纯电动客车最佳制动能量回收控制策略研究

为了充分回收电动汽车制动过程中的制动能量,达到延长续驶里程和节约能源的目的,针对后驱纯电动客车进行了最佳制动能量回收控制策略的研究。在分析制动能量回收系统结构的基础上,考虑驱动电机和动力电池对电机制动力大小的限制,提出了一种最佳制动能量回收控制策略,该策略在保证制动安全的前提下,能回收尽可能多的制动能量。并基于Cruise和Simulink联合仿真平台,搭建了整车仿真模型,进行了仿真验证,仿真结果表明在中国典型城市循环工况中采用该制动能量回收控制策略,所回收的制动能量占制动过程中消耗的动能的比例可达24.7%,占制动系统所消耗的总能量的比例可达36.2%,节能效果明显。     

一种城市电动公交客车制动能量回馈方法

为提高汽车能源利用率,提出一种电回馈制动与机械摩擦制动相结合的城市电动公交客车制动能量回馈方法.采用可控制实现串并联实时切换的超级电容器模块作为电源,当电动公交客车驱动运行时,控制超级电容器模块串联放电提供能量;而当电动公交客车制动运行时,控制超级电容器模块并联充电回馈能量.在制动初始阶段,采用电回馈制动,电动机发电运行并提供恒制动扭矩,当电动机转速减至不能提供恒制动扭矩时,由机械制动提供制动力直至制动过程结束.仿真和试验结果证明:提出的制动能量回馈方法可实现低速制动能量回馈,具有较高的制动能量回馈效率.     

延长锂离子电池寿命的电动汽车复合电源设计

分析了锂离子电池作为新能源汽车单一电源的局限性和超级电容作为辅助动力源的优势,设计了锂离子电池与超级电容的复合电源系统拓扑结构.然后基于NEDC(欧洲3/4排放标准试验工况)循环工况,结合锂离子电池和超级电容的性能参数对锂离子电池-超级电容复合电源进行参数匹配,利用超级电容器"削峰填谷"的作用来提高锂离子电池的性能和使用寿命.其后,基于整车循环工况试验建立容量衰减模型.最后,采用速度跟随式多目标优化的逻辑门限值控制策略,利用Matlab/Simulink进行仿真计算,验证了复合电源系统拓扑结构设计、容量衰减模型和控制策略的合理性.仿真结果表明,该模型可以将电池的寿命提高50%,使电池避免大电流的冲击,降低了整车使用成本.     

电动客车动力电池组分断防护仿真分析

以提高侧碰撞工况下电动客车动力电池系统安全性为目标,提出了侧碰撞工况下电动客车动力电池组分断防护策略.建立了纯电动客车BK6122EV侧碰撞有限元模型,开展了动力电池组分断时刻及接触式碰撞传感器布置位置研究,确定了不同碰撞初速度工况下动力电池组分断时刻以及接触式碰撞传感器的布置方案.对于动力电池组被动安全防护具有重要理论意义和实践应用价值.      

重型柴油机冷却风扇和水泵的功率分配对热管理系统总能耗的影响

针对一款重型卡车用柴油机,在GT-SUITE平台上系统研究了电动风扇和电动水泵功率分配对热管理系统运行总能耗的影响规律,提出了风扇和水泵功率分配控制策略.为了减少水温控制的波动,降低系统控制能耗,提出采用一种基于主动扰动观测的控制算法.通过稳态工况和HUDDS循环工况的仿真,验证了该算法降低能耗的效果.结果表明:稳态工况下风扇和水泵功率分配的不同可造成2%~56%的总能耗差异.HUDDS工况下,通过风扇和水泵的功率分配控制,总能耗可节能约8%.相对于PID水温控制,采用主动抗扰控制算法可节约附件总能耗5%左右,出口水温和进出口温差的控制精度可分别改善24%和40%.     

半主动式结构的蓄电池-超级电容器复合电源

为减弱脉动负载对蓄电池循环寿命的影响,设计了一种应用于脉动负载的半主动式蓄电池-超级电容器复合电源.将蓄电池组经过一个双向DC-DC功率变换器与超级电容器组并联,从而向脉动负载供电.复合电源系统的控制目标是:在负载脉动的情况下,使得蓄电池的输出电流几乎恒定,其幅值等于负载的平均电流,而超级电容器主要承担负载电流中的动态分量,从而延长蓄电池循环寿命.分别对半主动式和被动式蓄电池-超级容器复合电源在MATLAB 7环境下进行建模和仿真.仿真结果表明,采用半主动式结构的复合电源相比于被动式结构,其蓄电池组的放电电流更平滑、放电过程得到了优化.     

纯电动客车驱动电机选型及优化仿真

基于中国典型城市循环工况下对纯电动客车驱动电机进行选型优化,利用CRUISE仿真软件搭建整车模块,对驱动电机选型优化前后分别进行整车性能仿真.结果表明:对纯电动客车驱动电机选型优化较合理,优化后整车在中国典型城市循环工况下百公里耗电量下降4.1%,续驶里程增加4.6%,匀速40 km·h~(-1)工况下百公里耗电量下降4.2%,续驶里程增加8.5%.     

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.     

电动汽车动力电池动态测试工况研究

提出了基于实车运行数据的动力电池动态测试工况统计方法,应用该方法建立了基于北京公交的纯电动客车用动力电池动态测试工况,为测试动力电池的动态性能及评价动力电池在对应工况下的适用性奠定了基础.对工况进行了标准化,并提出该工况应用于不同车型和不同电池组的等价方法,最后对比了电池在动态工况和恒流工况下的性能.结果表明,动态工况测试包含了电池动态直流内阻等信息,可以反映电池的动态性能.     

