考虑车速规划的混合动力汽车能量管理策略
这是一篇关于混合动力汽车,能量管理,车速规划,模型预测控制,自适应等效燃油消耗最小策略的论文, 主要内容为随着我国汽车保有量的激增,造成环境污染的同时加剧了交通拥堵,V2X技术与高精度地图的发展完善为混合动力汽车能量管理提供有利条件。本文以并联式混合动力汽车为研究对象,结合交通道路信息进行车速规划,以实现车辆经济性行驶并缓解交通拥堵为目标。采用分层式控制架构,上层车速规划层以模型预测控制为研究方法,下层能量管理层以自适应等效燃油消耗最小策略为研究方法。本文的主要研究工作如下:(1)介绍并联式混合动力汽车的工作模式以及能量流动路径,采用前向仿真建模的方法对主要动力部件、驾驶员模型、车辆纵向动力学模型进行搭建,并设计基于规则的能量管理对比策略。(2)上层车速规划层中,搭建V2X的交通仿真场景,实现车辆之间以及车辆与红绿灯之间的实时通讯。为避免车辆遇到红灯而停车等待,采用交通信号灯正时模型分别设计考虑单个与同时考虑两个红绿灯的目标车速范围求解算法。随后在兼顾燃油消耗、目标车速跟随、安全跟车距离、加减速约束的前提下分别设计搭建单个车辆行驶场景与跟车场景下基于模型预测控制的车速规划算法。(3)下层能量管理层中,阐述了等效燃油消耗最小策略的基本原理,搭建ECMS策略并分析其影响因素,为克服ECMS策略的弊端进一步搭建基于SOC反馈的AECMS策略算法并将其作为下层能量管理控制策略。将上层车速规划所得到的最优车速作为下层能量管理的输入,求解整车的需求功率并根据能量管理策略合理分配发动机与电动机功率。随后将考虑车速规划(考虑单个红绿灯)与未考虑车速规划的能量管理策略的控制效果进行对比分析,考虑车速规划的能量管理策略的道路通行效率更高,燃油消耗也相对减少了17.8%。进一步分析考虑单个与同时考虑两个红绿灯的车速规划能量管理策略,仿真结果显示,同时考虑两个红绿灯的车速规划能量管理策略的道路通行效率又得到了进一步的提升,燃油消耗也相对减少了7%。最后,搭建硬件在环仿真测试平台,验证了分层式能量管理策略的有效性和实时性。
基于能量流试验和仿真的混合动力汽车节油控制策略优化
这是一篇关于混合动力汽车,控制策略,WLTC工况,联合仿真,能量流分析,油耗优化的论文, 主要内容为随着我国交通网络的不断完善,汽车作为一种快捷的交通方式受到了越来越多人的青睐。但是由于整个行业的飞速发展,也带来了环境污染和石油资源匮乏的问题。为了应对这一问题,全球各地都在不断加强对混合动力、纯电动汽车的技术研究与开发。近年来,对混合动力汽车的研究主要集中在能量管理控制策略方面。此外,整车的能量流分析作为一种有效的研究方法也被广泛应用于混合动力汽车的设计、开发和优化中。因此,本文以某混合动力汽车为研究对象,基于全球统一轻型车测试循环(WLTC)工况,采用试验和仿真相结合的研究方法,通过基于规则的控制策略并结合能量流分析的方式,利用Matlab/Simulink和GT-Suite仿真平台,研究整车控制策略对混合动力汽车油耗的影响,实现了整车油耗降低5%以上的目标。本文的主要研究内容包括:(1)对该混合动力汽车整车开展WLTC工况下的能量流试验,获得整车的工况特性和能量流特性。试验结果显示:发动机的低油耗区较宽,并且在并联模式下的电机扭矩较小、效率比较低等。这为后续的控制策略优化研究提供了指导。(2)利用GT-Suite和Matlab/Simulink分别搭建混合汽车整车物理模型和控制策略模型,并利用WLTC工况下的试验数据完成对联合仿真模型的校核,整车累计油耗、动力电池SOC、发动机扭矩、电机扭矩、发电机转速等实测数据和仿真数据的误差基本在5%以内,可以利用此联合仿真模型开展后续研究。通过利用能量流分析的方法对该混合动力汽车进行仿真分析,发现原车的驱动电机损失高达14%,主要是因为很多电机工作点处于较低的工作效率区,并且减速器的能量损失也较多。此外,并联模式下,发动机将输出的剩余能量(24.3%)通过驱动电机给电池充电;并且电池在整个过程中的充放电次数较多。后续将提出有效的控制策略来解决这些问题。