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%.     

HEV再生制动时电池快速充电模糊控制策略

为了提高混合动力汽车(HEV)再生制动时蓄电池的充电效率,保证蓄电池的使用安全,在分析蓄电池充电过程热交换模型的基础上,建立了电池开路电压-内阻模型与充电效率间的数学关系.然后,基于马斯定律,设计了适用于HEV再生制动时电池快速充电模糊控制算法.在Mat1ab环境下搭建了闭环控制系统仿真模型,通过建模与仿真计算出HEV在不同控制策略下的电能回收率.结果表明在相同制动情况下,设计的快速充电模糊控制策略与限流充电控制策略相比,电能回收率增加了8.41％.     

中度混合动力汽车匀速下坡再生制动策略优化

分析混合动力汽车匀速下坡再生制动过程;基于蓄电池充电效率模型、蓄电池温升模型及发电机效率模型,分别以混合动力汽车瞬时再生制动能量回收量最大和总制动能量回收量最大为优化目标,提出了瞬时再生制动优化控制策略和全局优化控制策略;分析了蓄电池温度对混合动力汽车再生制动能量回收效率的影响,计算了汽车在不同坡度和坡长的路况上再生制动能量回收效率,结果表明:全局优化控制策略优于瞬时优化控制策略,且坡度愈大或坡长愈长时,采用全局优化控制策略提高再生制动能量回收效率的效果愈显著.     

燃料电池汽车动力总成控制策略

讨论了燃料电池汽车的动力总成负载均衡、动力蓄电池充电态闭环控制、燃料电池发动机功率的预测调节 ,以及电机回馈制动控制策略等问题 ;介绍了动力总成控制器的算法实现 ,并示例性地给出了实车转鼓测试结果 .测试结果表明 ,针对电电混合动力总成提出的基本控制策略能充分考虑动力总成各组成部件的动力和经济特性 ,具有一定的实用价值     

汽车燃料电池/蓄电池混合动力实时功率优化控制

目的改善燃料电池混合动力汽车的燃料经济性,优化混合动力系统能量管理控制.方法采用燃料电池和镍氢蓄电池构成新能源混合动力系统,以最少等效燃料消耗为目标函数,建立了混合动力系统能量分配管理的数学模型,引入惩罚因子对蓄电池的SOC进行调控,HWFET驾驶循环工况优化了混合动力系统实时能量分配结果当SOC介于0.5和0.8之间时,混合动力系统进入瞬时优化能量管理策略;当SOC0.5时,混合动力系统由燃料电池供能并给蓄电池充电;当SOC0.8时,混合动力系统主要由蓄电池供能,动力不足情况下由燃料电池能量补充;在惩罚因子的作用下,SOC将处于一个合理区域,最终使混合动力系统处于最优能量分配管理状态.结论实时功率优化控制策略避免燃料电池处于低功率低效率输出,在燃料电池和蓄电池之间合理分配功率,提高了燃料经济性,同时惩罚因子的引入保证了SOC稳定性.     

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%.     

中度混合动力汽车匀速下坡再生制动策略优化

分析混合动力汽车匀速下坡再生制动过程;基于蓄电池充电效率模型、蓄电池温升模型及发电机效率模型,分别以混合动力汽车瞬时再生制动能量回收量最大和总制动能量回收量最大为优化目标,提出了瞬时再生制动优化控制策略和全局优化控制策略;分析了蓄电池温度对混合动力汽车再生制动能量回收效率的影响,计算了汽车在不同坡度和坡长的路况上再生制动能量回收效率,结果表明：全局优化控制策略优于瞬时优化控制策略,且坡度愈大或坡长愈长时,采用全局优化控制策略提高再生制动能量回收效率的效果愈显著。     

HEV再生制动时NiMH电池快速充电策略与仿真

基于镍氢电池性能实验结果,分析了轻度HEV用镍氢电池在不同SOC情况下不同充电电流的最高温度、温差变化趋势.结合混合动力汽车镍氢电池实际工作情况和电池快速充电理论,基于马斯定律提出了适合混合动力汽车再生制动的镍氢电池恒流分阶段充电控制策略,并进行了HEV镍氢电池快速充电过程的建模与仿真.通过对比该快速充电策略、保护电压恒流充电策略和40 A恒流充电策略下的仿真结果,验证了所提出的电池分阶段恒流充电控制策略的正确性和可行性.     

