混合动力电动汽车能量及驱动系统的关键控制问题的研究

面对能源和环境的巨大压力,混合动力汽车（hybrid electric vehicle,HEV）已成为汽车工业发展的重要方向。混合动力电动汽车与传统汽车有很大不同,具有独特而又复杂的能量及驱动系统,故对控制系统的要求更高和依赖性更强。该系统可以归结为一类具有高度不确定性和强非线性的混杂切换动态系统,其优化控制策略的优劣直接影响车辆的经济性、可靠性、安全性和舒适性。然而混合动力电动汽车能量及驱动系统的控制器设计却面临众多挑战,现代控制理论和技术则是解决这一技术瓶颈的关键手段。本文从系统与控制科学的角度,深刻全面地综述了HEV能量及驱动系统的能量管理策略、车载动力电池状态估计、驱动系统及其优化控制等关键科学与技术问题及其研究进展,最后指出了HEV能量及驱动系统优化控制技术和理论面临的挑战和发展趋势。     

考虑铁损的电动汽车用感应电机矢量控制及其能量优化策略

电动汽车用感应电机励磁电感一般较小,高速时铁损大,采用经典矢量控制策略存在轻载低效和由忽略铁损引起的控制不精确等问题.首先根据同步旋转坐标系下考虑铁损的感应电机动态数学模型,分析了铁损对按转子磁场定向矢量控制的影响,给出了动态和稳态两种补偿方案.然后从调节磁通水平的角度,提出了一种基于损耗模型的感应电机能量优化控制策略,并讨论了铁损等效电阻变化对优化控制的影响.仿真和实验结果表明,给出的补偿控制策略克服了经典矢量控制磁场定向及转矩控制不准确的缺陷;提出的的能量优化控制策略不但节能效果明显,而且具有寻优速度快、转矩和转速波动小等优点,为高性能要求的电动汽车电驱动系统高效运行提供了有效途径.     

变频调速器在电梯改造中的应用

采用矢量控制的变频调速技术和ＰＬＣ改造老式电梯的电气控制系统,提高了电梯运行的可靠性和舒适感,实现了节能降耗,具有现实意义和推广价值。探讨了系统结构设计、变频器容量及制动电阻选择和速度控制曲线等问题。     

采用双直流电流滞环调节器的矢量控制PWM变频调速系统

矢量控制变频调速系统因基诸多的优良特性,具有广阔的发展和应用前景,本文提出了一种性能良好的交流电机矢量控制ＰＷＭ调速方案,采用两个电流滞环调节器,滞环调节器的输出通过ＥＰＲＯＭ电压矢量开关表选择合适的电压矢量输出,控制逆变器,运行结果表明,该系统具有良好的稳态和动态性能。     

基于模糊神经网络优化扩展卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估计

电池荷电状态(state of charge,SOC)的精确估计是判断电池是否过充或过放的重要依据,是电动汽车安全、可靠运行的重要保障.传统基于扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)的SOC估计方法过度依赖于精确的电池模型,并且要求系统噪声必须服从高斯白噪声分布.为解决上述问题,基于模糊神经网络(fuzzy neural network,FNN)建立模型误差预测模型,并藉此修正扩展卡尔曼滤波测量噪声协方差,以实现当模型误差较小时对状态估计进行测量更新,而当模型误差较大时只进行过程更新.仿真和实验结果表明,该算法能有效消除由于模型误差和测量噪声统计特性不确定而引入的SOC估计误差,误差在1.2%以内,并且具有较好的收敛性和鲁棒性,适用于电动汽车的各种复杂工况,应用价值较高.     

JD-BP系列变频器的研究与应用

1　引言山东凤凰电子有限公司生产的风光牌ＪＤ—ＢＰ系列全数字变频器为山东省重点技术项目 ,通过了ＩＳＯ90 0 2国际质量体系认证。根据市场需求 ,已经开发出小到几个千瓦 ,大到数百千瓦的变频器 ,该产品广泛应用于冶金、化工、电力、机械等行业。 2 2 0ｋＷＪＤ—ＢＰ185矿山提升机变频调速系统和 6ｋＶ、5 5 0ｋＷ油田专用高压变频调速系统已经投入市场。2　ＪＤ—ＢＰ变频器产品系列ＪＤ—ＢＰ变频器包括 :① 380Ｖ普通变频器系列。该系列变频器的容量等级覆盖了 380Ｖ电动机的所有功率等级 ,最大容量达到 4 0 0ｋＷ以上 ,适合于包括风…     

基于电热耦合模型和多参数约束的动力电池峰值功率预测

锂离子动力电池的峰值功率（State of power,SOP）直接影响电动汽车的加速爬坡性能以及回馈制动的能量回收能力,然而其不能直接测量,且准确估计十分困难。这源自于电池内部复杂的电化学特性,尤其是电池运行是一个电热特性相互耦合的过程,过高的充放电功率可能引起电池过热,进而导致电池寿命加速衰减甚至引发安全事故,因此,引入电池温度作为峰值功率的重要约束条件之一,综合电池温度、电压、荷电状态（State of charge,SOC）等多参数约束实现峰值功率预测。首先建立电池电热耦合模型,准确描述电池电、热动态特性;进而在多参数约束条件下预测电池峰值功率;最后,改进了电池热模型的参数辨识方法,并在不同温度环境和动态工况下试验验证电池建模和峰值功率预测方法的有效性,试验结果表明该方法可有效预测电池充放电功率,提高电池使用的安全性。     

新型电动汽车动力电池SOC估计方法研究

利用支持向量回归算法(ε-SVR)非线性逼近能力强、收敛速度快、具有全局最优解的特性,对电动汽车动力电池的荷电状态(State of Charge,简称SOC)估计方法进行了研究,确立了动力电池的电压、电流、输入输出功率与SOC之间的非线性关系.通过对比BP神经网络算法进行了仿真实验.结果表明,利用ε-SVR算法能更准确地逼近实际SOC值,获得更好的估计效果.     

新型双能量源纯电动汽车能量管理问题的优化控制

新型蓄电池-超级电容双能量源存储系统是目前纯电动汽车中的研究热点.如何合理分配双能量源存储系统中蓄电池和超级电容两者的功率,使车辆获得好的动力性能和经济性能是其中最为关键的问题.在分析能量存储系统的功率、车辆行驶中的阻力功率及约束条件基础上,建立了以车辆能量消耗率和加速时间为目标函数的能量管理问题数学模型.然后,对双能量源存储系统的主要工作模式进行了分析,在此基础上设计了基于模糊逻辑的能量管理优化控制器,并在ADVISOR软件平台上实现了该控制器.模糊控制器采用了三输入、单输出的mamdani结构.最后,对比简单查表策略进行了仿真研究.结果表明,文中提出的基于模糊逻辑的优化控制器通过有效地分配双能量源之间的功率,使车辆具有更好的动力性能和经济性能.