基于模糊控制的电动汽车复合制动力分配策略

对电动汽车复合制动力分配方法进行研究,以理想制动力分配曲线和ECE法规为依据,提出一种基于模糊控制的复合制动力分配策略,建立相应的复合制动力分配模型,并采用MATLAB进行仿真分析。结果表明,该控制策略与传统控制策略相比,既提高了电动汽车制动的安全性和稳定性,又能有效提高能量回收效率,增加电动汽车的续驶里程。     

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,...     

纯电动汽车复合电源能量管理控制策略研究

蓄电池循环寿命短、充放电效率低等缺陷制约了纯电动汽车储能系统的发展,将蓄电池与超级电容器组合成复合电源系统,并采用合理的能量管理控制策略,充分发挥两类能量源的优势,能有效降低纯电动汽车的能量消耗、提高储能系统的使用寿命.根据复合电源的工作方式设计了模糊逻辑能量管理控制策略,采用遗传算法对模糊控制器隶属度函数参数进行了优...     

纯电动汽车并联式双电池能量分配双模糊控制策略

纯电动汽车采用单一电源或者动力电池-超级电容复合能源作为车载能源时,在动力性能、续驶里程等方面存在着不足,为此文中对铅酸电池-锂电池双电池进行了研究。针对并联式铅酸电池-锂电池双电池的能量分配问题,研究了常用的模糊控制策略,并提出了改进的控制方案—双模糊控制策略,在ADVISOR上建立了其仿真模型与不同车载能源及相应能量分配控制策略进行仿真对比,实验结果表明:采用并联式铅酸电池-锂电池双电池以及改进的能量分配双模糊控制策略能更有效的提高纯电动汽车动力性能和能量利用效率,有效的延长纯电动汽车续驶里程,同时也可避免因某电源电量不足或突然掉电而导致汽车无法正常行驶的情况发生。     

基于模糊控制的复合电源电动汽车建模与仿真

应用MATLAB和ADVISOR建立蓄电池、超级电容和DC/DC的仿真模型,依据实际经验对模糊控制的规则和论域进行设计;然后,将仿真模型和控制策略嵌入ADVISOR顶层模块,构建复合电源电动汽车整车模型,进而对整车性能进行仿真分析。以某款微型纯电动轿车为例,选取NEDC工况分别对单电源和复合电源进行模拟分析,结果表明:所构建的复合电源模糊控制策略可行有效,能延长蓄电池的使用寿命,增大续航里程,提升整车性能。     

基于模糊控制的电动汽车前后制动力分配策略研究

为提高纯电动汽车的再生制动能量回收率,在分析基于理想制动力曲线和基于ECE法规的电动汽车前后轮制动力分配控制策略的基础上,根据制动强度和储能元件荷电状态的大小,提出了一种基于模糊逻辑的前后轮制动力分配控制策略,以实现制动能量的高效回收利用和良好的汽车制动稳定性。对该控制策略在电动汽车仿真软件ADVISOR2002下进行了仿真,仿真结果表明,该制动力分配控制策略提高了再生制动能量的回收率,同时也能改善汽车的制动稳定性。     

纯电动汽车复合电源再生制动控制策略的研究

为了进一步提高纯电动汽车电机再生制动回收率,增加电动汽车续航里程,对复合电源纯电动汽车再生制动控制策略展开研究.建立串并联可变结构复合电源储能系统,利用SVPWM调制方法控制电机三相整流器的转矩输出,以路面特征值数学模型识别路面状态,建立不同附着系数下以f线组、r线组、理想I曲线和ECE法规线为制动力分配基础的再生制动力控制策略.利用MATLAB/SIMULINK仿真软件建立复合电源和再生制动控制系统仿真模型,嵌入ADVISOR纯电动汽车整车模型,进行不同制动强度下的再生制动过程仿真,并选取CYC_ECE和CYC_UDDS两种道路循环工况,对嵌入的控制策略模型进行整车仿真,与ADVISOR原有模型的仿真结果进行对比分析.仿真结果表明,所设计的改进型再生制动控制策略能量回收效果更佳,能有效提高续驶里程.     

