基于灰色预测的混合动力系统ECMS能量管理策略研究

为进一步提高HEV能量管理策略的燃油经济性以及在线实时优化的能力,建立灰色预测GM(1,1)模型对汽车速度实时预测,并将其与等效燃油消耗最小策略ECMS结合,提出基于灰色预测的混合动力汽车ECMS能量管理策略。建立整车仿真模型,并选取WVUCITY、WVUSUB、WVUINTER 3种不同工况进行能量管理仿真分析。结果表明,灰色预测对速度的预测精准度可靠;灰色预测与ECMS能量管理策略结合,可以使SOC值更加稳定,提高电池使用寿命;3种工况下采用灰色预测GM(1,1)模型的ECMS能量管理策略在同等条件下比普通ECMS能量管理策略燃油经济性分别提高7.4%、7.5%、6.3%。     

基于最优功率分配因子的插电式混合动力汽车实时能量管理策略研究

插电式混合动力汽车兼顾传统混合动力汽车和纯电动汽车的优点,即具有较长的续驶里程又具有较好的燃油经济性,插电式混合动力汽车的实时能量管理策略是发挥节能潜力的关键技术。为解决具有手动行驶模式选择功能的P2构型插电式混合动力汽车的能量管理实时优化问题,定义发动机和电机功率分配因子,在任何SOC下从电量消耗模式切换到电量维持模式时,提出通过功率分配因子动态调整发动机最优工作曲线获得最佳的燃油经济性的实时能量管理策略。建立功率分配因子全局优化模型,利用自适应模拟退火算法离线优化功率分配因子,研究功率分配因子和SOC对整车燃油经济性的影响规律,得到在不同SOC的最优功率分配因子控制线。从而建立基于最优功率分配因子控制线的插电式混合动力汽车实时控制能量管理策略。在多个循环工况下对比仿真分析不同SOC下的燃油经济性,结果表明基于最优功率分配因子的能量管理策略使得燃油经济性改善幅度最大可达16.99%。     

基于等效油耗最小的四驱混合动力汽车能量管理

提出了一种基于遗传算法优化的四驱混合动力汽车等效油耗最小控制策略。针对四驱混合动力的特点,建立了整车动力学模型,设计了基于等效油耗最小的瞬时能量管理优化策略。为进一步提高四驱混合动力汽车的燃油经济性,采用遗传算法优化了等效油耗最小策略的关键参数。硬件在环仿真结果表明,基于遗传算法优化的等效油耗最小策略可以实现整车能量优化管理,与基于规则的能量管理策略相比,其在典型工况下的平均燃油经济性高8.94%,比优化前的等效油耗最小策略的燃油经济性高2.68%。     

网联环境下基于分层式模型预测控制的车队能量控制策略研究

网联环境下如何同时兼顾车间协同控制与车辆燃油经济性是提高交通效率与发挥节能潜力的关键技术之一。首先,为解决车队协同控制,同时减少车辆燃油消耗,以功率分流式混合动力汽车车队为研究对象,以城市道路为背景,建立多车速度规划与跟驰模型,基于该模型设计了模型预测控制(Model predictive control,MPC)算法,规划汽车队列的未来车速,以提高混合动力汽车车队的跟车稳定性;其次,利用分层式模型预测控制设计出一种实时能量管理策略,上层从优化速度及频繁加减速等为目标获取最优经济车速,下层控制系统根据该最优车速对混合动力汽车实施能量管理;最后该实时能量管理策略在保证跟车稳定的前提下,优化车辆燃油经济性;将该算法与动态规划(Dynamic programming,DP)进行结果对比。结果表明,该方法能够实现整个车队的协同跟车控制,获得较好的燃油经济性。     

