遗传算法在混合动力汽车控制策略优化中的应用

提出了一种基于浮点数编码遗传算法的混合动力汽车控制策略参数优化新方法。以一辆实际混合动力汽车样车的逻辑门限控制策略为例，分析并建立了控制策略参数优化的有约束非线性规划模型，其目标函数包含最小化油耗和排放。提出了采用稳态进化模型和浮点数编码遗传算法的参数优化方法，用于求解一组最优的控制策略参数。仿真结果表明，该方法可以找到一组全局最优的参数，将其用作离线参数优化，可以大大缩短控制器的实车标定时间。     

混合动力汽车动力传动系统控制策略优化研究

模糊控制策略应用在混合动力汽车上有鲁棒性和非线性能力强、实时性好的优势,但是控制策略的制定主要根据专家经验,具有一定主观性,一般情况下无法获得全局最优。将遗传算法应用于求解混合动力汽车控制策略参数优化问题。以某并联式混合动力汽车为原型,设计模糊控制策略,并采用遗传算法以最小化油耗和排放为目标对控制策略进行优化。仿真结果表明,应用遗传算法经过离线参数优化可以找到一组全局最优的参数,使得油耗和排放都有明显降低。     

混合动力汽车动力耦合技术综述

动力耦合系统是并联型和混联型混合动力电动汽车的关键部件,其性能直接影响着混合动力汽车的动力性能和燃油经济性能,介绍了动力耦合系统的功能和分类,从技术发展历程、结构和工作原理、性能特点等方面对三种主要动力耦合系统(齿轮式机械动力耦合系统、电磁式动力耦合系统和液压混合动力耦合系统)进行了详细阐述,并展望了混合动力汽车动力耦合系统发展的趋势:控制智能化;系统集成化;结构多样化。     

基于遗传算法的插电式串联混合动力汽车动力参数优化

针对插电式串联混合动力汽车(PSHEV)动力参数优化问题的多目标、有约束和高度非线性的特点,应用遗传算法工具箱和ADVISOR的非GUI函数,以整车设计要求的动力性能指标为约束条件,以整车百公里燃油消耗量和排放性能为目标函数,建立了PSHEV动力参数优化的仿真模型,实现了对PSHEV动力系统部件参数和控制策略参数的同时优化。最后应用该优化模型对某PSHEV进行仿真分析,结果表明该优化仿真模型能够显著降低PSHEV的百公里燃油消耗量,在保证动力性能的前提下,整车的燃油经济性和排放性能也得到了提高。     

混合动力汽车能量管理的自适应交叉NSGA-Ⅱ优化

为了降低混合动力汽车的油耗并减少有害气体的排放,提出了基于逻辑门限值的能量管理策略和自适应交叉NS-GA-Ⅱ算法的控制参数优化方法.介绍了混合动力系统结构和工作模式,建立了混合动力系统仿真模型.基于逻辑门限值构造了混合动力汽车能量管理策略.以控制策略参数为优化对象,以降低油耗和减少有害气体排放为优化目标建立了参数优化模...     

基于遗传算法的混合动力汽车前向仿真驾驶员模型参数优化

建立了采用PI控制的混合动力汽车前向仿真驾驶员模型,针对传统方法难以整定PI控制器控制参数的问题,提出了基于遗传算法优化PI控制器控制参数的方法,给出了遗传算法的目标函数及其实现过程。仿真结果表明,基于遗传算法优化控制参数的驾驶员模型,能够使得实际车速很好地跟踪循环工况目标车速。     

基于混合遗传算法的混合动力汽车优化设计研究

针对混合动力汽车驱动系统参数优化设计问题的特点,将自适应遗传算法与序列二次规划算法相结合,构成用于求解该问题的混合遗传算法.一方面该算法提出了新的自适应交叉和变异概率调整公式,以保证全局收敛性.另一方面通过改进自适应遗传算法与序列二次规划算法的结合方式,以加快局部搜索的速度和求解质量.实例优化结果表明,该算法提高了收敛速度和求解精度,保证了全局收敛性,在混合动力汽车驱动系统参数优化设计中的应用是有效的.     

功率分流式混合动力汽车整车参数匹配与优化研究

针对功率分流式混合动力汽车,首先根据整车设计参数及动力性能目标要求,分别对电机、动力电池组、发动机、主减速器和行星排等传动系统部件进行参数匹配,并运用AVL-Cruise软件建立目标车辆整车模型;其次在满足动力性能目标的前提下,运用AVL-Cruise和Isight软件搭建联合仿真模型,分别采用粒子群优化算法和多岛遗传算法,将行星排特征参数和主减速器传动比作为优化参数,百公里油耗和电耗加权之和作为优化目标进行优化研究,并对比分析2种优化算法的计算结果来获得兼顾动力性能和经济性的最优结构参数,为研究功率分流式混合动力汽车传动系统提供理论依据。     