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。     

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。     

基于模糊控制原理的液压混合动力工程车辆能量管理策略研究

针对液压混合动力工程车辆工作过程中存在的燃油经济性较差和能量回收率低的问题,以装载机为原型,提出了一种基于模糊控制理论的车辆驱动与联合制动能量管理策略。根据车速、蓄能器SOC、泵/马达扭矩、制动扭矩等相关参数建立相应的模糊规则,制定车辆驱动控制策略和再生制动控制策略。搭建整车前向仿真模型对制定的控制策略进行仿真,然后进行硬件在环实验对仿真结果进行验证。结果表明,提出的控制策略合理有效,车辆的燃油消耗率有所下降。     

四模无级变速混合动力客车能量管理模糊控制策略研究

提出一种新型的重型车四模混合动力系统,通过行星齿轮耦合机构实现无级变速.根据系统4个主要运行模式的特点以及发动机、2个驱动/发电的工作特性,提出了模糊逻辑控制策略,并设计模糊逻辑控制器对系统进行能量分配.选取中国典型城市公交工况进行仿真研究,结果表明该模糊控制器具有很好的鲁棒性,能维持SOC值在优化范围之内,并且可以控制发动机运行在高效率区域;同时,相对于传统客车及并联式混合动力客车有明显的燃油经济性.     

基于模糊矢量及弱磁扩速机理的电动汽车控制研究

在电动汽车用内置式永磁同步电机矢量控制算法的基础上,完成了Fuzzy-PI控制器的设计,并将其嵌入矢量控制中。借鉴专家经验和对电机响应曲线的分析,结合车辆运行状况,制定了模糊控制规则表;以同时考虑转速和变调率的双判断条件确定是否进行弱磁控制,实现以转折速度为阈值的分段式矢量控制策略,完成了算法的仿真。电机运转实验证明,该算法能有效提高电机的响应特性和运行平稳性,拓宽了电机可控速度范围,提高了车辆的驾驶性能。     

从功率流分配探讨混合电动汽车控制策略

介绍了混合动力电动汽车的功率流分配关系以及串联式混合电动汽车的工作模式，讨论了功率分配当中的约束情况，分析了几种控制方式，并提出了复合控制策略。     

同轴并联式混合动力汽车模糊控制策略研究

为了提高同轴并联式混合动力汽车的燃油经济性,针对同轴并联式混合动力系统的结构特征、工作过程及能量流动模式,以驾驶意图作为模糊设计的输入变量,对驾驶意图进行模糊识别。在Matlab/Simulink中建立基于驾驶意图识别的模糊控制转矩分配策略,并在NEDC循环工况下与Cruise进行联合仿真。结果表明,该控制策略在满足动力性的前提下,同基于逻辑门限值的转矩分配控制策略相比,能有效改善发动机的工作点,百公里综合油耗下降了3. 2%,进一步提高了整车燃油经济性。     

基于模糊控制的燃料电池电动车制动能量回馈策略

文章分析了燃料电池电动车(FCEV)整车系统的结构和配置。当整车的驱动电机运行在再生发电状态时,既可以提供制动力,又可以给电池充电回收车体动能,从而延长电动车续航里程。根据几种制动回馈模式的特点,提出了一种基于模糊控制的制动能量回馈策略,该控制策略提高了燃料电池电动车的续航里程和能量回馈效率,使整车的动力性、安全性和舒适性达到了较好的平衡。经仿真和实际测试,结果表明所提策略满足总体设计性能指标要求。     

混合动力汽车动力传动系统控制策略优化研究

模糊控制策略应用在混合动力汽车上有鲁棒性和非线性能力强、实时性好的优势,但是控制策略的制定主要根据专家经验,具有一定主观性,一般情况下无法获得全局最优。将遗传算法应用于求解混合动力汽车控制策略参数优化问题。以某并联式混合动力汽车为原型,设计模糊控制策略,并采用遗传算法以最小化油耗和排放为目标对控制策略进行优化。仿真结果表明,应用遗传算法经过离线参数优化可以找到一组全局最优的参数,使得油耗和排放都有明显降低。     

基于模糊PID算法的双侧电传动履带车辆转向控制策略研究

为了提高电传动履带车辆的转向控制性能,首先进行了履带车辆转向动力学分析,研究了履带车辆转向特性,进而针对履带车辆转向轨迹可控性差、动态响应慢等缺点,提出一种基于模糊PID算法的双侧电传动履带车辆转向控制策略,将驾驶员转向意图解释为内侧电机制动力矩,并通过模糊算法对外侧电机力矩进行跟随控制,实现稳定的转向轨迹并提高转向响应速度。转向过程中的纵向车速由PID算法进行控制,通过模糊因子来实现模糊控制算法与PID算法之间的融合。仿真结果表明,所提出的控制算法可以实现稳定可控的转向轨迹,具有良好的鲁棒性,与传统转向力矩分配策略相比,该控制算法的动态响应时间缩短约0.7s。