基于极小值原理的插电式四驱混合动力汽车能量管理策略

建立以电池SOC为状态变量,以后驱电机和ISG （integrated starter and generator）电机输出转矩为控制变量,以整车燃油消耗最小为目标的能量管理优化模型,然后基于极小值原理设计上述优化问题的求解流程,从而获得基于极小值原理的插电式四驱混合动力汽车能量管理控制策略,最后在建立整车系统仿真模型的基础上对该能量管理控制策略进行仿真,并将仿真结果与基于CD-CS模式规则控制策略的仿真结果进行对比。结果表明,提出的控制策略具有良好的燃油经济性,与CD-CS模式规则控制策略相比,提出的控制策略使整车百公里油耗降低了28.18%。     

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。     

插电式混合动力汽车能量管理策略多目标优化

能量管理策略与插电式混合动力汽车(plug-in hybrid electric vehicles,PHEV)的燃油消耗和尾气排放密切相关.在开发的PHEV能量管理策略基础上,建立整车仿真模型.利用自适应惯性因子对基本粒子群算法进行改进.为克服单一优化算法的固有缺陷,将改进粒子群算法和遗传算法组成混合优化算法,并将该混合算法应用于PHEV能量管理策略的多目标优化.优化结果表明,该算法能有效跳出局部最优,其寻优能力明显高于基本粒子群算法和遗传算法,优化后的PHEV油耗和尾气排放相对于优化前减少近30%.     

基于道路坡度信息的插电式混合动力汽车能量管理策略

考虑道路坡度对整车驱动需求的影响,针对插电式混合动力汽车,提出基于道路坡度信息的插电式混合动力汽车能量管理策略,进行车载导航系统在整车能量管理策略中应用的初步探究。根据车载导航系统提供的道路信息,建立坡道行驶电量消耗预估模型,分别对行程中电量消耗阶段和电量维持阶段动力电池的荷电指数进行规划,提出行车预充电时刻规划准则,使车辆在坡道行驶前动力电池的荷电指数达到预定值,保证车辆在坡道行驶时不会因动力电池亏电造成动力不足或过放电有损动力电池的使用寿命,并在上坡行驶结束后动力电池的荷电指数下降到临界值,有利于充分吸收制动回收的电能。利用MATLAB/Simulink仿真平台,对提出的能量管理策略进行仿真验证。本文所提出的基于坡道预测的能量管理策略能够避免动力电池的过放电,确保车辆上坡行驶过程电量充足。     

四轮驱动混合动力汽车能量管理策略仿真

通过仿真对四轮驱动混合动力汽车的能量控制策略进行分析研究，提出以扭矩作为控制策略中的主要控制变量，并根据发动机万有特性、汽车车速、电池稳态特性等因素，将整车扭矩需求合理地分配给内燃机和电机．根据车辆的动力需求，确立了动力系统各元件的匹配参数，并使用Matlab／Simulink仿真软件建立前向式混合动力车模型进行离线仿真计算．仿真结果表明，此能量管理策略可以进行合理的动力分配，并达到一定的动力系统效率．     

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.     

插电式混合动力汽车能量管理策略研究现状和发展趋势

目前国内外学者对插电式混合动力汽车能量管理策略进行了较为广泛和深入的研究,取得了良好的节能减排效果,为进一步提升其性能,有必要对插电式混合动力汽车能量管理策略的研究现状进行总结并对其发展趋势进行分析。首先对插电式混合动力汽车动力源能量流分配方法进行了归纳和分析,指出了当前插电式混合动力汽车能量管理策略两个亟待解决的问题:未考虑发动机冷却液温度和三元催化器温度等温度因素对油耗和排放影响;当前插电式混合动力汽车能量管理策略是以行驶功率需求作为输入,忽略了驾驶室制冷/供暖功率需求。最后提出了计及发动机冷却液温度和三元催化器温度等温度因素的能量管理策略和计及驾驶室制冷/供暖功率需求的能量管理策略两个未来研究方向。     

