基于NSGA-II的电动汽车复合制动多目标优化控制

为了提高电动汽车制动效果,设计了一种基于NSGA-II的电动汽车复合制动多目标优化控制策略。按照多目标优化的方式实现复合制动转矩分配并建立Pareto解集,利用改造后的理想解法实施决策确定最佳输出参数,获得与制动需求相符的转矩分配结果。设计了模糊PID控制器,并开展了控制策略转矩分配仿真分析。研究结果表明：提升制动稳定性,形成更接近I曲线的结果。进行决策分析时,考虑车辆制动过程造成的干扰,决策获得最优参数,从而完成对转矩进行分配的过程。利用这里控制策略能够回收更高比例的制动能量,促进制动回收性能的明显提升,在较低强度制动下获得更优的制动能量回收效果,相对单独的模糊控制策略具备更优综合性能,完成预期制动力的分配。该研究对提高电动汽车复合制动效率具有很好的理论支撑价值,也可以推广到其他的车辆领域。     

纯电动汽车制动能量回收策略优化研究

为了提高纯电动汽车续航里程及能源转化率,以某纯电动汽车为研究对象,提出基于ECE法规曲线、I曲线和f曲线的汽车前后轴制动力分配策略。同时又考虑到存在电机和电池最大充电功率约束,在完善电机再生力矩、限制再生制动最大值后,采用模糊控制方法,根据不同制动强度确定机械制动力和再生制动力比例由此制定能量回收控制策略。在MATLAB/Simulink里建立起再生制动控制策略模型并将其与AVL-Cruise进行联合仿真分析本策略的优化效果。仿真结果表明所提出的控制策略能够在满足制动安全性基础上充分利用电机制动转矩,使得制动能量回收率与系统自带策略相比有显著提高,在一定程度上有效缓解了纯电动汽车续航问题。     

纯电动汽车电-液复合制动系统控制算法的多边界条件优化设计

根据纯电动汽车动力系统的特点,提出电-液复合制动系统控制算法的多边界条件优化设计方法。基于对制动强度需求、ECE法规和电机/蓄电池特性等多边界条件的分析,得出制动力分配比例的合理取值范围,以此为基础,提出根据制动强度需求和不同附着系数路面的使用频率等因素确定前后轴制动力分配系数的方法。仿真分析验证了制动力分配算法的有效性和合理性。     

分布式驱动电动汽车复合制动控制研究

针对分布式驱动电动汽车制动模式切换条件限制能量回收的问题,制定了一种制动工作模式切换条件,设计了一种复合制动控制策略,其中,制动转矩分配采用分层控制的方法,上层控制器计算需求制动力矩,选择制动工作模式,下层控制器根据制动控制策略分配各轮的液压制动力和电机制动力.在建立分布式驱动电动汽车复合制动模型的基础上,利用AMEs...     

电动汽车再生制动过程换挡点多目标优化

为了在提高制动能量回收效率的同时保证制动时整车的舒适性,针对两挡双离合式电动汽车,提出再生制动过程的换挡点多目标优化模型。介绍了电动汽车复合制动系统的结构,并分析了换挡对再生制动回收能量和制动时整车舒适性的影响;提出两挡双离合式电动汽车的再生制动能量回收策略框架,在此基础上根据模糊控制原理设计了输出为最大再生制动力分配系数的模糊识别器;建立了以最大再生制动力分配系数为约束条件,再生制动回收能量和制动时整车冲击度为优化目标的换挡点多目标优化模型;在新欧洲循环工况下进行仿真分析,结果表明与无换挡的能量回收策略相比,所提能量回收策略回收的制动能量提高了6.14%,同时换挡冲击度满足德国标准。     

纯电动汽车机电复合制动的模型预测分配策略

为了提高纯电动汽车制动过程中的能量回收率和制动稳定性,提出了基于模型预测控制的制动力矩分配方法。建立了纯电动汽车机电复合制动系统关键部件模型和动力学模型。提出了适用于任何地面的改进Burckhardt轮胎模型,用于实时计算当前路面的最佳滑移率。以跟踪最佳滑移率和控制量增量最小为目标,使用模型预测控制完成了前后轮制动力矩的分配。设计了制动踏板对复合制动系统的控制方案和再生制动优先使用原则,完成了后轮复合制动力矩的分配,同时获得了良好的制动踏板感觉。经仿真验证,在初速为78km/h、路面附着系数为0.8的工况下,控制器与文献[11]模糊控制器相比,制动时间减少由2.95s减少为2.80s,制动能量回收率提高了20%,实现了研究目标。     

