动力驱动系统匹配与控制策略研究

能源、有害气体和温室气体排放是影响今后汽车技术发展的三大问题.可外接充电式混合动力电动汽车是指可以使用电力网对动力电池进行充电的混合动力电动汽车,是向最终的清洁能源汽车过渡的最佳方案之一.为实现新一代燃料电池城市客车原理样车的动力性能指标,样车动力驱动系统采用串联式能量混合型结构,基于可外接充电技术,对动力驱动系统的主要部件性能参数进行了合理的匹配理论研究.基于ADVISOR软件建立动力驱动系统仿真模型并提出了不同工作模式和控制策略.分别从纯电动工况、中国典型城市客车车况下对纯电动里程、SOC、动力电池和燃料电池的输出功率进行了仿真研究、动力性能满足性能指标要求,仿真结果验证了匹配理论、控制策略和模型的准确性.     

顶层MCFC-MGT联合循环系统稳态性能仿真研究

被誉为绿色能源的熔融碳酸盐燃料电池具有高效无污染的突出优点,是21世纪最有吸引力的发电方法之一,高品位的废热使得它可以和燃气轮机组成联合循环系统,从而大幅度地提高装置整体效率,在分布式发电领域具有十分重要的意义.该文在IPSEPRO仿真环境下建立了顶层熔融碳酸盐燃料电池/微型燃气轮机联合循环系统仿真模型.利用该模型对联合系统在额定工况和变工况下的稳态性能进行了仿真研究,并对平均电流密度、燃料利用系数等参数对系统性能的影响作了探讨.仿真结果表明,顶层熔融碳酸盐燃料电池/微型燃气轮机联合循环系统具有较高的发电效率,并具有良好的变负荷特性.     

混合动力叉车动力系统设计与仿真研究

为给混合动力叉车动力系统选型提供参考,从系统结构和控制策略两个方面设计了并联式和混联式混合动力叉 车的动力系统。基于图形化建模仿真软件 Matlab/Simulink 建立了两种混合动力叉车的仿真模型,并在特定的循环工况下 进行仿真试验：验证仿真模型有效性,对控制策略进行仿真分析,同时还比较了两种结构形式混合动力叉车的动力性和 燃油经济性。结果表明,两种结构形式叉车动力性能相当,但混联式混合动力叉车有更好的燃油经济性。     

基于需求响应的分布式能源冷热电三联供系统配置优化

为了提高分布式能源冷热电三联供系统的输出稳定性,进行系统优化配置,提出基于需求响应的分布式能源冷热电三联供系统配置优化方法.首先进行分布式能源冷热电三联供电的参数分析,以电压、交流侧电流及开关管电压为输入约束参量,根据需求响应进行分布式能源冷热电三联供系统配置目标函数构造,进行配置参数的优化分配.考虑系统控制延时的影响,进行三联供系统配置过程中的时滞误差补偿,结合需求响应降低采样及运算延时所引起的功率误差,实现分布式能源冷热电三联供系统配置算法的优化设计.仿真结果表明,采用该方法进行分布式能源冷热电三联供系统配置的适应度较高,输出时延较小,稳定性较好.     

离网型风光混合能源发电系统的仿真研究

风光混合能源发电系统是为了弥补独立的风力发电系统和光伏发电系统不足而设计的独立发电系统,可以充分利用风能和太阳能资源,具有无污染供电质量好等优点.为了提高风光互补发电系统的利用率,满足负载的供电要求,必须对系统能量进行有效管理.风光双通道的输出电压具有共直流母线的特点,如何配置风力发电机、光伏电池板和蓄电池来满足负载需求,为使风光混合能源得到充分利用,采用MATLAB/Simulink平台环境,建立风力机、发电机、光伏阵列、Buck变换器、双闭环控制器等子系统模型;用内环电流、外环电压控制的双闭环PWM技术,分别对风光混合能源发电系统的输出电压进行控制,对比分析无储能元件的系统性能;在风能和太阳能能量交替出现情况下,对风光混合能源发电系统进行性能研究,分析了随机性扰动输入下系统的实际模态与性能仿真,结果表明了系统模型和控制策略的正确性,为指导实际工程优化提供了理论依据.     

