基于工况预测的PHEV自适应等效油耗最小策略

为解决等效燃油消耗最小策略(ECMS)等效因子自适应更新的问题,采用前向建模的方法建立了插电式并联混动汽车整车模型。首先基于EMD-NAR神经网络进行未来车速的预测,并基于K-means聚类分析的方法建立了工况识别模型,通过判断当前预测工况所属类别,实现等效因子的自适应调节。在标准工况下,对基于工况预测的自适应等效燃油最小策略与全局最优控制策略DP以及等效燃油消耗最小策略的各项性能参数进行了仿真对比,验证了该控制策略的有效性和等效因子选取方法的可行性。     

基于动态规划算法的增程式汽车能量管理研究

针对增程式汽车存在的经济性问题，本文以运动型多用途汽车(sport utility vehicle, SUV)为例，采用动态规划算法，优化增程式汽车能量管理控制策略。给出了增程式汽车结构及主要参数，并基于AVL/Cruise模型，搭建增程式汽车关键部件模型，基于动态规划模型及动态规划的基础理论，提出增程式汽车全局动态规划控制策略求解方法，同时采用AVL Cruise中的Interface模块与Matlab/Simulink进行联合仿真。仿真结果表明，在功率跟随和动态规划两种控制策略下，功率跟随的燃油消耗为0.56 kg,动态规划控制策略的燃油消耗为0.53 kg,与功率跟随控制策略相比，燃油消耗大约减少了5.6%,经济性明显提高，说明动态规划算法的控制更加精确，效果更好，而且动力电池荷电状态(state-of-charge, SOC)大幅变化的次数少，发动机大致工作在高效区域。该研究达到了减小等效燃油消耗的目的，具有广阔的应用前景。     

油耗最小化有能力约束的车辆路径问题研究

针对具有能力约束的车辆路径规划问题,本文以最小化燃油消耗为目标,在分析了已有燃油消耗模型的基础上,构建了新的油耗模型,给出并分析了车辆行驶参数。同时,以此为依据建立了相应的低燃油车辆路径问题模型,并设计了贪婪算法,为验证该算法的有效性,选用27个具有能力约束的标准车辆路径问题算例进行仿真分析。仿真结果表明,本文所提出的LF-CVRP模型与以油耗最小为目标蚁群算法的解相比仅多1.43%,而且与汽车百公里综合油耗相比仅差3.49%,说明LF-CVRP模型及算法组成的求解策略,可以快捷、有效、准确的计算油耗及配送路线,满足现代物流配送路线实时更新的要求。该研究为物流企业提供了关键决策方案。     

考虑电池寿命的插电式混合动力汽车能量管理优化

考虑电池寿命对插电式混合动力汽车全寿命周期成本的影响,以综合燃油消耗和电池寿命衰减最小为目标开展电池充放电功率的多目标优化研究. 引入权重系数将多目标优化问题转化为单目标优化问题,采用动态规划（DP）算法求解实现全局最优,并根据优化结果选择最优权重系数. 为了解决动态规划算法运算速度慢、须预知工况的缺陷,以最优权重系数的优化结果训练神经网络控制器并将其应用于控制策略中. 仿真结果表明,与以油耗为单一目标的优化相比,多目标优化可使电池寿命衰减减少13.5%,而燃油消耗仅增加0.5%,在保证燃油经济性的同时有效减少电池寿命的衰减程度;基于神经网络的控制策略有效克服了动态规划算法的缺点并能达到与其相近的运算效果,具有较好的应用前景.     

混合动力汽车实时优化控制策略仿真分析

针对无级变速混合动力汽车中发动机工作点与道路工况解耦的运行特点,提出一种基于二次型最优控制理论的实时优化控制策略,该策略在保证动力系统输出量跟踪给定值的同时,通过平滑发动机功率运行曲线,从而间接降低车辆燃油消耗。基于ADVISOR软件的二次开发,建立实时优化控制系统的仿真模型,并在8种不同工况下进行仿真对比,结果表明:本文控制策略不仅使车辆具有良好的动力性能,而且在道路工况未知条件下,能显著降低油耗和排放水平,节油效果与基于庞特里亚金最小值原理(Pontryagin′s minimum principle,PMP)的全局最优控制策略相近,仅相差1.05%~4.82%。     

基于模糊逻辑的SHEV控制策略设计与仿真

针对一辆串联式混合动力电动汽车设计了一种基于模糊逻辑的控制策略,根据蓄电池组荷电状态(SOC)及车辆需求功率的变化实时调整发动机输出功率,以实现恒SOC控制,同时兼顾发动机燃油消耗及排放.给出了模糊控制器的结构,建立了车辆前向仿真模型,进行了离线仿真及硬件在环仿真.仿真结果表明,模糊控制策略能够较好将蓄电池组SOC维持在期望值0.7附近,且发动机可以稳定地工作在其高效率区以获得较低的燃油消耗及排放.     