磷酸铁锂电池组的均衡充电研究与应用分析

针对车载磷酸铁锂动力电池组串联充电的需求,搭建了磷酸铁锂动力电池组管理系统,对动力电池组进行了串联充电试验。分析了电池组串联充电过程中单节电池电压和荷电状态不一致的情况,讨论了电池组单节电池的分散性对充电性能的影响,提出了对单节电池进行小电流补充充电的均衡方法,使电池组中单节电池的荷电状态基本相等。理论分析和试验验证表明,电池组串联充电末期,单节电池之间电压相差较大,荷电状态有一定差异,对单节电池补入少量电量(小于5%)即可使得电池组荷电状态一致性得到较大的改善。提出一种阶段式动力电池组均衡充电方法,从而可以避免动力电池组个别电池过充,而其他电池充不满的问题。     

在电动汽车外围下功夫

混合动力汽车随着丰田普瑞斯的成功而名声大震,但您可能还没有听说过插电式混合动力车(plug-in hybrid Elec-tric vehicle).插电式混合动力车是指可以使用家用电源插座(例如220V电源)对混合动力车电池充电的混合动力汽车,同时这种混合动力汽车应能单独依靠电池就能行驶较长距离,但需要时仍然可以象通常的全混合动力汽车一样工作.     

基于奇异值分解无迹卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计

锂电池的荷电状态(state of charge, SOC)是电池管理系统(battery management system, BMS)对锂电池进行管理的重要指标。针对传统SOC估计方法存在的精度低、计算复杂和鲁棒性差等问题,本文提出了一种基于奇异值分解无迹卡尔曼滤波(singular value decomposition unscented Kalman filter, SVD-UKF)的SOC估计方法。该方法利用无迹变换(unscented transformation,UT)提高了计算精度的同时降低了计算量,并且克服了UKF在状态协方差矩阵P非半正定时会出现滤波发散的缺点,提高了算法的鲁棒性。实验结果表明,该算法能够快速收敛于真值,并且将估算误差降低至1%。     

基于交互式多模型无迹卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计

为了提高传统卡尔曼滤波法估计锂电池荷电状态(SOC)的精度,在锂电池二阶RC等效电路模型基础上,根据隐马尔科夫模型(HMM)理论并采用遗传算法优化构造出了不同参数状态的电池模型。结合交互式多模型(IMM)算法与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行SOC估计,提出了一种基于HMM的IMM-UKF算法估计锂电池SOC的方法。锂电池在线SOC估计实验表明,该方法比较其他估计方法有着更高的估计精度,平均绝对误差仅为1%。     

电动汽车锂离子电池组内散热特性数值模拟研究

锂离子电池组涉及数据规模庞大,传统方法无法有效实现对其散热特性的研究,为此,提出一种新的通过数值模拟方式研究电动汽车锂离子电池组内散热特性的方法。介绍了锂离子电池组工作原理,分析了锂离子电池的充放电过程。通过雷诺平均法进行雷诺时均处理,获取电动汽车锂离子电池组内散热控制方程和湍流方程。介绍了初始和边界条件,通过CFD实现控制方程的求解。依次进行了锂离子电池表面散热特性数值模拟、不同风孔大小下电池组散热特性数值模拟、不同倍率充放电后电池组散热特性数值模拟以及不同环境温度下电池散热特性数值模拟。实验结果表明,锂离子电池中心垂直截面和上下壁面的温度分布均为中心最高,壁面较低,壁面温度梯度大,热量散失速度快;在风孔大小和出口大小相近,充放电倍率为1C时,电动汽车锂离子电池组内散热性最佳;环境温度越低,电池温度升高幅度越大,散热性能越好。     