(3)通过对该混合动力汽车基于确定规则的控制策略研究,发现原车在串联模式下采用发动机6个固定工作点发电,并联模式下发动机沿着高、低两条SOC线工作的控制策略。通过对串、并联模式的边界进行静态计算分析,确定最优的串联模式稳态工作点以及串、并联模式的切换边界等。通过调整增程器的最低功率来控制串联模式下的效率、发电量和耗电量等。并联模式下主要针对切入并联的下限、发动机直驱的上下限以及并联充电扭矩界限等进行调整。最后,结合串、并联优化方向,提出整车WLTC工况的优化方向,从而得到当前架构和配置下的相对最优油耗,为实际控制策略优化提供方向。(4)通过对整车WLTC工况试验数据、整车能量流分布以及串、并联模式边界等进行分析,提出了两种不同的控制策略优化方案。两种方案主要对并联扭矩范围、串并联切换的车速阈值、并联模式下的切换条件等做了调整,并且新增了并联模式下的发动机直驱模式。通过校核好的仿真模型对两种方案进行了模拟,并对优化方案的模拟结果进行了详细的分析。(5)优化结果显示:本文提出的两种控制策略优化方案使得WLTC工况下该混合动力汽车整车百公里油耗分别从5.73 L/100km降低到了5.37 L/100km和5.36L/100km,分别降低了6.3%和6.5%,提出的两种方案均满足了优化的目标要求。方案1和方案2发动机直接驱动车辆行驶的能量占比分别从48.1%提高到了67.3%和59.9%。方案1和方案2的车辆动力传动系统的总能量损失分别从30.6%下降到21.1%和22.4%。原车、方案1和方案2的动力总成系统效率分别为88.14%、93.42%和93.72%。这是使得方案1和方案2控制策略下油耗降低的主要原因。原车发动机虽然热效率较高,但整个动力总成系统效率最低,油耗最高。对控制策略进行优化后,发现发动机、驱动电机、发电机等动力系统部件工况的相对平衡可以使得整车油耗降低。
混合动力汽车能量管理控制策略研究
这是一篇关于混合动力汽车,能量管理策略,模糊控制,参数优化,工况识别的论文, 主要内容为能源枯竭和环境污染是当今全球各个国家非常重视的两个问题,传统汽车作为我们日常的交通工具,给我们的生活带来便利的同时,大量使用导致全球石油资源持续减少,以及汽车尾气排放给人们身心健康带来危害。因此寻找一种可再生新能源汽车替代传统燃油汽车已成为了全球各国的目标。混合动力汽车(Hybrid electric vehicle,HEV)是新能源汽车类型之一,它有着传统燃油汽车和纯电动汽车的优势,成为了世界各大汽车行业的聚集点。能量管理策略是混合动力汽车的核心技术,它对整车的燃油经济性,驾驶性能和尾气排放性能起着决定作用。本文以并联式混合动力汽车为对象,开展基于工况识别的能量管理策略研究,具体研究内容如下:(1)建立混合动力汽车仿真模型。选择并联式HEV为目标车型,对整车关键部分进行原理分析并搭建其仿真模型,根据行驶时能量流动的方式与方向,划分了混动汽车的工作模型。设计了基于CD-CS能量管理策略并在仿真平台ADVISOR中验证所搭建模型的有效性。(2)模糊控制策略的设计与优化。设计以总需求转矩与电池SOC为输入,发动机转矩为输出的模糊控制器控制车辆的扭矩分配。针对隶属度函数设计的主观性,本文将模拟退火与改进的粒子群算法结合对模糊控制参数进行优化。选择以百公里油耗量、电池SOC变化以及尾气排放量为综合指标作为目标函数,确定该工况下的最优控制参数,实现对整车能量来源的最优分配。(3)工况识别策略的研究。首先对工况特征参数进行处理,通过系统聚类的方法对标准工况进行分类,得到三种典型工况:城市工况,城郊工况和高速工况,采用主成分分析法的方法对特征参数降维处理。考虑到车辆实际行驶工况的多变性,采用模型在环的方式构建能量管理策略参数优化模型,建立了典型工况优化参数库。采用广义回归神经网络(GRNN)训练数据来建立工况识别器,将工况识别器与优化参数库结合,实现了整车模型能够根据当前行驶工况类型选择与对应的优化参数。仿真结果表明所设计的工况自适应能量管理策略,保证整车动力性能前提下,在降低百公里油耗,减少尾气排放、延长电池寿命等方面有所提升。