基于随机模型预测控制的四驱混合动力汽车能量管理

基于随机模型预测控制基本原理,研究了四驱混合动力汽车的能量优化管理。采用马尔可夫模型预测加速度变化过程,通过计算得到混合动力汽车未来需求转矩。在保证电池荷电状态平衡的前提下,以燃油经济性最优为目标,建立混合动力汽车能量管理优化模型。针对建立的非线性优化模型,采用动态规划算法进行有限时域内的滚动求解。将提出的控制策略在dSPACE中进行软件在环仿真试验。研究结果表明,随机模型预测控制策略可以实现四驱混合动力汽车基本的能量管理,可在保证各动力部件良好工作状况的前提下,提升燃油经济性。与基于恒值模型的预测控制策略相比,随机模型预测控制策略下的平均燃油经济性提升了8.30%,优化结果接近有先验知识的预测控制策略。     

混合动力汽车燃油经济性模型预测控制策略

为了实现对混合动力汽车实时的燃油经济性控制,提出了改进的马尔可夫模型预测控制方法。建立了混合动力汽车关键部件模型,从克服阻力和速度跟踪两个方面建立了车辆需求转矩模型,从而建立了混合动力汽车仿真模型;使用多步马尔可夫模型预测车辆状态;在模型预测控制目标函数中引入电量参考值,当电量大于参考值时使用模型预测最优控制策略,当电量低于参考值时,在目标函数中引入电量惩罚项,使用改进的模型预测控制策略。经仿真验证,在新欧洲行驶工况下,马尔可夫模型预测控制比恒值预测控制的油耗减少了4.27%,比规则能量管理策略减少了4.99%;在中国城市工况下,马尔科夫模型预测控制比恒值预测控制的油耗减少了8.32%,比规则能量管理策略减少了13.16%。     

基于驾驶意图识别的多模耦合驱动系统能量管理

匹配多模耦合驱动系统可以使插电式混合动力汽车具备高效的集中式与分布式耦合驱动功能,但基于该系统所开展的整车经济性研究尚且不足。为降低整车能耗,开展基于驾驶意图识别的系统能量优化管理。利用模糊推理控制器识别不同工况驾驶员的驾驶意图,根据该驱动系统动力耦合方式、发动机工作特性和电机效率进行驱动模式分类;建立燃油经济性目标函数,采用瞬时优化方法分配发动机和主副电机转矩输出,以此为基础提出基于驾驶意图识别的能量管理策略;搭建模糊推理模型和整车模型,将新欧洲驾驶循环工况和实际车速采集结果作为测试工况,进行整车经济性的仿真分析。结果表明,所搭建模糊推理模型能准确识别驾驶员意图,采用所制定能量管理策略进行系统工作模式优选和转矩分配,使整车的燃油经济性得到了明显提高。针对多模耦合驱动系统开的这一能量优化研究,为系统高效利用奠定了理论基础。     

增程式混合动力系统能量匹配优化研究

在增程式混合动力汽车动力学分析基础上,在特定工况下,以系统效率最高为优化目标,建立整车模式切换规律。基于MATLAB/Simulink仿真平台建立仿真模型,仿真结果表明,该能量管理策略有效提高了混合动力汽车的燃油经济性和动力性。搭建了基于dSPACE的混合动力硬件在环试验系统,并开发数据采集及测控软件,完成了混合动力汽车基于特定循环工况的试验,验证了控制策略的有效性。     

插电式混合动力汽车能量管理策略研究综述

插电式混合动力汽车(Plug-in hybrid electric vehicles,PHEV)作为传统混合动力汽车向电动汽车的过渡车型,因电功率提升使得混合动力汽车具有深度混合特性,可高效可靠地应对汽车全工况功效需求,因而在新能源汽车领域得到广泛应用。其中,能量管理策略作为插电式混合动力汽车的核心控制逻辑,性能优劣将直接决定整车的经济性、动力性、驾驶性等的好坏,对此出现了大量相关研究文献。基于此,对近年来插电式混合动力汽车的能量管理策略的研究进展以及发展趋势进行综合分析,并从各策略的优化效果以及实时应用潜力等角度进行评价对比,最后对插电式混合动力汽车能量管理策略未来的发展趋势进行了展望。     

