混合动力汽车再生制动系统的建模与仿真

再生制动系统是混合动力汽车和电动汽车特有的系统.可以将汽车制动过程中消耗的汽车动能和势能通过电机发电的方式储存到电池中,在启动和加速过程中加以利用.提出了一种再生制动系统的结构和并行制动力分配下的再生制动控制策略,建立了再生制动系统中主要元件的数学模型.为了验证该再生制动系统的性能以及工作可靠性,在MATLAB/Simulink平台上,以改装混合动力汽车夏利TJ7100为基础样车,通过试验数据和数学模型相结合的方式建立再生制动系统的仿真模型,最终得出仿真计算结果,以此来验证该系统.考虑汽车在市区频繁的启动/停车、加速/制动,选择市区十五工况进行仿真.仿真结果表明,有效能量回收效率为17.2%,明显改善了该车的燃油经济性,并减少了排放污染,验证了提出的再生制动系统结构及其控制策略的合理性,为以后对电动汽车的研究打下了坚实的理论基础.     

并联混合动力汽车模糊逻辑控制策略的建模和仿真

提出了基于模糊逻辑控制扭矩分配策略,建立了各功能组件模型.并利用ADVIS0R2002仿真平台,完成了该模糊逻辑扭矩控制策略和电气辅助控制策略仿真比较.结果表明,本文提出的模糊逻辑控制策略对提高混合动力汽车的动力性和燃油经济性,改善尾气的排放有明显的作用.     

混合动力汽车动力系统建模与仿真

为缩短研发周期、降低研发成本,提高模型可信度,基于Simulink/Simscape建立混合动力汽车动力系统物理仿真模型,包括机械系统、控制系统和驱动系统动力学模型。建立控制器局域网络(Controller Area Network, CAN),实现动力系统各模型之间的通信,提高仿真模型复杂度与精度。在新欧洲标准行驶循环(NEDC)测试工况下,采用实车参数对模型动力系统性能和燃油经济性进行分析,探讨不同工况对模型的影响。仿真结果表明,建立的模型符合实际汽车动力系统动态特性,CAN总线的实时性和准确性满足实际需求。     

汽车自适应巡航控制跟随模式的仿真建模

自适应巡航控制跟随模式的研究是一个非常复杂的问题,大量试验分析及理论推导表明,传统的寻优控制方法难以获得满意的结果。该文介绍了自适应巡航控制及跟随模式的功能,根据模糊神经网络控制理论,详细分析了自适应巡航控制跟随模式下的距离控制,构造了适宜的五层模糊神经网络,对汽车自适应巡航控制跟随模式进行了仿真建模,推导了相应BP算法公式,并利用相关资料在Matlab环境下进行了仿真试验。分析结果表明,使用模糊神经网络技术能够取得满意的控制效果。     

基于模糊系统的汽车智能巡航仿真研究

针对汽车巡航智能控制问题,基于模糊理论提出了节气门与刹车综合调控的智能控制策略.建立了安全跟随距离与相对速度的双输入单输出模糊控制器,结合某轿车实车数据,采用Simulink设计了巡航系统智能控制仿真模块,针对城市道路典型运行工况实施了仿真验证.结果表明:该策略具备自动起步与停车及智能跟随前车且保持安全车距等集成控制功能,可有效提高汽车行驶的主动安全性,其研究成果可为系统dSPACE原型搭建及开发提供必要的理论参考.     

混合动力轿车的建模与仿真

该文介绍了应用电动汽车仿真软件ADVISOR 2 0 0 2对国内一汽车企业的混合动力轿车样车进行建模与仿真的研究工作。待仿真的轿车与日本本田公司的混合动力轿车Insight的动力系统结构相同 ,因此作者采用在ADVISOR中的Insight模型的基础上 ,修改其设备参数 ,重新设计其控制策略模块的模型的技术方案来进行仿真工作 ,最后给出了混合动力轿车的整车性能和工作过程的仿真结果。该研究可以帮助确定混合动力轿车动力系统的配置方案 ,为企业设计混合动力轿车提供参考。     

混联式混合动力汽车电子节气门系统研究

混合动力汽车(HEV)对发动机的控制提出了新的要求,针对问题,提出了以电子节气门系统精确控制发动机的进气量,量化输出转矩的方案.在分析一种混联式混合动力汽车整体结构、电子节气门的工作原理、结构以及主要的非线性影响因素基础上,将电子节气门控制系统与主控制器集成,并建立了基于滑模控制的仿真模型.仿真与试验测试结果表明,所研究的电子节气门控制系统能迅速获得预期节气门开度,很好地执行主控制器发出的控制指令,并且响应速度快,稳定性好,满足了混合动力汽车对发动机的控制要求.     