串联混合动力汽车的能量管理策略

以串联混合动力汽车为研究对象,采用“系统建模-策略开发-仿真验证”的思路对能量管理策略进行了研究,建立了动力系统各关键部件的模型.将功率分配系数作为控制变量,以燃油经济性作为控制目标建立了一种基于逻辑门限与模糊算法的能量管理策略;以US06作为循环工况,在MATLAB/Simulink平台下进行了仿真,结果表明,所提出的能量管理策略正确有效,可以实现良好的燃油经济性,与传统的开关式能量管理策略相比,可以降低油耗113%.     

混合动力汽车扭矩管理策略

能量管理策略是混合动力汽车技术中研究的重要内容之一。该文提出的扭矩管理策略具有稳态能量管理策略的特征。在Matlab/Simulink仿真平台上建立了前向式混合动力汽车模型,并在模型基础上对驱动方式和制动方式下的扭矩管理策略进行了仿真分析。仿真结果表明,扭矩管理策略将扭矩作为最主要的控制变量,以内燃机稳态效率特性图为基础,可以实现对内燃机和电机输出动力的合理分配。扭矩管理策略综合考虑了驾驶员的需求以及混合动力汽车中多个部件的特性,是一种能量的优化管理方法,达到了提高混合动力汽车动力系统效率的目的。     

插电式混联混合动力城际客车控制系统的研究

简要介绍插电式混联混合动力城际客车整车控制系统的构成,结合该系统设计了各种模式下的控制算法和各种模式平顺切换策略,经过实车测试,验证了控制系统的可行性。     

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。     

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%.     

一款插电式并联混合动力汽车性能的仿真研究

采用AVL Cruise软件与Matlab/Simulink软件可实现一款插电式并联混合动力电动汽车的建模。通过仿真计算得到的结果,为下一步整车控制策略的开发及动力总成匹配的优化奠定了基础。     

基于极小值原理的增程式电动车辆在线能量管理控制策略

针对某増程式电动校车设计了一种基于极小值原理的在线能量管理控制策略,并分析了其能实现SOC维持控制的机理. 基于Matlab/Simulink仿真环境和部件实验数据搭建了高保真度的前向仿真模型. 仿真结果表明:该控制策略对不同的行驶工况具有很好的适应性. 相对于传统开关型控制策略,燃油经济性最高能提高5.8%.      

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%.     

插电式并联混合动力汽车再生制动控制策略

再生制动是混合动力汽车区别于传统汽车的技术特点,是提高车辆燃油经济性的重要措施之一.以一种轴间力矩耦合的插电式并联混合动力汽车为研究对象,从再生制动分配算法的影响因素入手,提出了一种带有模糊控制的混合动力汽车再生制动能量管理策略.所设计的控制策略主要针对两个层面的控制决策,顶层是轴间制动力矩的分配决策,底层是再生制动电机所在的后轴力矩在摩擦制动与再生制动之间的分配决策.采用多种典型车辆行驶工况对所提出的模糊控制策略进行仿真研究.结果表明,所提出的模糊控制策略能够明显改善车辆的能量回收效果,与传统理想制动力分配曲线控制策略相比,能量回收最多可提高23.44%.     

混合动力汽车补偿模糊神经网络能量管理策略

以上海大众汽车公司某型号混合动力电动汽车(HEV)的设计要求为基础,提出了一种基于补偿模糊神经网络的能量控制策略,并采用动态调整步长的梯度下降法加快算法的收敛速度.分析了样本数据选取、输入、输出模糊分割和模糊规则提取对控制器性能的影响.利用ADVISOR2002仿真平台进行二次开发,完成了基于补偿模糊神经网络的控制策略、并联电力辅助控制策略和模糊控制策略的仿真比较.仿真结果表明,基于补偿模糊神经网络的控制器具有较强的自适应能力,可以较好提高混合动力汽车的燃油经济性和排放性.