混合动力车辆转矩控制策略研究

在履带车辆行驶稳定性能的研究中,对比传统履带车辆结构形式,串联混合动力履带车辆的结构系统存在非线性特点,稳定性能很难保证.为了优化串联混合动力履带车辆的直驶稳定性能和转向性能,提出转矩调节控制策略;建立了驾驶员模型(包括加速踏板模型、制动踏板模型、方向盘模型)和整车动力学模型.根据驾驶员模型和整车动力学模型,采用转矩调节控制策略,在直驶加速、转向等工况下,进行了计算机仿真,结果表明转矩调节控制策略能有效的满足串联混合动力履带车辆的动力学需求.     

ISG混合动力电动汽车控制策略仿真研究

控制策略是混合动力汽车的关键技术,直接影响混合动力汽车整车性能.ISG混合动力汽车中发动机和电机输出转矩在同轴上耦合,工作要求具有独特性.通过对驱动结构和工作要求分析,以优化整车动力性和燃油经济性为目标,提出了针对ISG混合动力系统的电辅助控制策略,制定了各行驶工况下的控制逻辑.建立了相关控制模型,在Advisor软件平台上对控制策略进行了仿真.仿真结果表明,提出的电辅助控制策略完全适用于ISG混合动力汽车,与传统汽车相比,整车动力性和燃油经济性均得到进一步提高.     

基于多指标正交实验的并联混合动力汽车控制策略参数分析

针对并联式混合动力汽车电辅助控制策略的参数优化问题,基于多指标正交优化设计理论,以混合动力汽车的燃油消耗、CO排放量、HC和NOx的总排放量为实验指标,设计了正交优化实验表。运用直观分析法分析了18组实验结果,量化研究了控制策略参数对并联式混合动力汽车整车性能的影响,找出了各个指标的显著性影响因素。     

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。     

燃料电池混合动力汽车驱动系统的优化控制

为了既提高整车系统效率,又维持燃料电池和蓄电池工作在各自的高效区,提出了一种全局优化与局部协调相结合的燃料电池混合车的能量控制策略的设计思想．首先形成一个非线性、具有限制的、以整车系统效率最大为目标的优化问题,然后选用序列二次规划法算法求解．为保证各子系统工作在最优的范围内,利用燃料电池动态特性慢的特点,采用蓄电池第一优先使用的策略．仿真结果表明,所提议的优化控制策略提高了整车系统的效率,维持了蓄电池的荷电状态在合理的区间,同时使燃料电池也工作在高效区．     

ISG混合动力汽车制动力动态协调控制策略研究

本文针对混合动力汽车的制动过程能量回馈效率不足进行分析.以ISG技术的中度混合动力汽车为平台,通过分析混合动力汽车前、后轮制动力分配以及摩擦制动力和再生制动力的合理分配,建立了基于制动安全性和高效制动能量回收的动态协调再生制动控制策略模型,并在不同的路况下进行仿真分析和修正.仿真结果表明,制动力动态协调控制策略与原有传...     

基于Flash的混合动力汽车体验系统设计

为使混合动力汽车体验系统具有游戏般的吸引力,提出了一种新的用脚踏装置代替内燃机动力的系统结构,使体验过程具有互动效果并绿色环保.提出了一种直流电动机工作在发电状态的动态非接触负载实现方法,实现了反馈力无级调整.采用了基于Flash开发主界面的方法,避免了一般控制系统界面质量较低、难于设计的问题.讨论了控制主机软件、采用AVR单片机的从控制器软硬件设计.该系统在广东科学中心的实际运行结果表明了以上方法和设计的可行性和有效性.     

基于TC1766的混合动力汽车整车控制器的开发

开发了一种并联式混合动力汽车的整车控制器,以英飞凌32位单片机TC1766为微控制器,阐述了各个功能模块的硬件实现以及系统电磁兼容设计,在排放实验室进行了车载整车功能和性能试验.试验表明开发的整车控制器具备良好的控制品质,可满足混合动力汽车的动力、经济和环保要求.     