混合动力车辆转矩控制策略研究

在履带车辆行驶稳定性能的研究中,对比传统履带车辆结构形式,串联混合动力履带车辆的结构系统存在非线性特点,稳定性能很难保证.为了优化串联混合动力履带车辆的直驶稳定性能和转向性能,提出转矩调节控制策略;建立了驾驶员模型(包括加速踏板模型、制动踏板模型、方向盘模型)和整车动力学模型.根据驾驶员模型和整车动力学模型,采用转矩调节控制策略,在直驶加速、转向等工况下,进行了计算机仿真,结果表明转矩调节控制策略能有效的满足串联混合动力履带车辆的动力学需求.     

ISG混合动力电动汽车控制策略仿真研究

控制策略是混合动力汽车的关键技术,直接影响混合动力汽车整车性能.ISG混合动力汽车中发动机和电机输出转矩在同轴上耦合,工作要求具有独特性.通过对驱动结构和工作要求分析,以优化整车动力性和燃油经济性为目标,提出了针对ISG混合动力系统的电辅助控制策略,制定了各行驶工况下的控制逻辑.建立了相关控制模型,在Advisor软件平台上对控制策略进行了仿真.仿真结果表明,提出的电辅助控制策略完全适用于ISG混合动力汽车,与传统汽车相比,整车动力性和燃油经济性均得到进一步提高.     

并联混合动力汽车能量管理系统的仿真研究

对于混合动力汽车而言,节能减排是促使其发展的主要原因,而能量管理策略是节能减排的关键技术,因此针对并联混合动力汽车的能量管理策略展开研究;首先运用ADVISOR电动汽车仿真软件,选用某款并联混合动力车型,并使用标准ECE_ECDU和UDDS循环工况来评估整车燃油经济性和污染物排放效果;然后,采用门限参数优化的方法对控制策略进行优化;最后对比优化前后不同循环工况仿真结果中汽车的燃油经济性和排放性能的变化,并分析了优化后的策略对汽车性能的影响;研究表明,所提出的优化方法使汽车在ECE_ECDU和UDDS循环工况中的每百公里油耗分别降低了8.45%和10%,有害气体HC、CO和NOX含量分别减少了5.88%和5.8%、12.24%和11.54%、8.55%和7.51%,进一步验证了优化策略的有效性。     

基于模糊PID算法的车身稳定控制策略与多工况联合仿真

汽车电子稳定系统(ESP)是一项关键的主动安全配置,它能够在车辆高速过弯时防止出现侧滑和失控,维持汽车的稳定行驶.为了评估并提高不同工况下整车行驶的稳定性,就需要对目前的车身稳定控制算法进行比较并改进.本文基于Carsim软件建立了某乘用车的整车动力学模型,联合Simulink软件进行车身稳定控制的联合仿真.把整车行驶的侧向位移、质心侧偏角、横摆角速度和侧向加速度等动力学参数作为评价量,基于双移线、正弦和角阶跃工况,采用传统的PID控制算法和目前较新的模糊PID控制算法对整车的行驶稳定性进行控制.仿真结果表明,模糊PID控制策略的实时性和自适应性更好,能够提升整车的行驶稳定性和成员的驾乘舒适性.     

基于多体力学的车辆动力学控制系统仿真及优化

利用多体分析软件ADAMS建立了多自由度汽车整车多体动力学仿真模型,并进一步简化为15自由度非线性模型,结合2自由度线性模型建立PID控制策略,进行了冰面单周正弦工况下的汽车操纵稳定性仿真试验研究,采用自适应模拟退火算法与非线性序列二次规划法相结合的组合优化方法对控制系统的控制参数进行了分析和优化.结果表明,该控制方法能够大幅度提高车辆的操纵稳定性和安全性,能够适应复杂的路面和行驶工况,取得了良好的效果.     

