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%。     

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%。     

并联式混合动力客车AMT换挡过程分析及其验证

提出了一种混合动力汽车的AMT挡位控制方法,根据城市公交客车的车速-时间历史统计信息制定一组道路工况,针对每一种道路工况制定相应的优化控制参数;在车辆行驶过程中自动采集行驶参数判断对应的道路工况,并由整车控制器采取相应的优化控制参数及能量分配模式,优化调整车辆电机和发动机的扭矩输出及能量回收。对客车能源进行合理分配,不仅满足了整车的动力性,还有效减少了燃油的消耗和污染物的排放,提高了燃油经济性。     

基于动态规划算法的混合动力汽车改进型ECMS能量管理控制研究

为改善混合动力汽车的燃油经济性,以耦合器侧的输入扭矩为研究对象,以最优化扭矩分配为目标,应用动态规划求出已知工况下并联型混合动力汽车全局最优的动力源工作状态,以此作为输入求得等效因子,并提出一种改进型瞬时等效燃油消耗最低策略(ECMS)。将电池充放电过程等效为虚拟的发动机运转过程,利用虚拟等效燃油消耗,建立改进型ECMS能量管理整车仿真模型,并与功率跟随策略和传统ECMS进行仿真分析比较。结果表明：对于改进型ECMS,相较于功率跟随策略,SOC降低了3.36%,燃油经济性提高了10.95% ;相较于传统ECMS,SOC提高了1.48%,燃油经济性提高了3.20%。     

混联式混合动力客车全局优化控制策略研究

为提高一款新型混联式混合动力客车的整车燃油经济性,制定了能量管理控制策略,以电池功率为控制变量,电池荷电状态（soc）为状态变量,为合理均衡使用电池功率,把每阶段时间内使用的电池功率等效为相应的燃油消耗量,并把每阶段电池的等效燃油消耗量和发动机燃油消耗量的总和作为目标函数,采用离散动态规划算法进行优化,基于MATLAB／Simulink仿真平台建立整车数值模型,在典型城市循环工况下对所建立的基于动态规划的功率均衡全局优化控制策略进行仿真验证。结果表明：其燃油经济性与采用瞬时优化控制策略相比提高了6％左右,与原型传统客车相比提高了35％。     

基于免疫算法的四驱插电式混合动力汽车控制策略多目标优化

为改善四驱插电式混合动力汽车的燃油经济性和排放性能,构建了基于规则的能量管理控制策略,并建立了整车仿真模型;将多种群协同进化的思想引入免疫算法,提出多种群免疫算法,并运用该算法对四驱插电式混合动力汽车的控制策略进行了多目标优化;在dSPACE实时仿真系统上对优化前后的控制策略进行了硬件在环仿真实验。结果表明：优化后的控制策略控制效果良好,且发动机的燃油消耗降低了12.71%,HC、CO以及NOx的排放分别下降了15.74%、15.92%和12.69%。     

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。     

新型并联式混合动力汽车模式切换协调控制

针对一种基于行星齿轮机构的新型并联式混合动力汽车,以实现整车系统效率最优为目标,对混合动力系统工作模式区域进行划分,制定出整车能量分配策略。研究了各工作模式切换之间的扭矩协调控制算法,并进行了驱动工况仿真分析。结果表明,综合了系统效率最优的能量分配策略与协调控制算法既能优化动力系统效率,又能够有效提高混合动力汽车模式切换过程中动力传递的平稳性。     

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%。     

重度混合动力汽车油耗和排放多目标实时最优控制

混合动力汽车在模式切换过程中发动机频繁起停造成三元催化器温度下降,催化效率降低,排放恶化。以重度混合动力汽车在NEDC循环工况下的燃油消耗与三元催化器出口处的HC/CO排放为多目标优化函数,依据庞特里亚金极小值原理,建立包含蓄电池荷电状态和三元催化器温度两个状态变量的目标泛函并对其求极值,得到最优控制策略。在此基础之上,将制动、停机工况的控制策略进行简化,以分析比较有、无发动机起停最优控制对整车油耗和排放的影响。基于Matlab/Simulink仿真平台建立整车动力学仿真模型,对得到的最优控制策略进行仿真验证,并与规则控制策略进行比较。结果表明,上述方法能对发动机起停进行优化控制以显著加快三元催化器起燃,整车燃油经济性和三元催化器出口处的排放也得到全局优化,相对于规则控制,Pareto解集各项指标均有明显改善。     

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。     

42V混合动力汽车动力元件的选型与参数设计

在介绍42V混合动力汽车动力系统结构的基础上,对其控制策略进行了选择,并对该动力系统的ISG,发动机,电池和变速器进行了选型和参数设计.利用ADVISOR软件,建立其仿真模型,在UDDS工况下得到其动力性,经济性及一些重要性能曲线,并与传统燃油汽车的仿真结果进行比较,得出其燃油经济性和动力性得到了很大的改善.最后得出结论:整个设计,建模和仿真基本达到预期设计目标.     

