基于CRUISE的轻度ISG型HEV控制策略研究

控制策略是混合动力汽车(HEV)的关键技术,直接影响HEV整车性能。文章以整车动力性和燃油经济性为控制目标,分别设计了基于逻辑门限值的电力辅助控制策略和模糊逻辑控制策略,在CRUISE平台上搭建样车ISG混合动力汽车的模型,并分别在UDDS和NEDC 2种工况下进行仿真分析。仿真结果表明,与同类型传统燃油汽车相比,基于电力辅助控制策略和模糊逻辑控制策略的ISG型HEV的燃油经济性都有明显改善,模糊逻辑控制策略更为适合。     

ISG并联混合动力轿车最优转矩分配策略

能量管理策略对混合动力汽车燃油经济性的改善具有关键作用。因为ISG混合动力轿车发动机转速不是受控变量,转矩成为能量管理策略惟一的控制变量,使其实质为转矩分配策略。考虑动力总成部件之间能量传递转换效率得到电机等效燃油消耗量,由此得到不同待选分配点动力总成等效燃油消耗率,以动力总成等效燃油消耗率最小化为原则优化转矩分配,使整车燃油经济性达到最优。通过离线计算,使转矩分配成为根据整车需求转矩、发动机转速和超级电容电压进行简单查表的过程,解决了计算量大的缺点,方便了实际应用和实时控制。建立整车和控制策略模型进行仿真计算,基于中国乘用车城区瞬态循环,与传统逻辑门限值分配策略相比,整车燃油经济性改善提高了5.2%。     

液压混合动力汽车燃油经济性最优控制策略

以降低液压混合动力汽车整车油耗为目标,采用最优控制理论,建立了燃油经济性Hamilton目标函数。依据庞特里亚金极小值原理,通过求解Hamilton函数得出了最优控制策略,基于Matlab/Simulink平台建立了整车仿真模型,对最优控制策略进行了仿真验证,并与规则控制策略进行了比较。研究结果表明:最优控制策略可使整车燃油经济性提高26.19%。     

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%。     

遗传算法优化的PHEV模糊能量管理策略研究

选取某款插电式并联式混合动力汽车(PHEV)进行转毂实验,通过转毂实验分析整车的动力性、经济性及整车控制策略,利用GT-suite软件搭建整车一维动力性模型并制定能量管理控制策略,对比分析仿真结果和实验结果:发动机功率实验数据和仿真数据变化趋势一致,电池SOC变化趋势一致,并且最大误差小于20％,验证了仿真模型的准确性.在一维模型基础上利用GT-suite软件和Simulink软件联合仿真,利用基于模糊规则能量管理策略优化混合动力模式下发动机和电机功率分配,然后以整车经济性最佳为优化目标,利用遗传算法优化模糊控制器.结果表明:相对于特定规则的能量管理策略,基于模糊规则策略下整车经济性提高了8.98％,基于遗传算法优化的模糊控制策略整车经济性提高了15.69％.     

ISG混合动力再生制动系统硬件在环仿真

再生制动可显著降低燃油消耗从而降低废气排放,是混合动力汽车的重要工作模式之一．以ISG型混合动力长安轿车为原型,进行了基于制动能量分配控制策略的整车制动动力学建模与离线仿真,并在ISG型混合动力系统上构建了dSPACE环境下的再生制动试验平台,进行了基于再生制动控制策略的硬件在环仿真,对不同车速、制动强度、变速器档位和离合器状态下的再生制动系统性能进行了测试与分析,为优化混合动力汽车再生制动控制策略奠定了基础．     

