基于GPRS的电动汽车道路行驶工况自学习

提出了一种基于GPRS的道路行驶工况数据的远程采集方法,并将其应用在电动汽车的实际运行中,获得电动汽车道路试验原始数据库.同时将自组织映射(SOM)神经网络引入到行驶工况的自学习中,通过SOM网络对原始数据进行运动学片段的聚类分析,构建出了电动汽车在实际运行中的3种典型工况,为电动汽车基于行驶工况的自适应优化控制策略提供了基础环节.所构建的行驶工况和其他行驶工况相比具有一般规律,表明应用SOM网络能够很好地实现道路行驶工况的自学习功能.     

多因素影响下的纯电动汽车电耗算法优化

针对纯电动汽车的电耗预测问题,提出一种考虑环境温度、电池状态和车速等多因素影响的电耗计算模型.首先,基于自主研发的数据采集装置,采集不同城市的纯电动汽车长期行驶数据,作为模型构建的基础;其次,考虑纯电动汽车实际行驶过程中的温度、电池和车速等因素,结合《中国汽车行驶工况》(CATC-LT)道路行驶标准,提出纯电动汽车行驶百公里的电耗模型;最后,对实际复杂环境中的百公里电耗进行优化.结果表明,在多因素影响的行驶环境中,均方根误差在0.83~4.92区间,平均均方根误差为2.00,比传统算法的均方根误差减少了77.1%.     

四轮轮式驱动电动汽车电气系统设计与实现

四轮轮式驱动电动汽车在行驶过程中需对4个轮毂电机进行协调控制,其动力回路电流大、电压高,电机输出功率受行驶工况影响大,因此其安全可靠的电气系统设计至关重要．首先通过电动汽车动力学分析和驱动电机分析,建立了车辆行驶动力学方程,得到车速、电机功率、电机转速、电机扭矩与主电路的负载电流及电压之间的匹配关系;然后计算系统动力回路中继电器、熔断丝和接触器等关键元器件的电气参数,设计了四轮轮式驱动电动汽车的电气系统．研制出的四轮轮式驱动电动汽车经过了城市工况测试,其结果表明,该电气系统能很好地满足四轮轮式驱动电动汽车的电气需求,有效保障电动汽车的运行．     

电动汽车的维护与保养

电动汽车是指以车载电源为动力,用电机驱动车轮行驶,符合道路交通、安全法规各项要求的车辆。电动汽车的研究表明,其能源效率已超过汽油机汽车。特别是在城市运行,汽车走走停停,行驶速度不高,电动汽车更加适宜。由于电动汽车对环境影响相对传统汽车较小,其前景被广泛看好。     

基于主成分分析和两阶段聚类分析的汽车行驶工况评价模型

为了准确评价汽车行驶工况,促进汽车节能减排.本文在修正异常数据的基础上,提取了1743条运动学片段,并构建了一种包括平均速度、发动机转速比和扭矩百分比等18个特征参数的汽车运动特征评价体系.利用基于主成分分析和两阶段聚类分析的汽车行驶工况评价模型,将运动学片段的样本数据聚为低速工况、中速工况和高速工况3类.聚类结果的准...     

混合动力电动汽车的建模与仿真研究

为预测和分析混合动力电动汽车的性能,在系统仿真软件Matlab环境中建立了某混合动力电动汽车的仿真模型以及相应的控制器模型,并对模型进行了纯电动和混合动力行驶工况下仿真分析.结果表明,实际的仿真车速、扭矩与驱动循环规定车速、扭矩相一致,因此所开发的仿真模型能够跟踪循环工况,从而验证了仿真模型的正确性,也为混合动力电动汽车的开发奠定了基础.     

