增程式混合动力系统能量匹配优化研究

在增程式混合动力汽车动力学分析基础上,在特定工况下,以系统效率最高为优化目标,建立整车模式切换规律。基于MATLAB/Simulink仿真平台建立仿真模型,仿真结果表明,该能量管理策略有效提高了混合动力汽车的燃油经济性和动力性。搭建了基于dSPACE的混合动力硬件在环试验系统,并开发数据采集及测控软件,完成了混合动力汽车基于特定循环工况的试验,验证了控制策略的有效性。     

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。     

基于能量管理的增程式电动汽车控制策略研究

本文以增程式电动汽车为研究对象,根据GB 18352.6-2016法规的电量保持模式中相关要求,提出了基于能量管理的增程式电动汽车控制策略研究,在AVL CRUSE仿真软件和Simulink建模软件搭建了增程式电动汽车的仿真计算模型和控制模型,仿真结果和试验结果均表明此控制策略下,车辆在电量保持模式下,增程器能满足功率需求并维持电量平衡,各项排放污染均能满足法规要求,且具备较好的经济性。     

混合动力电动汽车能量管理策略研究进展

面对能源和环境的巨大压力,混合动力电动汽车(Hybrid Electric Vehicle,HEV)成为汽车行业发展的一个重要方向。能量管理是HEV动力系统控制策略的核心,是整车动力性、经济性和驾驶性的重要保障,如何优化管理整车能量和提高能量利用率是HEV面临的重大挑战。首先从多个角度对HEV能量管理问题进行概述,进而对HEV能量管理策略的研究进展及现状进行了全面综述,基于优化式和规则式两个角度列举不同的能量管理策略,分析并总结了不同的能量管理策略的优点及不足。最后综合分析HEV能量管理系统的特点及影响因素,并对HEV能量管理的研究方向进行了展望。     

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。     

单发洗扫车扫刷机构速度特性分析

研究单发洗扫车扫刷马达的输出速度,得出扫刷机构速度特性.洗扫车的清扫效果受扫刷速度的影响非常大,扫刷转速必须能够根据不同的路况进行调整.首先介绍了现有的扫刷机构的结构特点和工作原理,通过对国内外现有的洗扫车的扫刷速度调节方式进行分析和对比,得出各种调速机理的性能特点,并结合单发洗扫车动力系统和液压系统的特点,建立扫刷马...     

基于模糊逻辑控制的混合动力汽车能量管理系统研究

介绍了模糊逻辑控制在混合动力汽车能量管理系统中的应用，在Advisor环境下，基于Matlab／Simulink软件建立了混合动力汽车的仿真模型，选择反映中国高速路况Hyzem—highway和城市循环工况Hyzem—ruyal道路行驶循环分析了整车经济性能和排放性能以及制动能量管理，计算机仿真表明，在能量管理系统中使用模糊逻辑控制器是合适的。     

洗扫车垃圾箱体及过滤装置优化研究

以环卫机械领域洗扫车产品洗扫作业为背景,提出一种洗扫车垃圾箱体及过滤装置,包括垃圾箱体上下腔体、过滤网、后门滤网、侧面滤板、过滤机构、精滤。该洗扫车垃圾箱体及过滤装置包括二级沉降及四级过滤,通过垃圾的逐级沉降过滤,实现水的过滤循环再利用,提升一次加水的作业时间。     

混合动力电动汽车电能量监控方法的实验研究

针对目前用于混合动力电动汽车电能量管理的荷电状态法存在的“定义与结果难相一致”的问题,提出基于电功率的混合动力汽车电能量的监控方法,建立了相应的数学模型,运用计算机仿真技术和实验来验证该方法的可行性和实用性。     

