基于工况识别与多元非线性回归优化的能量管理策略

为给混合动力汽车智能管理策略提供基础,开展了基于学习向量化(LVQ)神经网络的工况模式识别算法研究。选取4种典型微观道路类型工况和3类标准循环工况,提取11个参数为训练特征数据,建立了LVQ神经网络工况模式识别算法;在此基础上,以某款混联式动力系统为例,结合多元非线性回归分析制定相应控制策略;最后,基于Simulink仿真平台建立LVQ神经网络工况模式识别及整车仿真模型,分别采用中国城市典型循环工况以及构建UDDS+NYCC+UDDS的标准行驶工况进行道路工况识别验证。结果表明,所建立的LVQ神经网络工况识别算法可以准确识别工况模式并能有效提高能量管理策略的控制效果。     

混联式混合动力客车能量管理实时优化算法研究

为提高新型混联式混合动力客车的燃油经济性,制定了一种功率均衡能量管理控制策略。建立动力系统模型并针对其结构特点设计了模式切换规则。通过确定各个功率需求下的电池荷电状态与发动机燃油消耗的关系,将电池功率转化为相应的油耗,以每一时刻的综合燃油消耗量最小为目标,对电池与发动机功率进行实时优化均衡控制。仿真结果表明：电池荷电状态控制在预定的区域内保持平衡,发动机运行工作点在高效区域内,且整车燃油经济性与原型客车和采用规则控制策略相比分别提高了34.18%和13.61%。     

混联式混合动力客车全局优化控制策略研究

为提高一款新型混联式混合动力客车的整车燃油经济性,制定了能量管理控制策略,以电池功率为控制变量,电池荷电状态（soc）为状态变量,为合理均衡使用电池功率,把每阶段时间内使用的电池功率等效为相应的燃油消耗量,并把每阶段电池的等效燃油消耗量和发动机燃油消耗量的总和作为目标函数,采用离散动态规划算法进行优化,基于MATLAB／Simulink仿真平台建立整车数值模型,在典型城市循环工况下对所建立的基于动态规划的功率均衡全局优化控制策略进行仿真验证。结果表明：其燃油经济性与采用瞬时优化控制策略相比提高了6％左右,与原型传统客车相比提高了35％。     

回流式无级变速器动力连续转换的控制策略仿真研究

为避免回流式无级变速器在无级与回流工况转换过程中动力中断,以减小对整车冲击度的影响,提出了回流式无级变速器动力连续转换的控制策略。针对转换过程中变速器效率和金属带功率流方向变化对输出转矩的影响,建立了转换过程中离合器接合、分离的动力学模型,确定了离合器扭矩变化率的限定范围。利用MATLAB/Simulink仿真平台,对回流-无级和无级-回流转换过程进行了仿真研究,结果表明:采用回流式无级变速器动力连续转换的控制策略,冲击度控制在5m/s3以内。     

基于增强学习算法的插电式燃料电池电动汽车能量管理控制策略

以一款插电式燃料电池电动汽车(plug-in fuel cell electric vehicle，PFCEV)为研究对象，为改善燃料电池氢气消耗和电池电量消耗之间的均衡，实现插电式燃料电池电动汽车的燃料电池与动力电池之间的最优能量分配，考虑燃料电池汽车实时能量分配的即时回报及未来累积折扣回报，以整车作为环境，整车控制作为智能体，提出了一种基于增强学习算法的插电式燃料电池电动汽车能量管理控制策略.通过Matlab/Simulink建立整车仿真模型对所提出的策略进行仿真验证，相比于基于规则的策略，在不同行驶里程下，电池均可保持一定的电量，整车的综合能耗得到明显降低，在100、200和300 km行驶里程下整车百公里能耗分别降低8.84%、29.5%和38.6%；基于快速原型开发平台进行硬件在环试验验证，城市行驶工况工况下整车综合能耗降低20.8%，硬件在环试验结果与仿真结果基本一致，表明了所制定能量管理策略的有效性和可行性.      

等效因子离散全局优化的等效燃油瞬时消耗最小策略能量管理策略*

以一款混联插电式混合动力汽车(Plug-in hybrid electric vehicle, PHEV)的燃油经济性为研究目标,为改善以等效因子为核心的等效燃油瞬时消耗最小策略(Equivalent fuel consumption minimization strategy, ECMS)的控制效果,考虑电池荷电状态(State of charge, SOC)、等效因子与燃油消耗的关系,构建等效因子全局优化模型;利用遗传算法离线优化一定工况下的等效因子S,得到不同电消耗续航行驶里程与电池SOC初始值的最佳等效因子MAP图,建立基于等效因子优化的ECMS能量管理策略,并考虑动力电池、电动机等部件的效率,获得最佳等效因子下的发动机、ISG电机、驱动电机的功率分配,并进 行仿真与硬件在环试验,其中仿真结果表明,与未优化的等效因子相比,燃油经济性提高20.81%,硬件在环试验结果与 仿真结果基本一致,表明所制定能量管理策略的有效性和可行性,进而为解决不同的行驶里程PHEV功率分配策略提供理论基础。     

融合动态能耗与路网信息的电动汽车充电路径规划策略

针对电动汽车续驶里程短的问题，以电动汽车为研究对象，基于“车路网”智能系统建立了道路拓扑模型、阻抗评价模型以及整车能耗模型，分别以电动汽车行驶时间最优、能耗最优和综合最优为目标，运用A*算法对电动汽车进行了充电路径规划。以福州市区交通为实例，采集了各路段主要行驶工况数据，将规划路段与行驶工况数据匹配用于车辆行驶时间和能耗的预测，并结合充电等待时间计算各目标阻抗成本。研究结果表明：所提出的充电路径规划策略能够根据驾驶员的不同需求分别规划出考虑时间、能耗以及综合最优的充电路径。     

基于主动耦合干预的无级变速器速比控制

利用夹紧力与速比之间的耦合作用,在保证传动可靠的前提下,通过联合调节主从动轮油缸压力来干预速比控制,暂时提高系统压力以扩大速比变化率的可控范围。从速比跟踪性能、经济性、动力性、恶劣工况适应性、与夹紧力相关的传动可靠性、与速比变化率相关的舒适性等方面,研究了主动耦合干预控制方法的控制性能。对踏板开度突变工况、超车加速工况、冰雪路面打滑工况和循环工况等工况进行仿真,结果表明:主动耦合干预控制法在保证可靠性、经济性和舒适性的前提下,改善了速比跟踪性能,提高了动力性,增强了在驱动轮打滑等恶劣工况下的适应性,其中目标速比阶跃工况下的速比跟踪误差减小11%～53%,从30km/h加速到60km/h的超车加速时间缩短约0.7s。     

混联式混合动力客车驾驶员风格自适应控制策略研究

以进一步提高新型混联式混合动力客车燃油经济性为目的,针对目前只能单纯反映汽车行驶状态的能量管理优化控制策略的局限性问题,制定驾驶员风格识别的模糊规则,并结合功率均衡控制策略思想及基于油门踏板开度的电池功率控制算法,建立驾驶员风格自适应控制策略,通过仿真结果表明,其燃油经济性比单纯的能量管理优化控制策略提高7.91%。