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。     

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.     

考虑发动机排气背压阈值的柴电混合动力汽车最优控制

根据柴油发动机台架试验结果,分析排气背压对发动机性能的影响,在设计插电式柴电混合动力汽车(plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)控制策略时考虑排气背压对油耗与排放的影响因素.以排气背压和蓄电池荷电状态为状态变量,利用庞特里亚金极小值原理,求解以插电式混合动力汽车油耗与颗粒物排放量的多目标泛函,从而得到整车油耗与排放综合最优控制策略.在MATLAB/Simulink仿真平台下建立了包含柴油颗粒过滤器(diesel particle filter,DPF)压力损失和捕集效率模型的整车动力学模型,对上述所得最优控制策略进行验证,并与二阶段(charge-depleting and charge-sustaining,CD–CS)控制策略和无排气背压状态最优控制策略进行对比.仿真结果表明,本文建立的最优控制策略相对于其它两种控制策略均能明显降低排气背压升高对发动机性能的影响,有效地改善了整车燃油经济性和排放性.最后通过台架试验对所提出的最优控制策略的有效性进行验证,结果表明,采用该控制策略优化后的等效燃油消耗量与颗粒物(particulate matter,PM)排放量分别降低了9.68%和32%.     

增程式电动公交车能量管理策略及能耗分析

针对增程式电动汽车电池包大电流工作、发动机频繁切换工作点的不足,以延长电池包使用寿命、降低整车能耗为目标,提出双CD-CS多工作点控制策略.基于Matlab/Simulink搭建整车正向仿真模型,在不同行驶工况下分别对双CD-CS多工作点控制策略、恒温器控制策略、混合多工作点控制策略进行仿真验证.仿真结果表明,所提出的控制策略与恒温器控制策略和混合多工作点控制策略相比能充分利用电池包电能、降低电池包2C～3C工作的比例,其等效电能消耗量分别降低了 4.95％和8.91％;在不同行驶工况下,均能有效地改善整车的能耗,为增程式电动汽车延长电池包寿命、降低整车能耗的研究提供参考.     

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.     

增程式电动汽车控制策略的优化研究

针对增程式电动汽车恒功率控制策略中发动机工作点难以选择的问题,运用一种基于多目标遗传算法的优化方法,以百公里油耗和排放指标为优化目标,利用AVL CRUISE和Matlab/Simulink软件联合建立增程式电动汽车整车动态性能仿真分析模型,针对NEDC工况和FTP75工况进行恒功率控制策略下发动机工作点优化,仿真结果显示,优化后的发动机工作点有效改善了百公里油耗和尾气排放量。该优化方法可以减少设计者调试和选择电动汽车增程器发动机工作点的时间,具有良好的实用价值。     

应用粒子群算法优化模糊规则的自适应多目标控制策略

为了改善一款插电式混合动力汽车(PHEV)的燃油经济性和排放性能,本文利用等效燃油消耗最小方法(ECMS)建立以油电转换等效因子为核心的多目标控制策略.首先,在建立PHEV模型和多目标优化价值函数的基础上,构建了模糊比例积分等效因子优化模型.随后,利用粒子群优化(PSO)算法通过对隶属度函数值及控制规则进行优化以得到更为准确的比例和积分系数,进而获得更为精确的等效因子用以合理分配动力部件的能量,从而建立了基于PSO-fuzzy的PHEV等效因子自适应多目标优化控制策略.最后以福州市实际行驶工况数据对所提出的控制策略进行仿真研究,结果表明在该策略控制下PHEV的燃油经济性和排放性均得到了明显改善.其中,基于PSOfuzzy的控制策略与基于一般模糊控制的策略相比,等效油耗降低了9.0%,HC排放量降低了2.7%,CO排放量降低了2.9%,NO_x的排放量降低了7.8%.     

