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。     

基于灰色预测的混合动力系统ECMS能量管理策略研究

为进一步提高HEV能量管理策略的燃油经济性以及在线实时优化的能力,建立灰色预测GM(1,1)模型对汽车速度实时预测,并将其与等效燃油消耗最小策略ECMS结合,提出基于灰色预测的混合动力汽车ECMS能量管理策略。建立整车仿真模型,并选取WVUCITY、WVUSUB、WVUINTER 3种不同工况进行能量管理仿真分析。结果表明,灰色预测对速度的预测精准度可靠;灰色预测与ECMS能量管理策略结合,可以使SOC值更加稳定,提高电池使用寿命;3种工况下采用灰色预测GM(1,1)模型的ECMS能量管理策略在同等条件下比普通ECMS能量管理策略燃油经济性分别提高7.4%、7.5%、6.3%。     

基于最优功率分配因子的插电式混合动力汽车实时能量管理策略研究

插电式混合动力汽车兼顾传统混合动力汽车和纯电动汽车的优点,即具有较长的续驶里程又具有较好的燃油经济性,插电式混合动力汽车的实时能量管理策略是发挥节能潜力的关键技术。为解决具有手动行驶模式选择功能的P2构型插电式混合动力汽车的能量管理实时优化问题,定义发动机和电机功率分配因子,在任何SOC下从电量消耗模式切换到电量维持模式时,提出通过功率分配因子动态调整发动机最优工作曲线获得最佳的燃油经济性的实时能量管理策略。建立功率分配因子全局优化模型,利用自适应模拟退火算法离线优化功率分配因子,研究功率分配因子和SOC对整车燃油经济性的影响规律,得到在不同SOC的最优功率分配因子控制线。从而建立基于最优功率分配因子控制线的插电式混合动力汽车实时控制能量管理策略。在多个循环工况下对比仿真分析不同SOC下的燃油经济性,结果表明基于最优功率分配因子的能量管理策略使得燃油经济性改善幅度最大可达16.99%。     

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%。     

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     

混合动力汽车模型预测能量管理研究现状与展望

能量管理策略是混合动力汽车的核心技术,其直接决定了整车燃油经济性、动力性及驾驶性。然而,实际工况的不确定性和扰动性极大地增加了能量管理算法的设计难度。为此,开发高效、适应性强的能量管理算法至关重要。模型预测能量管理由于具有滚动优化、反馈校正等优点,可减少未来工况扰动对优化性能的影响,提升工况适应性和整车经济性。重点阐述基于模型预测控制的混合动力汽车能量管理策略的发展状况,并对其基本原理、优势、适用范围进行了综合分析。通过对比分析总结不同控制方法的优缺点,并运用具体算例阐释模型预测能量管理策略的特点。最后从不同角度对预测能量管理的发展方向进行了展望,为先进混合动力汽车能量管理控制器的研发提供一些参考。     

基于工况识别的混合动力汽车能量管理策略优化

针对现有基于工况识别的能量管理策略在车辆行驶过程中未全面考虑动力电池荷电状态(SOC)在某些工况片段下降过快的问题,从ADVISOR中选取23个典型的循环工况,用聚类分析方法将其划分为五类,以燃油消耗最小为目标,采用模拟退火粒子群算法对各类工况下能量管理策略中的关键参数进行离线优化,并建立优化参数数据库,提出了一种基于工况识别的能量管理策略优化方法。利用构建的综合测试工况对所制定的能量管理策略进行仿真分析。结果表明,所制定的基于工况识别的能量管理策略与未采用工况识别的能量管理策略相比,综合油耗降低了12.77%;同时,所制定的基于工况识别的能量管理策略可使汽车在行驶过程中动力电池SOC下降速度大为减小。     

基于工况识别的混合动力汽车能量管理策略

为提高混合动力汽车燃油经济性及控制策略随路况的实时适应能力,以一款双行星排式的新型功率分流混合动力汽车为研究对象,选定五种典型工况,制定识别精度较高的模糊控制器进行工况识别,并优化各工况等效因子,建立了一种基于工况识别的自适应等效燃油消耗最低能量管理策略(A-ECMS).仿真结果表明,相比于基于规则的实车控制策略及等效...     

