基于等效油耗最小的四驱混合动力汽车能量管理

提出了一种基于遗传算法优化的四驱混合动力汽车等效油耗最小控制策略。针对四驱混合动力的特点,建立了整车动力学模型,设计了基于等效油耗最小的瞬时能量管理优化策略。为进一步提高四驱混合动力汽车的燃油经济性,采用遗传算法优化了等效油耗最小策略的关键参数。硬件在环仿真结果表明,基于遗传算法优化的等效油耗最小策略可以实现整车能量优化管理,与基于规则的能量管理策略相比,其在典型工况下的平均燃油经济性高8.94%,比优化前的等效油耗最小策略的燃油经济性高2.68%。     

Power-balancing instantaneous optimization energy management for a novel series-parallel hybrid electric bus

Energy management(EM) is a core technique of hybrid electric bus(HEB) in order to advance fuel economy performance optimization and is unique for the corresponding configuration. There are existing algorithms of control strategy seldom take battery power management into account with international combustion engine power management. In this paper, a type of power-balancing instantaneous optimization(PBIO) energy management control strategy is proposed for a novel series-parallel hybrid electric bus. According to the characteristic of the novel series-parallel architecture, the switching boundary condition between series and parallel mode as well as the control rules of the power-balancing strategy are developed. The equivalent fuel model of battery is implemented and combined with the fuel of engine to constitute the objective function which is to minimize the fuel consumption at each sampled time and to coordinate the power distribution in real-time between the engine and battery. To validate the proposed strategy effective and reasonable, a forward model is built based on Matlab/Simulink for the simulation and the dSPACE autobox is applied to act as a controller for hardware in-the-loop integrated with bench test. Both the results of simulation and hardware-in-the-loop demonstrate that the proposed strategy not only enable to sustain the battery SOC within its operational range and keep the engine operation point locating the peak efficiency region, but also the fuel economy of series-parallel hybrid electric bus(SPHEB) dramatically advanced up to 30.73% via comparing with the prototype bus and a similar improvement for PBIO strategy relative to rule-based strategy, the reduction of fuel consumption is up to 12.38%. The proposed research ensures the algorithm of PBIO is real-time applicability, improves the efficiency of SPHEB system, as well as suite to complicated configuration perfectly.     

ENERGY MANAGEMENT STRATEGY FOR PARALLEL HYBRID ELECTRIC VEHICLES

Energy management strategy (EMS) is the core of the real-time control algorithm of the hybrid electric vehicle (HEV). A novel EMS using the logic threshold approach with incorporation of a stand-by optimization algorithm is proposed. The aim of it is to minimize the engine fuel consumption and maintain the battery state of charge (SOC) in its operation range, while satisfying the vehicle performance and drivability requirements. The hybrid powertrain bench test is carried out to collect data of the engine, motor and battery pack, which are used in the EMS to control the powertrain. Computer simulation model of the HEV is established in the MATLAB/Simulink environment according to the bench test results. Simulation results are presented for behaviors of the engine, motor and battery. The proposed EMS is implemented for a real parallel hybrid car control system and validated by vehicle field tests.     

插电式混合动力汽车控制策略与建模

为了深入分析插电式混合动力汽车能量管理控制策略就需要建立准确的插电式混合动力汽车仿真测试模型,分析影响能量管理系统的因素。利用MATLAB/SIMULINK软件基于实验数据和理论模型相结合的方法对插电式混合动力汽车建模,根据插电式混合动力汽车传动系部件的工作特征对应建立各部件的数学模型,并建立了基于规则的能量管理控制策略对整车的动力性与经济性进行计算仿真验证,计算结果表明建立的插电式混合动力汽车仿真模型和能量管理控制策略能够有效确保发动机处于高效区域运行并改善整车燃油经济性,控制策略可靠有效。     

