四轮驱动混合动力汽车能量管理策略仿真

通过仿真对四轮驱动混合动力汽车的能量控制策略进行分析研究，提出以扭矩作为控制策略中的主要控制变量，并根据发动机万有特性、汽车车速、电池稳态特性等因素，将整车扭矩需求合理地分配给内燃机和电机．根据车辆的动力需求，确立了动力系统各元件的匹配参数，并使用Matlab／Simulink仿真软件建立前向式混合动力车模型进行离线仿真计算．仿真结果表明，此能量管理策略可以进行合理的动力分配，并达到一定的动力系统效率．     

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。     

串联混合动力汽车的能量管理策略

以串联混合动力汽车为研究对象,采用“系统建模-策略开发-仿真验证”的思路对能量管理策略进行了研究,建立了动力系统各关键部件的模型.将功率分配系数作为控制变量,以燃油经济性作为控制目标建立了一种基于逻辑门限与模糊算法的能量管理策略;以US06作为循环工况,在MATLAB/Simulink平台下进行了仿真,结果表明,所提出的能量管理策略正确有效,可以实现良好的燃油经济性,与传统的开关式能量管理策略相比,可以降低油耗113%.     

基于MPC的混合动力汽车能量管理策略

混合动力汽车（Hybrid Electric Vehicle, HEV）通常由两种或两种以上动力源共同驱动,通过控制算法协调各动力源的动力分配,以改善整车性能,提高车辆燃油经济性.以目标结构的混联式HEV作为研究对象,采用“黑盒”建模方法,结合参数识别、车辆动力学和动力传动系统的物理模型以及实际测试数据,评估输入变量对被控混联式HEV的影响以及存在的工作模式等.同时,提出了一种两层的模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的能量管理策略.上层控制器利用车路协同信息（Vehicle-to-everything, V2X）,包括道路速度限制、车辆跟车约束、交叉口信号状态,以及停车线位置,计算车辆的参考运行状态,并将这些信息提供给下层控制器.下层控制器通过MPC计算各部件力矩和制动力,以优化HEV的运行过程.matlab/Simulink仿真结果表明,电池荷电状态（State of Charge, SOC）消耗量降低了5%,验证了该方法的可行性和有效性.     

混合动力汽车电池寿命预测及能量控制管理策略

针对混合动力汽车电池寿命预测及能量管理,分析了锂离子电池工作原理及影响寿命的因素,综述了不同锂离子电池剩余寿命预测方法的研究状况,并讨论了各种方法的优缺点;依据混合动力汽车工作模式简要说明能量控制策略工作机理,分别论述了基于规则、基于优化及基于人工智能等能量控制管理策略的发展现状,讨论了考虑电池寿命的控制策略对整车经济性能的影响。分析发现,融合多种方法的电池寿命预测方法更具优越性,且考虑电池寿命的能量控制管理策略对混合动力汽车燃油经济性的提高效果更佳。总结了混合动力汽车电池寿命预测及能量控制管理策略存在的问题并对未来的发展方向进行展望。     

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%。     

并联混合动力汽车的模糊转矩控制策略

提出了一种新的并联混合动力汽车(PHEV)模糊转矩控制策略(FTCS)及其设计方法.以并联混合动力系统的工作模式为基础,利用请求转矩与发动机最佳转矩的比值和电池电荷状态(SOC)为输入、电机归一化转矩指令为输出,构建了有22条规则的模糊推理器,用以确定发动机和电机的最佳转矩分配,实现系统的总体能量转换效率最高.仿真结果表明,与采用精确门限参数的策略相比,FTCS的燃油经济性有较大提高,并能更好地控制电池SOC在工作区变化.     