并联HEV工况识别能量管理与优化控制

考虑到行驶工况对具有多个动力源的PHEV燃油经济性的显著影响,提出一种基于K-means++工况识别的能量管理策略。以ADVISOR中30种标准行驶工况构建组合工况,在工况片段划分与工况识别周期选取的基础上,结合K-means++聚类算法得到四种聚类结果,分别对应拥堵、城市、郊区以及高速四种典型行驶工况。建立发动机油耗与电机电能之和的整车能耗成本数学模型,采用极小值原理分别求解出四种典型工况下对应的发动机与驱动电机最优功率分配方式。对一段随机行驶工况进行聚类、仿真分析,结果表明,所提控制策略能有效识别随机工况,根据不同识别结果分配动力源间能量与功率,进一步提升了整车燃油经济性。     

Modelling driving behaviour and its impact on the energy management problem in hybrid electric vehicles

Perfect knowledge of future driving conditions can be rarely assumed on real applications when optimally splitting power demands among different energy sources in a hybrid electric vehicle. Since performance of a control strategy in terms of fuel economy and pollutant emissions is strongly affected by vehicle power requirements, accurate predictions of future driving conditions are needed. This paper proposes different methods to model driving patterns with a stochastic approach. All the addressed methods are based on the statistical analysis of previous driving patterns to predict future driving conditions, some of them employing standard vehicle sensors, while others require non-conventional sensors (for instance, global positioning system or inertial reference system). The different modelling techniques to estimate future driving conditions are evaluated with real driving data and optimal control methods, trading off model complexity with performance.     

Fuzzy Adaptive Filtering-Based Energy Management for Hybrid Energy Storage System

Regarding the problem of the short driving distance of pure electric vehicles, a battery, super-capacitor, and DC/DC converter are combined to form a hybrid energy storage system (HESS). A fuzzy adaptive filtering-based energy management strategy (FAFBEMS) is proposed to allocate the required power of the vehicle. Firstly, the state of charge (SOC) of the super-capacitor is limited according to the driving/braking mode of the vehicle to ensure that it is in a suitable working state, and fuzzy rules are designed to adaptively adjust the filtering time constant, to realize reasonable power allocation. Then, the positive and negative power are determined, and the average power of driving/braking is calculated so as to limit the power amplitude to protect the battery. To verify the proposed FAFBEMS strategy for HESS, simulations are performed under the UDDS (Urban Dynamometer Driving Schedule) driving cycle. The results show that the FAFBEMS strategy can effectively reduce the current amplitude of the battery, and the final SOC of the battery and super-capacitor is optimized to varying degrees. The energy consumption is 7.8% less than that of the rule-based energy management strategy, 10.9% less than that of the fuzzy control energy management strategy, and 13.1% less than that of the filtering-based energy management strategy, which verifies the effectiveness of the FAFBEMS strategy.     

Switching rule for a bidirectional DC/DC converter in an electric vehicle

This paper proposes a switching control strategy (SCS) for a bidirectional DC/DC converter. The aim of this strategy is managing the power that an ultra-capacitor (UC) has to deliver or absorb following a power reference required by the driving cycle ECE-15 of an electric vehicle (EV). For that purpose, the converter is modelled as a switched linear system. Based on hysteresis and logic switching, a switching rule is designed. Necessary and sufficient conditions for the existence of the switching rule are established. Simulation and experimental results of a 1 kW converter are shown to demonstrate the feasibility of this strategy.     