基于FCMAC神经网络的PHEV转矩分配策略

针对混合动力汽车转矩分配策略对整车的燃油经济性和排放性能具有重要的影响,提出了基于模糊小脑模型(FCMAC)神经网络控制的整车转矩分配方法.以某变速箱前置式双轴转矩耦合并联混合动力汽车为研究对象,建立了以发动机的输出转矩为目标的FCMAC神经网络控制策略,将输入量离散化后的高斯基模糊隶属度进行规则相乘后作为FCMAC神经网络的输入,经过hash映射及权值调整输出发动机转矩,实现了混合动力汽车的转矩分配.在AVL-Cruise及Matlab/Simulink平台上建立仿真模型,将其控制策略与基于逻辑门限值控制策略的仿真结果进行比较.结果表明:在NEDC工况下FCMAC控制策略较逻辑门限值控制策略,油耗与排放都有改善,提升了并联式混合动力汽车的燃油经济性和排放性.     

插电式并联混合动力汽车模糊控制策略设计与仿真

文章以插电式混合动力汽车(plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)为研究对象,以提高整车燃油经济性和排放性能为目标,设计了能够实现需求转矩在发动机和驱动电机之间合理分配的模糊逻辑控制策略。该模糊控制策略以SOC参考轨迹作为切入点,最大程度地发挥动力电池的存储能量。仿真结果表明,该模糊控制策略能够较好地优化发动机工作区间,提高燃油经济性和排放性能,并且能使动力电池SOC保持在设定的参考轨迹附近波动。     

基于有限状态机的军用起动/发电一体化混合动力车辆能量管理策略研究

为了满足未来军用混合动力车辆的需求,设计了一种基于起动/发电一体化(integrated starter generator,ISG)技术的军用混合动力总成方案,制定了相应的能量管理策略。基于有限状态机(finite state machine,FSM)理论建立各个工作模式间的逻辑关系及状态转换过程,同时,对各个工作模式下车辆动力源负荷率分配进行了定量分析。以某型军用ISG混合动力车辆参数作为仿真输入条件,利用Cruise/Simulink软件仿真分析整车动力性和经济性,对制定的能量管理策略进行验证。仿真结果表明,军用ISG混合动力车辆与原型车相比动力性获得较大提升,FSM理论能够实现车辆工作模式之间的转换,动力源负荷率的合理分配优化了发动机的运行工况,使得发动机大部分工作点分布在经济工作区内,降低了油耗,所制定的能量管理策略最终达到了提高车辆的动力性、改善车辆的燃油经济性的目的。     

混合动力汽车传动系优化匹配及性能仿真

制定了轻度混合动力汽车的控制策略，并依据整车结构及控制策略，修改了ADVISOR软件的相关模块，建立了轻度混合动力汽车的仿真模型．采用性能等级数值方法，分析了发动机功率的变化对整车性能的影响，在综合考虑制造成本和节能目标值的前提下，确定了各部件的具体参数．利用正交试验设计优化方法，分析了变速器各挡速比对整车性能的影响，确定了各挡速比的范围．对所匹配车辆的动力性及其在几种循环工况下的燃油经济性进行了仿真，并与动力性相近普通车辆的燃油经济性进行了对比分析．     

混合动力汽车补偿模糊神经网络能量管理策略

以上海大众汽车公司某型号混合动力电动汽车(HEV)的设计要求为基础,提出了一种基于补偿模糊神经网络的能量控制策略,并采用动态调整步长的梯度下降法加快算法的收敛速度.分析了样本数据选取、输入、输出模糊分割和模糊规则提取对控制器性能的影响.利用ADVISOR2002仿真平台进行二次开发,完成了基于补偿模糊神经网络的控制策略、并联电力辅助控制策略和模糊控制策略的仿真比较.仿真结果表明,基于补偿模糊神经网络的控制器具有较强的自适应能力,可以较好提高混合动力汽车的燃油经济性和排放性.     

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%.     

