基于采样交通量与卡尔曼滤波的增程式电动汽车续航里程估算研究

为了提高增程式电动汽车续驶里程估算精度,消除驾驶员因电动汽车续驶里程估计不准确产生的忧虑心理,提出一种新的基于采样交通量与卡尔曼滤波的增程式电动汽车里程估算方法。依据不同道路等级,通过指数回归模型对增程式电动汽车交通量进行估算。介绍了卡尔曼滤波原理,给出卡尔曼滤波方法状态方程与观测方程,利用最小二乘法对卡尔曼滤波公式进行推导,获取状态向量预测值和状态向量测试方差矩阵。介绍了单位能耗行驶里程计算方法。结合采样交通量和剩余续驶里程计算结果,通过卡尔曼滤波方法获取下一时刻增程式电动汽车的续驶里程,实现对增程式电动汽车续驶里程的估算。经实验验证,所提方法估算准确性高。     

基于采样交通量与卡尔曼滤波的增程式电动汽车续驶里程估算

为了提高增程式电动汽车续驶里程估算精度,消除驾驶员因电动汽车续驶里程估计不准确产生的忧虑心理,提出一种新的基于采样交通量与卡尔曼滤波的增程式电动汽车里程估算方法。依据不同道路等级,通过指数回归模型对增程式电动汽车交通量进行估算。介绍了卡尔曼滤波原理,给出卡尔曼滤波方法状态方程与观测方程,利用最小二乘法对卡尔曼滤波公式进行推导,获取状态向量预测值和状态向量测试方差矩阵。介绍了单位能耗行驶里程计算方法。结合采样交通量和剩余续驶里程计算结果,通过卡尔曼滤波方法获取下一时刻增程式电动汽车的续驶里程,实现对增程式电动汽车续驶里程的估算。经实验验证,所提方法估算准确性高。     

基于电池循环寿命的纯电动汽车续驶里程估算

为了提高纯电动汽车的续驶里程估算精度,降低因电动汽车续驶里程估计不准确而出现的"里程焦虑",提出一种基于电池循环寿命的纯电动汽车续驶里程估算方法。首先,以纯电动汽车的整体性能分析为基础,将汽车续驶里程估算中电池循环使用时长问题,通过卡尔曼滤波算法转化为代价函数逼近最小值问题,确定电池循环使用寿命。其次,通过计算电池组剩余能量和已行驶里程,计算出纯电动汽车单位里程能耗;最后,计算出纯电动汽车循环工况续驶里程。实验结果表明,采用该方法对纯电动汽车续驶里程进行估算准确性较高,估算误差最低为2. 5%,提高了对纯电动汽车续驶里程的估算精度。     

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。     

增程式电动汽车模糊控制能量管理策略研究

在ADVISOR软件环境中建立燃料电池增程式电动汽车动力系统模型,利用该模型设计基于模糊控制理论的整车能量管理策略,并以车辆最大续驶里程为优化目标,利用遗传算法对模糊函数和模糊规则进行优化.对比发现优化后的模糊控制管理策略能改善燃料经济性,提高整车续驶里程.典型工况下不同能量管理策略的整车仿真结果显示,本文所制定的模糊控制能量管理策略优于常见的恒温器及功率跟随能量管理策略,适合用于增程式电动汽车.     

基于改进符号回归算法和XGBoost算法的剩余续驶里程预测

提高剩余续驶里程预测精度可以缓解驾驶人的"续航焦虑",帮助车厂开发精细的电池管理系统,提高纯电动汽车的接受度.基于改进符号回归算法自动生成与标签字段高度相关的新数据特征字段,实现数据维度扩充.再将维度扩充后的数据传入经过超参数调优的XGBoost模型预测剩余续驶里程.对比仅使用经典特征字段的原始数据,维度扩充后的数据在...     

