基于神经网络的并联式混合动力汽车控制策略

为提高并联式混合动力汽车的燃油经济性和控制系统的响应时间,应用神经网络实现控制策略.首先,结合逻辑门限控制策略和等效燃油消耗最小原理制定控制策略,并根据电池的荷电状态(SOC)进行调整.然后将调整后的策略在典型工况JA1015循环上实验,采集合理样本来训练对角回归型神经网络(DRNN),获得基于神经网络的控制策略.最后,在电动汽车仿真软件ADVISOR平台上进行仿真实验,仿真结果表明,采用神经网络的控制策略,提高了并联式混合动力汽车的燃油经济性,响应快,且具有通用性.     

混合动力汽车性能仿真研究

为预测和分析混合动力汽车的性能，以某型混合动力轿车为研究对象，以现有的研究成果为基础，基于系统的构成和工作原理，应用系统仿真软件Matlab／Simulink，开发完成了该型混合动力轿车的性能仿真模型。仿真分析了其速度特性、电池的荷电状态(SOC)、燃油经济性和排放性能。结果表明，所开发的仿真模型能够很好跟踪循环工况，从而验证了仿真模型的正确性和有效性，也为进一步研究整车控制策略和控制方式，完成性能的优化匹配和协调控制，提高整车性能奠定了一定的基础。     

并联式混合动力电动汽车模糊优化控制的仿真研究

采用查表法和解析法建立了并联式混合动力电动汽车的发动机、蓄电池和电动机的模型。提出了基于发动机燃油经济性,并考虑到废气排放,分不同综合工况的目标函数,对发动机的工作点进行优化处理。利用模糊控制技术,实现了蓄电池的荷电状态值、发动机的期望转矩、以及发动机优化转矩三者之间的合理匹配。仿真结果表明,较之传统的并联电气辅助控制,模糊优化能够更好地提高燃油经济性,并且各种排放也得到了很好的抑制。     

混合动力电动汽车控制策略的设计与仿真

在给定的道路循环下，考虑电池充放电平衡和发动机燃油经济性，提出了一种模糊逻辑控制策略。应用ADVISOR2002仿真软件建立控制策略模型，通过多种道路循环和不同的控制策略进行仿真分析。结果表明，模糊逻辑控制有较好的鲁棒性，能合理分配发动机和电动机的转矩，并保持电池SOC的变化在误差范围内。     

混合动力汽车制动力矩动态分配控制策略研究

混合动力汽车(HEV)大都在原有液压制动系统的基础上增加了电机能量回收制动,能量回收制动力矩的存在使得传统液压制动控制策略必须进行调整以确保制动安全性。提出了一种综合制动控制策略,基于总制动力矩的动态分配,采用模糊控制逻辑对液压制动力矩和能量回收制动力矩进行动态调整,两种制动力矩在该控制策略下能够协同工作,仿真结果表明该控制策略稳定有效,在确保制动安全性的同时能够有效回收制动能量。     

并联混合动力汽车控制策略比较研究

混合动力汽车整车控制中所采用的主要控制方法包括基线控制、模糊控制、实时适应控制等。根据不同控制方法的仿真控制效果和运行效率,分析了它们的优缺点,提出模糊控制方法具有适应性强、运行效率高、实时性好和鲁棒性强等优点,可作为并联混合动力汽车优先选择的控制策略。     

混合动力汽车性能仿真软件的可用性仿真验证

混合动力汽车性能仿真软件ADVISOR是国内应用最为广泛的一种反向仿真软件,而CRUISE是国内应用最为广泛的一种正向式性能仿真软件之一,它们之间的可用性及其精度如何,通过对某车型在两平台下的动力计算与燃油消耗仿真进行深入对比研究,仿真结果经模型的充分验证表明,其可信性与可用性满足工程实际要求.     

并联式混合动力电动轿车整车仿真研究

MATLAB(r)& Simulink(r)在混合动力电动汽车(Hybrid Electric Vehicle, HEV)的研究中得到了广泛的应用.可以利用它建立整车或部件的模型,这其中也包括很多基于此而开发的软件工具,例如美国国家可再生能源实验室基于MATLAB(r)& Simulink(r)开发了高级汽车仿真器ADVISOR.因其具有开放性而在全世界范围内得到了广泛的应用.基于此仿真软件,对并联式混合动力电动汽车整车仿真进行了研究,为实车的控制策略参数标定提出了一些参考的依据,可以有效降低试验费用和时间,具有一定的实用价值.     

