全轮驱动混合动力汽车再生制动系统控制策略

在传统汽车制动理论的基础上,基于最大回收制动能量和制动的安全性,提出了一种全轮驱动混合动力汽车制动能量分配与再生制动控制策略。综合考虑电机电池效率等限制因素后,进行整车再生制动系统建模和典型制动工况下的仿真。结果表明,在制动车速为30 km/h,制动强度Z分别为0.1、0.3、0.5下最大能量回收率分别可达87.5％、47.8％、28.6％,采用提出的制动能量分配与再生制动控制策略能满足整车制动力分配的要求,并实现高效的制动能量回收。     

并联式混合动力汽车再生制动控制策略

针对混合动力汽车制动过程中机械制动力与电再生制动力的分配问题,在制动稳定区间内,以尽可能多地回收制动能量为目标,提出了一种最大化制动能量回收的并联式混合动力汽车再生制动控制策略。建立整车与制动控制器模型,仿真结果表明:与传统固定制动力分配比例的控制策略相比,本文所设计的并联式混合动力汽车的制动能量回收率提高了22.8%,燃油经济性提高了4.7%,CO排放量降低了4.4%。     

一种改进的再生制动控制策略优化

为了充分利用混合动力汽车的再生制动能量,提高整车燃油经济性,通过分析混合动力汽车再生制动系统的工作原理,依据理想的前后轮制动力分配曲线,基于比例控制策略,提出了一种并行制动力的分配策略,以对摩擦制动力和再生制动力进行合理分配.进而以平均再生制动力为目标,选取制动控制策略控制曲线上的关键点坐标为控制变量,对并行再生制动控制策略进行了优化设计.选取Saturn SL1为研究车型,在市区15工况下进行了仿真研究.结果表明,优化后的并行控制策略既可以满足制动安全性的要求又可以回收更多的制动能量.     

插电式并联混合动力汽车再生制动控制策略

再生制动是混合动力汽车区别于传统汽车的技术特点,是提高车辆燃油经济性的重要措施之一.以一种轴间力矩耦合的插电式并联混合动力汽车为研究对象,从再生制动分配算法的影响因素入手,提出了一种带有模糊控制的混合动力汽车再生制动能量管理策略.所设计的控制策略主要针对两个层面的控制决策,顶层是轴间制动力矩的分配决策,底层是再生制动电机所在的后轴力矩在摩擦制动与再生制动之间的分配决策.采用多种典型车辆行驶工况对所提出的模糊控制策略进行仿真研究.结果表明,所提出的模糊控制策略能够明显改善车辆的能量回收效果,与传统理想制动力分配曲线控制策略相比,能量回收最多可提高23.44%.     

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.     

混联式混合动力再生制动控制策略

 再生制动系统是混合动力汽车和电动汽车特有的系统。该系统可将汽车制动过程中消耗的汽车动能和势能通过电动机发电的方式储存到电池中,在起动和加速过程中加以利用。本研究以长丰CJY6470E越野车为对象,在传统汽车制动理论的基础上,基于制动安全及制动效能,提出一种混联式混合动力汽车制动能量分配与再生制动控制策略。前后轴采用理想制动力分配,在分配好后,再对前后轴的再生和摩擦制动进行二次分配。进行二次分配时,主要考虑电机及电池的使用寿命,以车速及SOC作为电机再生制动功率影响因素,并通过对ADVISOR2002进行二次开发,建立整车模型,最后进行仿真。结果表明,采用所提出的再生制动控制策略可实现高效的制动能量回收,延长电池的使用寿命,且该策略具有可行性。     

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。     

电动汽车再生制动能量回收最优控制策略

为提高电动汽车再生制动能量回收效果,提出一种基于制动强度控制的制动能量回收最优控制策略.在理想再生制动控制策略基础上,采用理论分析与仿真分析相结合的方法,利用汽车纵向动力学理论、MATLAB/Simulink和CarSim搭建联合仿真模型,研究制动能量回收与制动强度之间的关系,得到不同制动初始速度下实现能量回收最大化的最优制动强度.利用最小二乘法拟合最优制动强度变化规律,得到多项式拟合方程,制定包含制动力分配和最优制动强度控制的再生制动能量回收最优控制策略,并与理想再生制动控制策略进行仿真比较.结果表明:制动强度对制动能量回收效果影响较大,所设计的最优控制策略可以实现制动单次工况能量回收率最优.     

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．     

HEV再生制动过程中CVT速比控制策略

考虑混合动力汽车制动安全性和燃油经济性,提出了一种基于电池SOC值和制动强度的再生制动力控制策略.提出了通过调节CVT的速比及控制电机工作在高效区来提高电机发电效率的再生制动控制方法.进行了整车再生制动系统建模和典型城市驱动循环工况下的仿真,结果表明,提出的CVT速比控制策略能使以CVT为变速器的混合动力汽车比以MT为变速器的混合动力汽车在ECE EUDC驱动循环工况下的再生制动能量回收率提高2.86%.     