燃料电池电动汽车的能量管理

为了研究一类以超级电容和燃料电池作为能量来源的电动汽车能量管理的问题,首先建立了燃料电池和超级电容模型,其中,包括燃料电池性能衰退模型;其次,提出了一种改进的功率跟随能量管理控制策略,通过对二次型效用函数进行偏微分并结合Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件将需求功率分解为燃料电池和超级电容各自的目标功率;最后,采用多目标人工蜂群算法和Pareto解集迭代求解算法内部的最佳平衡系数,同时提升了整车经济性及燃料电池的耐久性。仿真结果表明：与传统功率跟随策略相比,本文改进功率跟随策略可以降低2%的等效氢气消耗,并降低92.66%的燃料电池性能衰退,车辆只需要消耗1.2 kg氢气即可行驶88.52 km。     

丰田PRIUS混合动力汽车能量优化管理策略仿真分析

针对丰田PRIUS混合动力汽车,提出一种基于二次型最优控制理论的新能量优化管理策略,该策略结合规则构造二次型性能指标,通过限制发动机功率的大幅频繁波动,在保证车辆动力性能的同时,达到间接降低整车油耗的控制目标。对ADVISOR软件进行了二次开发,建立了车辆仿真模型,并在不同工况下验证了策略的有效性。仿真结果表明:在不同的道路工况下,该能量优化管理策略比基于规则的能量管理策略具有更好的燃油经济性。     

传感器受限的车辆队列燃油经济性模型预测控制

车辆队列保持较小的车间距可以有效地降低车受风阻力的面积,减少燃油的消耗。将车间距稳定在较小数值上对减小燃油消耗具有很大的作用,由于车载传感器的量程受限,会影响车间距测量值,所以提出一种车辆队列参数化模型预测控制策略,在保证车辆队列跟踪性能的前提下,让车间距稳定在较小的范围内,提升车辆队列的燃油经济性。采用经典PD策略构造参数化时滞队列切换控制器并结合非线性性能指标函数,通过求解有限时域最优控制问题得到控制器中的自由参数。在此基础上,利用频域方法,建立参数化时滞队列预测控制器队列稳定的条件。最后对加减速典型场景仿真验证参数化模型预测控制方法的有效性。     

风光发电与新能源汽车协同优化调度策略

针对新能源汽车无序充电给电力系统带来的负荷压力等问题,提出了一种新能源汽车与风光发电协同优化调度策略。首先,建立了新能源汽车动力电池模型,并提出了基于蒙特卡洛模拟法的充电负荷计算方法。其次,基于风光发电原理建立了风力发电和光伏发电的数学模型。最后,以最小化电网等效负荷标准差为目标,利用有效集算法求解了二次规划问题,得到了新能源汽车的最优充放电调度策略。仿真结果表明：本文所提出的协同优化调度策略能够有效降低大规模新能源汽车无序充电加剧的电网负荷峰谷差。     

Design and optimization of equivalent consumption minimization strategy for 4WD hybrid electric vehicles incorporating vehicle connectivity

This paper presents an optimized equivalent consumption minimization strategy(ECMS) for four-wheel-drive(4 WD) hybrid electric vehicles(HEVs) incorporating vehicle connectivity. In order to be applicable to the 4 WD architecture, the ECMS is designed based on a rule-based strategy and used under the condition that a certain propulsion mode is activated. Assuming that a group of 4 WD HEVs are connected and position information can be shared with each other, we formulate a decentralized model predictive control(MPC) framework that compromises fuel efficiency, mobility, and inter-vehicle distance to optimize the velocity profile of each individual vehicle. Based on the optimized velocity profile, an optimization problem considering both fuel economy and battery state of charge(SOC) sustainability is formulated to optimize the equivalent factors(EFs) of the ECMS for HEVs over an appropriate time window. MATLAB User Datagram Protocol(UDP) is used in the codes run on multiple computers to simulate the wireless communication among vehicles, which share position information via UDP-based communication, and dSPACE is used as a software-in-the-loop platform for the simulation of the optimized ECMS. Simulation results validate the control effectiveness of the proposed method.     

插电式混合动力整车能量管理控制策略

针对插电式混合动力整车能量管理的经济性及动力性要求较高的问题,提出了插电式混合动力整车能量管理控制策略.设计了整车能量管理策略总体方案,分析了车辆行驶里程对插电式混合动力汽车燃油经济性的影响,同时还设计了行驶里程自适应的辅助能量管理控制策略.结果表明:该整车能量管理策略能够根据道路和车辆信息,合理地选择当前最合适的工作模式,可以更加合理地分配从电网充入的电能,提高整车的燃油经济性.     

