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%。     

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。     

两种行驶模式下增程器启停时刻优化

增程器作为E-REV的核心部件,其启停控制决定了汽车运行的工作模式。提出了在短途和长途两种行驶模式下减少增程器运行时间,尽可能利用电能驱动E-REV的控制策略。以目标里程和电池SOC变化范围为约束条件,利用Cruise/Simulink对增程器启停时刻仿真优化。结果表明,通过减少增程器启停次数和运行时间,目标里程下纯电动里程增加,有效降低了燃油消耗和排放。     

电动汽车续驶里程及其影响因素的研究

研究了电动汽车续驶里程的计算方法,根据电池释放的能量与电动汽车消耗的能量相等的方法计算,使用BJD6100－EV电动公交车的有关参数,计算在不同速度下均速行驶时的续驶里程及阻力功率,建立电池均匀性对电池输出功率的影响模型,分析整车参数,环境温度对电动汽车的续驶里程的影响,绘制相应的曲线,结合对BJD6100－EV电动公交车的道路试验,验证了续驶里程的计算方法及续驶里程的影响因素,并提出了增加续驶里程的措施。     

考虑交通环境和纯电动汽车电池电量的动态路径规划方法

纯电动汽车作为替代传统燃料汽车的理想化交通工具,凭借节能环保的优势得到了国内外业界的广泛关注.但是由于纯电动汽车存在行驶过程中电量耗尽的风险,故用户对于纯电动汽车电量不足的担忧成为制约其发展的一个重要因素.对纯电动汽车进行合理的路径规划不仅有利于减少用户对电量不足引起的里程焦虑问题,同时还对于提高道路资源利用率、缓解交通拥堵,进而提升汽车能源利用率、减少温室气体排放等有重要意义.当前的车辆路径规划问题通常仅基于用户在提出规划请求时的交通状态,由于交通环境是一个动态变化的约束条件,因此纯电动汽车用户在行驶一段时间后,交通环境的变化可能会导致其需要实时更改行驶路径.同时,因行驶路径发生相应的变化,车辆的剩余电池电量也会实时改变.因此,综合考虑交通环境的实时变化和汽车能源消耗的因素,对研究纯电动汽车动态路径规划具有重要的意义.根据当前国内外对路径规划的诸多研究,结合对交通拥堵状态的预测,以及纯电动汽车能源消耗估计这3方面进行了综述,分析并总结了各个领域的技术难点与不足之处,同时提出了未来进一步研究的方向.     

插电式混合动力汽车能耗及其影响因素分析

通过建立插电式混合动力汽车(plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)的前向仿真模型,对其能耗进行仿真,并分析PHEV能耗的使用影响因素.基于Modelica物理建模语言,搭建PHEV整车动力传动及纵向动力学模型,并在标准测试工况下仿真整车各部分能耗变化.针对影响PHEV能耗的使用因素,重点仿真分析表征行驶工况的平均车速和驾驶激进性对电量消耗(charge deplete,CD)阶段电耗和电量保持(charge sustain,CS)阶段油耗的影响规律.通过分析不同车速与驾驶激进性下各部分能耗以及动力部件工作效率的影响,揭示了行驶工况对能耗影响规律的内在机理.     

基于电池荷电状态和行驶工况辨识的电动汽车续驶里程估算*

为消除驾驶员因电动汽车续驶里程估计不准确,产生的"里程焦虑"。提出了一种基于电池荷电状态和行驶工况辨识的电动汽车续驶里程估算模型。以大连市某电动汽车运行数据为研究对象,首先分析了SOC与行驶里程的相关性,将工况数据划分为432个工况片段。然后利用主成分分析、模糊C聚类分析对工况片段进行分类、辨识,并建立了续驶里程的估算模型,进行续驶里程的估算。最后利用实车数据,在Matlab中进行仿真验证,结果表明此方法是可行的,所建立的模型具有较高的准确度。     

