电控机械式变速箱换档过程迭代学习控制

电控机械式变速箱(Electrical mechanical transmission, EMT)的换档过程是一个复杂的非线性多刚体动力学过程。由于系统建模困难,不确定性大,采用传统的控制算法往往无法得到满意的控制效果,从而极大地限制了换档过程控制方法的发展。针对这些问题,分析了换档过程的特性,将整个换档过程视为重复性过程,提出采用迭代学习控制的方法来优化换档过程。为此,采用未知输入观测器对换档阻力进行估计;然后设计线性状态反馈控制器得到初始控制输入;进而引入迭代学习控制方法来补偿控制误差,并且考虑了迭代学习过程中期望轨迹的设置,以得到良好的换档控制效果;最后,通过台架试验验证了算法的可行性和有效性。     

电动汽车SOC估计方法原理与应用

SOC估计是电动汽车电池管理系统的重要功能.研究人员为了提高电动汽车电池SOC估计的准确性做了大量研究工作,采用的主要方法有:放电实验法、Ah计量法、开路电压法、负载电压法、内阻法、线性模型法、神经网络法和卡尔曼滤波法.讨论了电池SOC定义;介绍了各种SOC估计方法的原理及应用中存在的优缺点;分析了充放电倍率、温度、自放电、老化等因素对SOC的影响;评价了各种SOC估计方法.     

典型动力电池特性与性能的对比研究

以试验数据为基础,对以铅酸电池、氢镍电池和锂离子电池为代表的典型动力电池,分别在电池的容量特性、效率特性、电压特征、直流内阻特性、温度特性、自放电特性以及能量和功率性能方面进行了对比研究,结果表明,锂离子电池具备最佳的综合性能,随着安全性不断提高和成本的降低,必将成为动力电池领域的主角.     

电流输入电动汽车电池等效电路模型的比较

基于电动汽车系统仿真的研究需要,提出两个非线性等效电路电池模型：GNL模型和CR模型。为了评价两个模型的性能,以320单体串联的80 Ah镍氢电池组为研究对象,基于同一组复合脉冲试验数据,应用多元线性回归方法同时辨识Rint模型、Thevenin模型、PNGV模型、GNL模型和CR模型的参数,进而建立各等效电路模型基于MATLAB/Simulink的电流输入仿真模型,使用26.67 A恒流放电和FUDS工况试验数据来验证模型精 度。模型计算结果与试验数据的误差表明,电流输入等效电路模型中,PNGV模型和GNL模型更适用于电动汽车仿真,GNL模型具有更好的精度。     

MH-Ni动力电池散热能力影响因素分析

为了给金属氢化物镍电池(MH-Ni电池)散热能力优化设计提供定量依据,以80AhMH-Ni动力电池为对象,建立MH-Ni电池热模型,分析表面对流传热系数、外壳导热系数和外壳厚度对MH-Ni电池散热能力的影响。研究表明,提高表面对流传热系数、外壳导热系数可以显著提高电池散热能力,但改变电池外壳厚度带来的影响如何要具体情况具体分析。     

基于支持向量回归的电池SOC估计方法研究

电池荷电状态(SOC)估计的准确性对于混合动力汽车至关重要.将支持向量回归方法用于电动汽车电池SOC的估计.方法中考虑了电池温度、电压、电流、净安时数等因素,对于电动汽车典型工况试验数据得到了小于0.04的误差.比较研究表明:支持向量回归方法比神经网络方法有更好的鲁棒性.     

电动汽车用LiFePO4/C锂离子蓄电池性能

对最新开发的150AhLiFePO4/C锂离子蓄电池进行了试验测试。分析和评价了其电压特性、容量特性、直流内阻特性、功率特性和温度特性,同时与其他动力电池的性能进行了比较。研究表明,LiFePO4/C锂离子蓄电池在安全性、循环寿命、成本和对环境友好等方面的特点适于电动汽车应用,但综合性能优势尚不明显,尤其是低温性能需要改善,比能量和比功率需要进一步提高。     

镍氢电池组的荷电状态估计方法研究

采用联邦城市行驶工况(FUDS)对电池组进行充放电试验,建立了单变量的镍氢电池组的状态空间模型。将电池荷电状态(State of charge, SOC)作为系统的状态,基于卡尔曼滤波进行SOC的估计,估计结果的最大相对误差为2.15%。该方法适合于电池工作为动态的混合动力汽车,也同样适用于那些电池状态变化不剧烈的场合,并且具有较小的计算量。     

电动汽车用聚合物锂离子蓄电池充放电性能

对200Ah聚合物锂离子蓄电池单体进行了充放电特性试验和分析,得到了聚合物锂离子蓄电池在不同电流下的电压特性、容量特性、温升特性和内阻特性。试验结果表明:研究的聚合物锂离子蓄电池内阻小,库伦效率高,质量比能量高达190Wh/kg,接近美国先进电池联合会(USABC)长期指标要求的200Wh/kg,在电动汽车上的应用前景广阔。     

动力锂离子电池离散特性分析与建模

离散化特征是目前锂离子电池组在电动汽车上大规模使用时需要认真研究的问题。对电池组工作电压离散特性的统计规律进行了研究,对电池组静态SOC离散程度进行了定量研究。以两种正极材料（磷酸铁锂和锰酸锂）的电池模块为试验对象,对在动态工作中电池模块的电压离散性进行了初步分析,提出了容量衰减系数的概念,并讨论了电流与温度对工作电压离散程度的影响。最后归纳总结了锂离子电池组离散度的影响因素,提出了改善电池组均匀性的控制方法。