并联混合动力电动汽车的模糊能量管理策略

为进一步优化并联的经济性，增强其能量管理策略的鲁棒性，针对高混合率，分析了常用的发动机最优曲线能量管理策略的不足，提出了以功率差、电池组荷电状态和电机转速为输入，以决定电机功率的比例系数为输出的模糊逻辑功率分配策略，在线计算电机所应承担的功率，达到了优化发动机工作点、电机效率和电池组荷电状态平衡的目的。通过整车循环工况前向仿真验证了该模糊策略对车辆经济性和工况适应性的改善。     

City-Bus-Route Demand-based Efficient Coupling Driving Control for Parallel Plug-in Hybrid Electric Bus

Recently,plug?in hybrid electric bus has been one of the energy?e cient solutions for urban transportation. However,the current vehicle e ciency is far from optimum,because the unpredicted external driving conditions are di cult to be obtained in advance. How to further explore its fuel?saving potential under the complicated city bus driving cycles through an e cient control strategy is still a hot research issue in both academic and engineering area. To realize an e cient coupling driving operation of the hybrid powertrain,a novel coupling driving control strategy for plug?in hybrid electric bus is presented. Combined with the typical feature of a city?bus?route,the fuzzy logic inference is employed to quantify the driving intention,and then to determine the coupling driving mode and the gear?shifting strategy. Considering the response deviation problem in the execution layer,an adaptive robust controller for electric machine is designed to respond to the transient torque demand,and instantaneously compensate the response delay and the engine torque fluctuation. The simulations and hard?in?loop tests with the actual data of two typical driving conditions from the real?world city?bus?route are carried out,and the results demonstrate that the pro?posed method could guarantee the hybrid powertrain to track the actual torque demand with 10.4% fuel economy improvement. The optimal fuel economy can be obtained through the optimal combination of working modes. The fuel economy of plug?in hybrid electric bus can be significantly improved by the proposed control scheme without loss of drivability.     

增程式电动汽车能量管理策略控制参数优化研究

为了进一步提高增程式电动汽车发动机的燃油经济性和排放性,对基本遗传算法进行改进,生成改进的自适应遗传算法,并将其应用于增程式电动汽车能量管理策略控制参数的优化。通过权值函数的方法将燃油消耗和排放多目标优化问题转化为单目标优化问题,并采用罚函数的方法对工况运行前后蓄电池荷电状态的增量进行约束,对增程式电动汽车发动机燃油经济性和排放性进行优化仿真。仿真结果表明,采用改进的自适应遗传算法能够有效优化增程式电动汽车能量管理系统的控制参数,使发动机的燃油经济性和排放性得到较大的提高。     

基于车速跟踪的商用车燃油经济性建模与仿真

针对燃油经济性仿真模型仅能计算车辆在模态工况下的燃油消耗量的问题,提出了一种基于车速跟踪的燃油经济性仿真模型的建模方法。在建立车辆纵向动力学模型、驾驶意图模型和发动机与传动系统模型的基础上,利用MATLAB/Simulink搭建了商用车燃油经济性仿真模型,并以某客车为例进行了试验与仿真对比。对比结果表明：所建模型能对商用车的任意行驶工况进行较好的车速跟踪,并能对商用车在该行驶工况下的燃油消耗量进行较为准确的仿真计算。通过更改仿真模型中的相关车辆参数,可以方便快速地进行不同动力总成配置的商用车的燃油经济性仿真计算。     

基于驾驶意图的插电式混合动力公交车控制策略*

为了充分挖掘插电式混合动力公交车(Plug-in hybrid electric bus, PHEB)的节油潜力、增强车辆对不同类型驾驶员的自适应性,在基于规则类的控制策略基础上,增加驾驶员意图识别模型。对驾驶风格及加速意图进行模糊识别,通过驾驶员在环的半实物仿真验证了识别模型,以驾驶风格和加速意图识别结果为输入,建立转矩修正系数k的模糊控制器,反模糊化输出k值,对需求转矩进行修正。用system test工具将模糊控制器生成对应的模糊查询表。仿真及试验结果表明：有驾驶员意图识别控制策略较无驾驶员意图识别控制策略更加适应PHEB的运营、用电机制且燃油经济性进一步提高了1.8%。     

液压混合动力车辆多系统联合制动控制策略研究

液压混合动力装载机在制动及能量分配过程中,由于多个子系统的引入而导致的传统联合控制策略难以通过最优化来提高整车燃油经济性,针对这个问题,提出一种基于模糊控制的液压装载机多系统联合制动控制策略。该策略基于传感器检测信号对装载机进行作业、行驶工况识别,针对实际工况,基于粒子群算法进行模糊控制规则的最优化设计,利用识别的结果选择最优的模糊控制规则进行车辆联合制动及能量分配控制。仿真与实验结果表明:该控制策略能够充分利用制动回收能量,在保证车辆联合制动安全稳定的同时,提高了车辆的制动能量回收率。     

OPTIMIZATION APPROACH FOR HYBRID ELECTRIC VEHICLE POWERTRAIN DESIGN

According to bench test results of fuel economy and engine emission for the real power-train system of EQ7200HEV car, a 3-D performance map oriented quasi-linear model is developed for the configuration of the powertrain components such as internal combustion engine, traction electric motor, transmission, main retarder and energy storage unit. A genetic algorithm based on optimization procedure is proposed and applied for parametric optimization of the key components by consideration of requirements of some driving cycles. Through comparison of numerical results obtained by the genetic algorithm with those by traditional optimization methods, it is shown that the present approach is quite effective and efficient in emission reduction and fuel economy for the design of the hybrid electric car powertrain.