基于制动强度判别的再生制动力分配策略研究

电动汽车再生制动能量回收系统可以提高其续航里程。本文以某前驱型电动汽车为研究对象,分析了其在行驶过程及制动过程中制动力分配情况,综合考虑ECE制动法规、电机峰值转矩及电池充电性能等主要限制性条件,融合驾驶员制动强度判别特性,提出了一种适合本文电动汽车的再生制动力分配控制策略;基于MATLAB/Simulink软件平台进行了建模仿真,并将仿真结果与理想制动力分配策略进行对比。结果表明,该控制策略能够在保证制动效能的同时实现能量回收,能量回收效率达到34.179%,高于理想制动力分配策略。     

微型电动轿车制动能量回收及控制策略的研究

分析了电动汽车制动能量转换和回收的制约因素,以某前驱动微型电动轿车为研究对象,在传统汽车制动理论的基础上,提出了电机再生制动力和摩擦制动力以及整车前、后轮制动力的联合控制策略;基于Matlab/Simulink和Advisor软件平台进行了系统建模和典型循环工况下的仿真,结果表明,该联合控制策略能够实现安全制动条件下的制动能量回收,且能量回收率达14.13%。     

基于模糊控制的纯电动汽车再生制动策略

为了保证纯电动汽车在减速或制动时获得最大的制动能量回收效率,同时保证车辆行驶的安全,以前驱型电动汽车为研究对象,通过应用模糊控制理论,提出了以制动强度z、电池的荷电状态(SOC)、制动意图的识别K为输入,制动能量回馈比a为输出的模糊控制策略;并建立再生制动模型,将此模型嵌入到ADVISOR的整车模型中,在ADVISOR软件中的城市道路循环(urban dynamometer driving dchedule,UDDS)工况下进行仿真。研究结果表明,在频繁制动的UDDS工况下,制动能量回收率比ADVISOR整车控制策略时的回收率提高了6. 55%,同时又可延长纯电动汽车的续航里程。     

汽车再生制动系统机电制动力分配

对汽车制动能量再生系统的机电制动力分配控制方法进行了研究,以电机制动效能为依据划分制动模式,提出了常规液压制动与再生制动力(电机制动)协调控制方法,建立了相应的再生制动系统机电制动力分配控制策略模型,并且对控制模型进行了仿真分析.结果表明,该再生制动系统机电制动力分配控制策略能够保证汽车前后轴制动力分配随理想制动力分配I曲线变化,实现良好制动性能,制动过程中增加了电机制动率,从而提高了汽车制动能量的回收率.     

一种基于制动强度的制动力分配策略研究

一种基于制动强度的制动力分配策略被提出,该策略可以使混合动力汽车在制动的过程中既能保证制动的稳定性又能最大限度的回收能量。首先在汽车制动动力学和相关法规的基础上,保证汽车稳定的前提下,确定了前、后轴制动力的分配区域。其次,在考虑电机特性等多种约束条件下,根据制动强度确定出最佳的制动力分配曲线,以使能量回收的效率最高。最后,将所提出的算法运用在MATLAB的电动汽车仿真软件中,在四种典型城市公路循环工况下进行了仿真,并且将实验结果与电动汽车仿真软件中原有的算法进行了比较,结果显示,该控制策略在保证汽车制动稳定的前提下,能够使汽车在制动过程中回收更多的能量。     

纯电动汽车回馈制动的模糊算法

为改善电动汽车的再生制动能量回收率,设计了一种以驾驶员制动、车速、电池荷电状态(SOC)和电池组温度为输入参数,以再生制动力为输出的Sugeno型模糊算法控制器。通过改进ADVISOR中VEH_SMCAR车模型的原有制动力分配规则,电池SOC、电池电流和电机转矩得到提高。仿真结果表明:改进的模糊控制算法和制动力分配规则合理可行,在保证车辆良好制动性能的前提下,可以降低电池在一个CYC_UDDS循环工况下的耗电量,提高能量利用率,有效延长电动汽车一次充电续驶里程。该研究为纯电动汽车再生制动控制策略的制定提供了参考。     

电动汽车再生制动控制策略研究

制定合理的再生制动控制策略,使其在保证制动稳定性的基础上,最大限度回收制动能量. 通过对汽车制动动力学和相关法规的分析,结合电机的输出特性,建立了电机模型,提出了一种前后轮制动力分配的控制策略,并在Advisor软件上进行了仿真分析. 与常用的比例制动控制策略相比,该控制策略能充分利用电机的制动转矩,大幅提高制动能量的回收;同时也很好地满足了制动稳定性要求.     

基于发动机制动的HEV再生制动控制策略

以ISG(integrate starter generator)型混合动力CVT(continuously variable transmission)轿车为研究对象,进行发动机制动性能建模与仿真计算,提出基于前轮最大可承受减速度的制动力最优分配策略.无再生制动时,根据发动机制动特性计算,通过调整CVT速比来以充分利用发动机制动;有再生制动时,优先采用电机制动,其次为发动机机制动,最后为摩擦制动.进行基于控制策略的混合动力汽车再生制动建模和典型工况下的仿真分析,仿真结果验证所提出的再生制动控制策略的正确性和可行性.