长、实时性差等问题;以强化学习为代表的基于机器学习的策略有望在最优性与实时性之间实现理想的平衡,但目前还存在模型训练耗时长、试错代价高等困难,在实车应用层面还存在一定挑战。基于文献研究与分析,本文提出以下观点：1)以大功率燃料电池为核心的功率混合型系统是...     

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%。     

机器人燃料电池混合动力系统优化控制

建立了包括燃料电池、直流变换器、锂电池和负载等部件的燃料电池混合动力系统的数学模型.对燃料电池混合动力系统的能量管理策略进行设计与研究.对所提出的控制系统进行仿真后结果表明:燃料电池的优化控制策略可提高其耐久性,实现了系统功率的合理分配;蓄电池的荷电状态维持在预定区域;将可拓控制理论应用于变换器的控制中可以改善燃料电池混合驱动系统的动态响应特性,即改善直流电/直流电变换器对输出电流跟踪的鲁棒性及动态响应特性,使燃料电池混合能量系统更有效、安全地运行.     

燃料电池混合动力轿车控制策略与参数优化

以某国产经济型轿车为平台,对其动力总成进行了燃料电池混合动力驱动系统的虚拟改装．为提高其整车的经济性和动力性,使用ADVISOR软件对整车性能进行仿真分析,研究了燃料电池混合动力驱动系统开关控制模式和功率跟随控制模式的特性,确定功率跟随控制模式为适合该车型的控制策略．分析了4种典型驱动工况下不同混合动力度的整车经济性及动力性,其中50％的混合动力度是适用于该车型燃料电池混合动力驱动系统最优配置．在此最优配置下,以最小氢气燃料消耗为目标,优化主减速比、燃料电池的最大和最小工作功率以及蓄电池的充电功率,得到了燃料电池混合动力系统的最佳工作点．     

车用大功率燃料电池发动机动力系统平台

为了测试城市客车用燃料电池发动机的性能,开发了200 kW燃料电池发动机动力系统平台。该平台采用了水阻负载结合电动负载的组合式负载结构。其中,电动负载由DC/DC变换器、感应电动机和测功机组成,可以模拟车用燃料电池发动机实际工况。该文研究了平台的部件匹配及保护问题,建立了车用燃料电池发动机的试验工况。实验结果表明该平台可以满足大功率车用燃料电池发动机的性能测试需求。     

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.     

模糊神经网络控制系统

介绍了将神经网络和模糊控制相结合,即用人工神经网络算法产生模糊推进规则和隶属函数,再基于这些模糊推理规则和隶属函数产生模糊逻辑控制的一种新颖控制策略-模糊神经网络系统的组织结构及其神经网络的设计。     

混合动力汽车模糊神经参考控制策略优化

为提高并联式混合动力汽车控制策略精准性,建立了基于发动机效率的模糊逻辑控制器,进一步使用神经网络模型对模糊逻辑控制器的隶属度函数进行在线学习,引入变尺度优化方法的改进型学习算法,完成了隶属度函数的在线学习后的优化;通过模型参考构成闭环在线修正,降低输出转矩的误差。通过循环仿真实验,利用模糊神经参考模型控制策略,发动机工作效率点与实时工况的匹配率更高稳定性更好,发动机平均效率提高4. 16%,峰值电源荷电状态保持在稳定的容量范围内,整车燃油经济性得到改善。因此该控制策略具有较强的工程实用性。     

混合动力汽车补偿模糊神经网络能量管理策略

以上海大众汽车公司某型号混合动力电动汽车(HEV)的设计要求为基础,提出了一种基于补偿模糊神经网络的能量控制策略,并采用动态调整步长的梯度下降法加快算法的收敛速度.分析了样本数据选取、输入、输出模糊分割和模糊规则提取对控制器性能的影响.利用ADVISOR2002仿真平台进行二次开发,完成了基于补偿模糊神经网络的控制策略、并联电力辅助控制策略和模糊控制策略的仿真比较.仿真结果表明,基于补偿模糊神经网络的控制器具有较强的自适应能力,可以较好提高混合动力汽车的燃油经济性和排放性.     

