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电动汽车用锂离子动力电池电感主动均衡系统 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了一种单体锂离子动力电池电感主动均衡方案,该方案通过相应的开关控制,将高电量电池的多余能量存储到电感中,并通过电感将能量转移到低电量电池中。详细介绍了方案的结构设计、系统仿真及参数选择、优化。以典型车用锂离子电池模块进行均衡方案测试,结果表明,该方案具有较好的均衡效果和较高的均衡效率。 相似文献
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电动汽车制动能量回收最大化影响因素分析 总被引:5,自引:0,他引:5
对再生制动的原理和能量流动进行了分析,并讲述了制动功率、再生制动功率、制动能量回收效率等之间的关系和计算方法.从分析中得出电机、蓄电池、液压制动系统是影响制动能量回收的主要因素,并重点分析了制动管路布置型式对制动能量回收的影响.针对典型的理想制动工况,计算出前轴电驱动汽车在制动能量回收方面的潜力和制动能量回收效率,但结果并不理想.通过对比发现,双轴电驱动汽车无论是在制动能量回收潜力还是在制动能量回收效率以及制动效能方面都有能力达到最优. 相似文献
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燃料电池汽车动力总成控制策略 总被引:6,自引:2,他引:6
讨论了燃料电池汽车的动力总成负载均衡、动力蓄电池充电态闭环控制、燃料电池发动机功率的预测调节 ,以及电机回馈制动控制策略等问题 ;介绍了动力总成控制器的算法实现 ,并示例性地给出了实车转鼓测试结果 .测试结果表明 ,针对电电混合动力总成提出的基本控制策略能充分考虑动力总成各组成部件的动力和经济特性 ,具有一定的实用价值 相似文献
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针对基于一体式主缸的电液复合制动系统,进行了轮缸压力的精细调节研究,分析了一体式复合制动系统轮缸压力调节过程及其结构特点.探讨了制动间隙对盘式制动器轮缸压力调节的影响,确定了轮缸压力控制的非线性区及线性区,采用阶梯估算和基本插值数表的方法对轮缸压力进行估计,并考虑了线性区轮缸活塞运动迟滞特性对插值数表的影响,综合上述因素制定了分段阶梯查表的轮缸压力精细调节策略.采用xPC target搭建了硬件在环仿真台架,进行了正弦曲线跟随和与单一增/减压数表法的对比试验.试验结果表明:轮缸压力能够实时跟随目标曲线变化,所提出的结构及控制方法能够满足轮缸压力精细调节的控制需求. 相似文献
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基于规则采样法,推导了SVPWM调制函数在线性调制区的解析表达式。其傅里叶分析表明,SVPWM实质是对在三相正弦波中注入零序分量的调制波进行规则采样的变型SPWM.在Matlab/Simulink环境下建模仿真。仿真结果表明,输出电压谐波主要集中在开关频率及其整数倍附近;随调制比增加,低次谐波增加,高次谐波减小,总畸变率降低。 相似文献
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质子交换膜燃料电池堆内温湿度测量方法进展 总被引:1,自引:1,他引:0
分析了燃料电池堆内温度及湿度测量的要求和难点,总结目前燃料电池堆内温度和湿度的实验测试手段和方法,其中温度(场)的测量方法包括微型热电偶(阵列)、热电阻(阵列)、红外热成像、光纤布拉格光栅及荧光测温法;湿度(场)的测量方法有气相色谱法、激光吸收光谱法、小微电子式湿度传感器及光纤布拉格光栅法.通过比较各类测量方法的特点,认为微型电子式传感器及其组合测量具有较好的推广前景,光纤布拉格光栅由于具有信号多路复用、抗电磁/化学干扰等特点,在未来会有较好的发展. 相似文献
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基于等效电路的内阻自适应锂离子电池模型 总被引:1,自引:0,他引:1
根据目前动力蓄电池模型研究的现状,分析了各种电池模型的优缺点,提出了一种非线性的等效电路电池模型,并通过卡尔曼滤波算法,在线辨识电池内阻,得到内阻自适应电池模型.通过两种实验,分别在不同电流循环工况和环境温度下测试模型的适应性,结果表明,该模型可以较好地反映电池的动态特性,并能适应电流、荷电状态、温度等变化对电池的影响. 相似文献
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建立了包括燃料电池发动机、电机及其控制器、动力蓄电池组在内的燃料电池轿车动力系统的动态数学模型.在该模型基础上,设计了基于状态反馈的闭环功率平衡算法.针对状态变量蓄电池开路电压在运行过程中无法测量的问题,构造了相应的渐进状态观测器.以蓄电池开路电压观测值反馈实现了蓄电池最佳荷电状态的控制,使算法克服了对蓄电池SOC(state of charge,荷电状态)估计值的依赖,实现了解析冗余,较好地解决了SOC估计过程中存在的初始值不易确定和累计误差的问题.离线仿真和实车转鼓实验的结果证明,所建立的动力控制算法达到既定的控制目标,并且能够充分考虑动力系统主要部件的动力性和经济性,具有一定的实用价值. 相似文献
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以某燃料电池发动机为原型,将神经网络辨识方法应用到其非线性系统的建模中.仿真结果表明,方法可行,建立的模型精度较高.在此模型的基础上,为了缩短发动机在常温启动时的暖机时间(升温至正常工作温度范围)和提高其输出功率以及在高温怠速加速时,保持其升温的平稳性和缩短达到额定输出功率的时间,将蚂蚁算法应用于发动机的优化控制问题.最后通过对模型的测试,采用蚂蚁算法优化后的控制方法基本达到了要求目标,与传统PID控制方法相比较,显示了其优越性. 相似文献