基于模糊逻辑的混合动力汽车制动力动态分配控制策略研究

为更好地满足混合动力汽车制动力需求,提出了基于模糊逻辑的制动力动态分配控制策略。该策略将总制动力动态分配为再生制动力和前后轮摩擦制动力,在保证制动性能的前提下,使电机最大限度的回收制动能量。在两种不同循环工况下进行的仿真结果表明,该策略的能量回收率分别为27.85%和24.89%,均优于原有的控制策略。     

遗传算法在汽车巡航控制系统中的应用

针对汽车巡航控制系统的强非线性和不确定性,提出了一种基于遗传算法的模糊PID汽车巡航控制方法。结合遗传算法和模糊PID控制各自的优点,分别用遗传算法优化模糊PID控制系统的模糊控制规则、用模糊推理在线整定PID控制参数。仿真结果表明,基于遗传算法的模糊PID控制方案使巡航系统具有更快的响应速度和适应参数变化的能力,它是一种非常有效的控制策略,能够达到较好的控制效果。     

混合动力汽车模型预测控制策略研究

针对传统混合动力汽车控制方法无法实现实时最优控制的问题,提出了基于简化混合动力汽车系统模型的预测控制智能优化策略.通过将3自由度的系统模型简化为1自由度的系统模型,并采用连续广义最小残量方法求解模型预测控制问题.运用MATLAB/Simulink与GT-POWER联合仿真平台进行仿真,实验结果验证了系统模型简化的有效性,以及所设计的模型预测控制算法大幅度提高混合动力汽车的燃油经济性的能力和实时控制性能.     

无人机全电刹车系统的建模与仿真研究

无人机全电刹车系统在减小失火危险,减轻飞机重量,降低维护要求以及显著改善刹车力矩控制和防滑性能方面都有着传统液压刹车系统无法比拟的优点.文章研究了全电刹车系统的具体工作原理及整体结构,建立了系统各个组成部分的数学模型,特别针对电刹车系统所特有的部件和结构:电作动机构和刹车力矩反馈控制作了深入的研究,确定了电作动机构的具体结构,并在此基础上建立了系统整体的数学模型.并利用SIMULINK工具进行了仿真分析,给出了干跑道情况下的仿真结果,与实际情况基本吻合,结果表明全电刹车系统无论是在刹车性能还是在刹车效率上都明显优于传统的液压刹车系统.     

插电式混合动力汽车模型预测控制策略研究

针对传统插电式混合动力汽车智能控制策略计算量大,难以实现实时最优控制的问题,提出了基于蓄电池充放电管理的插电式混合动力汽车预测控制策略.利用实测通勤插电式混合动力汽车车速信息,以蓄电池荷电状态为系统状态变量,以蓄电池充放电功率为系统控制变量,插电式混合动力汽车燃油消耗量最低为系统性能指标,设计了插电式混合动力汽车的模型预测控制智能优化算法,运用连续广义最小残量方法求解最优控制问题.在Matlab/Simulink与GT-POWER联合仿真平台上进行仿真,实验结果验证了所设计的模型预测控制算法不仅可以大幅度提高混合动力汽车的燃油经济性,而且能够满足实时控制的要求.     

基于Carsim和Simulink仿真的车辆模糊巡航控制器

设计一种基于模糊控制思想的四输入变量的汽车巡航控制器,将巡航控制分为速度控制和距离控制2部分,介绍所用到的汽车纵向动力学模型、模糊控制器的设计思想及模糊规则设计。通过Carsim与Simulink的联合仿真验证算法的高效性及对车辆控制的准确性。     

基于模糊逻辑系统的电动车用MH-Ni电池建模

电动汽车的电池管理系统需要一个精确和可靠的电池模型,以往不同类型的电池模型很难来精确地描述电池性能。本文基于模糊逻辑系统提出一种建立MH—Ni电池智能模型的方法,通过更容易采集到的输入输出数据来有效的训练模型参数,使得到的智能模型能很好的模拟电池的动态性能。     

无刷直流电机模糊PI系统的建模及仿真

针对无刷直流电机的传统PI控制策略存在的局限性,即PI控制器控制参数不能随环境变化而调整,不具有整体优化功能,给出了一种模糊PI控制建模方法。利用模糊集合的隶属度函数,模糊控制规则以及清晰化方法,基于Matlab/Simulink平台并结合电机转子位置信号,建立无刷直流电机模糊PI控制系统的仿真模型。仿真结果表明,模糊PI控制加快了系统响应时间、减小了超调,具有较强的鲁棒性和自适应能力,使系统获得了较好的控制性能,具有较好的应用价值。     

一种新型滑模控制器设计及仿真

对于一类非线性不确定系统,常规滑模控制器存在"抖振"现象和抗外部扰动作用不理想等问题.本文运用自适应模糊系统逼近滑模控制器参数,并引入一个自适应模糊参数连续逼近常规滑模控制器的开关函数,最后给出一种新型自适应模糊滑模控制器,该方法克服函数和边界层法的不足.仿真实验结果表明该方法增强非线性系统的抗干扰能力和鲁棒性,并大大地削弱系统的"抖振"现象.