复合电源纯电动汽车能量管理研究

以动力电池—超级电容复合电源结构的纯电动汽车为研究对象,基于模糊控制理论设计能量管理策略进行功率分配.以某电动汽车为原型,应用Cruise软件搭建复合电源电动汽车整车模型,在Simulink中开发能量管理系统,基于NEDC循环工况进行联合仿真.仿真结果表明,模糊控制分配策略能够很好发挥超级电容"削峰填谷"的作用,优化了双能量源电源系统的工作效率,满足车辆动力性能的同时,明显提升动力电池的荷电状态.基于模糊控制的能量管理策略,对电池寿命提高和车辆行驶里程提升均取得良好控制效果.     

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%.      

基于行驶工况的混合动力电动汽车能量管理策略研究现状分析

分析了目前能量管理策略的2种研究方法——基于动力系统运行状态的控制策略和基于行驶工况的控制策略的优势及不足。着重针对基于行驶工况的控制策略进行探讨,指出:基于已知行驶工况的全局优化策略运算过程耗时长且计算量大,难以直接在实车上应用,但可用于作为理想的优化控制参考目标;为了实现实时优化控制,目前主要采用基于工况识别的控制策略与基于模型的预测控制等方法,探索基于行驶工况预测的实时优化控制策略并获得接近离线优化的控制效果,成为新的研究热点和管理控制策略的研究趋势。     

电动大客车传动系统控制技术研究

对电动大客车传动系统进行了研究,提出了3种驱动模式和再生制动的控制策略,以及电池组的保护策略,并利用力控组态软件PCAuto实现了控制策略.为解决电动大客车的驱动和再生制动问题提供了可行方案.利用ADVISOR软件进行了电动大客车建模仿真,对AMT的档位控制在再生制动中的影响进行了初步研究,为电动大客车传动系统优化提供了依据,该控制策略已经在奥运电动概念车上得到了应用.     

电动汽车制动能量回馈技术研究

制动能量回馈可实现能源再利用,有效提升电动汽车续驶里程。所以,制动能量回馈技术是电动汽车研发的关键技术之一。能量回馈效率最大化是制动能量回馈技术研究的重点,而制动能量回馈系统结构设计及控制策略是影响能量回馈效率的重要因素。基于此,首先给出了蓄电池、飞轮、超导、超级电容器和混合储能等电动汽车制动能量回馈系统常用储能技术的优缺点及其最新应用。而且,分析了几种典型的制动能量回馈系统及控制方法。其次,重点分析了几种常见的制动能量回馈控制策略。最后,提出了一种新型的电动汽车制动能量回馈系统,并分析了该系统的结构组成及其控制方法。     

并联混合动力城市客车控制策略研究

针对以解放牌城市客车为原型车的并联混合动力系统的能量管理和动力控制建立了动态仿真模型,仿真分析了并联电力助动控制策略、自适应控制策略和模糊逻辑控制策略各自的特点.结果表明,不同控制策略的决策方式和优化目标不同,从而导致车辆的动力性、燃料经济性和排放性有较大的差别.由于车辆的动力性、燃料经济性和排放性是相互制约的指标,控制策略要综合考虑对这三者的要求,选择合适的折中方案.另外,控制策略的性能还与车辆工况有关,好的控制策略应该能根据车辆行驶条件的变化调整其决策方式,使其具有路线适应能力.     

Genetic-fuzzy HEV control strategy based on driving cycle recognition

A genetic-fuzzy HEV control strategy based on driving cycle recognition (DCR) was built. Six driving cycles were selected to represent different traffic conditions e.g. freeway, urban, suburb. A neural algorithm was used for traffic condition recognition based on ten parameters of each driving cycle. The DCR was utilized for optimization of the HEV control parameters using a genetic-fuzzy approach. A fuzzy logic controller (FLC) was designed to be intelligent to manage the engine to work in the vicinity of its optimal condition. The fuzzy membership function parameters were optimized using the genetic algorithm (GA) for each driving cycle. The result is that the DCR_fuzzy controller can reduce the fuel consumption by 1.9%, higher than only CYC_HWFET optimized fuzzy (0.2%) or CYC_WVUSUB optimized fuzzy (0.7%). The DCR_fuzzy method can get the better result than only optimizing one cycle on the complex real traffic conditions.     

基于模糊PI控制的纯电动汽车驱动系统建模和仿真

 汽车工业在推动经济发展,提高人民生活水平的同时,也带来了能源短缺、环境污染和气候变暖等问题。电动汽车作为新能源汽车,是解决能源危机和环境污染问题最有效的途径。电动汽车的性能与驱动系统密切相关,研制和开发适合电动汽车各种行驶工况的驱动系统已成为电动汽车领域研究的重要内容。本文结合汽车行驶平衡方程和电机机械特性方程建立了纯电动汽车（EV）驱动系统的数学模型,采用模糊PI控制策略对模型进行优化控制,并在Simulink环境下对模型进行仿真验证。仿真结果表明,该纯电动汽车驱动系统的数学模型,能够真实准确地反映车辆的运行状态,采用模糊PI控制策略能够较好地对驱动系统进行优化控制,使得仿真车速对需求车速具有良好的跟随性。该模型具有较强的鲁棒性,适用于纯电动汽车驱动系统的仿真。     

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.     

混合动力客车常用储能元件及应用方案

混合动力客车已成为现阶段实现节约燃油消耗、改善城市环境的有效举措之一。储能元件作为混合动力系统关键技术之一,实际使用中的成熟、可靠性一直是人们关注的重点。当前混合动力客车采用的储能元件主要有超级电容和电池,依据不同的能量耦合方式,实际采用的方案有:纯超级电容、纯电池、超级电容与电池。选择何种储能应用方案,很大程度的影响了混合动力客车制造成本、安全可靠及动力性等性能指标。