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.     

新型插电式混合动力轿车能量管理策略优化

针对一款新型插电式混合动力轿车,以燃油经济性为目标,设计了其能量优化管理策略并进行了仿真验证。首先,建立了整车前向仿真模型;其次,综合考虑驾驶员需求、车辆及各部件状态,设计了基于规则的能量管理策略;再次,使用等效燃油消耗最小算法(ECMS)进一步优化转矩分配;最后,通过离线仿真和硬件在环仿真对上述策略进行测试验证。结果表明:与基于规则的能量管理策略相比较,优化后能量管理策略在新欧洲行驶工况(NEDC)下油耗降低4.29%;同时硬件在环试验也表明,所开发的等效燃油消耗最小(ECMS)控制策略能够在车载控制器中实时运行。     

基于需求功率预测的混合动力越野车能量管理

为了优化混合动力越野车多动力源动态响应控制与燃油经济性,以需求功率为关键研究参量,设计自适应马尔科夫链预测算法,实现需求功率的实时预测.基于等效燃油消耗最小控制策略,提出考虑实时需求功率的变化寻优域,设计变域等效燃油消耗最小控制策略,实现能量管理优化.运用Cruise和Simulink软件搭建了混合动力越野车能量管理联合仿真平台,以典型越野行驶工况为仿真循环工况进行策略验证.联合仿真结果表明:所设计的自适应马尔科夫链需求功率预测算法使得整车动力性提升6.5％;与传统复合规则型策略相比,变域等效燃油消耗最小能量管理策略使得整车燃油经济性提升10.5％.     

混合动力汽车深度强化学习分层能量管理策略

为了提高混合动力汽车的燃油经济性和控制策略的稳定性,以第三代普锐斯混联式混合动力汽车作为研究对象,提出了一种等效燃油消耗最小策略(equivalent fuel consumption minimization strategy,ECMS)与深度强化学习方法(deep feinforcement learning,DRL)结合的分层能量管理策略。仿真结果证明,该分层控制策略不仅可以让强化学习中的智能体在无模型的情况下实现自适应节能控制,而且能保证混合动力汽车在所有工况下的SOC都满足约束限制。与基于规则的能量管理策略相比,此分层控制策略可以将燃油经济性提高20.83%~32.66%;增加智能体对车速的预测信息,可进一步降低5.12%的燃油消耗;与没有分层的深度强化学习策略相比,此策略可将燃油经济性提高8.04%;与使用SOC偏移惩罚的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)相比,此策略下的燃油经济性将提高5.81%~16.18%。     

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.     

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%.     

ISG并联混合动力轿车最优转矩分配策略

能量管理策略对混合动力汽车燃油经济性的改善具有关键作用。因为ISG混合动力轿车发动机转速不是受控变量,转矩成为能量管理策略惟一的控制变量,使其实质为转矩分配策略。考虑动力总成部件之间能量传递转换效率得到电机等效燃油消耗量,由此得到不同待选分配点动力总成等效燃油消耗率,以动力总成等效燃油消耗率最小化为原则优化转矩分配,使整车燃油经济性达到最优。通过离线计算,使转矩分配成为根据整车需求转矩、发动机转速和超级电容电压进行简单查表的过程,解决了计算量大的缺点,方便了实际应用和实时控制。建立整车和控制策略模型进行仿真计算,基于中国乘用车城区瞬态循环,与传统逻辑门限值分配策略相比,整车燃油经济性改善提高了5.2%。     

燃料电池客车动力系统建模与能量管理策略研究

基于ADVISOR进行二次开发,建立了燃料电池客车整车前向仿真模型.基于模糊控制方法制定了能量管理策略;为提升燃料电池耐久性,对模糊控制进行改进,提出改进后的模糊控制能量管理策略.中国典型城市工况下的仿真结果表明,改进后的模糊控制能量管理策略在车辆经济性和燃料电池耐久性方面均优于功率跟随式能量管理策略.     

基于有限状态机的军用起动/发电一体化混合动力车辆能量管理策略研究

为了满足未来军用混合动力车辆的需求,设计了一种基于起动/发电一体化(integrated starter generator,ISG)技术的军用混合动力总成方案,制定了相应的能量管理策略。基于有限状态机(finite state machine,FSM)理论建立各个工作模式间的逻辑关系及状态转换过程,同时,对各个工作模式下车辆动力源负荷率分配进行了定量分析。以某型军用ISG混合动力车辆参数作为仿真输入条件,利用Cruise/Simulink软件仿真分析整车动力性和经济性,对制定的能量管理策略进行验证。仿真结果表明,军用ISG混合动力车辆与原型车相比动力性获得较大提升,FSM理论能够实现车辆工作模式之间的转换,动力源负荷率的合理分配优化了发动机的运行工况,使得发动机大部分工作点分布在经济工作区内,降低了油耗,所制定的能量管理策略最终达到了提高车辆的动力性、改善车辆的燃油经济性的目的。     

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.     

