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。     

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。     

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。     

CVT插电式混合动力汽车经济性控制策略

针对搭载CVT的插电式混合动力轿车,设计了一种基于动力源外特性曲线和驾驶员踏板操作信号的需求转矩解析方法,在此基础上提出驱动和制动工况下基于瞬时经济性成本最低的能量管理策略,该策略以需求转矩、车速和电池SOC为状态变量,以发动机节气门开度、电机转矩、CVT速比为控制变量.进一步研究了电量消耗阶段有无发动机单独驱动模式对整车能耗经济性的影响.通过自行搭建的前向模型进行仿真,结果表明,电量消耗阶段无发动机单独驱动模式的控制策略具有更强的综合性经济优势.     

插电式混合动力汽车的燃油经济性优化分析

针对速度变化对插电式混合动力汽车(PHEV)经济性的影响,提出一种顺序速度平滑控制策略.通过对给定交通约束条件下的速度曲线进行顺序平滑处理,优化充电策略,提高插电式混合动力汽车的燃油经济性.根据前车速度的预测值,在车辆与前车的可接受跟踪距离范围内,通过最小化加速度来平滑车速;采用最优的充电耗散策略,根据整个行程的信息,将电池充电延长到行程结束.通过对3种典型工况测试周期的组合,研究商用PHEV的连续优化对两种不同行驶模式的影响.仿真结果表明:所提出的顺序优化方法由于与车辆结构无关,实用性较高;由于在速度优化中使用线性车辆模型求解最优控制问题,因此计算过程的实时性较好;速度平滑控制方法使燃油消耗量减少7%～14%.     

基于动态规划插电式并联混合动力汽车能量管理控制策略的研究

混合动力汽车能量管理策略会影响其动力性和经济性.为了寻找整车的最优节油点及控制策略,文章基于世界轻型汽车测试循环(world light vehicle test cycle,WLTC)工况,提出了利用动态规划算法优化插电式并联混合动力汽车能量管理策略.以发动机、电机的扭矩和角速度作为动态规划的控制变量,以保证电池荷电...     

关于插电式混合动力汽车的设计构想

本文针对插电式混合动力汽车的设计方案提出了相应的建议。在此基础上指出我国不应该只是模仿外国的先进技术,而是应该在此基础上有所创新。     

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%.     

混合动力汽车自适应等效油耗最低能量管理策略

为提高插电式混合动力汽车燃油经济性,采用基于动态规划（DP）的控制策略仿真分析了不同典型工况、不同行驶里程下SOC（电池荷电状态）的最优轨迹。在等效油耗最低能量管理策略（ECMS）的基础上,采用比例积分（PI）控制算法实时更新电能-燃油等效因子,以保证SOC实际轨迹能够大致跟随理论参考轨迹,进而提出了一种可实时控制的自适应等效油耗最低能量管理策略（AECMS）。为验证所提控制策略的控制性能有效性,采用不同典型工况及不同行驶里程对ECMS、DP、AECMS的控制性能进行了仿真对比。结果表明,AECMS控制效果接近于DP控制策略且可实时控制,电量消耗（CD）模式下AECMS相对于ECMS减少油耗3.50%~8.71%,电量保持（CS）模式下AECMS相对于ECMS减少油耗1.11%~2.46%。     

Energy management strategy for hybrid electric vehicle based on system efficiency and battery life optimization

A novel method to calculate fuel-electric conversion factor for full hybrid electric vehicle（HEV）equipped with continuously variable transmission（CVT）is proposed.Based on consideration of the efficiency of pivotal components,electric motor,system efficiency optimization models are developed.According to the target of instantaneous optimization of system efficiency,operating ranges of each mode of power-train are determined,and the corresponding energy management strategies are established.The simulation results demonstrate that the energy management strategy proposed can substantially improve the vehicle fuel economy,and keep battery state of charge（SOC）change in a reasonable variation range.     

插电式混合动力汽车硬件在环测试

分析插电式混合动力系统的结构特点,建立发动机数值模型、电机电池联合工作数值模型、自动离合器模型和整车动力学模型。分析系统输入输出信号的类型及特征,搭建基于MATLAB/xPC的插电式混合动力客车硬件在环测试系统。以纯电动和纯发动机工况切换为例,将驾驶员操作油门变化的实际数据作为测试的输入条件,对插电式混合动力客车的控制逻辑进行了硬件在环测试。测试结果显示自动离合器在油门变化剧烈时会出现频繁分离结合的现象。通过对测试数据和控制逻辑的分析,发现故障原因并进行了控制逻辑修正。采用修正后的控制逻辑在道路测试中取得良好的效果。     

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。     

基于行驶工况的混合动力电动汽车能量管理策略研究现状分析

分析了目前能量管理策略的2种研究方法——基于动力系统运行状态的控制策略和基于行驶工况的控制策略的优势及不足。着重针对基于行驶工况的控制策略进行探讨,指出:基于已知行驶工况的全局优化策略运算过程耗时长且计算量大,难以直接在实车上应用,但可用于作为理想的优化控制参考目标;为了实现实时优化控制,目前主要采用基于工况识别的控制策略与基于模型的预测控制等方法,探索基于行驶工况预测的实时优化控制策略并获得接近离线优化的控制效果,成为新的研究热点和管理控制策略的研究趋势。     

插电式并联混合动力汽车模型预测控制

将动态规划应用于模型预测控制构架中,建立了基于空间域的插电式并联混合动力汽车燃油经济性预测控制数学模型。基于动态规划的插电式混合动力汽车全局优化控制的仿真表明,蓄电池荷电状态(SOC)基本上都是从行驶起点时的最大值逐渐减少到终点时的最小允许值,提出理论SOC参考斜率作为模型预测控制SOC的参考斜率,并以未来行驶工况中出现的特殊工况为依据对理论SOC参考轨迹进行修正。结果表明采用此方法能使模型预测控制策略的控制效果接近全局优化控制策略的计算结果,汽车油耗显著降低。     

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%。