考虑电动空调能耗的纯电动汽车动力传动系统参数匹配

在考虑电动空调对电动汽车整车性能影响的基础上,对一款两挡变速纯电动汽车动力传动系统包括蓄电池、驱动电机和变速器参数进行了匹配设计。基于所选部件综合效率模型,制定了经济性换挡策略,并以循环工况能耗最小为目标对初选速比进行优化。仿真结果表明:匹配参数不但兼顾了整车质量不至过重而且又确保动力性和续驶里程符合设计要求,在初选速比基础上的速比优化使得续驶里程在关闭空调时延长5.28%,开启空调时延长4.29%。     

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。     

基于台架模拟的纯电动汽车能耗经济性研究

 能源和环保问题使纯电动汽车能耗经济性问题被日趋重视,采用台架模拟的方法研究能耗经济性,建立了纯电动汽车能耗试验台架系统,开发了测试系统软件。以实验室研发的ECUV纯电动汽车为对象,在台架上测试不同车速下匀速行驶的百公里能耗作出能耗经济特性曲线,模拟道路循环行驶工况实现续驶里程及能耗仿真计算。通过测试纯电动汽车在不同整车质量下的百公里能耗,分析整车质量对能耗经济性的影响。研究结果用于指导ECUV纯电动汽车能耗性能的改善及续驶里程的提高,对开发其它电动汽车具有参考作用。     

电动汽车传动系统参数设计和续驶里程研究

针对目前电动汽车（EVS）续驶里程短的问题．从车辆动力学的角度建立了较为系统的续驶里程计算模型。讨论了电动汽车动力传动系统参数设计和整车质量对续驶里程的影响,并以XL2000型纯电动轿车为研究对象,分析计算了匹配两种不同传动系统时的续驶里程,并给出了计算结果。进一步的实验表明,计算结果与实验值误差小于5％,验证了所建模型的合理性。在样车设计阶段．利用该方法进行仿真研究,具有一定的参考价值和指导意义。     

两挡电动汽车动力传动系统的参数设计

在一款采用固定速比减速器的电动汽车的基础上,改用两挡变速传动方案,对驱动电机进行参数匹配设计,并设计了不带离合器的两挡自动变速器。为了提高电机工作效率,对传动系统的速比进行了以整车动力性要求为约束、以ECE(欧洲城市经济)循环工况下电机能量消耗最小为目标的优化设计,制定了以电机高效运行为原则的换挡控制策略,并与采用固定速比减速器的电动汽车进行了ECE运行循环下的能耗和续驶里程的对比。结果表明,整车能耗降低了6.6%,续驶里程延长了7.1%。     

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。     

基于行驶工况的纯电动汽车传动比区间优化

文章以合肥市典型道路为例进行了实车道路工况数据测试,利用微行程法构建出合肥市代表性行驶工况;基于构建的行驶工况,以传动比为设计变量,提出了一种传动比区间优化方法;分析纯电动汽车行驶工况中的能耗情况,结合采样工作点电机驱动系统效率和经济性换挡规律,构建出续驶里程约束区间函数,得到了满足动力性条件的传动比最大可行区间。结果表明,根据实际工况所得的最大可行区间既能解决各挡位配齿问题,又能提高整车的续驶里程。     

基于动态交通信息的电动车辆剩余里程估计

准确可靠的电动车辆续驶里程估计结果能够为驾驶员安排出行提供依据,提高驾驶员对于电动车辆的驾驶信心。目前剩余里程估计方法往往忽略了交通环境复杂多变的特性,这使得估计结果与车辆实际可达范围存在较大出入。该文提出了基于动态交通信息的电动车辆剩余里程估算方法,利用动态随机路网模型反映交通环境的动态性与随机性,以保证估计结果能够充分考虑到交通环境随时间的变化波动。通过基于随机模拟的遗传算法对电动车辆行驶过程的能量消耗进行估计,并利用随机规划模型分析电动车辆的可达范围。研究结果表明:该期望值模型的估计结果能够有效控制高估与低估比率的幅值,同时相关机会模型的估计结果能够最大限度地抑制高估比例,得到保守的可达范围,因此可最终得到"内圈"与"外圈"的剩余里程估计结果。该剩余里程估计方法充分考虑了交通环境的动态性与随机性,相比于传统的里程估计方法,估计结果更为合理,且估计结果波动降低。     