后驱式纯电动汽车制动能量回收策略研究

针对后驱式纯电动汽车制动能量回收策略不能兼顾最佳制动性能与最佳制动能量回收效率的问题,结合模糊控制理论寻求制动性能与能量回收效率的平衡点,并提出了基于模糊控制的能量回收策略。设计了以电池SOC、车速和制动强度为输入变量,以后轴制动力修正系数为输出变量的模糊控制器,然后根据制动强度、理想制动力曲线和电机所能提供的最大制动力确定前后轴机械制动力与电机再生制动力的分配。在Simulink软件中搭建策略模型,在AVL Cruise平台中搭建整车仿真模型,通过Simulink与AVL Cruise的联合仿真对控制策略进行验证。仿真结果表明：所研究的策略能够保证平顺性的同时提升了能量回收效率。     

多目标遗传算法的纯电动汽车动力系统参数优化

以某款新开发的两挡机械式自动变速器(Automatic Mechanical Transmission,AMT)纯电动汽车作为研究样本,为兼顾纯电动汽车整车经济性和动力性需求,提出一种动力系统参数优化方案。以0～100 km/h加速时间、新标欧洲循环测试(New European Driving Cycle,NEDC)工况整车百公里能量消耗和一挡最大爬坡度为优化目标,将动力性以及变速器速比约束等指标作为约束条件,借助Isight多学科设计优化软件和Cruise软件建立集成优化模型,并选择带精英策略的快速非支配排序遗传算法对动力系统速比进行多目标优化。优化结果表明,速比优化后的目标车型整车经济性提升了3.19%,最高车速提高了17.55%,虽然0～100 km/h加速时间增加了0.53%,一挡最大爬坡度降低了13.15%,但整车性能更符合所期望的设计目标。     

车身覆盖件冲压工艺多目标优化系统的集成与应用

采用有限元分析技术和优化技术,以实现车身覆盖件的冲压工艺多目标优化。定义了材料、工艺和几何3类主要设计变量,其交集为最佳设计变量空间。针对覆盖件的整体成形性,建立破裂、起皱和变形不足3类目标函数,采用增量有限元和全量有限元的整合策略,求解目标函数值。与其他算法相比,基于帕累托法的多目标遗传算法能求解最佳解空间的所有解,完全满足不同成形性之间的权衡需要。最后,以车身发动机罩外板为例,验证了该优化系统的应用。     

两挡纯电动汽车多目标参数解耦优化方法

提出了一种采用分层方法的解耦优化算法。外层采用多目标粒子群算法对整车动力部件参数进行优化,同时引入对电池以及逆变器的效率优化,将得到的不同优化结果实时提取并传递给内层;内层采用Bellman动态规划算法,根据外层优化得到的动力部件参数求解,建立优化后的换挡策略。在此基础上,通过广义回归神经网络提取动态规划的换挡优化结果,利用所得到的换挡策略建立了自适应驾驶员模型和整车正向仿真模型,以动力性和经济性为目标,通过整车正向仿真分析对分层优化结果进行进一步选择。研究结果表明,该优化算法实现了换挡控制策略与动力部件参数的解耦,有效提高了优化效率,同时能够获得全局优化结果,明显提高了整车经济性。     

纯电动汽车加速转矩控制优化策略

针对纯电动汽车的动力性能不足提出了基于模糊控制的纯电动汽车加速转矩控制优化策略。首先基于模糊控制对驾驶员加速意图进行识别,将加速意图分为急加速模式和一般加速模式。然后根据加速意图识别结果,在不同的加速模式下利用模糊控制对基准转矩进行不同程度的转矩补偿,提高电机转矩输出。仿真和实车实验结果表明,相比较于传统控制方法,加速转矩控制优化策略能有效地识别驾驶员的加速意图,并根据识别结果进行相应的转矩补偿以更快的响应加速意图,显著提高了纯电动汽车的动力性能。     

电-液复合制动电动汽车制动感觉一致性及实现方法

提出了电动汽车电-液复合制动系统制动感觉一致性的定义并对其影响因素进行了分析,得到了实现电-液复合制动电动汽车制动感觉一致性的必要条件。提出了实现制动感觉一致性的电-液复合制动系统的设计和实现方法,并通过AMESim仿真验证了电-液复合制动系统的液压制动力矩输出特性能满足制动感觉一致性的实现要求。     

车辆联合制动模糊控制研究

履带车辆普遍采用液力和机械联合制动的方式.为了提高和改善车辆减速制动性能,需要设计恰当的控制和操纵方式.基于对某新型牵引-制动型液力变矩减速器和湿式多片机械制动器的研究及模糊逻辑控制理论,建立了某型车辆联合制动模糊控制的仿真模型,通过液力变矩减速器和机械制动器的协同工作,实现了车辆的恒力矩制动.     

