纯电动汽车加速过程中的驱动转矩优化控制策略

以纯电动汽车在加速过程中的驱动转矩为研究对象,提出了以加速踏板开度和电动机转速确定纯电动汽车基准转矩的方法.根据纯电动汽车在不同车速加速时对驱动转矩的需求不同,建立了以车速和加速踏板开度及其变化率为输入变量,转矩补偿增量为输出变量的模糊控制器,并对基准转矩进行转矩优化.针对纯电动车加速时,不同车速对转矩补偿增量的影响程度,设计了不同驱动转矩控制策略在相同加速踏板动作下的加速对比试验.结果表明:考虑加速时车速因素的转矩优化控制策略提高了纯电动汽车在中低车速时的加速动力性和高速时的加速操稳性.     

新型双电机输入变速器换挡策略

针对电控机械式自动变速器(AMT)在换挡过程中会出现动力中断的问题,提出一种双电机输入结构,在换挡时通过辅助电机进行驱动来弥补动力中断的不足.建立了传动系统模型,通过伯恩斯坦多项式来控制两个电机转矩的下降和上升,以协调两者之间的转矩控制.提出一种柔性换挡控制策略,通过车速和加速踏板开度识别复杂工况,根据驾驶员意图修正车速改变换挡时机,达到减少换挡次数的目的.Matlab/Simulink仿真结果表明:采用柔性换挡控制策略之后,在FTP72(美国城市驾驶循环工况)工况下可有效减少约50%的换挡次数;同时,经济性不会受到较大影响.     

纯电动赛车动力系统的优化

为优化纯电动赛车的动力性能和经济性能,提高赛车在比赛时的竞争力,在纯电动赛车动力系统选型及参数匹配基础上,应用Simulink软件建立电机控制模型,并基于SPSA算法对永磁同步电机控制参数进行在线整定,优化电机PI控制参数,改善永磁同步电机控制精度,实现赛车动力系统的优化。Cruise和Simulink整车联合仿真结果表明,赛车75 m直线加速时间为422 s,剩余SOC为842%,最高车速可达到114 km·h-1;赛车完成耐久工况行驶后,剩余SOC利用率提高了16%。在同样工况下,保持赛车动力系统参数不变,优化PMSM控制参数后动力性能明显改善,可延长动力电池的使用寿命,增加赛车的续驶里程。     

基于模糊扭矩识别的混合动力汽车控制策略

提出一种基于模糊扭矩识别的插电式四驱混合动力汽车控制策略,分别以加速踏板和制动踏板的开度和变化率为输入,通过模糊控制器得到驱动扭矩识别系数K1和制动扭矩识别系数K2,初步判断驱动和制动形式。通过实际需求扭矩制定基于规则的控制策略,详细讨论了驱动和制动模式的判别步骤。建立了基于CRUSIE Interface与Simulink的联合仿真模型,编译成可执行代码后进行了硬件在环仿真。仿真结果表明,基于模糊扭矩识别的控制策略可以实现基本的能量管理,且每百公里可以节省14.5%的燃油消耗。     

汽车加速踏板与离合器踏板协调工作电控技术

手动挡汽车在原地起步,行驶中换挡和挂倒挡时,驾驶员只需控制离合器踏板,由ECU通过传感器采集离合器踏板位置、变速器挡位、车速、发动机转速、路面坡度、加速踏板位置等信息,经处理后自动控制加速踏板的协调工作（汽油车控制进气量,共轨柴油车控制喷油量）。     

汽车自动驾驶的方向与车速控制算法设计

【】用于港口集装箱转运和路面疲劳试验加载等场合的半挂汽车列车运输具有线路固定和场地封闭等特点,采用自动驾驶将提高行车安全、减少人力成本。本文以半挂汽车列车为控制对象,设计了汽车自动驾驶的方向和车速控制算法。采用基于侧向位置偏差和航向偏差联合控制参数的方向控制策略。为增强方向控制算法对不同车速的适应性,引入基于稳态转向增益的方向控制增益调度。车速控制采用预瞄位置期望车速与当前实际车速的偏差反馈PID控制,以油门开度与制动踏板行程为非相容组合控制输入,依据期望纵向加速度确定不同控制输入方式的切换及控制输入大小。采用Matlab/Simulink和TruckSim协同仿真手段评价自动驾驶控制效果,仿真结果表明在设定不同路径和目标车速下,提出的算法均能以较小侧向位置偏差、航向偏差和车速误差实现路径和车速跟踪。     