基于分层控制的混合动力车辆中能量管理研究

本文提出了一种基于分层控制的能量管理方法。首先以并联式混合动力车辆的结构为例,建构车辆及多动力源的数学模型,而后,采用分层混杂模型预测控制方法进行能量管理的分层优化,上层采用线性时变模型预测控制算法,优化分配发动机、电机的转矩;利用混合整数二次规划算法优化控制变速器转动;最后,以NEDC、UDDS、LA92、WLTC标准循环工况为例,基于电池SOD优化、燃油经济性、计算效率为评价指标,对分层控制的能量管理策略进行仿真分析。     

基于动态规划的混合动力重型货车能量管理策略研究

为了进一步挖掘混合动力重型货车的节油潜能,设计了基于动态规划的整车能量管理策略。首先,基于Matlab软件平台建立了混合动力重型货车准静态整车模型,并以燃油经济性为目标函数,以电池荷电状态为状态变量,以混合动力系统转矩分配比例系数为控制变量,建立了动态规划最优控制的数学模型;然后,基于中国重型混合动力汽车能耗测试工况C-WTVC进行了整车仿真分析;最后,基于动态规划的仿真结果,提取了改进的规则,并在AMESim与Simulink联合仿真平台下进行了C-WTVC工况仿真。仿真结果显示,相比于基于规则的能量管理策略,基于动态规划的能量管理策略能使整车燃油经济性提高了13.9%,基于改进规则的控制策略使整车燃油经济性提高了2.6%,验证了改进规则策略的有效性。     

基于工况识别的混合动力汽车动态能量管理策略

针对固定循环工况下所制定的混合动力汽车能量管理策略存在一定局限性问题,从ADVISOR软件中选取覆盖车辆实际行驶工况的20个典型循环工况,以整车综合燃油消耗和动力电池寿命为综合优化目标,利用粒子群算法对各工况下能量管理策略中所涉及的关键参数进行了优化,并将得到的优化结果建立数据库,提出了基于行驶工况识别的混合动力汽车动态能量管理策略。最后,通过选择某个随机工况对所制定的能量管理策略进行仿真。结果表明：所制定的动态能量管理策略与未采用工况识别的能量管理策略相比,车辆综合燃油消耗下降10.70%,动力电池温升和平均有效工作电流分别下降2.46℃和1.63A。     

基于驾驶风格识别的混合动力汽车能量管理策略

为了进一步提高混合动力汽车的燃油经济性,针对驾驶员的驾驶风格对混合动力汽车的燃油经济性有较大影响的问题。通过对驾驶操作引起的汽车行驶过程的车体冲击度分析,确定不同类型行驶工况下的驾驶风格区分方法,应用该方法在所采集的大量行驶工况数据上,得到不同驾驶风格的车速信息。将行驶工况识别算法、不同驾驶风格的车速信息、等效燃油最小能量管理策略相结合,获取不同驾驶风格下的最优需求功率分配方式,从而建立基于驾驶风格识别的能量管理策略。对一段随机工况应用所制定的能量管理策略,仿真结果表明,所提出的控制策略比不考虑驾驶风格的等效燃油最小能量管理策略燃油经济性提高了8.47%,发动机工作点更好地运行在其最佳效率曲线附近,电池SOC更稳定且更好地维持在高效区域。     

基于LVQ工况识别的混合动力汽车自适应能量管理控制策略

为提高混合动力汽车的燃油经济性,选取6种典型行驶工况代表“市区”、“郊区”和“高速公路”3类主要工况,采用基于规则的模糊能量管理控制策略,以整车燃油经济性为目标,在3类主要工况下用改进型粒子群优化算法优化发动机联合工作曲线与发动机关闭曲线系数,得到相应的优化后的隶属度函数的参数;运用学习向量量化(LVQ)算法识别车辆运行工况,动态选择相应的模糊控制策略,使混合动力汽车控制策略对选定的几种代表性工况具有自适应性,从而提高整车的燃油经济性。仿真对比结果表明,相比于传统混合动力汽车,燃油经济性提高了3.4%。     

油电并联混合动力系统能量管理策略研究

针对油电并联混合动力汽车的特点,为降低油耗和排放提出了一种能量管理方案.该方案以系统动力特性为基础,结合双能源驱动控制和制动能量回收控制两方面来对能量进行管理.为有效调节和控制不同元件间的功率流,引入了模糊逻辑驱动控制策略和再生制动控制策略思想.对该能量管理策略进行实验仿真,结果表明车辆的燃油经济性和整车能量效率均有效提高,证实该能量管理策略具有合理性和可行性.     

