混合动力汽车发动机转速PID控制

根据发动机电控节气门开度-转速-转矩关系，建立了混合动力汽车(HEV)用发动机转速比例-积分-微分(PID)控制模型，并根据发动机转速响应特性，对模型参数进行了整定．试验表明，发动机转速PID控制器具有良好的控制品质，提高了HEV用发动机的转速特性．     

混合动力客车自适应能量容错管理的研究

将容错控制理论应用于复合式混合动力客车控制策略开发中,提出了一种自适应能量容错管理的方法.该能量容错管理综合考虑了安全性能、行驶性能及能量分配方面的要求.通过基于模型的方法对故障进行诊断,分析其影响.利用等效燃油最小消耗(ECMS)思想,建立参数自适应客错控制策略,实现故障和无故障下对系统性能的实时优化.对系统的容错性提出了一种基于功率误差的等价燃油消耗评价指标.仿真和试验结果表明该控制策略是实时可行的.     

混合动力汽车操纵稳定性模糊控制仿真研究

通过研究混合动力汽车操纵稳定性控制对电机回馈制动系统的要求及对相关工作状态进行分析,针对混合动力汽车设计了一种新颖的电机回馈制动与液压制动复合混合动力汽车操纵稳定性模糊控制系统,并讨论了前馈补偿控制器、模糊控制器、电机回馈制动协同控制器的设计与协同控制策略.以变道工况、高速转向工况及紧急制动工况为例,进行了混合动力汽车操纵稳定性控制试验研究,结果表明该操纵稳定性控制系统使车辆在以上工况运行时能够迅速、准确、安全地按照驾驶员的意图行驶,制动性能良好,而且在道路条件和行驶条件改变时具有较强的适应性和鲁棒性.     

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%.