基于能量流试验和仿真的混合动力汽车节油控制策略优化
这是一篇关于混合动力汽车,控制策略,WLTC工况,联合仿真,能量流分析,油耗优化的论文, 主要内容为随着我国交通网络的不断完善,汽车作为一种快捷的交通方式受到了越来越多人的青睐。但是由于整个行业的飞速发展,也带来了环境污染和石油资源匮乏的问题。为了应对这一问题,全球各地都在不断加强对混合动力、纯电动汽车的技术研究与开发。近年来,对混合动力汽车的研究主要集中在能量管理控制策略方面。此外,整车的能量流分析作为一种有效的研究方法也被广泛应用于混合动力汽车的设计、开发和优化中。因此,本文以某混合动力汽车为研究对象,基于全球统一轻型车测试循环(WLTC)工况,采用试验和仿真相结合的研究方法,通过基于规则的控制策略并结合能量流分析的方式,利用Matlab/Simulink和GT-Suite仿真平台,研究整车控制策略对混合动力汽车油耗的影响,实现了整车油耗降低5%以上的目标。本文的主要研究内容包括:(1)对该混合动力汽车整车开展WLTC工况下的能量流试验,获得整车的工况特性和能量流特性。试验结果显示:发动机的低油耗区较宽,并且在并联模式下的电机扭矩较小、效率比较低等。这为后续的控制策略优化研究提供了指导。(2)利用GT-Suite和Matlab/Simulink分别搭建混合汽车整车物理模型和控制策略模型,并利用WLTC工况下的试验数据完成对联合仿真模型的校核,整车累计油耗、动力电池SOC、发动机扭矩、电机扭矩、发电机转速等实测数据和仿真数据的误差基本在5%以内,可以利用此联合仿真模型开展后续研究。通过利用能量流分析的方法对该混合动力汽车进行仿真分析,发现原车的驱动电机损失高达14%,主要是因为很多电机工作点处于较低的工作效率区,并且减速器的能量损失也较多。此外,并联模式下,发动机将输出的剩余能量(24.3%)通过驱动电机给电池充电;并且电池在整个过程中的充放电次数较多。后续将提出有效的控制策略来解决这些问题。(3)通过对该混合动力汽车基于确定规则的控制策略研究,发现原车在串联模式下采用发动机6个固定工作点发电,并联模式下发动机沿着高、低两条SOC线工作的控制策略。通过对串、并联模式的边界进行静态计算分析,确定最优的串联模式稳态工作点以及串、并联模式的切换边界等。通过调整增程器的最低功率来控制串联模式下的效率、发电量和耗电量等。并联模式下主要针对切入并联的下限、发动机直驱的上下限以及并联充电扭矩界限等进行调整。最后,结合串、并联优化方向,提出整车WLTC工况的优化方向,从而得到当前架构和配置下的相对最优油耗,为实际控制策略优化提供方向。(4)通过对整车WLTC工况试验数据、整车能量流分布以及串、并联模式边界等进行分析,提出了两种不同的控制策略优化方案。两种方案主要对并联扭矩范围、串并联切换的车速阈值、并联模式下的切换条件等做了调整,并且新增了并联模式下的发动机直驱模式。通过校核好的仿真模型对两种方案进行了模拟,并对优化方案的模拟结果进行了详细的分析。(5)优化结果显示:本文提出的两种控制策略优化方案使得WLTC工况下该混合动力汽车整车百公里油耗分别从5.73 L/100km降低到了5.37 L/100km和5.36L/100km,分别降低了6.3%和6.5%,提出的两种方案均满足了优化的目标要求。方案1和方案2发动机直接驱动车辆行驶的能量占比分别从48.1%提高到了67.3%和59.9%。方案1和方案2的车辆动力传动系统的总能量损失分别从30.6%下降到21.1%和22.4%。原车、方案1和方案2的动力总成系统效率分别为88.14%、93.42%和93.72%。这是使得方案1和方案2控制策略下油耗降低的主要原因。原车发动机虽然热效率较高,但整个动力总成系统效率最低,油耗最高。对控制策略进行优化后,发现发动机、驱动电机、发电机等动力系统部件工况的相对平衡可以使得整车油耗降低。
基于驾驶风格识别的混合动力车预测能量管理控制
