混合动力汽车能量控制系统的研究

针对传统混合动力汽车复合电源中蓄电池和超级电容的功率平衡问题,提出了一种复合电源能量模糊控制分配系统。该系统设计上通过针对蓄电池的内阻随温度变化和超级电容的本身的充放电特性来优化控制器结构。通过混合动力汽车本身的工作模式来进行分析,模糊控制器使超级电容可以自动变化参考电压使超级电容器输出需求功率中的峰值功率,蓄电池则承担其平均功率。使混合动力汽车在复杂的驾驶环境时,储能系统能够稳定的提供汽车所需要的能量。仿真结果表明该方法可以有效的稳定复合电源中蓄电池的温度使其能够在汽车的各个运行过程中稳定工作的。     

复合电源系统功率分配策略研究

从复合电源系统数学模型出发,选取电机需求功率、电量消耗模式与电量维持模式切换时动力电池的荷电状态、超级电容补电上限及动力电池恒放电功率这4个因子,提出了基于4因子法的复合电源系统功率分配策略。在分析超级电容能量利用率、插电式混合动力汽车运行环境及用电机制的基础上,采用控制变量法分别建立了基于离合器结合转速和混合驱动时超级电容充电状态的2种不同分配策略。试验表明,与基于电机平均功率分配策略相比,全程处于电量消耗模式下的策略其燃油经济性最好且提升了3.15%,从而验证了该策略的有效性。基于模拟退火算法的优化结果,得出了各因子对综合油耗的影响机理,以期为建立复合电源系统功率分配策略提供理论基础。     

复合电源电动汽车动力系统建模与仿真

由于蓄电池的功率密度低、能量密度低,以蓄电池作为单一电源的纯电动汽车,动力性和续驶里程因此受到极大的限制.本文将超级电容引入到电动汽车的储能系统中,构建超级电容一蓄电池复合电源系统,利用超级电容高功率密度特性弥补蓄电池的不足.分析了在典型工况下的车辆需求功率对应的电流变化曲线,并根据储能系统的状态划分为单独驱动、共同驱动、预充电和再生制动共四种工作模式,在MATLAB/Simulink环境下建立了纯电动汽车动力系统的仿真模型,包括蓄电池模块、超级电容模块、功率分配模块和驱动模块,根据市区循环工况进行了仿真测试,结果表明采用超级电容一蓄电池储能系统能发挥其高能量密度和高功率密度特性,从而提高车辆的动力性能,使能量利用率提高了近17％.     

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.     

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。     

电源系统的控制策略仿真

本文首先对ADVISOR软件进行介绍,以该软件为仿真平台进行整车仿真,通过仿真结果分析得出基于超级电容的电源系统有助于提高这并联混合动力汽车的燃油经济性和动力性。     

基于ADVISOR的纯电动汽车复合电源系统

以动力电池和超级电容组成的复合电源系统为研究对象,在合理匹配复合电源系统各参数的基础上,建立基于逻辑门限和模糊控制的复合电源系统功率分配策略。利用汽车仿真软件ADVISOR2002并对其二次开发,搭建采用复合电源系统的纯电动汽车模型,结合典型的NEDC道路循环工况分别对此两种功率分配控制策略进行仿真对比分析。结果表明,基于模糊控制策略的复合电源系统可以更好地分配动力电池和超级电容之间的功率,复合电源系统性能明显提升。     

不同结构混合动力汽车用复合电源的比较

为解决混合动力汽车单一电池能量存储系统循环寿命短、功率密度小等问题,引入蓄电池-超级电容器复合电源储能系统,充分发挥蓄电池比能量大和超级电容器比功率大的优点.分别对被动式、改进型被动式和主动式结构复合电源进行分析与研究,同时在MATLAB 7仿真环境下对这3种结构复合电源进行建模,对仿真结果进行对比分析.研究结果表明:复合电源的功率输出能力大大提高,蓄电池的放电过程得到了优化;主动式结构复合电源相对于被动式和改进型被动式结构,其效果更好.     

一种新型的增程式电动汽车驱动系统

为提高混合动力汽车的动力性和燃油经济性,简化驱动系统的结构,提出了一种新型多模式驱动的增程式电动汽车驱动系统.文中分析了该系统的各个工作模式及功率流分配;通过台架实验获得了发动机、电机、电池等的工作性能,在Matlab/Simulink环境下建立了关键动力元件(如发动机、主电机、辅助电机和蓄电池)及整车的仿真模型,并对该系统进行了动力性能和燃油经济性能仿真分析.结果表明,相对于Volt系统,文中提出的驱动系统的动力性明显改善,最高车速提高了37.5%,燃油消耗率降低了24.8%.     

预知交通信号的电动汽车分层能量管理策略

在城市路况下,电池和超级电容复合电源电动汽车会对信号灯判断不准确而频繁起停,造成额外的能量消耗。基于智能交通系统中预知交通信号信息的应用场景,本文提出了一种分层能量管理方法。首先,根据交通信号信息,上层车速设计策略优化车速,得到车辆经济参考车速,避免车辆在信号灯区域频繁起停。其次,基于经济参考车速,设计了一种基于非线性模型预测控制的下层能量管理策略,合理分配电池及超级电容的功率输出,并有效跟踪经济参考车速,降低电池功率的变化率。最后,对所提出的车速设计和能量管理策略进行仿真分析,并搭建实验平台进行验证。研究结果表明:分层能量管理策略使等效燃油经济性提高了3.24%,降低了电池能耗,并且减少了车辆急加速或急减速情况,提高了驾驶舒适性。     