复合电源纯电动汽车再生制动控制试验研究

再生制动控制系统的合理有效性直接影响纯电动汽车的整车性能。传统的单一电源纯电动汽车在动力性、安全性和续驶里程方面存在一定缺陷,故将动力电池和超级电容组成复合电源,建立纯电动汽车再生制动试验台架,利用飞轮模拟汽车惯量,利用磁粉离合器模拟不同路况,进行再生制动集成控制试验,以进一步提升整车能量利用率,为再生制动控制策略的研究提供试验依据。     

基于Agent的电液复合制动系统防抱死控制研究

针对纯电动汽车电液复合制动系统电机再生制动力与液压制动力动态响应特性的差异及其非线性特性问题,提出了一种基于Agent的电液复合制动防抱死控制方法。构建了由电机Agent、液压制动Agent和ABS Agent组成的复合制动系统,依据让步策略、竞争策略和协同策略对电机再生制动力和液压制动力协调分配。MATLAB/Simulink仿真结果表明：紧急制动状态下,各Agent间能有效协作,前轮始终先于后轮进入抱死趋势,复合制动系统可以准确识别路面附着系数变化并及时调整电机制动力与液压制动力,提高了制动稳定性与系统的自适应能力。     

基于多目标优化的电动汽车车门防撞梁通用化开发

为解决电动汽车开发中防撞梁尺寸、材料、质量、性能都不一致的情况,实现其通用化开发,提高车门总成的设计开发效率和性能集成水平,以电动汽车车门防撞梁通用化开发为例,采用试验设计、虚拟仿真和多目标优化方法,对车门防撞梁参数进行多目标优化。结果表明：优化后的电动汽车车门防撞梁满足耐撞性和轻量化要求,同时提高了通用化水平,为车身部件通用化开发提供了有效的参考。     

基于多目标文化鲸鱼算法的水库防洪调度

水库防洪调度问题(RFCO)是复杂的多目标问题(MOPs),具有众多复杂的约束条件,相互依存的决策变量,以及相互冲突的优化目标,传统研究多停留在将多目标问题转换为单目标问题解决,在实际应用中存在一定限制。鉴于此,提出一种针对水库防洪调度的多目标优化方法——文化鲸鱼算法(MOCWOA)。MOCWOA以文化算法(CA)为框架,在种群空间采用鲸鱼优化算法(WOA),在信度空间定义了3种知识结构以提高算法所得结果的多样性和收敛精度。MOCWOA先应用于典型测试函数的优化,之后进一步应用于实际的水库防洪调度问题,并与几种优秀的多目标优化算法进行对比,结果表明,无论是在典型测试函数上,还是在实际RFCO问题上,MOCWOA都具有一定的优势。     

某型纯电动汽车动力系统参数匹配与优化研究

根据某型纯电动汽车性能指标设计要求,在对其动力传动系统进行结构分析及理论计算的基础上,合理匹配动力电池、驱动电机、传动比等参数并选型。考虑动力传动系部件参数对整车性能的影响,提出一种基于多目标遗传算法的纯电动汽车参数优化方案,该方案以续驶里程及能量消耗作为优化目标,以最高车速、加速时间及爬坡度等指标作为约束条件,以传动系速比为优化变量建立参数优化模型进行求解,得到最优传动比。仿真及实车试验结果表明,文中采用的纯电动汽车动力系统参数匹配方法及优化算法合理、有效。     

基于多目标遗传算法的混合动力电动汽车控制策略优化

混合动力电动汽车是一个高度复杂的非线性系统,并且影响其控制策略的参数较多,要对这样的系统进行优化,常规的优化算法显得无能为力,模型的精确程度也直接影响了选取参数的可靠性.应用汽车动力性、排放性高级模拟分析软件AVL CRUISE,联合Matlab/Simulink软件,建立合动力电动城市客车整车动态性能仿真分析模型,以百公里油耗和排放指标为优化目标,运用多目标遗传优化算法,针对欧洲、日本及中国的城市公交循环工况对混合动力系统工作模式的选择和能量流的分配进行全局优化,减少了运算时间,获得一组可靠的可行解,精确地确定出控制逻辑参数.该解集在很大程度上同时提高了原车的燃料经济性和排放性能,并且为混合电动车的设计和控制提供了一个适宜的选择范围,设计者可以按不同的要求进行不同的方案选择.