插电式混合动力汽车车速预测及整车控制策略

本文针对插电式混合动力汽车(plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)这一典型混杂系统,提出了一种基于车速预测的混合逻辑动态(mixed logical dynamical,MLD)模型预测控制策略.首先,通过对发动机和电动机能量消耗模型进行线性化,建立双轴并联插电式混合动力城市公交车的动力传动系统数学模型;其次,运用模糊推理进行驾驶意图分析,提出基于驾驶意图识别和历史车速数据相结合的非线性自回归(nonlinear auto-regressive models,NAR)神经网络车速预测方法进行未来行驶工况预测.然后,以最小等效燃油消耗为目标建立PHEV的混合逻辑动态模型,运用预测控制思想对车速预测时域内最优电机转矩控制序列进行求解.最后,通过仿真实验验证了本文所提出控制策略在特定的循环工况下与电动助力策略相比,能够提高燃油经济性.     

串联混合动力城市客车整车控制系统研制

介绍安徽安凯汽车股份有限公司HFF6120G03SHEV型串联式混合动力城市客车整车控制系统研制,以串联式混合动力城市客车为控制对象,对驾驶员的需求、整车能量优化分配和整车控制策略进行了分析,设计、制作了整车控制器硬件电路,编写了软件程序.实现了混合动力模式、纯电动模式、发动机模式、能量回收模式、充电模式等正常工作模式,使客车正常工作时发动机始终处于高效区、电池不过充电或过放电,并在客车出现故障时切换到跛行回家模式或单电机驱动模式等故障运行模式,保证客车可以行驶到安全地带.经过试验场测试和实车运行测试,设计、研制完成的整车控制器可在城市公交环境下长期稳定、可靠的运行,能准确实现整车控制功能,并达到显著的节能效果.     

基于粒子群优化的并联式混合动力汽车模糊能量管理策略研究

针对一种并联式混合动力轿车,以混合驱动系统需求转矩和电池组荷电状态(SOC)为输入,以发动机转矩为输出,构建了能量管理模糊控制器,并以总的等效燃油消耗为优化目标,利用粒子群算法对模糊隶属度函数参数和模糊控制规则进行优化.基于ADVISOR的仿真研究表明,与未优化的模糊能量管理策略相比,经过优化的模糊能量管理策略能够更有效地降低混合动力汽车的燃油消耗,更好地控制电池组SOC的变化.     

车速动态特性优化在HEV多能源动力总成系统控制中的运用

根据车辆控制工程理论,建立混合动力电动汽车（HEV）动力驱动模型及汽车闲环控制系统仿真模型,并以此进行计算机动态仿真.通过对设定不同汽车车速以及控制器参数下汽车实际车速响应情况以及响应与系统输入力矩之间关系的分析,发现现有混合动力电动汽车控制策略难以在保证汽车良好动态特性的基础上实现环保与节能.为解决上述矛盾,提出车速动态特性优化在HEV多能源动力总成系统控制中的运用,并论述其原理及实现方法.比较在两种控制策略下特定工况段的发动机油耗,说明车速动态特性优化的现实意义.     

基于单亲遗传算法混合动态规划的电动汽车充电调度优化策略

充电调度是电动汽车运营的一个重要内容,合理有效的充电策略在帮助运营商降低成本的同时还能减轻电网高峰时段的供电负担。从充电站运营商的角度出发,在实时电价和每个充电任务时间必须连续的假设下,建立了一个电动汽车充电成本最小模型,给出一个单亲遗传算法混合动态规划的两阶段常规充电调度算法。与电桩一旦闲置即刻分配车辆进行充电的策略以及传统单亲遗传算法相比较,该充电调度策略在电桩负载均衡的情况下有效降低了电费成本,说明了算法的有效性。此外,实验结果表现出了充电任务在多数相同时段聚集从而避开高电价时段的特征,说明充电策略对减轻高峰时段的电网压力也有一定帮助。     

