混联式混合动力客车全局优化控制策略研究

为提高一款新型混联式混合动力客车的整车燃油经济性,制定了能量管理控制策略,以电池功率为控制变量,电池荷电状态（soc）为状态变量,为合理均衡使用电池功率,把每阶段时间内使用的电池功率等效为相应的燃油消耗量,并把每阶段电池的等效燃油消耗量和发动机燃油消耗量的总和作为目标函数,采用离散动态规划算法进行优化,基于MATLAB／Simulink仿真平台建立整车数值模型,在典型城市循环工况下对所建立的基于动态规划的功率均衡全局优化控制策略进行仿真验证。结果表明：其燃油经济性与采用瞬时优化控制策略相比提高了6％左右,与原型传统客车相比提高了35％。     

基于CAN总线的混合动力公交客车控制系统设计

针对混合动力公交客车,本文提出一种依据系统功率，确保柴油发动机转速、运行工况相对稳定,兼顾柴油发动机经济性、排放性的串联式控制系统的控制策略．确定选用CAN总线作为其控制网络。对控制网络结构进行了总体设计，在此基础上提出了一种网络冗余的设计方案，保证了数据传输的可靠性，并进行了应用层程序的设计,实现了网络冗余、自检、数据收发的功能。     

混联式混合动力客车能量管理实时优化算法研究

为提高新型混联式混合动力客车的燃油经济性,制定了一种功率均衡能量管理控制策略。建立动力系统模型并针对其结构特点设计了模式切换规则。通过确定各个功率需求下的电池荷电状态与发动机燃油消耗的关系,将电池功率转化为相应的油耗,以每一时刻的综合燃油消耗量最小为目标,对电池与发动机功率进行实时优化均衡控制。仿真结果表明：电池荷电状态控制在预定的区域内保持平衡,发动机运行工作点在高效区域内,且整车燃油经济性与原型客车和采用规则控制策略相比分别提高了34.18%和13.61%。     

插电式混合动力汽车控制策略的研究现状及发展趋势

对插电式混合动力汽车的能量管理控制策略的研究现状进行了分析讨论,将其分为基于规则逻辑的控制策略、基于优化模型的控制策略与基于模型预测的控制策略3种基本类型,并对每个类型进行了分析对比,指出了未来混合动力汽车能量管理控制策略的发展趋势。     

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。     

Online learning control for hybrid electric vehicle

Improvements in hybrid electric vehicle (HEV) fuel economy and emissions heavily depend on an efficient energy management strategy (EMS).However,the uncertainty of future driving conditions generally cannot be easily tackled in EMS design.Most existing EMSs act upon fixed parameters and cannot adapt to varying driving conditions.Therefore,they usually fail to fully explore the potential of these advanced vehicles.In this paper,a novel EMS design procedure based on neural dynamic programming (NDP) is proposed.The NDP is a generic online learning algorithm,which combines stochastic dynamic programming (SDP) and the temporal difference (TD) method.Instead of computing the utility function and optimal control actions through Bellman equations,the NDP algorithm uses two neural networks to approximate them.The weights of these neural networks are updated online by the TD method.It avoids the high computational cost that SDP suffers from and is suitable for real-time implementation.The main advantages of NDP EMS is that it does not rely on prior information related to future driving conditions,and can self-tune with a wide variance in operating conditions.The NDP EMS has been applied to "Qianghua-I",a prototype of a parallel HEV,using a revolving drum test bench for verification.Experiment results illustrate the potential of the proposed EMS in terms of fuel economy and in keeping state of charge (SOC) deviations at a low level.The proposed research ensures the optimality of NDP EMS,as well as real-time applicability.     

混合动力牵引车蓄电池能量管理单元的设计与实验

为对混合动力牵引车的蓄电池进行实时监测,分析了蓄电池能量管理单元的功能,以此为基础设计了能量管理单元的硬件电路和软件。该能量管理单元能按设计要求工作,其软、硬件设计均满足控制精度要求。     

基于规则修正的同轴并联混合动力客车瞬时优化能量分配策略

同轴并联混合动力客车因其动力总成构型较传统构型改动小、能量传递效率高且易于实现多模式运行而在公交客车领域得到广泛的应用。应对复杂瞬变的公交工况,如何设计高效的能量分配策略实现混合动力客车的高效节能已成为近期的研究热点。针对同轴并联构型混合动力客车建立逆向仿真模型,在分别对规则式能量分配策略和瞬时优化分配策略分析的基础上,考虑发动机切入/退出动力系统时机对于整车燃油经济性的影响,提出一种基于规则修正的瞬时优化能量分配算法。将发动机切入/退出判定引入到瞬时优化算法中,并对该策略进行仿真与道路试验验证。实车验证结果表明所提出的策略能够提升节油率约5%,是一种具有实际应用前景的并联混合动力客车能量管理方法。     