基于模糊神经网络的混合动力汽车控制策略仿真

为保证多能源系统转矩的合理分配,建立了模糊逻辑控制模型,并采用ANFIS优化算法,对建立的混合动力汽车模糊控制模型进行优化。通过对ANFIS神经网络模型进行训练、测试和仿真分析,结果表明:模糊控制模型的隶属函数得到了优化,将优化模型应用于整车仿真,与模糊逻辑控制策略相比,燃油经济性提高5.4%。     

混合动力汽车操纵稳定性模糊控制仿真研究

通过研究混合动力汽车操纵稳定性控制对电机回馈制动系统的要求及对相关工作状态进行分析,针对混合动力汽车设计了一种新颖的电机回馈制动与液压制动复合混合动力汽车操纵稳定性模糊控制系统,并讨论了前馈补偿控制器、模糊控制器、电机回馈制动协同控制器的设计与协同控制策略.以变道工况、高速转向工况及紧急制动工况为例,进行了混合动力汽车操纵稳定性控制试验研究,结果表明该操纵稳定性控制系统使车辆在以上工况运行时能够迅速、准确、安全地按照驾驶员的意图行驶,制动性能良好,而且在道路条件和行驶条件改变时具有较强的适应性和鲁棒性.     

并联混合动力汽车扭矩协调控制策略仿真研究

对于使用机械式自动变速器(AMT)的并联式混合动力汽车(PHEV),能量管理策略的实现需要对发动机、电机以及离合器和变速箱进行协调控制,为此,建立一个分层控制系统来管理整车的能量分配和实现整车的能量分配策略。能量管理策略的实现层以改善车辆行驶平顺性和减小离合器磨损为目标,协调控制动力和传动系统,实现能量管理层需要的扭矩分配、工作模式切换以及换档等要求。在Matlab/Simulink环境下建立了并联式混合动力汽车动力传动系统的仿真模型,通过仿真进行控制策略的辅助设计并验证了控制策略。当前开发的控制策略已经应用于实车,试验结果表明了控制系统和控制策略的适用性。     

并联混合动力电动汽车最优控制及实例仿真

实现并联混合动力电动汽车（PHEV）能量分配的优化控制是整车集成的关键．将燃油消耗最低为优化拉制目标的能量最优分配问题归纳为切换系统的最优控制问题，应用动态规划算法，分两步求解该切换系统的最优控制问题，得到转矩最优分配及换档的控制律，并将其应用于整车控制，通过计算机对实例进行仿真证实了该方法的有效性。     

基于模糊逻辑的混联式电动汽车控制策略研究

提出了一种基于模糊逻辑的混联式电动汽车功率分配控制策略,功率分配控制器的核心是规则库,它由制动规则库、燃油经济性规则库、加速性能规则库以及校正模块等四个独立的规则库组成。利用已建立的四驱混合电动汽车模型对其燃油经济性进行计算机仿真表明:采用模糊控制策略比传统控制策略的百公里油耗在市区(FUDS)和高速(FHDS)工况下均下降了约10%。     

基于小波神经网络的混合动力汽车实时控制策略

提出了基于小波神经网络的并联式混合动力汽车实时控制策略,用以控制混合动力系统的转矩分配,以提高混合动力汽车燃油经济性。该策略采用一个小波神经网络控制器,结合瞬时优化控制策略得到的控制规则进行训练,实现对混合动力系统的实时控制。基于ADVISOR的仿真研究表明,该控制策略不仅能够保证车辆的燃油经济性,而且克服了瞬时优化控制策略难以实时控制的缺点。     

电动汽车用异步电机矢量控制系统仿真分析

根据异步电机矢量控制原理,建立了电动汽车用异步电机的仿真模型和转子磁场定向下的矢量控制系统模型,并在Matlab/Simulink软件环境下对其进行建模。考虑到时间的延迟,根据定子电压解耦修正算法推导了分析模型,仿真分析结果表明可以改善高频控制的效果。以实际电动汽车用电机为例对模型进行仿真分析,该电机模型具有良好的稳态、动态性能,表明该仿真模型是实用的和有效的。