基于随机模型预测控制的插电式混合动力汽车多目标能量管理策略

为了改善插电式混合动力汽车的燃油消耗和排放, 开展多目标随机模型预测控制策略的研究. 首先, 建立适用于模型预测的多元线性回归的发动机和电池模型, 建立融合燃油消耗和排放的多目标价值函数的模型预测控制, 随后, 基于随机驾驶员模型未来时刻的车速, 结合交通信息并利用动态规划(DP)算法进行参考电荷状态(SOC)优化, 进而建立多目标随机模型预测控制策略. 最后, 通过与DP, MPC等策略进行对比验证, 及给出两组不同权值进行多目标控制效果分析. 结果表明, 该策略的燃油消耗和排放最接近DP的控制效果, 且设置不同权重值可获得相应的控制目标, 说明该策略对提升燃油消耗和排放的多目标性能的有效性.     

基于猴群算法的混合动力汽车能量管理策略

混合动力汽车通常由两种不同的动力源驱动,对于驾驶员需求,如何分配动力源的输出,使得整个循环的耗油量达到最小是混合动力系统控制表示法需要解决的问题。实际汽车中各部件模型是非线性的,而且受到约束,结合猴群算法理论,提出了基于猴群算法的能量管理策略。对505及NEDC等标准工况进行了仿真,结果表明,猴群算法用很小的猴群就可以很快收敛到全局最优解,寻优能力强,可以实现低油耗。     

神经网络工况识别的混合动力电动汽车模糊控制策略

采用模糊控制可以改进混合动力电动汽车(HEV)的燃油经济性和排放性,但是对模糊控制器进行优化时通常只针对某一典型工况.不同的城市的行驶工况有一定差别,影响了模糊控制改善混合动力电动汽车性能的效果.研究中以广州和上海市主干道行驶工况为例,首先建立了一个模糊控制策略,并采用遗传算法,以汽车燃油经济性和排放性为优化目标,分别针对广州和上海主干道行驶工况对模糊控制器中隶属度函数进行优化.然后建立了一个基于模糊神经网络的行驶工况识别方法,通过识别广州和上海的主干道行驶工况,对控制策略中模糊控制器的隶属度参数进行相应调整,结果证明采用模糊神经网络识别行驶工况的HEV模糊控制策略可以进一步提高汽车的燃油经济性和排放性能.     

基于动态规划不同优化目标的HEV转矩分配策略对比研究

双动力源的结构模式使得混合动力汽车相对于传统汽车拥有更高的燃油经济性,同时也给混合动力汽车整车控制器的设计提出了更高的要求。本文采用动态规划算法,分别以油耗最低同时电池SOC波动尽可能小、以及整车效率最高为目标,对混合动力汽车在NEDC循环工况下的最优转矩分配进行求解。并将两种转矩分配结果进行对比分析,得出选择不同优化目标对控制效果的影响以及SOC参数选择的标准,为制定更加高效的控制规则提供了理论依据。     

Implementable strategy research of brake energy recovery based on dynamic programming algorithm for a parallel hydraulic hybrid bus

The purpose of this paper is to develop an implementable strategy of brake energy recovery for a parallel hydraulic hybrid bus. Based on brake process analysis, a dynamic programming algorithm of brake energy recovery is established. And then an implementable strategy of brake energy recovery is proposed by the constraint variable trajectories analysis of the dynamic programming algorithm in the typical urban bus cycle. The simulation results indicate the brake energy recovery efficiency of the accumulator can reach 60% in the dynamic programming algorithm. And the hydraulic hybrid system can output braking torque as much as possible.Moreover, the accumulator has almost equal efficiency of brake energy recovery between the implementable strategy and the dynamic programming algorithm. Therefore, the implementable strategy is very effective in improving the efficiency of brake energy recovery.The road tests show the fuel economy of the hydraulic hybrid bus improves by 22.6% compared with the conventional bus.