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。     

基于模糊控制的纯电动汽车制动能量回收研究

为提高纯电动汽车的制动能量回收率,同时保证汽车制动稳定性与安全性,基于理想制动力分配曲线与模糊逻辑控制原理,制定了某前驱纯电动汽车制动能量回收控制策略。以制动强度、车速和电池荷电状态(SOC)为输入变量,再生制动力分配系数k为输出变量,设计了模糊控制器。在MATLAB/Simulink环境中构建制动能量回收控制策略模型,利用AVL CRUISE建立整车模型,并进行了联合仿真。在FTP75循环工况下仿真的结果表明,制定的制动能量回收控制策略在保证制动稳定性的同时,使制动能量回收率得以显著提高。     

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.     

基于不同附着系数的电动汽车再生制动策略

根据欧洲经济委员会(ECE)法规曲线、理想制动力分配I曲线以及f曲线明确了前后轴制动力分配范围,结合典型的再生制动控制策略,对前后轴制动力以及机电制动力进行分配并优化,设计了一种基于不同附着系数路面的多模式模糊控制策略,该模糊控制以车速v、制动强度z和电池剩余电量(SOC)为输入,以电机制动比例K为输出,通过将该基于模糊控制的Simulink模型与Cruise整车模型进行联合仿真。结果表明：本文提出的控制策略不但能高效地回收制动能量,提高电动汽车续航里程,而且能进一步增强制动的安全性和稳定性。     

基于Simulink-AMESim联合仿真的混合动力客车再生制动系统分析

对混合动力客车制动力分配系数的确定进行了分析。在并行再生制动系统的基础上,提出通过调节气压ABS调节单元控制汽车机械制动力,以改善混合动力客车制动力分配,提高制动稳定性,增加制动能量回收。建立了Simulink-AMESim联合仿真模型并进行了仿真分析。仿真结果表明:这种再生制动系统可有效地提高汽车制动稳定性,增加制动能量回收。     

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。     

混合动力汽车再生制动系统的控制

从车辆的动力学结构出发,在考虑制动稳定性要求及再生制动的约束条件下,提出了一种并行制动力分配策略.在仿真软件ADVISOR中建立了控制策略仿真模型,并嵌入到整车模型中.对制动力分配策略进行仿真,结果验证了所提出控制策略的有效性及实用性.     

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。     

基于制动强度的能量回收控制方法

针对高效利用电动车能量的问题,提出了一种基于制动强度的电动汽车能量回收控制方法.基于车辆制动的理想曲线和ECE曲线,结合制动强度将制动情况分成四种类型并给出了每种类型所需制动力.基于模糊控制理论提出了机械制动力和电机制动力分配比例的模糊控制模型,建立了再生制动比例与车辆行驶速度、制动力和电池电荷量三个指标之间的模糊模型.在NEDC工况上进行了实验,结果表明,本文方法在回收能量数量、能量回收率和能量效率等方面都具有更好的性能,能够使电动汽车制动策略更加科学节能.     

基于制动强度的能量回收控制方法

针对高效利用电动车能量的问题,提出了一种基于制动强度的电动汽车能量回收控制方法.基于车辆制动的理想曲线和ECE曲线,结合制动强度将制动情况分成四种类型并给出了每种类型所需制动力.基于模糊控制理论提出了机械制动力和电机制动力分配比例的模糊控制模型,建立了再生制动比例与车辆行驶速度、制动力和电池电荷量三个指标之间的模糊模型.在NEDC工况上进行了实验,结果表明,本文方法在回收能量数量、能量回收率和能量效率等方面都具有更好的性能,能够使电动汽车制动策略更加科学节能.     

FSAE电动赛车再生制动系统开发

为提高大学生方程式(FSAE)纯电动赛车耐久赛成绩,开发一套适用于FSAE电动赛车的再生制动系统.对ADVISOR软件二次开发,通过修改整车模型、车轮模型、驱动控制模型及电池模型等,建立适用于FSAE纯电动赛车的仿真平台;为保证再生制动系统的稳定性,降低赛车控制器和传感器精度对系统的影响,提出一种后轴并联制动力分配控制策略,并进行了耐久赛工况分析;对再生制动系统控制器进行软硬件开发,并进行实车试验.仿真及试验中再生制动能量回收率分别达到20.89%和19.07%,所设计的再生制动系统可有效回收FSAE纯电动赛车的制动能量,提高耐久赛成绩.     