基于改进遗传算法的末端共同配送车辆路径优化

为解决共同配送路径优化问题,提出一个具有可操作性的共同配送策略,基于此构建了以考虑车辆使用成本、车辆行驶成本和碳排放成本最小化为目标的共同配送车辆路径模型,用K-means聚类方法对客户节点进行分区聚类,确定各末端配送网点所服务的客户,并在此基础上利用基于节约里程算法的遗传算法对该模型进行求解.通过利用公共数据集实验验证设计的CW-GA算法的优越性,发现相较于传统GA,本文算法具有良好的求解性能.利用本文算法仿真分析共同配送前后相关成本的变化以及不同配送模式下的燃料消耗、行驶距离变化,结果表明共同配送能够有效降低物流总成本.     

低电量状况下的电动汽车驱动策略设计

电动汽车动力电池在不同放电电流情况下,电池放电容量的特性会有所不同。尤其在电池剩余电量较少阶段,普通供电方式会使直流母线电压以较大幅度下降并减少电池剩余电量的可用时长。本文在剩余电量较少阶段以续行里程为控制目标,并根据电动机实际运行工况调整三相异步电机的驱动模式,通过专家PID调节器的控制方法来驱动电动汽车三相异步电机。试验结果表明:本文提出的控制方法,在电池剩余电量较少阶段提高了电池电量的利用率和电动机的工作效率,最终延长了电动汽车的续行里程。     

增程式城市电动客车动力系统设计及仿真研究

针对城市电动客车行驶特性,对增程式城市电动客车动力系统进行了结构分析和主要参数匹配。基于Matlab/Simulink仿真平台,采用纯电电量消耗和电量维持能量管理策略,对设计的动力系统进行了仿真验证。结果表明,整车动力系统的设计和参数匹配比较合理,可以满足整车预设的动力性和经济性要求。     

四轮轮毂电机电动车自适应巡航控制研究

论文以四轮轮毂电机电动车为对象,研究了综合考虑理论安全距离与实际距离之差、两车相对速度的模式切换控制和再生制动的自适应巡航控制(ACC)策略。该控制策略将ACC分为跟随前车模式、定速巡航模式和匀速行驶模式,设计了包括理论安全距离算法、驱动力矩控制算法、制动力矩控制算法的自适应巡航控制器,通过再生制动对制动能量进行回收,并基于驾驶模拟器实验台设计典型工况对控制策略进行实验验证。结果表明：设计的自适应巡航控制策略能够使本车安全跟随前车,提高驾驶舒适性,实现再生制动控制。     

多轴电驱动车辆驱动力优化分配策略

为提高某型多轴电驱动车辆的经济性,提出了一种最优驱动力分配控制策略.以电驱动系统效率最优为核心,对驱动转矩的分配进行离线优化,生成可在线应用的驱动模式表,通过查表插值可以确定驱动轴数,再根据整车轴荷动态分布情况,确定具体驱动轴,以充分利用地面附着力;利用Matlab/Simulink搭建整车后向仿真模型,在调整的世界重型商用车循环工况上进行仿真分析.结果表明,采用最优驱动转矩分配控制策略,相对驱动转矩平均分配控制策略和基于轴荷比分配转矩控制策略,经济性分别提升了9.18％和6.12％.     

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.      

连续工况下基于PID+LQR算法的自动驾驶车辆横纵向耦合控制

为提高自动驾驶车辆的路径跟踪精度,针对自动驾驶车辆横纵向耦合控制问题,提出了带有前馈控制的PID+LQR联合控制策略。首先,利用二自由度车辆动力学构建路径跟踪误差数学模型,制定横纵向控制流程。随后,设计了用于横向控制的LQR控制器和用于纵向控制的PID控制器,将横纵向控制器进行整合,使得车辆在接收到决策规划系统给出的期望指令后可以进行跟踪行驶。借助CarSim和MATLAB/Simulink联合仿真平台,在连续工况下对该控制策略进行测试。结果表明,提出的横纵向耦合运动控制策略可以控制车辆沿着规划的轨迹行驶,且可将跟踪误差控制在较小的范围内。     

