混合动力电动汽车再生制动系统的建模与仿真

制动能量回收是电动汽车的一个重要特性,也是电动汽车能实现经济性的重要方面。分析了在混合动力电动汽车上实现再生制动的必要性和可行性,对再生制动的控制策略实现进行了分析。在自主开发的混合动力汽车仿真研究平台HEVSIM上,建立了混合动力电动汽车HEV72000的系统仿真模型,并应用线控再生制动策略对并联式的制动回收能力进行了仿真研究。     

基于模糊算法的纯电动汽车制动能量回收

为提高纯电动汽车再生制动能量回收率,采用以总制动力需求、车速以及电池SOC为输入,以电机制动力系数为输出的mamdani型模糊控制器,确定电机制动力与机械制动力之间的比例分配;同时考虑汽车制动的安全性和稳定性,提出了采用理想制动力分配方法对前、后轮制动力进行分配.在ADVISOR上建立了模糊控制算法的仿真模型,并结合典型道路工况CYC_UDDS进行仿真,通过与ADVISOR自带的策略以及文献[7]提出的模糊控制策略的仿真结果进行对比,结果表明：采用改进的模糊控制算法后,电池SOC提高了2%,制动能量回收效率提高了33.7%,整车系统的效率提高了3.1%,表明文中提出的改进的模糊控制算法能提高纯电动汽车制动能量回收的效果,有效延长纯电动汽车的续航里程.     

混合动力汽车稳定性控制硬件在环仿真研究

建立混合动力汽车硬件在环仿真系统,研究在各种路面状况下的汽车稳定性控制算法。控制算法包括再生制动和液力制动之间的制动力矩分配、车轮滑移率的滑模控制等。在设计的混合动力汽车稳定性控制硬件在环仿真系统中,选取稳定性控制器和执行器(如制动轮缸、驱动电机)为实物,而汽车(受控对象)的运行状态由计算机仿真。仿真结果表明,基于再生制动、液力制动和滑移率联合控制的车辆稳定性控制算法能够在各种路面条件下提高制动性能,如缩短制动距离、减小侧偏角和横摆角速度的误差。     

负载隔离式电动汽车再生制动控制策略研究

针对负载隔离式电动汽车能量利用率低的问题,本文主要对负载隔离式电动汽车再生制动控制策略进行研究。通过对负载隔离式电动汽车制动动力学和ECE法规进行分析,得出满足条件的制动力分配系数及制动力分配的上下限,据此提出基于制动强度划分的再生制动控制策略。在Matlab/Simulink搭建再生制动控制模型,并将模型嵌入到Advisor中进行仿真分析。仿真结果表明,与原控制策略相比,在CYC_NEDC工况下行驶时,汽车制动时电机输出功率提高,电机损失功率减少,电机输出的瞬时电流增大,说明该再生制动控制策略明显提高了电动汽车制动能量的回收效率。该控制策略为负载隔离式电动汽车进一步提高能量利用率提供了理论基础。     

四轮独立驱动电动汽车再生制动控制策略

为了提高四轮轮毂电机驱动的电动汽车续航里程,提出了综合考虑理想制动力分配和电机工作特性的再生制动控制策略。通过分析传统汽车理想制动力分配策略,综合考虑电机发电工作特性,在保证整车制动性能的基础上,通过减少机械制动的参与使整车前后轴电机均处于更好的发电状态,从而在保证整车制动效能的同时,回收更多的制动能量。通过CarSim和Matlab/Simulink商用软件联合仿真对提出的控制策略进行了仿真验证。仿真结果表明:该控制策略能够通过有效地分配前后轴电机制动力和机械制动力,从而获得较好的制动能量回收效果。     

基于多智能体的混合动力汽车再生制动协同控制

为提高混合动力汽车再生制动能量利用率与制动安全性,进一步提升续驶里程,提出一种基于多智能体的再生制动协同控制方法。构建交互式协同控制再生制动系统智能体及子智能体模型,系统智能体通过接受制动工况信息将蓄电池荷电状态(State of Charge,SOC)发送给蓄电池智能体,将再生制动分配系数与制动强度系数发送给车轮智能体和电机智能体;各子智能体以自身最高工作效率为目标,结合各自运行工况与其他智能体进行交互并将各自的任务实时反馈给系统智能体。最后在MATLAB/Simulink中建模,在CYC_UDDS工况下进行仿真验证。结果表明,电机制动力与机械制动力得到合理分配,充电电流控制在合理范围内,制动过程蓄电池SOC增加了近23%、制动能量利用率达17.43%,验证了所提方法的可行性和有效性。     

