液压混合动力履带车辆联合制动模糊控制

针对液压混合动力履带车辆联合制动系统,为了实现制动过程平稳性,提出了基于制动力分配原则的模糊控制策略.首先在MATLAB中建立了能量再生制动系统和机械制动系统以及车辆动力学仿真模型,然后设计了以制动力分配系数为控制变量的联合制动模糊控制器,给出了模糊控制规则,建立了控制系统仿真模型,并在不同制动强度条件下对车辆制动过程进行仿真.仿真结果表明,联合制动模糊控制系统能够有效回收制动能量,同时与PID控制相比明显改善和提高了履带车辆制动过程稳定性.     

电动车复合制动系统的研究与设计

电动车每次刹车都极大地损失了车辆的动能,复合制动就是将部分动能通过能量回馈装置储存到蓄电池中,从而节约电池能量,延长行驶里程.在对复合制动策略进行充分研究的基础上,将模糊控制技术引入到电动车复合控制系统中,并设计了基于模糊控制的再生复合制动力矩控制器.实践证明复合制动系统能有效的控制电动车制动力矩,制动时间较短,制动效...     

基于模糊滑模控制的HEV再生制动控制策略

为了提高混合动力汽车制动能量回收率,根据镍氢电池快速充电特性和集成启动电机(Integrated starter/generator,ISG)发电特性,确定了电机与电池联合高效工作曲线.根据上述曲线,提出了一种无级自动变速传动(Continuously variabletransmission,CVT)速比控制的混合动力汽车再生制动模糊滑模控制策略.利用滑模控制方法对永磁同步电机的转矩进行控制,此外,给被控对象加上一个外界干扰,并对干扰采取模糊控制策略,使电机运行点处于联合高效曲线附近.在MATLAB/ADVISOR中搭建再生制动模糊滑模控制仿真模型.仿真结果表明,与Advisor控制策略相比,所设计的模糊滑模控制策略有效地提高电机制动过程中的能量回收率.     

基于遗传算法的增程式电动车模糊控制器设计

针对燃料电池增程式电动汽车动力系统双能量源间的分配问题,设计基于遗传算法的多输入单输出(MISO)模糊控制器。控制器将动力蓄电池SOC和负载总线实时需求功率作为输入变量,求解燃料电池增程器的最佳输出功率,从而获得蓄电池和燃料电池的输出功率分配关系,以此实现不同功率需求下车载多能量源间的合理分配。为克服传统模糊控制器的参数设置仅依靠专家经验设定的局限性,采用遗传算法对模糊控制器的隶属函数和控制规则参数进行优化设计。通过ADVISOR软件仿真和转鼓实验台实车验证,结果证明,与传统能量控制策略相比,优化设计后的模糊控制能量管理策略能够明显提高增程式电动汽车的燃料经济性,并表现出较好的工况适应能力。     

电动汽车机电复合制动力分配策略研究

为了实现再生制动力与机械制动力在驱动轮和从动轮之间的优化分配,在保证车辆制动安全的同时提高能量回收效率,将汽车理想制动力分配I曲线与模糊算法相结合,提出一种基于模糊控制的电动汽车机电复合制动力分配策略。设计了电动汽车再生制动力分配模糊控制器,根据车辆工况与理想制动力分配I曲线,计算前后轮上分别应加载的机电复合制动力大小。建立了电动汽车制动系统动力学仿真模型,在此基础上进行仿真分析。最后利用Advisor仿真软件对该分配策略进行回收能量效率测试。结果表明,该分配策略既能保证汽车前后轮的制动力分配按照理想制动力I曲线分布,确保汽车的制动安全;又能有效地实现再生制动能量回收,提高电动汽车的续驶里程。     

重载混合动力车辆再生制动策略设计与优化

为进一步提高混合动力应急救援车辆的能源利用率,针对N3类重型车辆的特点设计了双模糊逻辑控制策略,分别对前后轴之间的制动力及前轴再生制动与机械制动的制动力进行了合理分配,同时兼顾了车辆的制动稳定性及再生制动能量的回收效率。为了更好地发挥模糊逻辑控制器的性能,采用多目标粒子群优化算法,以车辆制动稳定性指标及再生制动能量回收量为优化目标,对双模糊逻辑控制器的输入/输出隶属度参数进行了优化。最后,通过Simulink离线仿真实验验证了所设计的双模糊逻辑再生制动策略及多目标粒子群优化算法的正确性、有效性及实用性。     

