四轮驱动混合动力汽车能量管理策略仿真

通过仿真对四轮驱动混合动力汽车的能量控制策略进行分析研究，提出以扭矩作为控制策略中的主要控制变量，并根据发动机万有特性、汽车车速、电池稳态特性等因素，将整车扭矩需求合理地分配给内燃机和电机．根据车辆的动力需求，确立了动力系统各元件的匹配参数，并使用Matlab／Simulink仿真软件建立前向式混合动力车模型进行离线仿真计算．仿真结果表明，此能量管理策略可以进行合理的动力分配，并达到一定的动力系统效率．     

混合动力汽车扭矩管理策略

能量管理策略是混合动力汽车技术中研究的重要内容之一。该文提出的扭矩管理策略具有稳态能量管理策略的特征。在Matlab/Simulink仿真平台上建立了前向式混合动力汽车模型,并在模型基础上对驱动方式和制动方式下的扭矩管理策略进行了仿真分析。仿真结果表明,扭矩管理策略将扭矩作为最主要的控制变量,以内燃机稳态效率特性图为基础,可以实现对内燃机和电机输出动力的合理分配。扭矩管理策略综合考虑了驾驶员的需求以及混合动力汽车中多个部件的特性,是一种能量的优化管理方法,达到了提高混合动力汽车动力系统效率的目的。     

单轴并联式混合动力汽车能量分配的模糊控制策略研究

针对单轴并联式混合动力轿车,以混合驱动系统需求转矩和电池剩余电量(SOC)为输入,以发动机转矩为输出,构建了能量管理模糊控制器,基于ADVISOR的仿真研究表明,模糊控制策略与传统的逻辑门控制策略相比,能够更有效地降低混合动力汽车的燃油消耗和排放,更好地控制电池组SOC的变化。     

并联混合动力汽车的能量管理策略

经过系统研究并联混合动力汽车的控制策略,对并联混合动力汽车提出一种基于模糊逻辑和PID控制的混合能量管理策略,通过模糊逻辑控制器对引擎和电机的期望转矩进行分配,借助PID电量持续策略实现整个循环工况电池荷电状态SOC平衡.为了验证能量管理策略的有效性,对该策略进行仿真分析.仿真结果表明,该策略对提高混合动力汽车的动力性和燃油经济性、改善排放有明显的作用.     

混合动力汽车补偿模糊神经网络能量管理策略

以上海大众汽车公司某型号混合动力电动汽车(HEV)的设计要求为基础,提出了一种基于补偿模糊神经网络的能量控制策略,并采用动态调整步长的梯度下降法加快算法的收敛速度.分析了样本数据选取、输入、输出模糊分割和模糊规则提取对控制器性能的影响.利用ADVISOR2002仿真平台进行二次开发,完成了基于补偿模糊神经网络的控制策略、并联电力辅助控制策略和模糊控制策略的仿真比较.仿真结果表明,基于补偿模糊神经网络的控制器具有较强的自适应能力,可以较好提高混合动力汽车的燃油经济性和排放性.     

基于MPC的混合动力汽车能量管理策略

混合动力汽车（Hybrid Electric Vehicle, HEV）通常由两种或两种以上动力源共同驱动,通过控制算法协调各动力源的动力分配,以改善整车性能,提高车辆燃油经济性.以目标结构的混联式HEV作为研究对象,采用“黑盒”建模方法,结合参数识别、车辆动力学和动力传动系统的物理模型以及实际测试数据,评估输入变量对被控混联式HEV的影响以及存在的工作模式等.同时,提出了一种两层的模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的能量管理策略.上层控制器利用车路协同信息（Vehicle-to-everything, V2X）,包括道路速度限制、车辆跟车约束、交叉口信号状态,以及停车线位置,计算车辆的参考运行状态,并将这些信息提供给下层控制器.下层控制器通过MPC计算各部件力矩和制动力,以优化HEV的运行过程.matlab/Simulink仿真结果表明,电池荷电状态（State of Charge, SOC）消耗量降低了5%,验证了该方法的可行性和有效性.     