无级变速汽车最佳动力性优化控制策略

无级变速器(Continuously Variable Transmission,CVT)效率对汽车驱动功率的大小有直接影响,需要在最佳动力性控制中加以考虑。在分析CVT效率对汽车驱动功率影响机理的基础上,以驱动功率最大为优化目标,对各节气门开度和车速下的CVT目标速比进行优化计算。建立系统仿真模型,对优化前后的控制效果进行了仿真对比分析,结果表明,优化后系统百公里加速时间减少约0.63s。     

4WD电动车滑转率识别及防滑控制研究

实时地根据路面附着状况选择最优的滑转率控制目标是电动车驱动防滑控制策略的关键。针对双转子电机四轮驱动电动车的特点,本文首先采用自适应Kalman滤波估计车速信息和轮胎驱动力信息并利用该信息实时计算出附着率－滑转率曲线的斜率k,以对路面附着状况进行准确评估。以估计的路面信息和踏板输入信息为模糊控制器输入,利用带速度修正因子的模糊控制方法对驱动电机输出转矩进行控制以提高电动车在各种道路条件下最大地利用附着系数的能力,获得最佳的驱动防滑控制效果。     

纯电动汽车坡道行驶驱动转矩优化控制策略

针对纯电动汽车坡道行驶过程中转矩不足的问题,基于模糊控制算法,提出一种以道路坡度、加速踏板变化率为输入,驱动转矩为输出的优化转矩控制策略.为了有效识别道路真实坡度,采用坡度识别算法进行道路真实坡度的识别.在Matlab/Simulink中建立车辆模型和控制算法模型进行了仿真分析,采用4％的坡道工况对车辆上坡加速性能进行仿真分析,对比了2种控制策略下的车速.结果表明:优化转矩控制策略能够更好地识别和响应驾驶意图;在优化转矩控制策略中,车速为0～50 km·h-1的上坡加速时间为10.65 s,比基准转矩控制策略降低了11.62％,车速为50～80 km·h-1的上坡加速时间为8.60 s,比基准转矩控制策略降低了14.85％;该策略能够有效提高车辆的上坡加速性能和经济性.     

4WD电动车的滑转率识别及防滑控制

实时地根据路面附着状况选择最优的滑转率控制目标是电动车防滑控制策略的关键.文中针对双转子电机四轮驱动电动车的特点,采用自适应Kalman滤波估计车速信息和轮胎驱动力信息,并利用该信息实时计算附着率-滑转率曲线的斜率,以对路面附着状况进行准确评估.然后以估计的路面信息和踏板输入信息为模糊控制器输入,利用带速度修正因子的模糊控制方法对驱动电机输出转矩进行控制,以提高电动车在各种道路条件下最大限度地利用附着系数的能力,获得最佳的驱动防滑控制效果.     

基于田口鲁棒优化的电动汽车驱动控制策略研究

为改善电动汽车驱动系统动力性和经济性,由电池组放电效率模型、驱动电机系统效率模型和电动汽车加速度模型,建立了综合目标函数.根据城市道路特征对综合目标函数动力性和经济性所占权重进行分配.分别以电机转矩-电机转速,电机转矩-加速踏板开度变化率为信号因子,驱动电机温度,电池组荷电状态为限值因子建立正交试验表,根据田口鲁棒控制动态特性信噪比对整车控制器输出转矩进行优化.根据GB/T 18386—2017电动汽车能量消耗率和续驶里程试验方法进行实车试验.试验结果表明行驶一个市区循环工况,相比于原车驱动控制策略,基于电机转矩-电机转速正交表的方法可节省能耗9%;基于电机转矩-加速踏板开度变化率正交表的方法可节省能耗4%.      

双离合器自动变速器起步的智能控制策略

综合考虑了驾驶员的起步意图、车辆负载、路面坡度及离合器的接合状态,提出了基于模糊控制和神经网络的双离合器自动变速器(dual clutch transmission,DCT)的双离合器协同起步智能控制策略.根据油门开度及其变化率的大小实时识别出驾驶员的起步意图,基于优秀驾驶员的操作经验制定了驾驶员意图的模糊控制规则.以车辆负载、路面坡度及驾驶员起步意图为神经网络输入参数,以离合器主从动盘的转速差与主动盘转速的比值和离合器接合速度为控制参数控制双离合器的接合、分离过程,实现了基于人-车-路的双离合器协同起步的自适应控制.利用快速起步、慢速起步及驾驶员意图多变的起步工况对所制定的智能控制策略的合理性进行了验证.     