基于主成分分析和优化聚类算法的行驶工况研究

针对模糊C均值聚类算法容易陷入局部最优以及传统的主成分分析法没有完全体现出用数量较少的综合指标来代替多个指标的问题,提出了一种改进的主成分分析和利用遗传模拟退火算法优化后的模糊C均值聚类算法相结合的聚类算法(GSA-FCM),从而构建汽车行驶工况图:首先,利用改进的主成分分析法对特征参数矩阵进行处理;然后,采用GSA-FCM聚类算法对运动学片段进行聚类;最后,选择合适的片段合成最终工况图. 并且,对GSA-FCM聚类、传统的K均值聚类的合成工况与实际工况中的特征参数进行有效性验证,与NEDC标准测试工况进行比对. 实验结果表明:GSA-FCM聚类合成工况与实际工况的特征参数的平均相对误差为6.46%,说明GSA-FCM聚类算法的聚类效果明显、误差小,所合成的行驶工况可以代表该城市的汽车行驶状况.     

基于行驶工况的纯电动汽车传动比区间优化

文章以合肥市典型道路为例进行了实车道路工况数据测试,利用微行程法构建出合肥市代表性行驶工况;基于构建的行驶工况,以传动比为设计变量,提出了一种传动比区间优化方法;分析纯电动汽车行驶工况中的能耗情况,结合采样工作点电机驱动系统效率和经济性换挡规律,构建出续驶里程约束区间函数,得到了满足动力性条件的传动比最大可行区间。结果表明,根据实际工况所得的最大可行区间既能解决各挡位配齿问题,又能提高整车的续驶里程。     

电动车再生制动控制方式

电动汽车是今后汽车的发展趋势,而再生制动技术是电动汽车增加续驶里程的重要手段,这其中再生制动的控制方式又是直接影响续驶里程的关键因素,本文对电动汽车再生制动的控制方式进行了讨论,提出了控制方式应与汽车的行驶工况相适应的控制方法.     

自适应软测量算法的汽车行驶状态估计

为了实现车辆行驶状态低成本测量,设计了估计汽车行驶状态参数的传统无迹卡尔曼滤波器和能够有效解决噪声时变特性的次优Sage-Husa噪声估计器相结合算法,通过建立电动汽车3自由度的动力学模型和HSRI轮胎模型,且融合低成本测量的纵、横向加速度和方向盘转向角传感器测量信息,从而可精确估计电动汽车行驶状态.在选定的典型工况下,通过与无迹卡尔曼软测量算法进行对比,硬件在环实验结果有效地验证了自适应无迹卡尔曼软测量算法具有很好的鲁棒性,且比无迹卡尔曼软测量算法更加能够有效地估计电动汽车的行驶状态.     

考虑驾驶员特性的四轮独立驱动电动汽车转向控制研究

四轮独立驱动电动汽车四轮驱动力矩独立可控,在汽车控制方面相对于传统汽车具有显著优势,通过建立驾驶员不同转向特性参考模型和四轮驱动力矩控制进行考虑驾驶员特性的四轮独立驱动电动汽车转向控制研究。基于驾驶模拟器实验,在对驾驶员转向特性进行分类和建立辨识模型的基础上,采用RBF神经网络建立了驾驶员不同转向特性的参考模型,给出了考虑驾驶员转向特性的整车控制原理,应用驾驶模拟器对所研究的控制方法进行了验证。验证结果表明:参考模型输出能够反映不同转向特性驾驶员期望的车辆响应,通过对四轮驱动力矩合理控制实现汽车跟踪驾驶员期望。     

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。     

基于城市干道的纯电动汽车多目标优化

纯电动汽车技术逐渐成熟,在城市工况中行驶也不断增加。为提高纯电动汽车在城市工况下的运行效率。研究某纯电动汽车在城市双向四车道交叉口场景下四种运行轨迹的安全、节能、舒适多目标问题,建立纯电动汽车安全、节能、和舒适多目标数学模型,并结合Advisor2002中的美国城市驱动工况(CYC_UDDS)仿真验证整车性能参数的影响,利用含有精英策略的NSGA-Ⅱ算法对车速、加速度、总加权加速度均方根值等约束条件下进行优化,得到最优解。结果表明,该多目标函数很好兼顾了纯电动汽车安全、节能、舒适性,提出了纯电动汽车在双向四车道交叉口下的最优运行轨迹和最佳道路宽度,为纯电动汽车检测提供了一种依据。     