基于CRUISE的轻度ISG型HEV控制策略研究

控制策略是混合动力汽车(HEV)的关键技术,直接影响HEV整车性能。文章以整车动力性和燃油经济性为控制目标,分别设计了基于逻辑门限值的电力辅助控制策略和模糊逻辑控制策略,在CRUISE平台上搭建样车ISG混合动力汽车的模型,并分别在UDDS和NEDC 2种工况下进行仿真分析。仿真结果表明,与同类型传统燃油汽车相比,基于电力辅助控制策略和模糊逻辑控制策略的ISG型HEV的燃油经济性都有明显改善,模糊逻辑控制策略更为适合。     

燃料电池混合动力汽车控制策略研究

提出一种燃料电池功率主导轻型混合动力汽车的整车控制策略. 构建了燃料电池混合动力系统构型,建立了高压燃料电池发电系统控制约束模型,制定了7种工作模式和以燃料电池输出功率为主导、电池组SOC维持型的控制逻辑. 整车试验结果表明,燃料电池输出功率能很好地跟踪驾驶员踏板的功率需求,整车燃氢经济性为2.464 kg/100 km.     

ISG型混合动力汽车模糊控制策略及仿真

针对配备CVT的ISG型混合动力汽车,采用模糊控制策略对整车燃油经济性进行了研究．以整车瞬时状态为基础,燃油消耗最小为目标,建立了模糊控制器。为了消除模糊控制规则获取过程中的不确定性因素,以序列二次规划法的优化计算结果作为制定模糊控制规则的基础,制定了模糊控制规则．结合本文研究车型,对ADVISOR仿真软件进行二次开发,并对整车燃油经济性进行了仿真计算．仿真结果表明,模糊控制策略能够有效提高ISG型混合动力汽车的燃油经济性．     

电动飞机技术进展

 电动飞机是一种环保、节能、高效的新型航空器。为支持电动飞机发展,需要系统总结和分析电动飞机的设计方法和设计技术。首先,简要介绍了电动飞机的发展概况和技术进展,通过统计数据展示各类电动飞机性能提高的情况并说明其性能不足的方面。重点归纳和分析各类电动飞机的总体设计方法,包括太阳能、蓄电池(锂电池)、燃料电池及常规动力飞机平台改装的电动飞机,以及设计工具和设计支持系统。最后分析电动飞机的设计技术,包括气动力和总体布局、电动力系统、结构和材料等方面。     

A New Reinforcement Learning Method for Fuzzy Logic Controllers

A new reinforcement method for learning fuzzy logiccontrollers is proposed.The reinforcement learningscheme is composed of two fuzzy logic rule bases:oneacts as an adaptive critic,the other server as a control-ler.The proposed method is tested on the cart-pole sys-tem.Simulation results show that the method has betterlearning performance than Anderson's neural network-based method.     

并联混合动力汽车的能量管理策略

经过系统研究并联混合动力汽车的控制策略,对并联混合动力汽车提出一种基于模糊逻辑和PID控制的混合能量管理策略,通过模糊逻辑控制器对引擎和电机的期望转矩进行分配,借助PID电量持续策略实现整个循环工况电池荷电状态SOC平衡.为了验证能量管理策略的有效性,对该策略进行仿真分析.仿真结果表明,该策略对提高混合动力汽车的动力性和燃油经济性、改善排放有明显的作用.     

燃料电池的模糊神经网络辨识建模与电压控制

针对直接甲醇燃料电池(DMFC)输出电压易受电池负载变化影响的问题,提出了利用模糊神经网络辨识技术建立DMFC的电特性模型.基于该辨识模型,设计了一个自适应模糊神经电压控制器,其参数采用改进的BP算法进行在线修正.仿真结果表明,对DMFC采用辨识建模的方法是有效的,建立的模型精度较高,所设计的自适应模糊神经电压控制器性能优越.     

基于状态反馈的燃料电池轿车动力控制算法

建立了包括燃料电池发动机、电机及其控制器、动力蓄电池组在内的燃料电池轿车动力系统的动态数学模型.在该模型基础上,设计了基于状态反馈的闭环功率平衡算法.针对状态变量蓄电池开路电压在运行过程中无法测量的问题,构造了相应的渐进状态观测器.以蓄电池开路电压观测值反馈实现了蓄电池最佳荷电状态的控制,使算法克服了对蓄电池SOC（state of charge,荷电状态）估计值的依赖,实现了解析冗余,较好地解决了SOC估计过程中存在的初始值不易确定和累计误差的问题.离线仿真和实车转鼓实验的结果证明,所建立的动力控制算法达到既定的控制目标,并且能够充分考虑动力系统主要部件的动力性和经济性,具有一定的实用价值.