基于显式随机模型预测控制的功率分流式混合动力 车辆能量管理策略

混合动力车辆的能量管理策略对提高燃油经济性十分重要.为了提高功率分流式混合动力车辆的燃油经济性以及能量管理策略的实时性,设计了基于显式随机模型预测控制的能量管理策略.首先利用马尔科夫链预测车速,通过简化控制模型,把非线性的能量管理问题转化为线性二次优化问题,建立了以预测域内能量消耗最小为目标的随机模型预测策略(SMPC);然后通过参数化求解得到显式随机模型预测控制策略,该策略既保持了随机模型预测控制方法的优势,又提高了计算速度;最后在多个工况下进行仿真,对提出的能量管理策略的有效性进行验证.仿真结果表明:与基于规则的控制策略相比燃油经济性最高可提高28.64%,同时该策略在仿真中的平均计算时间为3.1 ms,具有实时运算潜力.     

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%。     

新型功率分流混合动力系统能量管理预测优化

针对新型双模功率分流混合动力系统,为改善拟搭载样车的能量经济性,开发了基于模型预测控制的实时优化能量管理策略并进行了仿真验证。通过分析各动力源在不同工作模式下的转速转矩关系,建立了功率分流系统模型。通过分析该构型方案在不同功率分流模式下的机械点,得到系统效率随传动比的变化关系,并基于发动机稳态燃油消耗特性曲线建立了其数学模型,基于安时积分法建立了动力电池一阶等效模型。根据已有的发动机模型及动力电池模型,建立了功率分流混合动力系统短时域预测模型,预测了有限时域内电池荷电状态及发动机燃油消耗率的变化。最后,基于预测时域内等效燃油消耗最小提出系统在混合动力模式下发动机工作点的最优决策律,并基于该最优决策律开发功率分流混合动力系统模型预测能量管理策略,实现了各动力源转矩的实时最优分配。设置预测时域和控制时域均为3s,新欧洲行驶工况仿真结果表明,该控制策略可实现能量管理的实时滚动优化,其百公里油耗为4.95L,相比于基于规则能量管理策略下的百公里油耗5.364L,可提升整车大约7.7%的燃油经济性。     

新型功率分流混合动力系统能量管理预测优化

针对新型双模功率分流混合动力系统,为改善拟搭载样车的能量经济性,开发了基于模型预测控制的实时优化能量管理策略并进行了仿真验证。通过分析各动力源在不同工作模式下的转速转矩关系,建立了功率分流系统模型,通过分析该构型方案在不同功率分流模式下的机械点,得到系统效率随传动比的变化关系,并基于发动机稳态燃油消耗特性曲线建立了其数学模型,基于安时积分法建立了动力电池一阶等效模型。根据已有的发动机模型及动力电池模型,建立了功率分流混合动力系统短时域预测模型,预测了有限时域内电池荷电状态及发动机燃油消耗率的变化。最后,基于预测时域内等效燃油消耗最小提出系统在混合动力模式下发动机工作点的最优决策律,并基于该最优决策律开发功率分流混合动力系统模型预测能量管理策略,实现了各动力源转矩的实时最优分配。设置预测时域和控制时域均为3s,新欧洲行驶工况仿真结果表明,该控制策略可实现能量管理的实时滚动优化,其百公里油耗为4.95L,相比于基于规则能量管理策略下的百公里油耗5.364L,可提升整车大约7.7%的燃油经济性。     

新型功率分流混合动力系统能量管理预测优化

针对新型双模功率分流混合动力系统,为改善拟搭载样车的能量经济性,开发了基于模型预测控制的实时优化能量管理策略并进行了仿真验证。通过分析各动力源在不同工作模式下的转速转矩关系,建立了功率分流系统模型,通过分析该构型方案在不同功率分流模式下的机械点,得到系统效率随传动比的变化关系,并基于发动机稳态燃油消耗特性曲线建立了其数学模型,基于安时积分法建立了动力电池一阶等效模型。根据已有的发动机模型及动力电池模型,建立了功率分流混合动力系统短时域预测模型,预测了有限时域内电池荷电状态及发动机燃油消耗率的变化。最后,基于预测时域内等效燃油消耗最小提出系统在混合动力模式下发动机工作点的最优决策律,并基于该最优决策律开发功率分流混合动力系统模型预测能量管理策略,实现了各动力源转矩的实时最优分配。设置预测时域和控制时域均为3s,新欧洲行驶工况仿真结果表明,该控制策略可实现能量管理的实时滚动优化,其百公里油耗为4.95L,相比于基于规则能量管理策略下的百公里油耗5.364L,可提升整车大约7.7%的燃油经济性。     

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.      

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%。     

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。     

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。