基于无级变速器速比控制的插电式混合动力汽车再生制动控制策略

为了能够在不影响驾驶制动意图的同时尽可能多地回收制动能量,首先在基于再生制动门限值所制定的理想再生制动力分配策略的基础上,考虑电机、电池及无级变速器(CVT)综合效率最优的目标要求,制定了基于综合效率最优的CVT速比控制策略;然后,根据制动过程中传动系统动态特性分析所得到的系统惯性矩与驾驶制动意图之间的关联规律,以提高再生制动功率为目标,采用离散穷举优化方法对CVT目标速比及制动力分配进行修正,从而提出了基于速比变化限制及电机协调控制的CVT速比优化控制策略。仿真结果表明,在不同的工况下,本文提出的再生制动控制策略能使车辆在制动过程中有效跟随驾驶员的制动意图,同时提高再生制动能量回收率,改善驾驶性能。     

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。     

基于 Stateflow 的电动汽车再生制动控制策略

针对东风EJ02电动汽车进行了再生制动控制策略研究,通过对制动动力学与制动法规的研究,结合电池充电特性与电机输出特性,提出了在保证制动稳定性和电池安全性的前提下,最大限度回收制动能量的再生制动控制策略,并在ADVISOR仿真平台上结合Matlab Stateflow对该策略进行了建模与仿真分析,进行了3种工况的台架试验,得到不同工况的续驶里程。结果表明,该控制策略在保证电池安全性的前提下充分利用了电机的制动转矩,大幅提高了制动能量的回收,增加了电动汽车的续驶里程。     

基于模糊逻辑的HEV再生制动能量回收的研究

提出了混合动力电动汽车再生制动能量回收的一种模糊逻辑策略,在混合动力电动车制动过程中,合理地分配再生制动力矩和摩擦制动力矩,在保证制动安全性和舒适性的前提下,尽可能多地发挥电机的再生制动特性,以便将更多的动能转化为电能储存在电池装置中。在Matlab/Simulink环境下搭建模糊逻辑策略的模型,并把该模型嵌入到ADVISOR仿真环境中,仿真观察SOC(state of charge)的变化曲线,与ADVISOR中原有的再生制动能量回收策略作比较,仿真结果表明,所给出的模糊逻辑策略能更好地实现能量的回收。     

面向再生制动优化的电动车自适应巡航控制策略

为了提高纯电动车自适应巡航系统的经济性,提出面向再生制动优化的自适应巡航控制策略.分析前轴驱动纯电动车再生制动系统特性,设计自适应巡航(ACC)模式下制动力分配策略.基于该策略得到车速、制动强度与回收能量的关系.以回收能量作为经济性优化指标,将设计跟随性、安全性、舒适性作为自适应巡航优化指标,利用模型预测控制(MPC)理论构建并优化自适应巡航控制策略.将策略在Matlab/Simulink和CarSim平台下仿真,与未优化的控制策略对比验证.结果表明,该策略满足了自适应巡航跟随性、安全性、舒适性的要求,相较于未优化算法,能量回收率提高5.6%.     

用双开关磁阻电机的汽车能量再生制动技术

在分析开关磁阻电机再生制动机理的基础上,结合汽车制动要求,建立了再生制动转矩计算及能量回馈模型,设计了基于双开关磁阻电机前驱的汽车制动能量回收系统方案,并提出了系统控制策略。在汽车制动能量再生试验台上进行了在环仿真试验,结果表明,采用该系统方案的制动能量回收率在中小制动强度下比单个电机方案高10%以上,在制动强度越大,双电机制动能量回收率值比单电机制动时的越大。     

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。     

基于多约束优化的电动汽车再生制动控制策略

针对前后轮独立驱动纯电动汽车再生制动过程的控制问题,提出了一种基于多约束优化的再生制动控制策略。通过对汽车动力学的分析,并考虑能量回收所涉及的电机、电池组特性的影响,在保证制动过程安全可靠的前提下,结合再生功率流路径上各部件的运行效率和边界约束,以制动系统总效率最大化为目标优化前后电机的再生制动转矩分配,达到最大化回收制动能量的目的,并与原车的简单逻辑控制策略进行仿真对比,结果表明了该控制策略的有效性。