这是一篇关于混合动力汽车,能量管理策略,驾驶风格,模型预测控制,速度预测,混合驾驶场景的论文, 主要内容为全球汽车工业的快速发展带来了能源短缺和环境污染两大社会问题,而混合动力汽车(HEV)是目前有效缓解这两大问题的最佳选择。HEV在节能减排,续航里程方面展现出的优势很大程度上得益于所采用的能量管理策略。对于非自动驾驶车辆来说,不同驾驶风格的驾驶员在驾驶方式上的不同导致燃油消耗存在一定的差异。为此,本文深入研究了考虑驾驶风格识别的混合动力汽车能量管理控制策略设计问题,具体研究内容如下:首先,考虑车辆自由驾驶场景,针对驾驶风格和预测域长度影响车速预测精度从而影响燃油消耗的问题,设计了基于驾驶风格识别的自由驾驶场景下预测能量管理控制策略。该策略通过主成分分析和模糊C均值聚类的方法对驾驶风格进行聚类,并通过分析不同预测域的预测精度选择合适的预测域,采用BP神经网络设计HEV速度预测模型。基于车速预测计算驱车功率需求,采用模型预测控制方法实现最优功率分配。其次,考虑实际驾驶中跟车场景与过信号灯交叉道口场景,针对不同驾驶场景下驾驶风格对于车辆安全驾驶性及燃油经济性为优化目标的HEV能量管理优化控制的影响,提出了混合驾驶场景下基于驾驶风格识别的HEV速度规划与能量管理策略。该策略更全面地整合了网联交通信息,利用车对车、车对设施获得前车位置、车间距,交通灯的时序与相位信息及本车到交通灯的距离信息进行混合驾驶场景的分类,在自由驾驶场景、跟车场景以及交通灯场景下,基于前车速度预测,构造考虑行车安全性的目标函数来规划本车速度。能量管理部分利用序列二次规划优化算法分配发动机和电机的功率。最后,在Car Maker-MATLAB/Simulink联合仿真实验平台上验证所提出能量管理控制策略的有效性,并通过与其他能量管理策略进行对比来验证本文所设计的控制策略在降低燃油消耗方面的优势。
混合动力汽车能量管理控制策略研究
这是一篇关于混合动力汽车,能量管理策略,模糊控制,参数优化,工况识别的论文, 主要内容为能源枯竭和环境污染是当今全球各个国家非常重视的两个问题,传统汽车作为我们日常的交通工具,给我们的生活带来便利的同时,大量使用导致全球石油资源持续减少,以及汽车尾气排放给人们身心健康带来危害。因此寻找一种可再生新能源汽车替代传统燃油汽车已成为了全球各国的目标。混合动力汽车(Hybrid electric vehicle,HEV)是新能源汽车类型之一,它有着传统燃油汽车和纯电动汽车的优势,成为了世界各大汽车行业的聚集点。能量管理策略是混合动力汽车的核心技术,它对整车的燃油经济性,驾驶性能和尾气排放性能起着决定作用。本文以并联式混合动力汽车为对象,开展基于工况识别的能量管理策略研究,具体研究内容如下:(1)建立混合动力汽车仿真模型。选择并联式HEV为目标车型,对整车关键部分进行原理分析并搭建其仿真模型,根据行驶时能量流动的方式与方向,划分了混动汽车的工作模型。设计了基于CD-CS能量管理策略并在仿真平台ADVISOR中验证所搭建模型的有效性。(2)模糊控制策略的设计与优化。设计以总需求转矩与电池SOC为输入,发动机转矩为输出的模糊控制器控制车辆的扭矩分配。针对隶属度函数设计的主观性,本文将模拟退火与改进的粒子群算法结合对模糊控制参数进行优化。选择以百公里油耗量、电池SOC变化以及尾气排放量为综合指标作为目标函数,确定该工况下的最优控制参数,实现对整车能量来源的最优分配。(3)工况识别策略的研究。首先对工况特征参数进行处理,通过系统聚类的方法对标准工况进行分类,得到三种典型工况:城市工况,城郊工况和高速工况,采用主成分分析法的方法对特征参数降维处理。考虑到车辆实际行驶工况的多变性,采用模型在环的方式构建能量管理策略参数优化模型,建立了典型工况优化参数库。采用广义回归神经网络(GRNN)训练数据来建立工况识别器,将工况识别器与优化参数库结合,实现了整车模型能够根据当前行驶工况类型选择与对应的优化参数。仿真结果表明所设计的工况自适应能量管理策略,保证整车动力性能前提下,在降低百公里油耗,减少尾气排放、延长电池寿命等方面有所提升。
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