四驱电动车经济性改善的最优转矩分配控制

阐述了转矩分配控制实现四轮驱动电动车经济性改善的思路，采用效率最大化方法优化确定了转矩分配系数矩阵作为最优转矩分配控制策略核心，针对各种驾驶循环进行了能量消耗的仿真分析，仿真分析表明，最优转矩分配控制方法能够明显减少驱动能量消耗，增加反馈制动能量回收，总体能效提高约3％，同时能够大大降低轮毂电机的发热功率，延长其使用寿命，转矩分配最优化的控制方法能够应用于采用轮毂电机的纯电动车、前轴机械驱动，以及后轴电驱动的混合动力四轮驱动汽车的能量消耗经济性改善控制。     

基于田口鲁棒优化的电动汽车驱动控制策略研究

为改善电动汽车驱动系统动力性和经济性,由电池组放电效率模型、驱动电机系统效率模型和电动汽车加速度模型,建立了综合目标函数.根据城市道路特征对综合目标函数动力性和经济性所占权重进行分配.分别以电机转矩-电机转速,电机转矩-加速踏板开度变化率为信号因子,驱动电机温度,电池组荷电状态为限值因子建立正交试验表,根据田口鲁棒控制动态特性信噪比对整车控制器输出转矩进行优化.根据GB/T 18386—2017电动汽车能量消耗率和续驶里程试验方法进行实车试验.试验结果表明行驶一个市区循环工况,相比于原车驱动控制策略,基于电机转矩-电机转速正交表的方法可节省能耗9%;基于电机转矩-加速踏板开度变化率正交表的方法可节省能耗4%.      

混合动力重卡标定参数工况适应性

为解决混合动力重卡整车控制器标定流程繁琐、标定结果无法满足不同行驶工况需求等问题,提出一种标定参数工况适应性规律,可以针对不同行驶工况快速进行控制参数标定.基于运煤线工况和省道工况合成100个新行驶工况,并筛选出代表行驶工况的24个工况特征参数,在电量平衡的条件下,以系统总损失能量最小为标定目标来求解最优功率门限值,通过回归分析寻找最优功率门限值与工况特征参数之间的关系,并确定该车型下最优功率门限值与工况特征参数之间的线性回归方程,研究结果揭示了标定参数与行驶工况之间的本质关系,缩短了不同工况下混合动力重卡整车控制器的研发周期.     

机动车尾气排放测算行驶周期的自动建立方法

为了建立用于机动车尾气排放测算的行驶周期,利用便携车载尾气采集装置(PEMS)系统和GPS装置进行了大量的机动车尾气排放和驾驶活动数据采集,并对数据进行了预处理,提出了短行程的评价标准,给出了最优短行程自动搜索的2种启发式算法(遗传算法(GA)和离散同步扰动随机逼近(DSPSA)),对建立的行驶周期进行了预测尾气排放总量的有效性验证。结果表明:2种启发式算法均能有效地解决行驶周期自动建立问题,GA算法优化得到的行驶周期更有代表性,该行驶周期能以相对较小的误差预测尾气排放总量。建议将GA算法作为开发其他城市的行驶周期的算法工具。     

非线性模型预测直接转矩和ASR/ABS控制的电动汽车纵向稳定性

为了解决电动汽车在加速和制动过程中容易发生滑移和抖动、不能满足稳定性和舒适性的要求,提出了一种基于主从式非线性模型预测(nonlinear model prediction,NMP)直接转矩控制(direct torque controt,DTC)的电动汽车鲁棒控制策略。采用双电机-单控制器主从式驱动模型,基于模糊逻辑控制器,在线确定权重因子的精确值,生成优化电动汽车驱动决策的最优切换状态,保证电机速度的精确跟踪。结合NMP-DTC电机控制方法,设计了一种模糊逻辑ASR/ABS控制器,以角加速度变化和滑移率变化为输入,以补偿转矩为输出变量,根据道路特性的变化提供补偿转矩,保证电动汽车行驶在最佳滑移率范围内,提高行驶的稳定性。基于MATLAB/Simulink进行变负载转矩电机跟踪和汽车纵向稳定性仿真,与参考速度进行对比分析。结果表明,所提出的主从式NMP-DTC的电动汽车ASR/ABS控制,在变负载下不仅电机跟踪轨迹误差降低,而且可保证在加速和制动过程中车辆的纵向稳定性控制。