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。     

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%。     

基于遗传算法的商用车传动系的参数优化

研究了综合考虑动力性和燃油经济性指标的汽车动力传动系数学模型。以燃油经济性最佳为优化目标以及整车动力性作为约束条件,根据指定柴油机和整车参数,运用遗传算法对某商用货车的传动系参数进行优化计算。结果显示,优化后的传动系参数,使得整车在原地起步加速时间基本不变的情况下最高车速提高了2.98%,使得整车混合百公里油耗降低了0.67%。表明优化参数使整车的动力性和燃油经济性得到了不同程度的改善。     

复合储能式装载机能量控制优化与仿真

针对工程车辆在机群作业下的能量管理问题,以复合储能式装载机为研究对象,利用Recurdyn-Edem联合仿真建立连续作业环境获取工况数据;分别以V型工况及集群作业下装载机单次循环工况油耗最少为目标,设计了基于等效油耗最小策略与规则相结合的控制策略,为了能够进一步提高全局工况的燃油经济性,使用遗传算法对等效油耗最小关键参数进行寻优,最后带入整车模型进行仿真验证。结果表明,V型工况与集群作业工况下,该控制策略相较于自适应神经模糊控制,燃油经济性分别提升了3.23%和4.26%;通过dSPACE进行硬件在环试验,试验与仿真结果基本一致,进而验证了优化结果的有效性。     

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%。     

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%。     

混合动力汽车扭矩分配策略研究

混合动力汽车的燃油经济性是其优越于传统汽车的最重要特征,因而如何进一步降低油耗是混合动力汽车需要重点解决的问题。基于H平台插电式混合动力汽车的P2构型,分析扭矩分配中的关键影响因素即发动机比油耗及电机效率,引入等效比油耗和等效发电系数,提出一种基于系统效率最优的扭矩分配策略。该控制策略能够合理地将需求扭矩分配至发动机和电机,让发动机和电机的系统效率最优、等效油耗最低,从而降低混合动力汽车的油耗,提高燃油经济性。     

ISG型中度混合动力汽车驱动工况控制策略优化

在汽车动力学理论的基础上,通过对基于集成起动机/发电机(Integrated starter/Generator,ISG)的中度混合动力汽车(Medium hybrid electric vehicle,Medium-HEV)的系统效率进行瞬时优化计算,得到ISG型中度混合动力汽车控制策略,确定控制策略中三个关键系数:电池电量切换阈值XSC,发动机充电曲线系数Xe_chg和发动机关闭曲线系数Xe_off,以及它们的取值范围。在Matlab/Simulink仿真平台下,建立ISG型中度混合动力汽车整车仿真模型,将电池电量变化值△SC折算为等效油耗,以ISG型中度混合动力系统综合油耗最小为优化目标优选三个系数的取值,从而确定ISG型中度混合动力系统动力源的匹配和优化控制策略。仿真结果表明,与传统汽车相比,ISG型中度混合动力汽车的油耗降低了36.95%,明显提高了中度混合动力系统燃油经济性。     

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%。     

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%。     

等效因子离散全局优化的等效燃油瞬时消耗最小策略能量管理策略*

以一款混联插电式混合动力汽车(Plug-in hybrid electric vehicle, PHEV)的燃油经济性为研究目标,为改善以等效因子为核心的等效燃油瞬时消耗最小策略(Equivalent fuel consumption minimization strategy, ECMS)的控制效果,考虑电池荷电状态(State of charge, SOC)、等效因子与燃油消耗的关系,构建等效因子全局优化模型;利用遗传算法离线优化一定工况下的等效因子S,得到不同电消耗续航行驶里程与电池SOC初始值的最佳等效因子MAP图,建立基于等效因子优化的ECMS能量管理策略,并考虑动力电池、电动机等部件的效率,获得最佳等效因子下的发动机、ISG电机、驱动电机的功率分配,并进 行仿真与硬件在环试验,其中仿真结果表明,与未优化的等效因子相比,燃油经济性提高20.81%,硬件在环试验结果与 仿真结果基本一致,表明所制定能量管理策略的有效性和可行性,进而为解决不同的行驶里程PHEV功率分配策略提供理论基础。     

基于Willans Line的双轴驱动混合动力越野车实时能量管理

为了实现混合动力越野车的实时能量管理,建立了其动力系统的动力学模型,提出利用发动机和电机的Willans Line 模型,建立基于WL-ECMS能量管理控制方法的发动机和电机最优输出功率模型。硬件在环试验结果表明,基于WL-ECMS的控制方法可以实现混合动力越野车基本的能量管理,车速跟随误差在合理的范围内,与基于ECMS的能量管理控制方法相比,其百公里油耗仅提高3.03%,与基于规则的能量管理控制方法相比,其百公里油耗低12.07%,且每一个时间步长程序的相对运行时间由基于ECMS方法的100下降到1.65,与基于规则方法的1.07相当,实现了混合动力越野车实时能量管理。     

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。     

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。     

负载跟随阈值变化下的汽车能量管理策略

针对并联混合动力汽车的能量管理问题，提出了一种新的启发式控制策略，即负载跟随阈值改变策略(LTS)。LTS控制策略基于阈值变化机制和负载跟随方法，可以与电池荷电状态(SOC)保持成比例的微小偏差，能够有效确保电池持续稳定运行。与目前应用阈值变化机制的规则控制策略不同，本文设计LTS控制策略的阈值通过电池荷电状态(SOC)和发动机转速来综合调整动力输出方式，其能量管理的精细化程度更高。为了验证策略的有效性，将该策略应用于混合动力汽车进行仿真测试，并与传统的等效燃油消耗率最小化策略(ECMS)和电动辅助控制策略(EACS)进行性能对比。结果表明：在燃油经济性方面，LTS控制策略优于EACS控制策略3.1%～10.4%,LTS控制策略优于ECMS控制策略2.5%～5.7%。在电池荷电状态(SOC)方面，LTS控制策略可以使得C_SO值大于60%,电池具有较好的运行状态。     

Evaluation of fuel economy for a parallel hybrid electric vehicle

In this work, the fuel economy of a parallel hybrid electric vehicle is investigated. A vehicle control algorithm which yields operating points where operational cost of HEV is minimal is suggested. The operational cost of HEV is decided considering both the cost of fossil fuel consumed by an engine and the cost of electricity consumed by an electric motor. A procedure for obtaining the operating points of minimal fuel consumption is introduced. Simulations are carried out for 3 variations of HEV and the results are compared to the fuel economy of a conventional vehicle in order to investigate the effect of hybridization. Simulation results show that HEV with the vehicle control algorithm suggested in this work has a fuel economy 45% better than the conventional vehicle if braking energy is recuperated fully by regeneration and idling of the engine is eliminated. The vehicle modification is also investigated to obtain the target fuel economy set in PNGV program.