ISG混合动力汽车动力总成的匹配方法研究

分析了ISG混合动力汽车动力总成参数对起动性能、加速性能、爬坡性能和最高车速性能的影响,给出了ISG混合动力汽车燃油经济性的设计要求,建立了蓄电池的匹配模型,着重阐述了蓄电池功率和能量的设计要求。将提出的ISG混合动力汽车的优化匹配设计方法应用于IVECO混合动力汽车的设计中,通过对比不同设计方案的结果,说明了本研究设计方法的可行性,根据优化结果给出了本设计相应的ISG-HEV系统参数。     

基于驾驶性能优化的混合动力车辆动态控制策略研究

针对混合动力车辆在动态过程中的最优控制问题,提出了一种基于驾驶性能优化的动态控制策略。根据功率分流混合动力系统的结构特点,建立了面向控制问题的功率流动态分配模型。根据驾驶员的期望状态与车辆的实际状态,提出了驾驶性能的指标函数。阐述了优先满足驾驶性能的综合控制策略,在优化模型中充分考虑了各部件的动态响应特性和发动机的转速跟踪要求,并且提出了驾驶性能实时优化算法。仿真结果表明,与传统的优化策略相比,该控制策略在不牺牲燃油经济性的同时显著提升了驾驶性能。     

新型并联式混合动力汽车模式切换协调控制

针对一种基于行星齿轮机构的新型并联式混合动力汽车,以实现整车系统效率最优为目标,对混合动力系统工作模式区域进行划分,制定出整车能量分配策略。研究了各工作模式切换之间的扭矩协调控制算法,并进行了驱动工况仿真分析。结果表明,综合了系统效率最优的能量分配策略与协调控制算法既能优化动力系统效率,又能够有效提高混合动力汽车模式切换过程中动力传递的平稳性。     

基于模拟退火遗传算法的PID控制器参数优化

针对遗传算法存在容易早熟的不足,将模拟退火算法融合到遗传算法中,建立了模拟退火遗传算法,并将其应用于PID控制器的参数优化.结果表明,将模拟退火算法融合到遗传算法中是有效的,基于模拟退火遗传算法的PID控制器参数优化是可行的.     

混合动力汽车用超高强度钢材质飞轮电池转子的优化

分析了目前混合动力汽车常用的储能方式的特点及其存在的问题,指出飞轮电池在混合动力汽车中具有良好的前景。通过对比分析认为在20 000 r/min转速下,超高强度钢飞轮转子相比复合材料飞轮转子有较好的综合性优势。建立了超高强度钢飞轮优化设计的数学模型,利用该模型并借助Matlab计算了飞轮基本参数,进一步基于Abaqus有限元分析软件,优化出储能1 kW.h的飞轮转子的机械结构;优化后的结果满足混合动力汽车应用的要求。     

基于PMP的HEV全局最优能量管理策略研究

动态规划常用于求取已知工况的全局最优解,但该方法计算量大、求解时间长。为了解决这个问题,把发电机组和电池组模型适当化简,在保持电池组电量平衡的条件下,以电池组荷电状态为状态变量,以电池组输出功率为控制量,采用庞特里亚金极小值原理算法求解了混合动力汽车的能量管理问题,得到了全局最优解,并给出了详细的求解过程。与动态规划相比,该方法求解需要的时间很短。     

基于混合粒子群算法求解装配线第二类平衡问题

阐述了装配线平衡问题类型及其平衡求解的相关算法,给出了装配线第二类平衡问题的数学描述。在分析用标准粒子群优化算法求解装配线第二类平衡问题的缺陷基础上,利用粒子群优化算法所具有的全局搜索能力和高搜索效率以及模拟退火算法所具有的局部搜索能力,提出了采用粒子群和模拟退火的混合算法求解第二类平衡问题的方法,并给出了求解流程。应用实例证明,用混合粒子群优化算法比标准粒子群优化算法求解第二类平衡问题能获得更优的结果。     

AMT中度混合动力汽车经济性换挡规律研究

针对装备机械自动变速器（AMT）的中度混合动力汽车,综合考虑发动机、电动机/发电机、电池和传动系统的效率,以动力传动系统效率最优为目标,确定了驱动工况各工作模式工作区域。在此基础上,分别对各模式下的经济性换挡规律进行研究,获得了中度混合动力汽车驱动工况下的经济性换挡规律。在MATLAB/Simulink平台上,采用ECE+EUDC循环工况对所提出的经济性换挡规律进行仿真,结果表明,与ADVISOR中的传统换挡控制规律相比,所提出的换挡控制规律能较好地提高整车的燃油经济性。     

基于粒子群优化和模拟退火的混合调度算法

提出了一种离散粒子群调度算法，采用基于工序的编码方式及相应的位置和速度更新方法，使具有连续本质的粒子群算法直接适用于调度问题。针对粒子群算法容易陷入局部最优的缺陷，将其与模拟退火算法结合，得到了粒子群-模拟退火算法、改进的粒子群算法、粒子群-模拟退火交替算法以及粒子群-模拟退火协同算法等4种混合调度算法。仿真结果表明，混合算法均具有较高的求解质量。