后驱式纯电动车再生制动控制策略研究

针对电动汽车再生制动力中制动力分配系数不合理的问题,本文以后驱式纯电动汽车为研究对象,通过分析制动力安全分配区域,在isight软件中对制动力分配区域优化,得出最优分配区间,并在此基础上提出新型再生制动控制策略。同时,在AVL_cruise中建立电动汽车整车模型,在Matlab/Simulink中建立再生制动控制策略模型,并在不同制动强度工况下进行联合仿真。仿真结果表明,与原控制策略相比,新控制策略在中制动强度制动时的能量回收率明显提高,在高、大制动强度时电动汽车的制动稳定性提升,说明该控制策略是合理的。该研究为电动汽车对再生制动深入研究能量回收率以及制动稳定性等方面提供了理论基础。     

静液传动混合动力车辆再生制动研究

为了使发动机工作在最佳效率区并可在车辆减速过程中回收制动能量,以提高车辆的燃油经济性,对并联式静液传动混合动力车辆(PHHV)主要部件的设计准则进行了研究,结合静液传动能量再生系统功率密度大的特点,分析了静液传动混合动力车辆在城市行驶工况下的制动特征,针对PHHV提出了一种新的再生制动控制策略.仿真和试验结果表明:所设计的驱动系统参数匹配较为合理,液压再生制动控制系统可以合理地分配液压再生制动转矩和传统摩擦制动转矩的比例关系,在确保制动安全性的前提下高效地回收制动动能.     

轮边驱动液压混合动力车辆再生制动控制策略

针对如何有效利用再生制动节约能量,合理分配各轮再生制动力,以及协调再生与摩擦制动的关系等影响混合动力车辆节能效果及制动安全的关键问题,以轮边驱动液压混合动力车辆为原型,根据垂直载荷变化、制动安全性、能量再生效率和储能元件充能状态等因素,提出了基于后向建模方法的轮边驱动液压混合动力车辆制动控制策略。通过在Matlab/Simulink环境下建立模型仿真进行验证,得到了典型工况下车速与液压蓄能器压力变化、再生制动能量回收的关系。结果表明,该控制策略能够在保证制动安全的前提下有效提高能量再生效率。     

电动汽车复合制动预测模型

基于提出的制动强度二次再分数学模型,系统研究了并联复合制动系统预测模型的设计方法。设计了离线优化流程:对由车速v、电池So C及制动强度z构成的连续设计空间进行试验设计(Design of experiments,DOE)。基于DOE采样点,采用协同优化设计方法(CO),通过定义再生制动能量回收和制动稳定性两个子系统,得到离线优化数据,进而建立了制动力分配预测模型。基于预测模型的仿真验证表明:预测模型可实现实时最优控制,可在保证制动稳定性的前提下,最大化回收再生制动能量,具有较大的工程应用价值。     

Efficient coordinated control of regenerative braking with pneumatic anti-lock braking for hybrid electric vehicle

Urban bus has to start and stop frequently due to typical urban traffic conditions, which, however, can be put to good use by regenerative braking. Regenerative braking is a key technology which not only improves vehicle’s fuel economy in mild braking, but also ensures vehicle safety in emergency braking conditions. Because of the inherent limitations of traditional braking system in recycling energy, it is necessary to change its structure to decouple the brake pressure and the brake pedal force. To solve this problem, a compromise design combining traditional pneumatic braking system with brake-by-wire (BBW) system is adopted in this paper on parallel hybrid electric bus. With the transformed braking system, an efficient coordinated control strategy is proposed to solve the problem caused by the different response speeds of pneumatic braking and regenerative braking. The proposed control strategy is carried out, where the road condition varies and different control methods are adopted. Results show that the adopted braking system and the proposed coordinated control strategy are suitable for different roads, and effective in recovering energy and ensuring vehicle safety. At the same time, shorter braking distance and better control of slip ratio verify the performance of MPC compared with a logical threshold-based control. Therefore, this study may offer a useful theoretical reference to the choice of braking system and braking control strategy design in hybrid electric vehicle (HEV).     