基于无级变速器的并联式混合动力汽车能量管理策略

针对一种采用金属带式无级变速器(CVT)的并联式混合动力汽车(PHEV),以发动机稳态效率图和电池的充放电内阻曲线为依据,提出基于逻辑门限方法的PHEV能量管理策略,实现混合动力系统不同工作模式间的动态切换。并通过确定不同工作模式中混合动力系统的最佳工作曲线,合理控制发动机和电动机的转矩分配以及CVT的速比。基于ADVISOR仿真平台的仿真研究表明,所提出的能量管理策略能够在满足车辆动力性能指标的前提下有效地降低混合动力汽车的燃油消耗,并能将电池组电池荷电状态(SOC)维持在合理的范围内。     

燃料电池电动汽车能量流控制系统设计与模型实验

根据燃料电池的特点,设计了燃料电池电动汽车能量管理系统．介绍了其运行原理。为满足汽车正常运行和提高运行效率的两大目标．拟定了燃料电池(主动力)和蓄电池(辅助动力)2种能量源之间的优化调配方案。讨论了车辆在行驶过程中的能量流控制算法。在所建立的模拟实验平台上对控制策略及算法进行了实验分析,验证了所提出控制策略和算法的正确性和可行性。     

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。     

动力电池低温极速自加热系统加热一致性及其影响因素的建模分析

锂离子动力电池在低温环境下性能急剧衰退,制约了电动汽车在全气候范围内的推广应用。针对电触发极速加热系统：首先进行电热特性建模方法研究,开展电特性表征,建立考虑材料各向异性的电池产热及热扩散有限元模型,试验验证表明电流误差低于98.2 mA,温升误差小于4.09%;仿真研究不同占空比、电池初始SOC情况的加热特性,进而对电池组在加热过程中的加热行为一致性进行研究,结果表明可在270 s内从-20℃加热到20℃,最大温差低于3.94℃;分析电池单体不一致性与加热系统控制参数对加热行为一致性的影响特性,结果表明电池组温升不一致性与单体电池内阻标准差呈正线性相关,且受控制频率与占空比影响显著,其中占空比对温升影响幅度高达15%。     

基于驾驶风格识别的混合动力汽车能量管理策略

为了进一步提高混合动力汽车的燃油经济性,针对驾驶员的驾驶风格对混合动力汽车的燃油经济性有较大影响的问题。通过对驾驶操作引起的汽车行驶过程的车体冲击度分析,确定不同类型行驶工况下的驾驶风格区分方法,应用该方法在所采集的大量行驶工况数据上,得到不同驾驶风格的车速信息。将行驶工况识别算法、不同驾驶风格的车速信息、等效燃油最小能量管理策略相结合,获取不同驾驶风格下的最优需求功率分配方式,从而建立基于驾驶风格识别的能量管理策略。对一段随机工况应用所制定的能量管理策略,仿真结果表明,所提出的控制策略比不考虑驾驶风格的等效燃油最小能量管理策略燃油经济性提高了8.47%,发动机工作点更好地运行在其最佳效率曲线附近,电池SOC更稳定且更好地维持在高效区域。     

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%。     

面向公交客车应用的插电式混合动力实时优化策略研究

插电式混合动力汽车随着电功率比的逐渐提升实现了机电耦合系统的能量深度混合。然而在应对复杂瞬变的城市公交工况时,如何通过设计实时高效的能量管理策略实现插电式混合动力客车全工况能量消耗最优已成为学术界的研究热点。考虑城市公交工况路况信息对能量分配的影响以及同轴并联式系统构型的自身特点,提出等效坡道在线估计及相应的电池荷电状态(State of charge, SOC)轨线修正方法,在此基础上利用等效油耗最小策略(Equivalent consumption minimization strategy, ECMS)设计一种实时优化能量管理策略,将整条公交线路的能量需求进行合理分配,另外对发动机起停的约束条件保证了发动机的合理高效运行。仿真结果表明所提出的实时优化能量管理策略与实际中应用的规则策略相比,对整车燃油经济性的提升更为显著,且可以更好地匹配公交工况与动力系统构型。实车试验结果也验证了所提出方法的有效性。因此所提出方法为基于优化理论的实车控制策略应用提供了理论依据     

