串联混合动力城市客车整车控制器设计与实现

针对串联混合动力城市客车的整车协调控制问题,设计了整车控制器（electronic vehicle controller unit,EVCU）与能量优化管理策略。整车控制器以Freescale公司32位微控制器MPC5534为核心,实现了数字I/O、模拟量采集、以及CAN总线通信。能量优化管理策略以整车油耗优化为核心目标,根据驾驶员操作意图和动力电池荷电状态,实时优化动力蓄电池充放功率,提高能量利用率,实现整车典型城市工况下节油率达到30%。试验测试和实车路试表明,该控制器运行稳定、可靠,达到了预设的节能效果。     

新型混合动力客车整车控制与仿真研究

以新型混合动力客车为对象,通过对各个部件的特性以及工作中相互影响进行分析,确立了单电机纯电模式、串联模式、双电机纯电模式、混联模式下的整车控制策略,并在相关参数确定的基础上,在中国典型城市公交循环下对该混合动力整车控制器进行了硬件在环仿真测试,结果表明各模式下的整车控制策略是有效、可靠的,同时也证明了相比传统客车,新型混合动力客车在该控制策略下有较好的燃油经济性。     

并联式混合动力汽车再生制动控制策略研究

为提高并联式混合动力汽车(Parallel Hybrid Electric Vehicle,PHEV)再生制动能量的回收率,该文对PHEV制动力进行了分析,提出了再生制动控制策略。该策略不但能够合理分配前后轮制动力,而且能够合理分配后轮液压制动力、电机制动力和发动机反拖制动力,在保证制动性能的前提下,使电机能够最大限度的回收制动能量。仿真结果表明了所提方法的有效性。     

基于DSP的混合动力汽车总成控制系统的设计

研究了混合动力总成控制系统的总体结构,以TMS320LF2812型DSP为核心,组建了混合动力总成控制系统的硬件系统.在充分利用DSP内部模块的基础上对它的外部总线进行扩展.并设计了电源模块、A/D模块、IO模块、CAN总线模块和串口模块.在模块化设计方式基础上建立了混合动力控制策略的软件设计.仿真结果表明,油耗和排放都得到了降低.     

ISG并联式混合动力汽车能量平衡控制策略

针对传统的并联式混合动力汽车(PHEV),通过对其行驶过程的能量平衡进行分析,以提高发动机效率和电机驱动系统的效率为依据,设计了一种ISG并联式混合动力汽车(ISG-PHEV)能量平衡控制策略。在综合路况下进行了仿真,结果表明:与传统无ISG电机的PHEV相比,ISG-PHEV的百公里平均耗油量降低了9.6%。     

开关磁阻电机在混合动力军用车辆中的应用

对开关磁阻电机（SRM）在混合动力军用车辆中的应用进行了研究。分析了SRM的运行原理、调速特性和控制方法,设计了离散滑模变结构-PI控制器。试验表明,系统获得了较好的静态和动态性能。本系统选用数字信号处理（DSP）和复杂可编程逻辑器件（CPLD）结合的控制电路,控制灵活,工作可靠,有效地利用了DSP的内部资源。     

混合动力汽车用电池风机控制系统

为了保证混合动力汽车驾乘人员的舒适度和车用电池安全性,以氢镍动力电池风机为研究对象,使用分级调速的控制方法,实现在整车噪声和电池温度多因素条件下的风机控制。根据风机噪声和散热能力对风机档位等级进行定义。在不同温度条件下,获得所需温度最大档位,在不同车速下,根据整车噪声获得所需噪声最大档位,并将噪声因素下的风机档位作为限制性控制档位。使用MATLAB/Simulink实现快速原型开发。风机实验表明,在满足整车噪声要求的条件下,风机冷却满足电池温度控制要求。该方法为动力电池风机控制提供了理论依据,具有一定的工程参考价值。     

基于DSP的混合动力摩托车控制系统

讨论了混合动力电动摩托车提高燃油经济性的原理、系统运和垢六种模式、控制系统各组成单元，和用TMS320F240DSP实现的控制系统。     

混合动力汽车用复合结构永磁同步电机控制系统硬件设计

介绍了复合结构永磁同步电机混合动力系统的基本结构。针对其双转子结构和混合动力汽车背景,由一片DSP同时控制定子电机和双转子电机,由ARM负责通讯,最终完成了控制系统驱动、控制和通讯三大功能模块设计,为实现高效四象限能量变换提供了硬件平台。     

混合动力电动汽车有望成为汽车工业的主导产品

自1995年起,世界各大汽车生产厂商将研究的重点转向了混合动力汽车的研究开发。日本丰田汽车公司是走在混合动力汽车研发前沿的,首先开发了混合动力轿车,现已达到实用化水平。如今,在日本国内拥有的混合动力电动汽车已超过7万辆,预计在2010年将达到210万辆。到2002年底,丰田公司生产的混合动力汽车在日本国内和海外的累计销量均突破了10万辆,现已在全世界20多个国家上市销售。     

燃料电池电动汽车控制系统研究与设计

研究了燃料电池电动汽车控制系统,提出了多能源燃料电池加镍氢电池加超级电容混合动力系统的方案,引入分层递阶智能控制思想,对控制系统进行了分析,并通过比较车载三种能源,对多能源能量管理策略进行了研究和优化.     