火星探测器制动捕获多目标优化策略

本文提出了一种基于动态加权算法的火星探测器制动捕获多目标优化策略,该策略在火星探测器制动捕获过程中同时考虑制动目标轨道精度和燃料消耗,相对于传统的捕获策略,具有同等运算量下更易收敛到最优解的优势.本文以制动推力方向沿火星探测器速度反向的制动捕获方法为例,首先,描述了有限推力下火星探测器的制动捕获问题,然后,针对优化模型的非线性动态耦合特性,研究了基于自适应参数调整的动态PSO算法,最后,应用动态PSO算法和动态加权算法,设计了火星探测器制动捕获多目标优化策略.仿真分析表明,相比于传统的单目标优化策略,本文设计的火星探测器制动捕获多目标优化策略,不仅能够满足精度要求,而且更容易得到燃料相对最优值,减少燃料消耗.因此具有一定的研究和应用价值.     

燃料电池有轨电车能量管理Pareto多目标优化

节能环保的出行方式得到政府的大力推广, 其中燃料电池混合动力有轨电车由于可无网运行且节能环保而备受关注.为了改善燃料电池/超级电容/动力电池大功率有轨电车的燃料经济性与系统耐久性, 提出一种有轨电车能量管理策略(Energy management strategy, EMS)的多目标优化方法. 首先以氢燃料消耗量和能量源性能衰减率作为评价指标, 建立多目标成本函数. 由于两个指标很难在同一个等式中评价, 设计了基于状态机与非支配排序的能量管理Pareto多目标优化方法, 获得了有轨电车能量管理策略Pareto非劣解集, 并分析了能量管理策略的目标功率参数对性能指标的影响规律, 进而遴选出兼顾燃料经济性与系统耐久性的综合最优解. 结果表明, 与功率跟随策略和基于遗传算法优化策略相比, 该能量管理优化方法的燃料经济性分别提高了29.4 %和2.4 %.     

提升机恒减速制动系统的模糊控制

针对基于PLC的提升机恒减速制动系统的模糊控制策略问题进行了讨论,介绍了模糊控制系统的组成和模糊控制器的设计,给出了基于PLC的控制程序框图。     

基于粒子群优化的并联式混合动力汽车模糊能量管理策略研究

针对一种并联式混合动力轿车,以混合驱动系统需求转矩和电池组荷电状态(SOC)为输入,以发动机转矩为输出,构建了能量管理模糊控制器,并以总的等效燃油消耗为优化目标,利用粒子群算法对模糊隶属度函数参数和模糊控制规则进行优化.基于ADVISOR的仿真研究表明,与未优化的模糊能量管理策略相比,经过优化的模糊能量管理策略能够更有效地降低混合动力汽车的燃油消耗,更好地控制电池组SOC的变化.     

基于模糊逻辑算法的纯电动客车起步加速能力优化与再生制动控制

日益严重的环境问题促使城市交通向着清洁、高效和可持续的方向发展,同时也促进了新能源交通技术的推广和应用。随着电池和电机驱动技术的发展,纯电动客车也受到越来越多的关注。起步加速能力和可再生制动是纯电动公交车区别于传统内燃机车的两个方面。由于加速踏板信号响应与驱动电机响应较快,理论上纯电动客车的加速性能要优于传统内燃机车。再生制动是一种降低能耗、提高续驶里程的重要技术手段。文章基于模糊逻辑算法,设计了驱动扭矩控制策略对驱动工况下的纯电动客车起步加速能力进行优化。同时,针对纯电动客车制动工况设计了能量回收策略。结果表明,驱动扭矩控制策略可使纯电动客车起步加速时间从19.7 s减小至19.25 s,制动能量回收策略在中国典型城市公交路况下使能量消耗减少11%。     

矿井钢缆胶带自适应复合控制策略研究

针对矿井钢缆胶带电控系统和制动系统的特点,文章提出了基于参数自调整神经网络模糊控制的复合控制策略,比较详细地介绍了电控系统和制动系统复合控制结构、带参数自调整的神经网络模糊控制器结构和钢缆胶带自适应复合控制策略。仿真与现场应用结果表明,该复合控制策略实现了矿井钢缆胶带电控系统和制动系统的整体控制,满足钢缆胶带控制系统高性能的要求。     