基于模糊逻辑的混合动力汽车控制策略研究

针对插电式混合动力汽车具有电量消耗和电量保持2个阶段的特点,文章提出一种基于转矩分配的模糊控制策略。在Matlab/Simulink环境下建立整车模型,并对提出的控制策略在不同行驶工况下进行仿真。结果表明,在已知路况里程的前提下,能使得电量消耗续驶里程尽量接近总行驶里程,发动机工作在高效区域,并且具有较好的燃油经济性。     

混合动力汽车模糊神经参考控制策略优化

为提高并联式混合动力汽车控制策略精准性,建立了基于发动机效率的模糊逻辑控制器,进一步使用神经网络模型对模糊逻辑控制器的隶属度函数进行在线学习,引入变尺度优化方法的改进型学习算法,完成了隶属度函数的在线学习后的优化;通过模型参考构成闭环在线修正,降低输出转矩的误差。通过循环仿真实验,利用模糊神经参考模型控制策略,发动机工作效率点与实时工况的匹配率更高稳定性更好,发动机平均效率提高4. 16%,峰值电源荷电状态保持在稳定的容量范围内,整车燃油经济性得到改善。因此该控制策略具有较强的工程实用性。     

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.     

并联混合动力汽车模糊多目标控制策略

针对并联混合动力汽车(PHEV),提出一种模糊多目标整车控制策略.通过应用电动机等效燃油消耗的概念,将整车燃油消耗与尾气排放同时作为优化目标.应用模糊逻辑和最小加权偏差法,并根据当前工况对优化目标的偏好情况,求得瞬时最优工作点.基于ADVISOR仿真平台的研究表明,模糊多目标控制策略(FMCS)相对基于规则的控制策略(RBCS)能够在不损失车辆动力性能的前提下有效降低燃油消耗和尾气排放,同时将电池荷电状态(SOC)维持在合理范围内.     

混合动力汽车深度强化学习分层能量管理策略

为了提高混合动力汽车的燃油经济性和控制策略的稳定性,以第三代普锐斯混联式混合动力汽车作为研究对象,提出了一种等效燃油消耗最小策略(equivalent fuel consumption minimization strategy,ECMS)与深度强化学习方法(deep feinforcement learning,DRL)结合的分层能量管理策略。仿真结果证明,该分层控制策略不仅可以让强化学习中的智能体在无模型的情况下实现自适应节能控制,而且能保证混合动力汽车在所有工况下的SOC都满足约束限制。与基于规则的能量管理策略相比,此分层控制策略可以将燃油经济性提高20.83%~32.66%;增加智能体对车速的预测信息,可进一步降低5.12%的燃油消耗;与没有分层的深度强化学习策略相比,此策略可将燃油经济性提高8.04%;与使用SOC偏移惩罚的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)相比,此策略下的燃油经济性将提高5.81%~16.18%。     

燃料电池混合动力汽车控制策略研究

提出一种燃料电池功率主导轻型混合动力汽车的整车控制策略. 构建了燃料电池混合动力系统构型,建立了高压燃料电池发电系统控制约束模型,制定了7种工作模式和以燃料电池输出功率为主导、电池组SOC维持型的控制逻辑. 整车试验结果表明,燃料电池输出功率能很好地跟踪驾驶员踏板的功率需求,整车燃氢经济性为2.464 kg/100 km.     

计及能耗经济性和电池寿命的PHEV能量管理策略优化

针对一款混联式双电机插电混合动力汽车,建立了整车动力学模型和电池寿命衰减模型,同时为反映电池温度对电池寿命的影响,建立了电池温度模型;考虑能量管理控制对能耗经济性和电池寿命衰减的影响,制定了一种多模式逻辑规则能量管理策略,并分析了控制参数变化对能耗经济性和电池寿命的影响。建立包含等效油耗和电池寿命衰减的多目标优化模型,基于多目标改进遗传算法对能量管理策略控制参数进行优化,优化结果表明：基于本文插电式混合动力汽车能量管理策略的优化方法得到的控制参数Pareto最优解集兼顾了插电式混合动力汽车的能耗经济性和电池寿命,可以得到多组不同的控制参数优化解,为能量管理策略的设计应用提供了多种可供选择的方案。