电动汽车无速度传感器矢量控制系统

针对电动汽车要求驱动系统具有宽调速范围、高可靠性与高效率等特点,提出了一种效率优化的无速度传感器矢量控制(Svc)系统.介绍了该系统的原理,提出了相应控制策略,完成了系统硬件和软件方案设计.整个系统以TMS320F2812 DSP芯片为核心控制器件,包括主电路功率模块、电流电压采集电路、保护电路、控制器局域网络(CAN)通信模块等部分.试验结果表明,效率优化算法可行,系统具有良好的动态性能,达到了预期设计目标.     

混合动力汽车复合储能技术

通过剖析混合动力汽车(HEV)存在的主要问题,指出单一储能技术在某些情况下已不能满足车辆的需求,要解决HEV电源存在的问题,可采用复合储能技术。该技术现已成为HEV动力电源的一种发展趋势。结合复合储能开发的实例,给出目前复合储能技术的典型组合方式、应用场合及发展趋势。     

电动车电机驱动系统柔性控制策略研究

近年来交流异步电机系统在电动车上的应用非常广泛,然而目前的电动车交流异步电机的控制策略依然来源于传统的电机控制,并未解决电动车特有的工况及工况切换等问题。这势必会影响电动车的平稳运行,甚至影响电动车的安全性能。本文针对电动车在工况切换产生电压、电流闪变的问题,提出了一种电动车驱动系统柔性控制策略,将电动车运行工况的切换统一为ASR和AVR动态限幅阈值的改变。仿真结果表明本文所设计的电机柔性控制策略保证了电动车工况切换时,电机电流、转矩、转速的平稳。     

Plug-in混合动力汽车辅助功率单元控制研究

针对一种由汽油发动机、永磁同步发电机及不可控整流器构成的插电式混合动力汽车(Plug-in HybridElectric Vehicle,简称PHEV)辅助功率单元结构,在插电式串联混合动力汽车构型分析和选型基础上,设计了基于静态数据的前馈控制支路和PID反馈控制构成的辅助功率单元(APU)输出电流闭环控制器结构。实验结果表明,与传统PID控制相比,应用前馈+PID控制方法,辅助功率单元具有较好的输出电流动态特性,同时在一定程度上保证了发动机转速的稳定。     

纯电动汽车蓄电池-超级电容复合能源系统研究

为弥补现有纯电动汽车单一能源的不足,采用蓄电池为主超级电容为辅的复合能源系统,通过对车辆动力性、续驶里程、制动能量回收等约束的分析,对复合能源进行参数匹配;考虑超级电容电压与其容量和效率的关系,将超级电容电压、蓄电池SOC和车辆需求功率作为输入量制定模糊控制策略;为避免一次行驶路况结论的片面性,在UDDS路况进行多次循环仿真直至蓄电池放电结束。结果表明,所采用的蓄电池——超级电容复合能源系统参数匹配方法和模糊控制策略能够很好的满足纯电动汽车在完整放电行驶中对能源系统能量和功率的需求,能够有效回收利用再生制动能量,提高能源系统效率,提高车辆动力性能和经济性能,起到延长蓄电池使用寿命的作用。     

应用于混合动力变换器中的新型变频控制方法

针对混合动力车载变换器中由于电感量较小，而导致功率器件工作频率较高，从而引起开关损耗过大的问题，该文提出了一种新颖的变频控制方法。该方法根据DC/DC变换器输出电压的变化相应地调整开关管的工作频率，有效地减少了在整个电压输出范围内的开关损耗，避免功率模块局部过热。同时，针对额定电流输出时开关损耗应力较大的问题，提出了电感电流恒脉动的变频控制方法。以此保证在整个输出电压范围内电流峰值恒定，从而在提高电感利用率的同时减少了开关损耗。另外，当输出电流小于额定电流时，提出了一种损耗最小化的变频控制方案。实验表明，采用变频控制方法在减少电感体积的同时，并没有使功率开关的损耗明显增加，从而合理地解决了散热问题。该控制策略可以用于混合动力车载变换器中。     

基于Z源变换器的电动汽车超级电容-电池混合储能系统

Z源变换器具有单级升压、降压、无死区、电压畸变小、可靠性高等优点,在电动汽车领域具有广阔的前景。提出一种基于Z源变换器的电动汽车超级电容-电池混合储能系统。该结构将储能与驱动系统相融合,减少了电池功率变换器,降低了损耗与成本。详细分析通过Z源变换器实现混合储能系统不同模式下功率分配的运行机理。此基础上提出功率分频协调控制策略以提高混合储能系统的响应速度并实现各模式的无缝切换。最后,为了避免短时尺度冲击电流对电池的影响,设计电池瞬态峰值电流估计方法。仿真与实验结果验证了所提出的混合储能系统及控制策略的有效性。     

电动车独立驱动控制策略分析与设计

对电动车独立驱动控制策略进行了深入的分析,提出了主控制器控制策略和伺服分控制器控制策略,对电动车辆整体运动策略和车辆差速转向部分进行了详细研究,并进行了仿真和相关实验.结果表明,车辆控制算法正确,控制策略设计合理.