混合动力汽车电池寿命预测及能量控制管理策略

针对混合动力汽车电池寿命预测及能量管理,分析了锂离子电池工作原理及影响寿命的因素,综述了不同锂离子电池剩余寿命预测方法的研究状况,并讨论了各种方法的优缺点;依据混合动力汽车工作模式简要说明能量控制策略工作机理,分别论述了基于规则、基于优化及基于人工智能等能量控制管理策略的发展现状,讨论了考虑电池寿命的控制策略对整车经济性能的影响。分析发现,融合多种方法的电池寿命预测方法更具优越性,且考虑电池寿命的能量控制管理策略对混合动力汽车燃油经济性的提高效果更佳。总结了混合动力汽车电池寿命预测及能量控制管理策略存在的问题并对未来的发展方向进行展望。     

插电式混合动力汽车能量管理策略多目标优化

能量管理策略与插电式混合动力汽车(plug-in hybrid electric vehicles,PHEV)的燃油消耗和尾气排放密切相关.在开发的PHEV能量管理策略基础上,建立整车仿真模型.利用自适应惯性因子对基本粒子群算法进行改进.为克服单一优化算法的固有缺陷,将改进粒子群算法和遗传算法组成混合优化算法,并将该混合算法应用于PHEV能量管理策略的多目标优化.优化结果表明,该算法能有效跳出局部最优,其寻优能力明显高于基本粒子群算法和遗传算法,优化后的PHEV油耗和尾气排放相对于优化前减少近30%.     

混合动力汽车自适应等效油耗最低能量管理策略

为提高插电式混合动力汽车燃油经济性,采用基于动态规划（DP）的控制策略仿真分析了不同典型工况、不同行驶里程下SOC（电池荷电状态）的最优轨迹。在等效油耗最低能量管理策略（ECMS）的基础上,采用比例积分（PI）控制算法实时更新电能-燃油等效因子,以保证SOC实际轨迹能够大致跟随理论参考轨迹,进而提出了一种可实时控制的自适应等效油耗最低能量管理策略（AECMS）。为验证所提控制策略的控制性能有效性,采用不同典型工况及不同行驶里程对ECMS、DP、AECMS的控制性能进行了仿真对比。结果表明,AECMS控制效果接近于DP控制策略且可实时控制,电量消耗（CD）模式下AECMS相对于ECMS减少油耗3.50%~8.71%,电量保持（CS）模式下AECMS相对于ECMS减少油耗1.11%~2.46%。     

插电式混合动力汽车能量管理策略发展综述

插电式混合动力汽车(plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)的电池容量大,能够接入外部电网充电;兼具燃油动力和电动驱动系统的优点,被认为是传统燃油汽车向纯电动汽车过渡的最佳方案。能量管理系统是实现整车需求能量在发动机和电动机之间分配的关键,插电式混合动力汽车的经济性、动力性与所采用的能量管理策略密切相关。对插电式混合动力汽车能量管理策略的研究发展进行了综述,对比了各种基于规则和基于优化的能量管理策略的优缺点,分析了驾驶数据与交通信息对能量管理策略的影响及存在的问题,最后,提出了插电式混合动力汽车能量管理策略的发展方向,为今后插电式混合动力汽车的研究提供参考。     

基于粒子群优化的混合动力汽车多目标能量管理策略

为了同时实现降低整车能耗和控制电池电量的能量管理目标,针对某功率分流式混合动力汽车,提出了基于粒子群优化(PSO)的多目标能量管理策略。该策略采用双层结构,内层采用考虑模式切换的等效燃油消耗最少策略(ECMS)对工作模式和工作点进行优化,实现降低整车能耗的目标;外层采用PSO对等效因子进行迭代优化,实现电池电量的控制目标。通过基于实车控制策略的整车仿真模型对优化效果进行了验证,结果表明,PSO与ECMS相结合的能量管理策略可实现降低整车能耗与控制电池电量的双重目标。     

混合动力车辆多目标控制能量管理策略研究

为满足混合动力车辆动力性要求,并提高车辆的能量利用效率,根据动力单元与负载的能量关系及电池组充放电特性与SOC的关系,提出了一种基于电池组恒SOC和发动机燃油消耗优化控制的综合能量管理策略.对该策略进行实验验证的结果表明:电池组能保持在最佳工作状态,且车辆的燃油经济性提高了约8%.     