基于模糊控制原理的液压混合动力工程车辆能量管理策略研究

针对液压混合动力工程车辆工作过程中存在的燃油经济性较差和能量回收率低的问题,以装载机为原型,提出了一种基于模糊控制理论的车辆驱动与联合制动能量管理策略。根据车速、蓄能器SOC、泵/马达扭矩、制动扭矩等相关参数建立相应的模糊规则,制定车辆驱动控制策略和再生制动控制策略。搭建整车前向仿真模型对制定的控制策略进行仿真,然后进行硬件在环实验对仿真结果进行验证。结果表明,提出的控制策略合理有效,车辆的燃油消耗率有所下降。     

负载跟随阈值变化下的汽车能量管理策略

针对并联混合动力汽车的能量管理问题，提出了一种新的启发式控制策略，即负载跟随阈值改变策略(LTS)。LTS控制策略基于阈值变化机制和负载跟随方法，可以与电池荷电状态(SOC)保持成比例的微小偏差，能够有效确保电池持续稳定运行。与目前应用阈值变化机制的规则控制策略不同，本文设计LTS控制策略的阈值通过电池荷电状态(SOC)和发动机转速来综合调整动力输出方式，其能量管理的精细化程度更高。为了验证策略的有效性，将该策略应用于混合动力汽车进行仿真测试，并与传统的等效燃油消耗率最小化策略(ECMS)和电动辅助控制策略(EACS)进行性能对比。结果表明：在燃油经济性方面，LTS控制策略优于EACS控制策略3.1%～10.4%,LTS控制策略优于ECMS控制策略2.5%～5.7%。在电池荷电状态(SOC)方面，LTS控制策略可以使得C_SO值大于60%,电池具有较好的运行状态。     

燃料电池有轨电车能量管理策略多目标优化

为研究一类以质子交换膜燃料电池、超级电容和动力电池为动力源的混合动力有轨电车能量管理问题,首先介绍该类有轨电车的混合动力系统结构和工作特点,提出一种基于系统工作模式的逻辑门限式能量管理策略,工作模式的切换通过多个控制参数来实现。针对该能量管理策略中控制参数的不确定性,应用多目标遗传算法,将整车超级电容和动力电池的最小配置成本以及有轨电车运行的能耗、准时性、准地点停车作为优化目标,对影响列车动力性能的主要能量管理策略控制参数进行优化。以国内某规划线路为实例,在已通过实车试验数据验证的系统仿真模型中进行优化分析,优化结果表明,在保证列车动力性能的前提下,优化后列车的总牵引能耗减少了约12.5%,回收的再生制动能量增加了约14.5%,燃料电池的平均效率提高了约0.83%;同时通过优化得到了超级电容和动力电池的最小容量配置,为整车车载储能系统的冗余配置提供参考。     

基于工况识别的混合动力汽车动态能量管理策略

针对固定循环工况下所制定的混合动力汽车能量管理策略存在一定局限性问题,从ADVISOR软件中选取覆盖车辆实际行驶工况的20个典型循环工况,以整车综合燃油消耗和动力电池寿命为综合优化目标,利用粒子群算法对各工况下能量管理策略中所涉及的关键参数进行了优化,并将得到的优化结果建立数据库,提出了基于行驶工况识别的混合动力汽车动态能量管理策略。最后,通过选择某个随机工况对所制定的能量管理策略进行仿真。结果表明：所制定的动态能量管理策略与未采用工况识别的能量管理策略相比,车辆综合燃油消耗下降10.70%,动力电池温升和平均有效工作电流分别下降2.46℃和1.63A。     