基于效率最优的电机-变速器一体化优化匹配

文章参考某款最新开发的电动汽车设计参数,对驱动电机进行了参数设计,并设计了不带离合器的电机-变速器一体化结构;为提高电机平均工作效率,通过综合考虑变速器传动比的选择及其相应的换挡规律对电机工作效率的影响,对变速器传动比进行了优化。通过修改ADVISOR里的相关部件参数建立了仿真模型,并在NEDC循环工况下对优化前、后的模型进行了仿真对比。结果表明,优化后电机平均工作效率提高了2.1%,电动汽车的续驶里程也提高了3.8km。     

锂离子电池参数辨识与SOC估算研究

电池SOC的估算精度是影响电动汽车性能的重要因素之一.针对传统的卡尔曼滤波方法在滤波时,需要已知系统噪声统计特性这一问题,本文在采用RC等效电路模型,运用多元线性回归方法辨识得到电池模型参数后,提出了采用模糊自适应卡尔曼滤波算法来估算电池SOC.城市道路循环工况仿真对比结果表明,该算法相比传统卡尔曼滤波方法具有更高精度,且能够将误差保持在2%以内,较好地提高了SOC估算精度.     

纯电动客车驱动电机选型及优化仿真

基于中国典型城市循环工况下对纯电动客车驱动电机进行选型优化,利用CRUISE仿真软件搭建整车模块,对驱动电机选型优化前后分别进行整车性能仿真.结果表明:对纯电动客车驱动电机选型优化较合理,优化后整车在中国典型城市循环工况下百公里耗电量下降4.1%,续驶里程增加4.6%,匀速40 km·h~(-1)工况下百公里耗电量下降4.2%,续驶里程增加8.5%.     

基于自回归各态历经模型参数辨识的模糊双卡尔曼滤波算法的储能电池荷电状态估算

扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)算法在电池荷电状态(state of charge, SOC)估算领域广泛应用。但作为一种基于模型的算法,电池模型误差影响SOC估算的精度。为了抑制电流的幅值与阶跃电流因素对模型误差的影响,提出一种动态修正观测噪声协方差的模糊双卡尔曼滤波(fuzzy dual Kalman filter, FDKF)算法。该算法首先将一阶电阻-电容(resistor-capacitance, RC)等效模型转换为自回归各态历经(autoregressive exogenous, ARX)模型的形式,用卡尔曼滤波(Kalman filter, KF)算法更新转换后模型的参数,且在SOC估算的过程中获取电流与电流变化量的数据,并通过建立模糊控制系统调整观测噪声的协方差值来抵消模型误差。结果表明:FDKF算法在某储能工况下估算误差的最大值为0.39%,小于EKF算法的3.92%和双卡尔曼滤波(dual Kalman filter, DKF)算法的1.12%,可见FDKF该算法能够有效地提升SOC估算的精度。     

燃料电池增程式动力系统能量管理策略研究

以某款纯电动客车为研究对象，以增加车辆续驶里程为目的，提出燃料电池增程式混合动力系统结构，根据性能指标对动力系统各部件进行匹配计算和选型.提出了开关/功率跟随式能量管理策略，基于Cruise和Simulink分别搭建了整车动力系统模型和燃料电池及能量管理策略模型并进行联合仿真.结果表明，采用文中提出的能量管理策略车辆经济性相对于开关式和能量跟随式两种控制策略分别提高62%和31%，续驶里程相对于该两种控制策略分别提高41%和18%.     

考虑运行工况的纯电动汽车动力传动系统参数设计

针对传统理论计算方法的不足,提出了一种理论计算与运行循环工况分析相结合的纯电动汽车动力传动系统的参数设计方法。根据整车动力性需求确定了电机的峰值功率。为使运行工况下电机尽可能工作在高效区,选取10种循环工况对整车需求功率范围进行分析,由此确定了电机的额定功率。分析了电池质量对整车动力性和续驶里程的影响,通过定义加速时间影响因子和续驶里程影响因子,修正了电机的功率参数。以整车动力性为约束,以等速工况下的续驶里程最大为目标对传动系速比进行优化,使整车的续驶里程在满足动力性的条件下明显提高。分析了蓄电池在不同SOC下输出功率的变化规律,当蓄电池SOC接近下限时,对电池组的输出功率进行了仿真分析,结果表明在极限工况下,蓄电池的输出功率可以满足整车的动力性要求。