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。     

基于驾驶意图识别的多模耦合驱动系统能量管理

匹配多模耦合驱动系统可以使插电式混合动力汽车具备高效的集中式与分布式耦合驱动功能,但基于该系统所开展的整车经济性研究尚且不足。为降低整车能耗,开展基于驾驶意图识别的系统能量优化管理。利用模糊推理控制器识别不同工况驾驶员的驾驶意图,根据该驱动系统动力耦合方式、发动机工作特性和电机效率进行驱动模式分类;建立燃油经济性目标函数,采用瞬时优化方法分配发动机和主副电机转矩输出,以此为基础提出基于驾驶意图识别的能量管理策略;搭建模糊推理模型和整车模型,将新欧洲驾驶循环工况和实际车速采集结果作为测试工况,进行整车经济性的仿真分析。结果表明,所搭建模糊推理模型能准确识别驾驶员意图,采用所制定能量管理策略进行系统工作模式优选和转矩分配,使整车的燃油经济性得到了明显提高。针对多模耦合驱动系统开的这一能量优化研究,为系统高效利用奠定了理论基础。     

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%。     

混合动力汽车动力性和经济性道路试验

结合混合动力汽车的特点,根据传统汽车试验标准并参考SAE J1711混合动力轿车试验方法对EQ7200HEV第一轮样车进行了道路试验。试验包括0～100 km/h加速试验、最高车速试验、最大爬坡试验及ECE15工况燃油经济性试验等。试验结果表明,试验样车可以合理、准确的实现多工况切换与控制功能,燃油经济性与基础样车比较有所提高,但需在第二轮开发时重点提高动力性、经济性方面的研究。道路试验为样车参数标定、控制策略优化及系统匹配提供了理论依据,同时对混合动力汽车试验方法进行了有益的探讨。     

Synthetical efficiency-based optimization for the power distribution of power-split hybrid electric vehicles

Now the optimization strategies for power distribution are researched widely, and most of them are aiming to the optimal fuel economy and the driving cycle must be preknown. Thus if the actual driving condition deviates from the scheduled driving cycle, the effect of optimal results will be declined greatly. Therefore, the instantaneous optimization strategy carried out on-line is studied in this paper. The power split path and the transmission efficiency are analyzed based on a special power-split scheme and the efficiency models of the power transmitting components are established. The synthetical efficiency optimization model is established for enhancing the transmission efficiency and the fuel economy. The identification of the synthetical efficiency as the optimization objective and the constrain group are discussed emphatically. The optimization is calculated by the adaptive simulated annealing （ASA） algorithm and realized on-line by the radial basis function （RBF）-based similar models. The optimization for power distribution of the hybrid vehicle in an actual driving condition is carried out and the road test results are presented. The test results indicate that the synthetical efficiency optimization method can enhance the transmission efficiency and the fuel economy of the power-split hybrid electric vehicle （HEV） observably. Compared to the rules-based strategy the optimization strategy is optimal and achieves the approximate global optimization solution for the power distribution. The synthetical efficiency optimization solved by ASA algorithm can give attentions to both optimization quality and calculation efficiency, thus it has good application foreground for the power distribution of power-split HEV.     

增程式电动汽车能量管理策略控制参数优化研究

为了进一步提高增程式电动汽车发动机的燃油经济性和排放性,对基本遗传算法进行改进,生成改进的自适应遗传算法,并将其应用于增程式电动汽车能量管理策略控制参数的优化。通过权值函数的方法将燃油消耗和排放多目标优化问题转化为单目标优化问题,并采用罚函数的方法对工况运行前后蓄电池荷电状态的增量进行约束,对增程式电动汽车发动机燃油经济性和排放性进行优化仿真。仿真结果表明,采用改进的自适应遗传算法能够有效优化增程式电动汽车能量管理系统的控制参数,使发动机的燃油经济性和排放性得到较大的提高。     

并联混合动力电动汽车的模糊能量管理策略

为进一步优化并联的经济性，增强其能量管理策略的鲁棒性，针对高混合率，分析了常用的发动机最优曲线能量管理策略的不足，提出了以功率差、电池组荷电状态和电机转速为输入，以决定电机功率的比例系数为输出的模糊逻辑功率分配策略，在线计算电机所应承担的功率，达到了优化发动机工作点、电机效率和电池组荷电状态平衡的目的。通过整车循环工况前向仿真验证了该模糊策略对车辆经济性和工况适应性的改善。     

并联式混合动力汽车能量管理策略新分类与概述

针对混合动力汽车(hybrid electric vehicle,HEV)能量管理策略的分类与综述问题,对并联式HEV能量管理策略的研究现状与发展趋势进行了研究。根据能量管理策略是否使用人工智能控制方式或优化算法,对并联式HEV能量管理策略进行了横向分类和综述,纵向梳理了模糊逻辑、神经网络、动态规划与等效油耗最小原理的具体应用方式,分析了多智能体系统应用于HEV能量管理优化控制的可行性和优势。研究结果表明,智能优化控制型能量管理策略是解决HEV量管理问题的有效途径,而智能优化控制方法和驾驶工况预测技术的有机结合是未来的一个重要研究方向;另外,将多智能体技术应用于HEV能量管理优化控制也是一个值得研究的方向。