混合动力履带车辆能量分配控制策略研究

在履带车辆能量控制策略的研究中,相比于传统的履带车辆单一的动力源,混合动力履带车辆是多能源动力系统,能量分配控制策略制约着动力系统的运行效率.为了优化能量分配控制以及改善整车的燃油经济性,提出了在发动机多点转速下,采用模糊控制理论的动力系统功率分配控制策略;建立了面向控制的整车动态仿真模型,包括驾驶员模型,动力电池组模型,发动机模型,电机模型以及整车动力学模型.根据建立的车辆动态模型,采用模糊分配控制策略,在不同的SOC初值、不同的循环工况以及不同的控制策略下仿真,结果表明,利用模糊规则的能量分配控制策略燃油经济性较好,并且能保持动力电池组SOC平衡在在一定范围内.     

混合动力汽车再生制动系统的建模与仿真

再生制动系统是混合动力汽车和电动汽车特有的系统.可以将汽车制动过程中消耗的汽车动能和势能通过电机发电的方式储存到电池中,在启动和加速过程中加以利用.提出了一种再生制动系统的结构和并行制动力分配下的再生制动控制策略,建立了再生制动系统中主要元件的数学模型.为了验证该再生制动系统的性能以及工作可靠性,在MATLAB/Simulink平台上,以改装混合动力汽车夏利TJ7100为基础样车,通过试验数据和数学模型相结合的方式建立再生制动系统的仿真模型,最终得出仿真计算结果,以此来验证该系统.考虑汽车在市区频繁的启动/停车、加速/制动,选择市区十五工况进行仿真.仿真结果表明,有效能量回收效率为17.2%,明显改善了该车的燃油经济性,并减少了排放污染,验证了提出的再生制动系统结构及其控制策略的合理性,为以后对电动汽车的研究打下了坚实的理论基础.     

车速动态特性优化在HEV多能源动力总成系统控制中的运用

根据车辆控制工程理论,建立混合动力电动汽车（HEV）动力驱动模型及汽车闲环控制系统仿真模型,并以此进行计算机动态仿真.通过对设定不同汽车车速以及控制器参数下汽车实际车速响应情况以及响应与系统输入力矩之间关系的分析,发现现有混合动力电动汽车控制策略难以在保证汽车良好动态特性的基础上实现环保与节能.为解决上述矛盾,提出车速动态特性优化在HEV多能源动力总成系统控制中的运用,并论述其原理及实现方法.比较在两种控制策略下特定工况段的发动机油耗,说明车速动态特性优化的现实意义.     

并联式混合动力汽车双模糊控制能量管理策略研究

针对单模糊控制策略下再生制动能量不能得到充分回收,提出了一种并联式混合动力汽车的双模糊控制能量管理策略.分别设计了驱动和制动工况下相应的模糊控制器,简化了控制系统设计的复杂度.最后,在Matlab中利用Advisor软件对所设计的双模糊控制策略进行了仿真.结果表明,与电辅助控制策略和单模糊控制策略相比,所设计的双模糊控制能量管理策略,在有效提高燃油经济性和制动工作效率的同时,极大地降低了废气排放.     

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。     

燃料电池混合动力车能源配置方法研究

燃料电池混合动力车能源系统的配置包括元件尺寸选型、控制策略确定和车辆行驶循环工况选择三要素.文中针对某燃料电池混合动力车的能源系统配置,对能源系统选型、控制策略类型和车辆行驶循环工况三要素分别进行了系统论述.借助于Advisor车辆仿真平台,通过对控制策略采用基线控制的燃料电池混合动力车能源系统配置的实例分析,提出燃料电池混合动力车给出其能源配置的一般方法,最后对仿真结果进行了分析并验证配置方法的有效性和可行性.     

Design of genetic-fuzzy control strategy for parallel hybrid electric vehicles

Hybrid Electric Vehicles (HEVs) generate the power required to drive the vehicle via a combination of internal combustion engines and electric generators. To make HEVs as efficient as possible, proper management of the different energy elements is essential. This task is performed using the HEV control strategy. The HEV control strategy is the algorithm according to which energy is produced, used and saved. This paper describes a genetic-fuzzy control strategy for parallel HEVs. The genetic-fuzzy control strategy is a fuzzy logic controller that is tuned by a genetic algorithm. The objective is to minimize fuel consumption and emissions, while enhancing or maintaining the driving performance characteristics of the vehicle. The tuning process is performed over three different driving cycles including NEDC, FTP and TEH-CAR. Results from the computer simulation demonstrate the effectiveness of this approach in reducing fuel consumption and emissions without sacrificing vehicle performance.     