燃料电池客车系统建模与能量管理策略

为合理地分配燃料电池电动客车行驶过程中的能量供给,使车辆在保证动力性能的前提下提高经济性能,基于MATLAB/Simulink搭建燃料电池客车整车前向仿真模型,并利用Stateflow建立4种规则式能量管理策略,研究策略对车辆经济性的影响。仿真结果表明,本文提出的4种策略均满足CHTC-C工况的运行需求,其中基于开关控制策略的规则三的经济性能最好,每百公里等效氢气消耗量为6.447 kg。     

基于动态规划算法的混联混合动力汽车控制策略

针对某混联型混合动力汽车的布置形式,构建了整车控制数学模型。利用动态规划方法,提出了以控制整个循环发动机燃油消耗最低和电池SOC维持在理想值为目标的优化函数。提出了动态限制SOC区域模型。设计了动态规划全局搜索算法。进行了换档逻辑的优化。仿真对比了基于功率跟随的混联汽车控制策略、动态规划方法以及改进的功率跟随策略。结果显示,动态规划方法可以作为其他控制策略的评价参考,可以改善功率跟随控制策略控制效果。     

增程式燃料电池车经济性与耐久性优化控制策略

为了避免车用燃料电池由于启停变化、功率波动等状态而导致的性能衰退,在能量管理控制策略的开发过程中需要在保证经济性的同时兼顾燃料电池的耐久性.针对该目标,建立了基于改进动态规划算法的增程式燃料电池车经济性与耐久性优化控制策略,将燃料电池的启停状态设为状态变量,在燃料电池的启动和关闭状态之间增加怠速过渡阶段,实现了燃料电池...     

微型燃气涡轮机增程式电动汽车设计

为提高纯电动轿车的适用性,弥补其续驶里程的缺陷,提出以微型燃气涡轮机作为增程器的增程式电动汽车开发方案.对主要动力总成及零部件进行分析,并根据分析确定整车参数,对主要零部件进行计算选型,在Advisor中对整车模型的可行性和燃油经济性进行了仿真验证.仿真结果表明:所提出的设计方案在纯电动模式下可以满足大部分人的需求,在增程模式下,平均每百公里等价油耗为2.02L.该设计方案提升车辆的燃料适应性,同时充分利用了电网能量,相比于传统车,燃油经济性也有很大提升.     

并联混合动力汽车模糊控制能量管理策略研究

针对一款并联混合动力汽车,以提高整车燃油性和改善尾气排放为控制目标进行了能量管理策略研究。将混合动力系统整车需求转矩与当前转速下的发动机最优转矩差值（ΔT）、电池组荷电状态（SOC）作为模糊转矩控制器输入,发动机输出转矩作为控制器输出,设计了25条控制规则,基于ADVISOR仿真验证该策略的有效性和可行性。仿真研究表明,提出的能量管理策略提高了发动机工作效率,减少了燃油消耗和尾气排放,并能维持电池组的SOC在合理的范围内波动。     

基于工况识别的燃料电池公交车能量管理策略

为解决燃料电池混合动力公交车中基于优化的能量管理策略难以实车应用的问题,在分析燃料电池公交车(Fuel cell hybrid bus,FCHB)行驶路线的固定性和片段性的基础上,提出了一种基于SOM-K-means(Self-organized mapping K-means)工况识别的能量管理策略。首先,根据公交车站点将行驶路线划分为多个行驶片段,在车辆停站时,运用SOM-K-means二阶聚类模型完成工况识别,获取车辆下一行驶片段的识别协态变量;当车辆在下一个行驶片段运行时,运用识别协态变量完成基于庞特里亚金极值原理(Pontryagins maximum principle,PMP)求解的能量管理策略的实时应用。其次,建立基于公交车实际运行数据的仿真实验,最后建立硬件在环实验,将所提出的策略移植入整车控制器(Vehicle control unit,VCU)中进行实验。实验结果表明,与基于规则的能量管理策略相比,本研究提出的能量管理策略降低了19.77%的平均等效氢气消耗。且该策略在VCU中每一步的计算时间大约为30 ms,计算结果与仿真结果完全一致,满足车辆对能量管理策略的时效性和准确性的要求。     

基于系统效率最优的新型混合动力汽车控制策略

为了充分发挥混合动力汽车节省燃油和降低排放的控制效果,研究了一种基于行星齿轮机构的新型混合动力汽车动力传动系统方案.在对其驱动系统关键零部件性能实验与数值建模的基础上,综合考虑发动机、ISG电机和动力电池组以及传动系统效率,分析了系统相关典型工作模式下的纵向动力学方程,推导出系统效率模型,提出了基于系统效率最优的全工况整车控制策略,制定了整车的工作模式切换规则与换档控制策略.在MATLAB/Simulink环境下,建立了整车性能仿真模型,结果表明,采用该控制策略能使整车动力性与燃油经济性较传统车明显提高,最后通过台架试验对该方案进行了验证.