混合动力汽车多目标参数解耦优化方法研究

混合动力汽车的能量管理策略与动力总成参数高度耦合,在混合动力汽车优化过程中存在不断循环的情况,使得参数优化难以实现,无法找到最优解。针对这一问题,提出一种多参数解耦优化方法,该方法采用混合优化策略,将动力性目标作为约束条件,以粒子群算法优化动力总成参数,并通过粒子群算法对不同参数下的能量管理策略与换挡策略进行瞬时优化。针对一并联混合动力汽车,利用Matlab/Simulink建立了包含模糊PID驾驶员在内的用于优化过程中自适应的正向仿真模型。结果表明,混合优化算法能最大程度挖掘该动力总成的潜力,相较于同时优化逻辑门阈值的优化方法,经济性目标提高了4. 55%,并能同时得到对应该最优参数的具有通用性的能量管理策略和换挡策略。     

[智能感知]基于粒子群优化支持向量机算法的行驶工况识别及应用

实车采集4种典型行驶工况数据,采用随机数法提取并扩充行驶工况识别训练及测试样本,利用多元统计理论对数据进行处理,基于粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)算法来进行行驶工况识别,分析了识别周期及更新周期对行驶工况在线识别精度的影响。将行驶工况识别技术应用在插电式混合动力汽车的能量管理策略中。仿真结果表明,相对于未采用行驶工况识别技术以及采用传统SVM算法进行工况识别的能量管理策略,基于PSO-SVM算法工况识别的能量管理策略使整车燃油经济性分别提高9.836%和4.348%,并且电池荷电状态(SOC)变化相对平稳,有利于提高系统效率和延长电池寿命。     

基于Simulink的ISG型客车混合动力系统的仿真研究

针对ISG型混合动力系统结构、控制复杂,传统开发风险高、周期长、成本高等问题,采用后向仿真的思想,应用Simulink仿真工具,对其动力系统完成了能量管理策略的设计与建模,建立了工况输入模型和驾驶员PI控制模型,结合相关理论公式及试验标定数据对其主要部件如驱动电机、发动机、发电机、动力电池进行了模型建立。结合中国城市典型工况,基于功率分配思想提出了以发动机优先驱动优化发动机工作效率的整车能量管理策略。仿真结果研究表明,仿真模型可以准确模拟实车进行循环工况行驶,完成经济性试验和和实时输出各部件工作特性参数的功能,该模型可以作为动力系统能量管理策略研究和部件参数优化的基础,对车辆前期开发阶段快速确定整车控制策略,提高匹配该系统车型的经济性具有重要意义。     

基于粒子群算法的插电式混合动力客车实时策略

插电式混合动力客车(Plug-in hybrid electric bus,PHEB)因其低能耗、低排放等特性,成为公交客车领域的研究热点。然而在应对复杂瞬变的城市公交工况时,如何设计实时高效的能量管理策略、实现PHEB全工况能耗最优仍然是当前亟待解决的难题。针对该问题,提出一种基于粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)优化的等效燃油消耗最小策略(Equivalent consumption minimization strategy,ECMS),建立基于等效因子优化的ECMS能量管理策略;考虑到汽车低速发动机频繁起动问题,引入发动机起动车速限制,并利用PSO离线优化特定工况下的等效因子和发动机起动车速,从而获得可在线应用的插电式混合动力客车实时控制策略。基于Matlab/Simulink软件,搭建整车仿真模型,并对所提出的方法进行仿真和硬件在环试验验证。结果表明,所研究策略可实现不同初始SOC条件下的PHEB能量管理策略的近似全局优化,与规则式能量管理策略相比,燃油经济性提升了8.5%。     

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。