混合动力车辆多目标控制能量管理策略研究

为满足混合动力车辆动力性要求,并提高车辆的能量利用效率,根据动力单元与负载的能量关系及电池组充放电特性与SOC的关系,提出了一种基于电池组恒SOC和发动机燃油消耗优化控制的综合能量管理策略.对该策略进行实验验证的结果表明:电池组能保持在最佳工作状态,且车辆的燃油经济性提高了约8%.     

基于模糊在线识别的并联混合动力客车自适应控制策略

针对一款并联混合动力客车提出了一种基于模糊在线识别的自适应控制策略.基于自主研发的混合动力车数据采集监控系统构建符合本地车辆实际行驶道路特点的典型工况,设计模糊工况识别算法对车辆实际行驶的工况类型进行在线识别.根据最小等效燃油消耗控制算法和电池电量平衡控制方法,结合工况识别的结果调用相应最优控制参数,对发动机和电池的功率分配进行实时优化计算,实现对整车的控制.实验结果表明,所设计的模糊识别方法能够较好地完成行驶工况类型的识别.基于此所提出的自适应控制方法能够在满足车辆需求功率和电池SOC维持在有效工作区间内的前提下完成发动机和电池的最优功率分配,显著提高整车的燃油经济性.      

履带式混合动力车辆控制策略硬件在环仿真

采用硬件在环仿真的方法验证履带式混合动力车辆控制策略的可行性. 结合车辆结构形式和DC-DC变换器控制方法,在功率跟踪控制策略基础上,提出一种基于电压控制的履带式混合动力车辆控制策略. 采用真实的驾驶员操纵设备和整车控制器,通过建立的车辆驱动系统模型在dSPACE中实时运算模拟实现被控对象及外界环境,构建包括CAN通信在内的控制策略硬件在环仿真平台,对提出的控制策略进行硬件在环仿真实验. 仿真结果表明,该控制策略可行并能很好地满足驾驶员的操作需求.     

基于有限状态机的军用起动/发电一体化混合动力车辆能量管理策略研究

为了满足未来军用混合动力车辆的需求,设计了一种基于起动/发电一体化(integrated starter generator,ISG)技术的军用混合动力总成方案,制定了相应的能量管理策略。基于有限状态机(finite state machine,FSM)理论建立各个工作模式间的逻辑关系及状态转换过程,同时,对各个工作模式下车辆动力源负荷率分配进行了定量分析。以某型军用ISG混合动力车辆参数作为仿真输入条件,利用Cruise/Simulink软件仿真分析整车动力性和经济性,对制定的能量管理策略进行验证。仿真结果表明,军用ISG混合动力车辆与原型车相比动力性获得较大提升,FSM理论能够实现车辆工作模式之间的转换,动力源负荷率的合理分配优化了发动机的运行工况,使得发动机大部分工作点分布在经济工作区内,降低了油耗,所制定的能量管理策略最终达到了提高车辆的动力性、改善车辆的燃油经济性的目的。     

Controlling Torque Distribution for Parallel Hybrid Vehicle Based on Hierarchical Structure Fuzzy Logic

The Hierarchical Structure Fuzzy Logic Control (HSFLC) strategies of torque distribute for Parallel Hybrid Electric Vehicle (PHEV) in the mode of operation of the vehicle i. e. , acceleration, cruise, deceleration etc. have been studied. Using secondly developed the hybrid vehicle simulation tool ADVISOR, the dynamic model of PHEV has been set up by MATLAB/SIMULINK. The engine, motor as well as the battery characteristics have been studied. Simulation results show that the proposed hierarchical structured fuzzy logic control strategy is effective over the entire operating range of the vehicle in terms of fuel economy. Based on the analyses of the simulation results and driver's experiences, a fuzzy controller is designed and developed to control the torque distribution. The controller is evaluated via hardware-in-the-loop simulator (HILS). The results show that controller verify its value.     

并联混合动力汽车再生制动控制策略研究

针对并联混合动力汽车再生制动的问题分析了再生制动基本原理、实现再生制动必须具备的条件.采用再生制动比例控制策略和再生制动转矩与机械制动转矩的分配线控制策略的方法,对并联混合动力汽车再生制动进行了研究.结果表明UDDS工况燃油消耗减少了11.8%,续驶里程增加了10%—20%.从而验证了再生制动控制策略的正确性和必要性.