基于功率比的混合动力汽车模糊自适应等效燃油消耗最小策略研究

针对基于优选固定等效因子的等效燃油消耗最小策略(ECMS)工况适应性差的问题,提出一种基于功率比的自适应ECMS(PR-AECMS)。以功率分流式混合动力汽车为对象,建立采用电池荷电状态(SOC)修正ECMS等效因子的显示自适应求解模型,针对仅基于SOC反馈修正等效因子的不足,引入相邻时段平均功率作为ECMS等效因子前馈调节变量,通过研究相邻时段平均功率、前一时段电池充放电行为,以及不同电池SOC实时值和参考值等因素对等效因子修正机制的影响,提出基于多模糊控制器切换的ECMS等效因子自适应求解方法,根据电池SOC和前一时段车辆平均功率制定各模糊控制器的切换逻辑,以当前时段与前一时段的平均功率比、前一时段电池SOC变化量为各模糊控制器输入,基于标准循环工况的全局优化结果确定模糊控制参数。基于不同标准循环工况的仿真结果表明,相较于无功率比修正的AECMS,本文提出的PR-AECMS使整车在大范围工况下具有更优越的等效燃油经济性和电池充放电平衡特性,有效提高了ECMS策略的工况适应性。     

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%。     

基于动态规划的自适应等效最小燃油消耗策略

针对等效燃油消耗最小策略(ECMS)中最优等效因子对工况依赖性较大的问题,以单轴并联式混合动力汽车为研究对象,以动态规划算法(DP)获得的特定行驶工况下最优控制结果为基础,逆推得到ECMS的最优等效因子;拟合出平均最优等效因子随电量维持水平的变化规律,以此为基础设计了一种自适应等效燃油消耗最小策略.在中国典型城市工况下的仿真结果表明:对于任意初始SOC值,文中策略能够较好地维持电量平衡;在SOC稳定之后的油耗为828 g,与DP对比仅有0.8%的误差.多种不同工况仿真结果表明,SOC变化规律与中国典型城市工况仿真结果一致,在SOC稳定之后,单个循环工况的油耗相对DP仅增加了0.1%~0.2%.     

基于等效燃油消耗最小算法的并联式混合动力卡车控制策略

为提高混合动力卡车燃油经济性,解决等效燃油消耗最小策略实时性差的问题,针对某款混合动力卡车,在基于逻辑门限值控制策略基础上,结合等效燃油消耗最小策略(equivalent consumption minization strategies,ECMS),制定等效因子,引入电池电荷状态(state of charge,SOC)平衡策略,建立了基于ECMS算法的门限值控制策略,既保证了算法的实时性,又提升了控制效果。仿真结果表明,相比于门限值的能量管理策略时的百公里油耗,燃油经济性提升5. 96%,所设计的控制策略能够在实现较好的燃油经济性的同时,维持电池SOC的平衡。     

插电式混合动力汽车等效因子的实时优化

为了兼顾平衡SOC与降低燃油消耗的需要,进一步提高插电式混合动力汽车的燃油经济性,对等效因子的实时优化方法进行了研究.以NEDC工况为例,将行驶工况分解为不同的基本工况块,分别对各个基本工况块的等效因子与燃油消耗量、SOC变化量的关系曲线进行线性拟合,并将等效因子实时优化问题转化为简单的线性规划问题,构建了基于线性规划的等效因子实时优化模型,在此基础上提出了基于线性规划的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS).硬件在环测试证明,基于线性规划的等效因子实时优化模型的实时性满足实车控制器在线控制的需求,具备实车应用的可行性.测试和仿真结果显示,在不同工况下基于线性规划模型的A-ECMS均可维持SOC平衡,取得接近于全局优化能量管理策略的燃油经济性,说明该实时优化模型具备实际应用价值和应用潜力.     

混合动力汽车工况识别自适应能量管理策略

为改善传统等效燃油消耗最低策略(ECMS)在真实复杂路况下的控制效果,以并联混合动力汽车为研究对象,提出了一种依据工况变化在线调整等效因子的自适应等效燃油消耗最低(A-ECMS)控制策略。首先,提取差异化显著的工况特征参数,采用聚类分析方法来完成工况分类,构建典型工况库,计算出各典型工况对应的最优等效因子;然后,采用学习向量量化(LVQ)神经网络设计了工况识别器,经充分训练后识别器准确率达到98.8%;最后,在线采集选定的车辆行驶特征参数,将当前实际工况识别为典型工况库中某一种,采用对应典型工况下的最优等效因子作为当前优化输入,建立了基于工况识别的A-ECMS控制策略。仿真结果表明:与ECMS相比,在单一给定工况下,A-ECMS燃油经济性降低了0.8%,而电池组荷电状态(SOC)提高了0.13%,能取得近似优化效果;在多工况联合工况下,燃油经济性提高了4.18%,且SOC波动减小了43.26%,证明了A-ECMS控制策略的优越性。     