电动汽车再生制动系统的建模与仿真

为了提高纯电动汽车的再生制动能量回收率,本文采用模糊逻辑控制策略.通过建立Mamdani型模糊控制器,确定了再生制动力和机械制动力之间的比例分配.同时考虑到制动的安全性和稳定性,提出了前后轮之间的制动力按照理想制动力分布曲线分配.在Matlab/Simulink环境下搭建模糊逻辑控制策略的模型,并把该模型嵌入到ADVISOR仿真环境中,结合典型道路循环工况进行仿真实验,实验结果表明,采用模糊逻辑控制策略之后,电池SOC提升了9.3％左右,整车系统的效率提升了7.2％,再生制动的效率提升了36.7％,这表明模糊逻辑控制策略能更好地实现能量的回收利用,延长电动汽车的续驶里程.     

大客车制动管路布置与制动性能分析

对某大客车制动管路进行布置.根据ECE法规,确定制动力分配系数的范围,并对大客车制动性能作了分析.分析结果可知部分制动性能参数不符合国家和企业的法规要求,由此,对相关参数加以修改后,再次分析表明大客车的制动性能达到了法规要求.     

混合动力电动客车驱动系统控制策略及仿真

为改善公交客车的燃油经济性与车辆尾气排放,提出了一种并联式混合动力公交客车驱动系统方案及工作模式,针对两种运行工况,在满足车辆动力要求并保证发动机最高燃油效率的前提下,以实现蓄电池充放平衡为目标设计了该驱动系统的控制策略,应用以MATLAB为平台的ADVISOR 2002软件建立该驱动系统的仿真模型.仿真结果表明,其在动力性能、燃油经济性和排放指标三方面均优于传统内燃机动力客车,每百千米的节油率在2种典型循环中分别达到45.6%和33.5%.仿真模型和控制策略能满足混合动力公交客车驱动系统设计要求.     

基于Matlab的FSAE赛车制动比的优化

针对赛车制动系统在行驶中存在的安全问题,本文通过对赛车制动系统进行受力分析,在满足理想制动力分配曲线的基础上,以尽量避免后轮先抱死为原则建立约束条件,并利用Matlab优化工具箱7.0的Fmincon函数对目标函数进行优化分析,得到最优制动力的分配比。同时,利用相关公式,用求得赛车制动时最大减速度和最大制动力进行优化结果的验证,结果表明,制动比分配优化后,赛车的最大减速度为7.258m/s2,制动距离为42.9m,满足制动法规对制动减速度、制动距离的相关要求。该方法使优化后赛车制动时的方向稳定性更好,附着条件利用程度更高。该研究对赛车制动系统的设计有积极的指导意义。     

基于ADAMS的盘-销模型制动尖叫发生机理研究

在结合有限元分析理论和多体系统动力学分析理论的基础上,应用HYPERWORK软件和ADAMS软件,建立盘-销多柔体仿真模型,配合制动台架尖叫试验,通过仿真来预测各零件的运动响应,从而进一步深入研究摩擦特性、模态耦合对触发制动尖叫的影响.结果表明,用多柔体系统动力学仿真来研究制动尖叫的技术路线是可行的;制动尖叫发生与否主要取决于模态耦合;仿真尖叫频率在2100Hz,与台架试验2000Hz一致.灵敏度仿真分析表明,制动尖叫对制动盘转速不敏感,但对摩擦力和法向载荷大小敏感;只有在合适的法向载荷下,才会发生制动尖叫;摩擦系数越大,则越容易发生制动尖叫.     

Control strategy for hybrid tracked vehicles using fuzzy logic

To solve the problem of power distribution for hybrid tracked vehicles (HTV), a supervisory control strategy is proposed. Firstly, power system integration is analyzed and modeled. Then the control algorithm is given. Two fuzzy logics are used to realize the coordination control over each power unit. One controls power distribution based on the load power and battery state of charge (SOC). The other manage the power during regenerating braking. To validate the presented control strategy, a "driver and controller" in the loop simulation platform is built based on dSPACE system and real-time simulation is made. The simulation results show that the strategy presented can solve the power distribution problem of hybrid tracked vehicles correctly and effectively.