混合动力汽车控制策略研究现状及发展趋势

混合动力汽车的控制策略及结构决定了整车的行驶性能。根据蓄电池组的荷电状态变化情况,对混合动力汽车的结构型式进行了分类,并对并联型和串联型混合动力汽车控制策略研究现状及其发展趋势进行了分析,指出混合动力汽车的控制策略不十分完善,需要进一步优化。控制策略不仅仅要实现整车最佳的燃油经济性,同时还要兼顾发动机排放、蓄电池寿命、驾驶性能、各部件可靠性及整车成本等多方面要求,并针对混合动力汽车各部件的特性和汽车的运行工况,使发动机、电机、蓄电 池和传动系统实现最佳匹配,兼顾了上述各方面要求的优化控制策略的研究是今后的一个研究重点。还指出,采用小功率电机、小排量发动机配以自动无级变速器的并联型混合动力汽车,是获得较高的燃油经济性、较小的排放、平稳的驾驶性能、较低的制造成本及质量的一种比较理想蝗系统型式。     

混合动力车辆多目标控制能量管理策略研究

为满足混合动力车辆动力性要求,并提高车辆的能量利用效率,根据动力单元与负载的能量关系及电池组充放电特性与SOC的关系,提出了一种基于电池组恒SOC和发动机燃油消耗优化控制的综合能量管理策略.对该策略进行实验验证的结果表明:电池组能保持在最佳工作状态,且车辆的燃油经济性提高了约8%.     

混合动力车辆多目标控制能量管理策略研究

为满足混合动力车辆动力性要求,并提高车辆的能量利用效率,根据动力单元与负载的能量关系及电池组充放电特性与SOC的关系,提出了一种基于电池组恒SOC和发动机燃油消耗优化控制的综合能量管理策略.对该策略进行实验验证的结果表明:电池组能保持在最佳工作状态,且车辆的燃油经济性提高了约8%.     

并联式混合动力汽车机械式自动变速器换档策略

并联式混合动力汽车(Parallel Hybrid Electric Vehicle,PHEV)档位决策作为能量管理策略的一部分,对整车动力性、经济性及排放性能有较大影响.混合动力汽车换档策略不仅要考虑发动机,还要考虑电机和电池系统的影响.基于电池电能的等效燃油概念,通过考虑电池充、放电过程中的能量损失,将充、放电生成或消耗的电能折算为等效燃油,由此得到不同档位时整车的综合燃油消耗,进而选取燃油消耗较小时的档位使整车经济性能指标达到最优.同时,该方法也通用于装备液力自动变速器(Automatic Transmission,AT)等有级式自动变速器的混合动力汽车换档策略制定.     

Study on ultracapacitor-battery hybrid power system for PHEV Applications

For the battery only power system is hard to meet the energy and power requirements reasonably, a hybrid power system with ultracapacitor and battery is studied. A Topology structure is analyzed that the ultracapacitor system is connected with battery pack parallel after a bidirectional DC/DC converter. The ultracapacitor, battery and the hybrid power system are modeled. For the plug-in hybrid electric vehicle (PHEV) application, the control target and control strategy of the hybrid power system are put forward. From the simulation results based on the Chinese urban driving cycle, the hybrid power system could meet the peak power requirements reasonably while the battery pack's current is controlled in a reasonable limit which will be helpful to optimize the battery pack's working conditions to get long cycling life and high efficiency.     

基于多混沌算子遗传算法的混合动力汽车控制策略优化

为某款装备了电池/超级电容混合储能系统的并联型混合动力汽车设计了模糊控制策略.结合遗传算法的种群进化和混沌序列的随机遍历特性,将混沌初始化算子、混沌扰动算子、混沌局部搜索算子引入多目标非占优排序遗传算法(NSGA-II)中,构建了新的多混沌算子遗传算法(MCO-NSGA-II).运用MCO-NSGA-II算法进行了混合动力汽车模糊控制策略优化,以改进车辆的燃油经济性及HC、CO和NOx的排放性能.仿真结果表明,混沌初始化算子和混沌扰动算子可以改善原NSGA-II算法的搜索能力并增加种群多样性,而混沌局部搜索算子可以进一步增强算法局部搜索能力,能更好地搜索到理想的Pareto解集.运用MCO-NSGA-II算法进行优化,使混合动力汽车在欧洲城市驾驶循环(ECE)下的燃油消耗降低了11.8%,HC、CO和NOx排放分别下降了7.72%、15.72%和11.77%.     

混合动力挖掘机的建模与控制策略研究

以实现节能为目的,提出了一种应用于并联式混合动力液压挖掘机动力系统的控制策略。分析了该系统各个部分的结构,用AMEsim软件建立了其仿真模型,在MATLAB/Simulink中建立其动力系统控制策略模型,并进行联合仿真。该控制策略以发动机燃油经济性为优化变量,在工作中通过比较SOC值以及负载功率与发动机功率限值来确定发动机工作功率。仿真结果表明,该控制策略在轻载及重载两种工况下均能使发动机保持较好的燃油经济性,有利于系统的高效稳定工作。     

并联混合动力汽车怠速停机控制策略研究

怠速停机是混合动力汽车主要节能途径之一,本文以并联式混合动力客车为研究平台,建立了怠速停机控制策略,在CRUISE环境下对发动机怠速时间、怠速转速与燃油经济性的关系进行了深入的研究,基于国内典型城市公交循环工况的仿真结果表明:采用怠速停机控制策略后,燃油经济性比原车得到显著改善。     

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.     

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%。