功率分流式混合动力汽车复合电源系统设计

为解决功率分流式混合动力汽车单一蓄电池功率密度小、循环寿命短等问题,引入超级电容-蓄电池复合电源系统,利用AVL-Cruise/Simulink联合仿真平台搭建了功率分流式混合动力汽车的动力系统模型,在基于发动机最优工作曲线的能量管理控制策略中加入了复合电源功率分配策略,该功率分配策略能够缓冲起停发动机、制动工况下的电机工作时的大电流对电池的冲击,使电池尽可能工作在高效率区间来提高车辆的燃油经济性.在此基础上,对蓄电池组和超级电容进行了参数匹配,仿真结果表明蓄电池的放电过程得到了优化,所设计的复合电源系统能够提高车辆的燃油经济性.      

插电式混合动力汽车能量管理策略发展综述

插电式混合动力汽车(plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)的电池容量大,能够接入外部电网充电;兼具燃油动力和电动驱动系统的优点,被认为是传统燃油汽车向纯电动汽车过渡的最佳方案。能量管理系统是实现整车需求能量在发动机和电动机之间分配的关键,插电式混合动力汽车的经济性、动力性与所采用的能量管理策略密切相关。对插电式混合动力汽车能量管理策略的研究发展进行了综述,对比了各种基于规则和基于优化的能量管理策略的优缺点,分析了驾驶数据与交通信息对能量管理策略的影响及存在的问题,最后,提出了插电式混合动力汽车能量管理策略的发展方向,为今后插电式混合动力汽车的研究提供参考。     

轨道交通装备用混合动力包构型与能量管理策略

搭载传统燃油动力包的内燃动车组是运行在非电气化轨道交通中的主力机型,存在效率低、油耗高的缺点。针对这一问题,设计了一种轨道交通装备用混合动力包的构型方案,建立了混合动力动车组的数学模型,分析了不同模式下该构型方案的运行状态,结合整车线路运行条件,提出了一种基于动态规划算法的能量管理策略。仿真结果表明,在该能量管理策略控制下,装备混合动力包的动车组相较于纯燃油动车组燃油经济性提升了32.11%。     

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。     

基于速度预测与自适应差分进化算法的混合动力汽车能量管理策略

为提高单行星排构型的混合动力汽车（hybrid electric vehicle, HEV）的燃油经济性,降低车辆燃油消耗量,提出了一种基于门控循环单元神经网络（gated recurrent unit neural network, GRU-NN）速度预测模型与自适应差分进化（adaptive differential evolution, A-DE）算法的能量管理策略,在模型预测控制（model predictive control, MPC）框架下预测未来车辆的行车速度,将整个工况内的全局优化求解问题转化为在预测时域内的局部优化求解,以发动机燃油消耗量最低与行车过程电池荷电状态（state of charge, SOC）平衡为目标,利用A-DE算法实现预测域内的最优控制序列求解。仿真结果表明,在实车采集的道路工况下,基于GRU-NN与A-DE算法的能量管理策略相较于ECMS燃油消耗量减少了4.55%,相较于动态规划燃油经济性达到了93.04%。     

基于阿特金森发动机的增程式电动汽车控制策略匹配设计

能量管理控制策略是增程式电动汽车降低油耗和排放的关键,为了使增程式电动汽车获得较好的燃油经济性和控制效果,对采用阿特金森循环发动机的增程式电动汽车的结构特点和工作模式进行了分析.基于阿特金森循环发动机的工作特点,对传统的恒功率控制策略、功率跟随控制策略进行了匹配优化,并提出了发动机三工作点控制策略和基于转速切换的功率跟随控制策略.利用Cruise和Matlab软件建立了联合仿真模型.仿真结果表明:三工作点控制策略与恒功率控制策略相比,有效地防止动力电池大电流充电,有利于缓解电池寿命衰减.基于转速切换的功率跟随控制策略能有效减小发动机转速的频繁波动并且显著提高了燃油经济性,为采用阿特金森循环发动机的增程式电动汽车实用型控制策略的开发提供参考.