新型双电机行星耦合PHEV多目标补偿能量优化策略研究

针对某新型双电机行星耦合插电式混合动力汽车(PHEV),以燃油经济性为研究目标,为改善以等效因子为核心的等效燃油瞬时消耗最小策略(ECMS)的控制效果,结合多动力源之间在行星齿轮机构中的耦合机理,建立油电等效因子自适应瞬态ECMS算法(A-ECMS),在此基础上进一步引入车辆初始荷电状态(SOC)和行驶里程对油电等效因子的影响,根据不同驾驶条件对等效因子进行离线遗传优化,建立基于等效因子优化Map图的遗传优化ECMS能量管理策略(GA-ECMS)。进行了仿真与硬件在环试验,仿真结果表明:相比于传统ECMS以及A-ECMS,本文提出的GA-ECMS算法下车辆百公里燃油消耗量分别降低了6.5%和3.4%;硬件在环试验结果与仿真结果趋势一致,表明了所制定的能量管理策略的有效性和可行性,从而可为建立不同初始SOC、不同行驶里程下PHEV功率分配策略提供理论基础。     

基于能量回收的等效燃油消耗最小策略

在混合动力能量管理策略中,基于电池荷电状态(SOC)反馈的等效燃油最小控制策略(ECMS)在某些时刻点由于惩罚函数取值不合适,会出现惩罚过度,导致燃油消耗量的增加.文中采用一种可变SOC参照的方式来解决这一问题:在工况已知的情况下,将行驶工况划分为若干个运动学区间,任意区间中,用电池初始剩余容量减去该区间的制动回收能量,差值作为该区间中电池倾向于放电时的参考值,并以此为基础构建等效因子.最后以标准行驶循环工况NEDC为例,运行基于ECMS框架的整车模型.仿真结果表明,与传统的基于固定SOC参照的ECMS相比,文中提出的方法在维持电量不变的同时提高了燃油经济性.     

混合动力汽车自适应等效油耗最低能量管理策略

为提高插电式混合动力汽车燃油经济性，采用基于动态规划（DP）的控制策略仿真分析了不同典型工况、不同行驶里程下SOC（电池荷电状态）的最优轨迹。在等效油耗最低能量管理策略（ECMS）的基础上，采用比例积分（PI）控制算法实时更新电能-燃油等效因子，以保证SOC实际轨迹能够大致跟随理论参考轨迹，进而提出了一种可实时控制的自适应等效油耗最低能量管理策略（AECMS）。为验证所提控制策略的控制性能有效性，采用不同典型工况及不同行驶里程对ECMS、DP、AECMS的控制性能进行了仿真对比。结果表明，AECMS控制效果接近于DP控制策略且可实时控制，电量消耗（CD）模式下AECMS相对于ECMS减少油耗3.50%~8.71%，电量保持（CS）模式下AECMS相对于ECMS减少油耗1.11%~2.46%。     

融合驾驶风格识别的插电式混合动力汽车自适应控制策略

考虑到驾驶风格对燃油经济性的影响较大,提出了一种融合驾驶风格识别的自适应控制策略,用于插电式混合动力汽车发动机和电机之间的实时扭矩分配。 构建出两种驾驶风格识别模型,在获得驾驶风格识别模型后,考虑到对各种驾驶风格的适应性,融合识别的驾驶风格类别,提出了一种与基于自适应等效因子算法的 PI 模糊更新规则相结合的等效消耗最小化策略 (ECMS)。根据最小等效燃油消耗控制算法和电池电量平衡控制方法,结合驾驶风格识别的结果调用相应最优控制参数,对发动机和电池的功率分配进行实时优化计算,实现对整车的控制。将一段工况使用所指定的能量管理策略,仿真结果表明,融合驾驶风格识别的策略在燃油经济性最高提升了10.5%,汽车的HC,CO,NOx总排放最高降低了11%,,发动机,电机工作点更好的运行在最佳区域中。     

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％.     

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。     

基于道路工况分析的HEV控制策略优化方法

以某并联式混动公交车为研究对象,建立了四种典型工况模型,采用蚁群算法优化了最小等效燃油消耗控制策略中四种工况的充放电等效因子;分析了路面坡度与电池荷电状态(state of charge,SOC)目标值域调整之间的对应关系,设计了相应坡度自适应模块;提出了基于道路工况分析的混合动力汽车(hybrid electric vehicle,HEV)控制策略优化方法.典型工况下的仿真对比分析表明,该方法具有良好的工况适应能力,燃油经济性明显优于几类典型HEV控制策略.     