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。     

混合动力汽车能量管理控制器参数优化

设计了一种新的基于人工免疫网络优化的模糊神经混合动力汽车能量管理控制器．该控制器结合模糊控制和神经网络的优点,利用神经网络的自学习能力,自动生成模糊规则和隶属函数,并不断优化隶属函数的参数,直到达到设计要求．为了避免神经网络的学习过程陷入局部极值点,采用人工免疫网络优化神经网络的参数．仿真结果显示,经过参数优化的模糊神经能量管理控制器的性能比普通能量管理控制器好,能进一步降低HEV的油耗．     

并联式液压混合动力车辆能量控制策略

阐述了并联式液压混合动力车辆的结构原理,论述了液压再生系统的选型.为使并联式液压混合动力系统各部件之间协调工作以提高整车性能,针对液压混合动力系统各部件的工作特点,以发动机效率曲线和液压泵/马达效率曲线为主要依据,设计了基于逻辑门限的能量控制策略,实时地控制混合动力系统的能量分配,实现混合动力系统的不同工作模式及模式间的动态切换.分析了功率门限值、充压功率等参数对能量控制策略的影响,以系统节能效果最佳为原则优化出最佳参数的设定值.仿真研究表明,基于逻辑门限的能量控制策略能够实现各种工作模式间的合理切换,在满足车辆动力性能指标的前提下,有效地提高车辆的燃油经济性.     

基于实车试验大数据分析的插电式混合动力汽车能量管理策略解析

以某先进的串并联混合动力系统为研究对象,提出一种插电式混合动力汽车能量管理策略的逆向解析方法。基于功率流和能量分析,设计试验解析流程,通过实车试验,分别完成对整车动力性、经济性测试及其性能影响分析,在此基础上制定插电式混合动力汽车的能量管理策略。最后基于MATLAB/Simiulink平台及其Simscape模型库,开发了基于实车试验大数据的串并联插电式混合动力汽车仿真平台,通过仿真与实车试验的对比分析,验证了解析策略的正确性。     

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.     

混合动力轿车制动能量回馈控制策略

设计出一种新型的制动能量回馈系统及相应的控制策略,从而显著提高混合动力轿车的续驶里程并保证车辆的制动安全.以某型混合动力轿车为研究对象,基于ADVISOR软件建立制动能量回馈系统的仿真模型,设计出一种新型的集成防抱死系统的制动能量回馈系统,并在不同控制策略下对该制动能量回收系统进行典型城市工况循环的仿真分析.结果表明,所设计的制动能量回馈系统安全可靠,回馈制动力与摩擦制动力能够很好地调节,最大限度地发挥能量回馈能力;能量回馈效果显著,在UDCC循环工况下,比ADVISOR原生制动控制策略燃油经济性提高了约15%.     

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。     

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%。     

并联混合动力城市客车控制策略研究

针对以解放牌城市客车为原型车的并联混合动力系统的能量管理和动力控制建立了动态仿真模型,仿真分析了并联电力助动控制策略、自适应控制策略和模糊逻辑控制策略各自的特点.结果表明,不同控制策略的决策方式和优化目标不同,从而导致车辆的动力性、燃料经济性和排放性有较大的差别.由于车辆的动力性、燃料经济性和排放性是相互制约的指标,控制策略要综合考虑对这三者的要求,选择合适的折中方案.另外,控制策略的性能还与车辆工况有关,好的控制策略应该能根据车辆行驶条件的变化调整其决策方式,使其具有路线适应能力.     

基于动态规划的E-REV能量管理策略研究

增程式电动汽车动力来源于增程器与动力电池,车辆运行过程中如何在两者之间分配需求功率,使得整车在行驶过程中燃油经济性最好,是增程式电动汽车能量管理策略核心的问题.提出一种基于动态规划的增程式电动汽车能量管理策略,运用动态规划对整个工况增程器与动力电池输出功率分配比例进行优化.欧洲标准行驶工况(NEDC)组合行驶工况的仿真结果表明:相比实车采用的恒温器式控制策略,基于动态规划的能量管理策略整车燃油经济性提高12.6%.     

中度混合动力汽车模型预测控制策略

基于车载导航系统(GPS/GIS)建立汽车未来一段行驶路线上的汽车运行状态模型,将模型预测控制与动态规划相结合,提出了中度混合动力汽车实时在线滚动优化控制策略;并就如何减少动态规划计算量及系统变量离散化问题进行了研究;建立了中度混合动力汽车燃油经济性预测控制仿真模型,采用C语言与MTALAB\Simulink进行联合仿真,验证了所设计的模型预测控制算法可以满足实时控制的要求,且采用该预测控制策略的中度混合动力汽车具有显著的节油效果。