锂离子电池自放电K值检测系统的设计

锂离子电池自放电检测对评估单体锂离子电池或电池组的容量、循环特性和使用寿命具有重要作用。快速检测开路状态下锂离子电池存储电量自发消耗是目前该领域的研究热点。本文采用开路电压法,通过测量单位时间内锂离子电池的电压降,即自放电K值,表征其自放电程度,设计了锂离子电池自放电K值检测系统。该系统由上、下位机组成,两者之间采用Type-C方式连接,可对锂离子电池进行自放电率检测。本文以三元锂离子电池为测试对象,对其进行14天的静置实验,检测静置过程中的自放电K值。测试结果表明该系统不仅缩短了锂离子电池自放电检测时间,而且可准确检测锂离子电池的自放电率。在锂离子电池20%、40%、60%、80%、100%五种荷电状态,20℃、50℃、-20℃、-40℃四种温度条件下对锂离子电池进行自放电K值检测。依据K值测试结果,可分析荷电状态和自放电环境温度对锂离子电池自放电率的影响。     

镍氢电容电池快速充电系统

为实现以镍氢电容电池为动力系统的电动大巴车的快速充电设计了快速充电系统.通过Matlab/Simulink对网侧谐波含量进行电气仿真,并根据镍氢电容电池的短时大电流充电特性,选取电压控制法作为充电终止参数,实现电动大巴车的快速充电.     

Experimental study on thermal characteristics of LiFePO4 power Batteries

<正> As an important high-energy chemical power source,lithium-ion power batteries come up to applicationproblems of thermal performance,such as extended temperature range and high power charge discharge.LiFePO_4 battery is applied and developed well recently,its charge and discharge experiment atdifferent temperatures and hybrid pulse power characterization (HPPC) test are analyzed,and the optimaltemperature range of LiFePO_4 battery is put forward.In order to provide experimental suggestion of powerbattery application and its thermal management,internal resistance,influencing factor of electromotiveforce and entropy change state of charge (SOC),battery thermal characteristic of different charge dischargerates are summarized.     

手机电池智能测试仪的设计

针对目前市场手机电池的质量问题,介绍一种由AT89C51AC2单片机为核心的手机电池测试仪的设计.本文设计的手机电池测试仪通过对电池充放电试验、电池容量测试试验、循环充放电寿命试验及电池内阻估算,并且对过充、过放及短路保护测试,完成手机电池高可靠性、高精度的检测,能有效地检测手机电池的质量,以此更好地规范市场、维护消费者利益.     

电动汽车用电池SOC定义与检测方法

为建立电动汽车电池管理系统的需要 ,探求铅酸电池荷电状态 (SOC)的实时测量和估计方法 ,分析了当前 SOC定义在变电流放电情况下出现不适应的原因 ,现有各种荷电状态检测方法的特点和存在的问题。在此基础上 ,对 SOC定义进行了修正 ,提出了“标定荷电状态”和“动态荷电状态”的概念 ,使之能很好地适应电动汽车用电池在变电流状态下的实时荷电状态估计。基于修正 SOC定义的电池荷电状态检测方法和计算模型具有简便、实用和可靠性     

电动汽车锂电池组的新型双向均衡法

由于电池制造工艺的制约导致生产出的电池间存在一定的离散性,多次充放电后不一致性更加严重,因此有必要对电动汽车电池组进行均衡.在分析了锂电池间不一致性的基础上建立了双向均衡结构,采用粒子滤波PF(Particle Filter)法估算电池初始剩余电量SOC(State Of Charge),提出了先让高SOC电池放电和先给低SOC电池充电的均衡法.该方法相比传统基于充电电压的均衡法能更精确的反映电池能量状态.实验结果表明,对于要求低能耗的系统采用先让高SOC电池放电均衡至±2%平均SOC界限范围;对于要求均衡结果一致性较高的系统采用先给低SOC电池充电均衡至±1%平均SOC界限范围.该均衡方法有效改善了电池组间的不一致性,对于提高电动汽车锂离子电池的使用寿命和续航里程具有实际意义.