多能源电动汽车中的Fuzzy控制策略及仿真

多能源电动汽车的能量存储系统由锌空电池、镍氢电池和超大电容三种能量存储元件组成。锌空电池为负载提供基本能量。镍氢电池工作在中级能量区，并回收下坡和刹车过程中的能量。超大电容工作在尖峰负载区，为大加速度过程提供能量，在短时间内可以实现能量回收。该文在多能源电动汽车的模型基础上，针对能量管理系统(EMS)提出了一种模糊控制策略。EMS模糊控制策略的输入包括所需功率、镍氢电池的SOC和超大电容的SOC，模糊控制策略的输出包括三个能量存储元件的分配功率因子，每个输入和输出有不同的模糊量。仿真结果表明：模糊控制策略比简单查表控制策略在续驶里程、燃料经济性和效率等方面均有所改善。     

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.     

信息融合架构下的新型再生制动控制策略

再生制动能够实现能量的回收利用,是电动汽车重要的工作模式之一.现有的制动力分配方案对蓄电池和电机的限制因素考虑不够充分,能量回收效率和制动效能较低.对此,提出一种基于信息融合架构下的新型再生制动控制策略.在蓄电池和电机限制因素的基础上,综合考虑增加电动车的续驶里程和制动时的舒适性、安全性等因素,对于电动汽车的不同行驶工况具有自适应性,能够实现能量高效回收;对车辆行驶速度和制动强度进行特征提取和制动模式分类,从而根据特征匹配结果切换制动模式.最后,通过搭建Matlab/Simulink整车动力学仿真模型,验证所提出控制策略的有效性和先进性.     

基于滚动优化和能量回收的V2I电动汽车决策

通过对标准新欧洲汽车法规循环(NEDC)工况的分析,提取出NEDC工况中的实时交通信息,分析不同驾驶状态对于车辆能耗的影响,提出一种新的基于实时交通信息的适用于V2I车辆的测试工况;结合电动汽车能量回收的优点,考虑电池-电机-制动特性约束,设计多源信息融合框架下的制动力分配策略;结合模型预测控制(MPC)的滚动优化思想提出MPC软约束框架下的电动汽车V2I最优控制策略;在AMESim & Simulink联合仿真平台上进行高精度纯电动车整车建模和MPC最优控制器的设计;对优化后车辆和未优化的车辆进行仿真对比验证,结果表明:结合道路交通信息进行最优决策的V2I纯电动车辆可有效降低车辆运行中的启停频率,减少整车能耗、车辆加速度和冲击度幅度,并显著提高整车经济性和舒适性.     

ISG混合动力汽车制动力动态协调控制策略研究

本文针对混合动力汽车的制动过程能量回馈效率不足进行分析.以ISG技术的中度混合动力汽车为平台,通过分析混合动力汽车前、后轮制动力分配以及摩擦制动力和再生制动力的合理分配,建立了基于制动安全性和高效制动能量回收的动态协调再生制动控制策略模型,并在不同的路况下进行仿真分析和修正.仿真结果表明,制动力动态协调控制策略与原有传...     

电动汽车制动与能量回馈技术研究

基于电动汽车用直流无刷电机制动与能量回馈的工作原理,提出一种简单且有效的能量回馈制动的控制策略。在刹车时,通过改变逆变器开关管的导通序列来控制反向力矩,由此制动能量可以回馈到电池内,以此增加纯电动汽车的续航里程。PSIM仿真和样机实验结果表明,该方法有效地实现了电动汽车的能量回馈。     

车载复合电源模糊能量管理策略优化设计

针对电动汽车复合电源模糊能量管理,传统模糊控制依赖专家经验存在精度不高、自适应性弱等不足,设计了一种基于改进布谷鸟搜索算法(ICS)优化的模糊控制方法。在Matlab/Simulink平台上建立车载复合电源模糊控制器,采用ICS算法对模糊控制器中的隶属度函数参数进行优化,然后将其嵌入到Advisor软件中复合电源电动汽车模型进行仿真与分析。结果表明,与传统模糊控制相比较,该方法能更好发挥超级电容性能优势,减缓了电池输入、输出功率且整车能耗经济性得到提升。