基于电机辅助的纯电动汽车模式切换控制策略

为了提高纯电动汽车动力系统的工作效率,提出了一种基于电机辅助的纯电动汽车模式切换控制策略。首先,在传统纯电动汽车结构基础上配置一个小功率电机,得到一种双电机型纯电动汽车;其次,在双电机型纯电动汽车各驱动和各再生制动模式下,对其动力系统进行动力学分析和能量平衡分析,得出了系统在各模式下的工作效率模型;然后,以使动力系统工作效率最大为原则,制定了模式切换控制策略,确定了车辆的目标运行模式和两电机的目标转矩;最后,在Advisor仿真平台CYC_NEDC循环工况下,对该模式切换控制策略进行仿真,结果表明,与传统纯电动汽车相比,该控制策略使动力系统的工作效率提高了约6%。     

电动汽车复合储能系统能量管理策略及其 快速控制原型验证

纯电动汽车储能系统需同时满足高功率密度与高能量密度的要求,但现阶段单一储能单元往 往难以同时具备这两种特点。将高能量密度的锂电池与高功率密度的超级电容进行合理搭配,形成复 合储能系统,是解决以上问题的一个有效方案。该文以宝马 I3 纯电动汽车作为目标车型,设计了锂电 池/超级电容复合储能系统,并制定了一种基于规则的能量管理策略,综合考虑了外部工况要求、锂电 池与超级电容的荷电状态,自动规划工作模式,充分发挥各储能单元自身优势,在极端状况下可自动 启动保护模式;同时,基于快速控制原型的思想,设计搭建了以 dSPACE 为控制中心的复合储能系统 能量管理策略快速控制验证平台,搭配可编辑电力参数的外部电子负载设备,完成了能量管理策略的 半实物实验验证。实验结果表明,电动汽车锂电池/超级电容复合储能系统搭配合理的能量管理策略, 能够充分发挥锂电池的能量特性与超级电容的功率特性,更好地满足了现代纯电动汽车对续航里程与 动力性能的要求,同时可节约能源,在一定程度上起到延长储能系统使用周期的作用。     

循环球电动助力转向系统控制及补偿策略

考虑循环球式转向系统内多因素的影响,设计循环球式电动助力系统的控制及补偿策略,建立循环球式电动助力转向系统模型,设计电流助力曲线,采用模糊PID控制方法,实现电机的实时控制;为了获得更好的助力力矩,补偿系统内损失,基于LuGre摩擦模型,通过观测到的系统参数,建立摩擦状态观测器,得到摩擦补偿叠加电流。使用Matlab/Simulink与CarSim的联合仿真验证控制系统;通过对增加摩擦补偿策略前后的对比分析,可知所设计的电动助力转向电流控制系统能综合车辆行驶时的摩擦、车速和转向盘转角等信息,由助力执行电机产生适当的助力,更准确地实现驾驶员的驾驶意图,使得回正过程更加平稳。     

插电式混合动力汽车车载复合电源功率分配策略研究

将原有插电式混合动力汽车单一电源系统改造成复合电源系统,根据整车性能要 求及所用循环工况对车载电源的能量和功率需求解耦,完成动力电池和超级电容的参数匹配; 在Matlab/simulink 中建立复合电源功率分配策略,仿真结果表明,采用复合电源能减少动力电 池循环充电次数,有效避免大电流对动力电池的冲击,充分发挥超级电容的高比功率特性,与 改造前相比,燃油经济性提高3.4%,纯电动行驶里程增加1.3%。     

A model-based supervisory energy management strategy for a 12 V vehicle electrical system

This paper describes the development, implementation, and experimental verification of a supervisory energy management strategy for the vehicle electrical system of a passenger car. The control strategy commands the alternator duty cycle such that vehicle fuel economy is optimized whilst the instantaneous load current demand is met and constraints on the system voltage and battery state of charge are satisfied.The work is based on a control-oriented model of the vehicle electrical system, experimentally validated against vehicle data. Then, a constrained global optimal control problem is formulated for the energy management of the electrical system, and analytically solved using the Pontryagin׳s Minimum Principle (PMP). The optimal solution obtained is evaluated for a range of different driving cycles and electrical load current profiles, leading to the formulation of an adaptive supervisory control strategy that is implemented and tested in vehicle.