基于粒子群优化的混合动力汽车多目标能量管理策略

为了同时实现降低整车能耗和控制电池电量的能量管理目标,针对某功率分流式混合动力汽车,提出了基于粒子群优化(PSO)的多目标能量管理策略。该策略采用双层结构,内层采用考虑模式切换的等效燃油消耗最少策略(ECMS)对工作模式和工作点进行优化,实现降低整车能耗的目标;外层采用PSO对等效因子进行迭代优化,实现电池电量的控制目标。通过基于实车控制策略的整车仿真模型对优化效果进行了验证,结果表明,PSO与ECMS相结合的能量管理策略可实现降低整车能耗与控制电池电量的双重目标。     

基于FA的等效燃油消耗最小控制策略优化

为了提高混合动力汽车的燃油经济性,研究了基于萤火虫算法(firefly algorithm,FA)优化的等效燃油消耗最小控制策略(equivalent fuel consumption minimization strategy,EFCMS).以并联式混合动力汽车为研究对象,运用萤火虫算法对等效燃油消耗最小控制策略的等...     

基于模糊在线识别的并联混合动力客车自适应控制策略

针对一款并联混合动力客车提出了一种基于模糊在线识别的自适应控制策略.基于自主研发的混合动力车数据采集监控系统构建符合本地车辆实际行驶道路特点的典型工况,设计模糊工况识别算法对车辆实际行驶的工况类型进行在线识别.根据最小等效燃油消耗控制算法和电池电量平衡控制方法,结合工况识别的结果调用相应最优控制参数,对发动机和电池的功率分配进行实时优化计算,实现对整车的控制.实验结果表明,所设计的模糊识别方法能够较好地完成行驶工况类型的识别.基于此所提出的自适应控制方法能够在满足车辆需求功率和电池SOC维持在有效工作区间内的前提下完成发动机和电池的最优功率分配,显著提高整车的燃油经济性.      

并联混合动力汽车模糊多目标控制策略

针对并联混合动力汽车(PHEV),提出一种模糊多目标整车控制策略.通过应用电动机等效燃油消耗的概念,将整车燃油消耗与尾气排放同时作为优化目标.应用模糊逻辑和最小加权偏差法,并根据当前工况对优化目标的偏好情况,求得瞬时最优工作点.基于ADVISOR仿真平台的研究表明,模糊多目标控制策略(FMCS)相对基于规则的控制策略(RBCS)能够在不损失车辆动力性能的前提下有效降低燃油消耗和尾气排放,同时将电池荷电状态(SOC)维持在合理范围内.     

基于ECMS混联式混合动力客车工况识别控制策略

由于城市特殊的运行工况,单纯的基于规则控制策略很难从城市复杂的工况中获取最佳燃油经济性.以提高一款新型混联式混合动力客车燃油经济性为目的,为了更好地适应城市复杂的行驶工况,制定了一种工况自适应实时优化控制策略.根据等效燃油最小控制策略思想结合新型混联式混合动力客车的结构特点构建发动机与电池间的功率分配实时优化算法,针对城市循环工况的特点选定了4种典型的工况类型,并获得不同行驶工况和等效燃油转换系数及油耗的关系,经分析发现每一行驶工况都存在相应的等效燃油系数使得其油耗最低,因此采用LVQ神经网络模型对各工况特征参数进行学习训练以进行实时工况识别,利用工况识别的方法获取当前运行的工况类型并选择相对应的等效系数进行周期性更新以期达到最佳燃油经济性,从而实现对不同工况的适应性.仿真结果表明:其燃油经济性比单纯的能量管理优化控制策略提高了8.55%,同时电池SOC能够控制在预定的范围内运行.     

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%。     

串联混合动力推土机能量管理策略

以提高整车的最小燃油消耗为控制目标,研究了串联混合动力推土机的能量管理策略。首先,根据双电机独立驱动的串联混合动力推土机结构,建立了发动机、发电机、电机及其控制器、超级电容、推土机动力学的数学模型;然后,基于发动机最佳燃油消耗功率曲线,提出一种恒温器式与功率跟随式相结合的能量管理控制策略;最后,采用MATLAB/Simulink软件,通过理论与试验相结合建模方法对串联混合动力推土机的整机和控制策略进行了仿真建模,利用130 s推土机的典型工况对动力源的能量分配和综合工况的经济性进行了仿真研究。研究结果表明:该策略可对发动机输出功率与超级电容充放电功率进行合理分配,满足整车功率需求,超级电容充放电次数明显减少且荷电状态(SOC)值在最佳工作区间内;混合动力发动机比原机型发动机燃油消耗率降低,发动机负载波动也明显减小,原机型发动机燃油消耗量为1 512 g,混合动力发动机燃油消耗量为1 358 g,其比原机型节油10.2%,整机燃油经济性得到明显提高。该方法是一种有效的串联混合动力推土机能量管理方法。