纯电动汽车电子加速踏板可靠性控制研究

为确保加速踏板信号的可靠性,采用非接触式霍尔传感器作为电子加速踏板位置传感器,对踏板位置传感器信号提出一种改进的一阶低通滤波算法,进行2次滤波消除信号突变,并结合电动汽车电机驱动特性对加速踏板位置传感器信号进行故障诊断.通过建立踏板信号控制模型仿真,测试了整个控制过程的可靠性.结果表明,踏板信号出现毛刺及过高、过低或同步误差较大等异常时能准确判断出各种故障状态,该控制方式可满足纯电动汽车电子加速踏板可靠性控制的要求.     

四轮轮毂电机电动汽车固定横摆角速度增益控制研究

基于四轮轮毂电机电动汽车,对固定横摆角速度增益控制问题进行了研究。首先在Car Sim中建立线控转向汽车模型,应用Isight软件对固定横摆角速度增益进行优化设计。根据四轮轮毂电机电动汽车四轮驱/制动力矩独立可控的优势,基于模糊PI控制理论设计了附加横摆力矩决策控制器。采用驱/制动力规则分配方法对四轮驱/制动力进行合理分配;并通过Car Sim与Simulink联合仿真,选取中低车速变车速蛇形试验工况和高速双移线工况对控制方法进行了验证。结果表明:控制后汽车能够很好地跟踪期望横摆角速度,减轻驾驶员转向负担,有效地提高了汽车低速转向灵敏性、高速转向操纵稳定性和转向行驶舒适性。     

纯电动汽车自动变速器换挡规律研究

换档规律是自动变速器控制系统的核心技术,其控制参数选择的合理性直接影响纯电动汽车的动力性、舒适性和续驶里程．用纯电动汽车行驶加速度和加速踏板位置作为换挡控制参数,分别设计出动力性和经济性两种换挡规律,并用CRUISE软件进行仿真和优化,得出适合某型电动汽车变速器的换挡规律,实现了节能与增加续驶里程的目的．     

不同磁感应强度下的磁流体加速实验研究

利用基于激波风洞的磁流体动力技术实验系统,设计了超声速喷管和分段法拉第型试验段,选用合理的电场及磁场方案,开展了不同磁感应强度下的磁流体加速实验研究.当激波管高压段压力1.2 MPa、低压段压力500 Pa,电容充电电压为400 V时,得到的主要实验结论如下:随着磁感应强度增大,加速通道电极间电压增加,电流降低,单个电极的输入功率降低,负载系数略有降低,电效率略有升高；当磁感应强度分别为0.5T、1T、1.5T时,#10电极处超声速气流的电导率分别约为181S/m、81S/m和50 S/m,利用#20电极开路电压的方法评估出口速度增量分别约为16.1％、14.7％、14.3％.电导率对输入功率的影响较大,提高加速效果需要同时提高气流的电导率和通道的电效率.     

电动汽车再生制动过程制动踏板位移与制动意图及制动强度之间的关系研究

电动汽车可以通过再生制动提高动力电池的能量利用效率并延长续航里程;而电动汽车的再生制动效率依赖于其制动力的分配策略。在不同制动强度下,电动汽车再生制动过程制动力的分配比例应该不同,需要根据驾驶员踩踏制动踏板的位移进行制动意图和制动强度的识别。基于制动踏板位移对应的电压和电压变化率,设计了个模糊逻辑控制器,分别进行驾驶员制动意图和制动强度的识别。将驾驶员的制动意图分为缓慢制动、中等制动和紧急制动三种状态;并对三种状态下的制动强度变化进行准确的识别。搭建了由制动踏板、dSPACE半实物仿真平台和Control Desk调试界面组成的测试系统。对设计的模糊逻辑控制器进行了实验测试。测试结果显示,制动踏板位移对应的电压和电压变化率可以反映驾驶员的制动意图和制动强度,通过设计的模糊逻辑控制器可以识别出驾驶员的制动意图和对应的制动强度变化。因此,本系统可以用于电动汽车再生制动过程中进行制动强度的识别和基于制动强度的制动力分配,提高电动汽车的能量利用效率。