基于工况与粒子群优化的增程汽车能量管理策略开发

为了进一步提高增程式电动汽车(extended range electric vehicle,EREV)的燃油经济性,在满足驾驶性能和车辆动力要求的前提下,根据低速、中速、高速典型工况下发动机功率分布分析,提出一种基于自适应权重粒子群算法(adaptive weighted particle swarm optimization,AW-PSO)优化的三点式最优功率控制策略。为验证其经济性能,基于MATLAB/Simulink开发动力系统模型以及整车能量管理策略。基于驱动成本理论,在多种国际标准工况下进行仿真对比,结果表明：相比功率跟随策略而言,基于工况的三点式功率控制策略实现平均12.95%的成本节省,而AW-PSO优化策略下平均节约成本提升到21.44%。     

基于道路工况预测混合动力公交车SOC开环控制策略

混合动力车辆一般采用基于荷电状态（SOC）闭环的控制策略,对蓄电池组进行频繁充电,使SOC维持在较高水平,影响制动能量的回收,从而导致燃油经济性不理想.为此,利用BP神经网络并结合城市公交运行特点,提出SOC开环控制策略,对公交车未来站点间的运行工况进行预测,减少蓄电池组的充电次数,降低蓄电池组的荷电状态.试验表明,采用该控制策略可以显著降低电池组充电时间和次数,有利于制动能量的回收,百公里油耗降低了3%.     

电动汽车能量管理系统的研究

针对电动客车行驶工况对能量的需求,对动力电池和超级电容器电动客车的能量管理系统的控制策略进行了研究.采用模糊控制理论建立了控制策略模型,并用Matlab Simulink编程实现了该仿真系统.仿真结果表明:采用速度控制策略和电流约束控制策略后,在相同条件下车辆的动力性能得到了提高,可避免动力电池的过电流充放电.对安装了超级电容器和未安装超级电容器的电动客车分别在市区和市郊循环工况下计算平均比能耗.结果表明:超级电容器在市区循环中能够降低能耗.通过对电动低地板公交客车场地试验,验证了仿真得出的结论.     

AFS/DYC协调控制的分布式驱动电动汽车稳定性控制

为进一步提高分布式驱动电动汽车行驶过程中的稳定性,提出主动前轮转向(AFS)和直接横摆力矩控制(DYC)协调控制策略.为提高车辆稳态行驶时转向能力,设计基于滑模控制(SMC)的前轮主动转向控制器实时修正前轮转角;以维持车辆工作在稳态工作区为控制目标,设计基于模型预测控制(MPC)的车辆稳定性控制器,通过设定的分配规则按轴荷比等比例分配各轮驱/制动力矩.利用相平面法作为判定依据自适应分配各控制器权重,实现控制器之间的切换.在连续转向工况下,对控制算法进行仿真验证.结果表明:在相同转角输入下,相较于无控车辆,受控状态下车辆的横摆稳定性能提高了16%,行驶状态得到了改善.     

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%.     

增程式电动汽车能量控制策略的仿真分析

介绍了串联型增程式电动汽车的基本结构和工作模式,给出了选配电动汽车发动机和评价整车燃油经济性的方法.利用Cruise/Simulink联合仿真平台对整车进行建模与仿真,引入基于规则的发动机定点和最优曲线能量控制策略.典型工况下的仿真结果表明:发动机最优点能量控制策略能够使发动机和发电机工作在效率最高点,其燃油经济性优于最优曲线能量控制策略;在增程模式下,当采用发动机最优曲线能量控制策略时,增程式电动汽车获得了较好的燃油经济性和控制效果,且该策略有利于发动机的最小化.