电动汽车CAN总线混合调度方法的研究

电动汽车网络控制系统中传输的消息越采越多，固定调度方法已经不能满足系统的消息传输。为此本文提出一种混合调度方法采对电动汽车中的消息进行调度。实验证明该方法改善了电动气车的整体控制性能，使得网络的利用率得到提高，消息的截止期得到满足。     

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。     

基于电量平衡的串联混合动力汽车瞬时优化控制

建立了基于传动系能量均衡以电池充放电电流为控制变量的系统模型和以等效油耗最小为目标的优化数学模型．在设定参数条件下,以基于电量平衡的瞬时优化策略对2种常见行驶工况进行了整车仿真．将仿真结果与功率跟随策略的仿真结果进行比较,表明瞬时优化策略能更好地维持车辆行驶过程中电池电量平衡．     

电动汽车复合能源系统再生制动分段控制策略研究

为了提高电动汽车复合能源系统的制动能量回收效率,对蓄电池,超级电容和双向DC/DC变换器相结合的复合能源系统和常规控制策略进行了研究,改进了复合能源系统,使其具有3种再生制动工作模式,并提出了再生制动分段控制策略。在高速段、中速段和低速段3个不同的阶段,采用了不同的再生制动控制方式,并根据超级电容电压、电机转速等因素确定了各阶段间切换时刻。通过电机制动电流和各阶段切换时刻优化控制,实现了平稳制动。以微型电动汽车为搭载对象,对常规控制策略和分段控制策略在两种不同初始制动车速下进行了制动工况的实测实验。实验结果表明,在分段控制策略作用下,微型电动汽车制动平稳,制动能量回收效率得到了提升。     

基于工况识别的混联式混合动力客车控制策略研究

为进一步提高新型混联式混合动力客车燃油经济性,根据城市循环工况的特点选定了四种典型的城市工况,采用学习向量量化(LVQ)神经网络模型对各工况特征参数进行训练学习以进行实时工况识别,结合基于动态规划的全局优化结果来提取功率均衡控制规则并存储于控制模块中以供不同工况选择,制定了基于工况识别的控制策略。以MATLAB/Simulink为平台建立基于工况识别的控制策略整车前向仿真模型,仿真结果表明,与普通控制策略相比,采用基于工况识别的控制策略的燃油经济性提高7%。     

Method of electric powertrain matching for battery-powered electric cars

The current match method of electric powertrain still makes use of longitudinal dynamics, which can’t realize maximum capacity for on-board energy storage unit and can’t reach lowest equivalent fuel consumption as well. Another match method focuses on improving available space considering reasonable layout of vehicle to enlarge rated energy capacity for on-board energy storage unit, which can keep the longitudinal dynamics performance almost unchanged but can’t reach lowest fuel consumption. Considering the characteristics of driving motor, method of electric powertrain matching utilizing conventional longitudinal dynamics for driving system and cut-and-try method for energy storage system is proposed for passenger cars converted from traditional ones. Through combining the utilization of vehicle space which contributes to the on-board energy amount, vehicle longitudinal performance requirements, vehicle equivalent fuel consumption level, passive safety requirements and maximum driving range requirement together, a comprehensive optimal match method of electric powertrain for battery-powered electric vehicle is raised. In simulation, the vehicle model and match method is built in Matlab/simulink, and the Environmental Protection Agency (EPA) Urban Dynamometer Driving Schedule (UDDS) is chosen as a test condition. The simulation results show that 2.62% of regenerative energy and 2% of energy storage efficiency are increased relative to the traditional method. The research conclusions provide theoretical and practical solutions for electric powertrain matching for modern battery-powered electric vehicles especially for those converted from traditional ones, and further enhance dynamics of electric vehicles.     

并联型混合动力汽车的仿真研究

介绍了混合度的概念及它对设计混合动力车的重要作用。以某种并联型混合动力车为研究对象,根据该车的特点选择了适合它的控制策略并用系统仿真软件MATLAB/Simulink建立了该车的仿真模型,输入循环工况研究其速度特性、动力性、油耗及SOC的变化规律。结果表明,仿真车速能够很好的跟踪循环工况。从而验证了模型的正确性。该模型可以混合动力车的进一步优化设计奠定基础。     

混合动力牵引车蓄电池快速充电的控制策略

建立了混合动力牵引车用铅酸蓄电池的数学模型，分析了铅酸蓄电池快速充电的去极化措施，确定了混合动力牵引车用蓄电池的工作区间，提出了铅酸蓄电池在不同SOC下的快速充电的控制策略。     

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.     

混联式混合动力城市客车动力系统的匹配及控制策略研究

Based on the drive train for series-parallel hybrid electric vehicle that can make more combination between engines, generators, motors and so     

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