燃料电池/蓄电池混合动力电动汽车能量控制策略研究

燃料电池/蓄电池混合动力电动汽车存在动力的耦合和分离过程,能量管理策略比较复杂.为了进一步合理分配燃料电池和蓄电池之间的动力输出,增强其能量管理策略的鲁棒性,从理论上分析了燃料电池/蓄电池双能源电动汽车的功率分配方法,用Matlab/Simulink建立了功率跟随模式控制策略的仿真模型,利用ADVISOR2002的并联框架完成燃料电池/蓄电池双能源混合动力汽车能量管理的建模与仿真.结果表明该电动汽车动力传动系统参数匹配合理,能满足动力性设计指标要求.     

基于随机动态规划的混合动力履带车辆能量管理策略

混合动力履带车辆采用发动机—发电机组和电池组混合供电,必须设计满足车辆动力性和燃油经济性约束的能量管理策略。针对串联式混合动力履带车辆,提出一种基于随机动态规划的能量管理策略设计方法。以实车行驶试验数据为目标工况,将驾驶员功率需求抽象为随车速变化的马尔科夫过程。建立发动机—发电机组、电池组以及直流母线功率平衡动态模型。以目标工况中燃油消耗及电池最终荷电状态的偏差作为车辆的优化控制成本函数,建立车辆能量管理最优控制问题。采用策略迭代法求解以发动机转速、电池组荷电状态、车速和驾驶员功率需求为输入、发动机电子节气门为输出的最优控制策略。所得控制策略通过基于前向车辆模型的仿真以及行驶试验验证。结果表明,相对于原发动机多点控制策略,所得最优控制在满足目标工况同时,燃油经济性明显提高。     

考虑燃料电池耐久性的FCHV复合能量管理策略

针对燃料电池混合动力汽车(Fuel Cell Hybrid electric Vehicle,FCHV)在频繁变载、启停、连续低载和怠速工况下燃料电池寿命衰减的现状,提出基于模糊控制与开关控制的滑动平均滤波复合能量管理策略,该复合能量管理策略以整车需求功率与燃料电池高效区下限之差和蓄电池SOC为模糊输入量,在有效避免燃料电池启停、连续低载和怠速工况的同时,通过开关控制可避免蓄电池过充产生的安全问题,通过滑动平均滤波控制可以改善燃料电池在频繁变载工况下耐久性差的问题。采用AVL Cruise软件和Matlab/Simulink软件进行联合仿真,仿真结果表明,提出的复合能量管理策略在保证蓄电池安全性的情况下,减少了引起燃料电池寿命衰减的工况,提升了燃料电池的耐久性。     

基于LVQ工况识别的混合动力汽车自适应能量管理控制策略

为提高混合动力汽车的燃油经济性,选取6种典型行驶工况代表“市区”、“郊区”和“高速公路”3类主要工况,采用基于规则的模糊能量管理控制策略,以整车燃油经济性为目标,在3类主要工况下用改进型粒子群优化算法优化发动机联合工作曲线与发动机关闭曲线系数,得到相应的优化后的隶属度函数的参数;运用学习向量量化(LVQ)算法识别车辆运行工况,动态选择相应的模糊控制策略,使混合动力汽车控制策略对选定的几种代表性工况具有自适应性,从而提高整车的燃油经济性。仿真对比结果表明,相比于传统混合动力汽车,燃油经济性提高了3.4%。     

插电式混合动力汽车的次优能量管理策略

从实际应用角度出发,针对插电式混合动力汽车提出了一种次优能量管理策略,借助随机动态规划获得了最优的挡位与功率分配,提出了算法内部约束与外部修正相结合的方法来解决最优策略在实际应用中可能出现的频繁升降挡问题,并采用瞬时优化算法解决换挡过程中的最优功率分配问题。研究结果表明：与传统的瞬时优化控制策略相比,所提策略的燃油经济性有显著的提升效果。