基于模糊逻辑控制的混合动力汽车能量管理系统研究

介绍了模糊逻辑控制在混合动力汽车能量管理系统中的应用,在Advisor环境下,基于Mat-lab/Si mulink软件建立了混合动力汽车的仿真模型,选择反映中国高速路况Hyzem-highway和城市循环工况Hyzem-ruyal道路行驶循环分析了整车经济性能和排放性能以及制动能量管理,计算机仿真表明,在能量管理系统中使用模糊逻辑控制器是合适的。     

基于深度强化学习的混合动力汽车智能跟车控制与能量管理策略研究

以研究智能混合动力汽车控制技术与深度强化学习算法为目标,首先,在两辆混合动力汽车的跟驰环境中,针对领航车提出一种基于深度值网络算法的能量管理策略,实现深度强化学习对发动机与机械式无级变速器的多目标协同控制;其次,针对跟随车建立基于深度强化学习的分层控制模型,实现面向智能混合动力汽车的上层跟车控制与下层能量管理;最后,仿...     

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。     

纯电动汽车800 V高电压复合电源能量分配策略研究

基于逻辑门限控制策略,将动力电池和带有理想开关的DC/DC变换器串联,并将串联后的系统与超级电容并联,形成新型复合电源系统,利用低成本小容量超级电容,增大充放电电压,减少系统线路上的能量损耗.同时,采用Matlab/Simulink仿真平台,搭建控制策略模型,结合基于ADVISOR2002建立的复合电源纯电动汽车模型,...     

并联式混合动力汽车能量管理策略的控制仿真

设计了基于模糊逻辑的并联式混合动力汽车转矩分配控制器,来确定发动机和电机的转矩分配,同时优化发动机、电机及电池的工作效率.在Advisor2002环境下仿真结果表明,所提策略可满足总体设计的性能指标要求,并且燃油经济性有了一定的提高,说明此种控制策略有其优越性.     

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。     

混合动力电动汽车转矩管理控制策略设计

混合动力汽车的出现在一定程度上缓解了能源危机和环境问题。控制策略作为混合动力汽车的核心技术,对动力性和燃油经济性的实现起到至关重要的作用。主要研究模糊逻辑控制策略的制定及基于 Advisor 的仿真。提出了将总需求转矩和电池荷电状态划分为更多模糊子集以得到更细的模糊规则的方法。通过比较仿真结果验证了细分的模糊逻辑控制策略对提高动力性和燃油经济性的积极作用。     

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     

HEV电动力能量计算机动态监控系统的研究

从能量传递和平衡观点出发,提出了基于电功率的混合动力电动汽车(HEV)电动力能量计算机动态监控的原理,设计了HEV电动力能量的计算机监控系统,从系统的数学建模方法和实验结果两方面论述该系统的方法可行性和实用性     

规则控制与行驶工况相结合的现代有轨电车能量管理策略

规则控制具有鲁棒性强、灵活性高等显著优势,逐渐成为优化储能式现代有轨电车能量管理性能的经典方法,但也同时面临过于依赖专家经验与工况适应性差的问题。为此针对有轨电车用锂电池/超级电容混合储能系统,在传统模糊逻辑控制的输入中同时引入道路坡度和运行速度,提出一种动态功率分配新方法。依据行驶工况制定隶属度函数与论域,调整超级电容高功率密度响应时刻,优化列车动力性能;采用粒子群算法对模糊控制规则权重寻优,在保证列车功率需求的同时降低锂电池峰值电流,延长储能系统使用寿命;并将所提策略应用到北京现代有轨电车西郊线路数据的算例对比验证中。结果表明,融合行驶工况信息的模糊控制相较于传统模糊控制实现了在功率分配、锂电池和超级电容荷电状态偏移范围、锂电池运行应力及储能系统整体效率方面的多重最优,且再生制动能量回收率有显著改善;通过粒子群算法对规则权重寻优相较于传统固定权重方案使锂电池峰值电流降低31.02%,列车续驶里程提升了22.45%,且算法在迭代7次以内能够找到全局最优解,运算速度快,易于实现。