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%。     

Fuzzy torque distribution control for a parallel hybrid vehicle

A fuzzy torque distribution controller for energy management (and emission control) of a parallel hybrid electric vehicle is proposed. The proposed controller is implemented in terms of a hierarchical architecture which incorporates the mode of operation of the vehicle as well as empirical knowledge of energy flow in each mode. Moreover, the rule set for each mode of operation of the vehicle is designed in view of an overall energy management strategy that ranges from maximal emphasis on battery charge sustenance to complete reliance on the electrical power source. The proposed control system is evaluated via computational simulations under the FTP75 urban drive cycle. Simulation results reveal that the proposed fuzzy torque distribution strategy is effective over the entire operating range of the vehicle in terms of performance, fuel economy and emissions.     

混合动力电动汽车中利用决策树CART算法的能源管理方案

针对混合动力电动汽车(HEV)氮氧化物( )排放的问题,提出了一种基于决策树CART算法的柴油混合动力能源管理策略。首先,提出了一种结合决策树与回归树的分类算法(Classification and Regression Tress,CART),针对类别和变量特征,从一个或多个预测变量中预测出个例的趋势变化关系;然后,通过控制发动机和电动机之间的扭矩分配,引入了额外的自由度以调整从纯燃料经济性情况到纯 限制情况的优化权衡;最后,采用基于软件在环路和硬件在环仿真的方法,从而根据动力系统配置了解系统性能,并调整所提出的能源管理策略。实验结果表明,提出的柴油混合动力能源管理策略中, 的减少对燃料消耗的影响,且可以通过选择最佳工作点和限制发动机动力来限制 排放的潜力。相比其他几种较新的同类方案,提出的方案在同等燃料消耗的情况下 排放量更小,在燃料消耗略有下降的情况下,可以显着降低 。     

Speed planning and energymanagement strategy of hybrid electric vehicles in a car-following scenario

The development of intelligent connected technology has brought opportunities and challenges to the design of energy management strategies for hybrid electric vehicles. First, to achieve car-following in a connected environment while reducing vehicle fuel consumption, a power split hybrid electric vehicle was used as the research object, and a mathematical model including engine, motor, generator, battery and vehicle longitudinal dynamics is established. Second, with the goal of vehicle energy saving, a layered optimization framework for hybrid electric vehicles in a networked environment is proposed. The speed planning problem is established in the upper-level controller, and the optimized speed of the vehicle is obtained and input to the lower-level controller. Furthermore, after the lower-level controller reaches the optimized speed, it distributes the torque among the energy sources of the hybrid electric vehicle based on the equivalent consumption minimum strategy. The simulation results show that the proposed layered control framework can achieve good car-following performance and obtain good fuel economy.     

插电式混合动力汽车车速预测及整车控制策略

本文针对插电式混合动力汽车(plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)这一典型混杂系统,提出了一种基于车速预测的混合逻辑动态(mixed logical dynamical,MLD)模型预测控制策略.首先,通过对发动机和电动机能量消耗模型进行线性化,建立双轴并联插电式混合动力城市公交车的动力传动系统数学模型;其次,运用模糊推理进行驾驶意图分析,提出基于驾驶意图识别和历史车速数据相结合的非线性自回归(nonlinear auto-regressive models,NAR)神经网络车速预测方法进行未来行驶工况预测.然后,以最小等效燃油消耗为目标建立PHEV的混合逻辑动态模型,运用预测控制思想对车速预测时域内最优电机转矩控制序列进行求解.最后,通过仿真实验验证了本文所提出控制策略在特定的循环工况下与电动助力策略相比,能够提高燃油经济性.     

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。