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针对并联式混合动力电动汽车的能量控制问题进行了研究,提出了一种多模式能量管理策略.建立了整车模型,以负载力矩、电池荷电状态(SOC)和车速作为控制依据设计了多个工作模式间的切换逻辑,将模式切换状态作为控制变量引入到力矩分配算法中,实现了多工况下对发动机与电机的优化控制.结合US06、UDDS和EUDC等工况进行了Simulink系统仿真,结果表明所提出的能量管理策略较传统功率跟随策略相比可以提高燃油经济性约1.91%,且对于不同的工况具有良好的普遍适用性;基于D2P系统构建了硬件在环仿真平台,采用真实的驾驶员输入设备和控制器进行实时仿真,进一步表明所提出的能量管理策略合理有效且算法具有良好的实时性. 相似文献
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在电动汽车仿真平台上,根据实际车型及技术现状合理地设置动力参数,搭建了外接充电式混合动力电动汽车(PHEV)整车模型,在此基础上,结合PHEV的特点,分析了PHEV的控制系统结构,提出了一种以提高燃油经济性为目标的全新的基于动态规划(DP)的PHEV全程能量控制策略。该策略突破了目前PHEV采用的电量消耗-电量保持模式的能量优化管理思路。为了最大限度地使用电池能量,以电池荷电状态(SOC)在路程起点处达到上限值,在终点达到安全下限值为限制条件,运用动态规划算法使得全程燃料经济性最高。仿真结果表明,与传统的能量管理策略相比,基于DP的全程能量管理可大大提高燃料经济性。 相似文献
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以并联式混合动力汽车(HEV)为研究对象,建立整车需求功率及动力系统模型,提出一种基于改进深度强化学习(DRL)的能量分配策略。通过改进DRL中的双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法,引入双重回放缓冲区,提出DRB-TD3算法以提升原算法的采样效率。设计了基于规则的约束控制器并嵌入到DRL结构中,以消除不合理的转矩分配。在UDDS行驶工况下,以基于动态规划(DP)的能量分配策略性能作为基准进行仿真实验。实验结果表明,与深度确定性策略梯度(DDPG)算法以及传统TD3算法相比,DRB-TD3算法收敛性能最佳,收敛效率分别提高了61.2%和31.6%;所提出的能量分配策略相比于基于DDPG和基于TD3的能量分配策略,平均燃油消耗分别降低了3.3%和2.3%,燃油经济性达到基于DP的95.2%,效果最佳,且电池荷电状态(SOC)能够保持在一个较好的水平,有助于延长电池的使用寿命。 相似文献
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并联混合动力汽车复合电源控制策略的研究 总被引:2,自引:1,他引:1
通过对复合电源在混合动力汽车(HEV)中应用的研究,设计了针对某款并联式混合动力汽车的复合电源结构,并对其效率特性进行了分析,提出了复合电源的功率分配控制策略以及电池给超级电容充电策略,基于MATALAB/Simulink,建立了复合能量存储系统模型,并嵌入ADVISOR软件中,在城市道路循环UDDS工况下进行了仿真研究。仿真结果表明,通过采用该复合电源控制策略,可以充分发挥超级电容和蓄电池各自的优点,改善整车储能系统的存储效率,提高制动能量的回收效率。 相似文献