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%。

液压混合动力公交车动力性能仿真与试验研究

将EQ6110公交车改造为并联式液压混合动力公交车,基础车的动力系统不作改变,建立了液压混合动力公交车模型,对液压系统独立工作时的驱动和制动性能进行了仿真及实车试验,为系统的参数匹配提供依据。采用简化公交循环工况的实车试验表明,动力性能满足起步和制动要求,燃油经济性改善达25%以上;另外,仿真结果也表明,动力性能可以满足国家典型公交行驶循环下的起步和制动性要求,制动再生效率达70%,燃油经济性改善达30%。

基于进化-增强学习方法的插电式混合动力公交车能量管理策略

插电式混合动力客车越来越多出现在城市公交领域。为了更好地提升车辆的燃油经济性,整车能量管理策略成为一大研究热点。提出一种基于进化-增强学习方法的插电式混合动力公交车能量优化管理策略。首先,给出简化的车辆模型并基于增强学习系统给出能耗的优化目标函数;其次,针对此优化目标函数给出了初始的控制策略种群,并用进化算法求出最优的能量控制策略和最优能耗值;最后,通过仿真分析验证了算法的有效性。提出的新方法相对传统的电量消耗-维持(Charge depleting charge sustaining,CDCS)策略减少了大约12%的花费。

中国混合动力公交车发展的经济性对比分析

混合动力公交车(HEV)在中国的发展可分为研发试制、示范运营、区域推广、大规模应用四个阶段,本文分析并预测了HEV公交车在后三个阶段的全生命周期持有者成本,并与传统公交车(CDB)进行比较。结果表明,示范运营阶段国家目前的补贴不足以弥补HEV比CDB高出的成本;但进入区域化推广阶段以后,HEV的全生命周期成本会比CDB更低。

基于工况识别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(PHEB)的节油潜力、增强车辆对不同行驶工况的适应性,在规则类控制策略的基础上增加工况识别模块,由过去一段时间内的平均车速、平均绝对加速度、怠速时间比三个特征参数作为输入,对当前工况进行模糊识别;建立自动优化平台,用模拟退火算法对关键参数进行优化,根据当前工况类型选取最优控制参数。仿真及实验结果表明,有工况识别的自适应控制策略较无工况识别控制策略增强了路况适应性,燃油经济性提高7%以上。

电磁耦合混合动力公交车整车控制策略及参数匹配

设计了一种新的基于动力伺服的电磁耦合强混合动力公交车方案,可使发动机一直运行在最佳经济运行线上而不受轮边负荷约束,从而达到节油目的.此系统采用双电机取代了传统的机械离合器和手动变速箱,可同时起到电磁离合器和无级变速箱的作用.在分析系统结构、工作原理和确定整车控制策略的基础上,以目标车辆满足整车动力性指标和典型循环工况为前提,对发动机、双电机、蓄电池参数的设计依据和匹配进行了研究,并利用整车后向仿真模型验证了此方案,结果表明:0-60 km/h加速时间比传统目标车辆减少了16.5%;基于上海Xumin循环工况的燃油经济性提高了39.6%.

液压混合动力公交车液压再生系统耦合方案研究

针对液压混合动力公交车的运行特点,提出了液压再生系统(HRS)的控制策略,并从燃油经济性、安装布置、系统成本和可靠性4个指标出发,运用加权综合评价法对两种动力耦合方式的4种HRS方案进行研究,找最优方案,为样车开发提供了理论指导。

并联混合动力公交车动力系统匹配优化

混合动力公交车动力系统参数匹配对整车动力性和燃油经济性影响显著。首先,基于工况分析对混合动力系统进行初步匹配,然后使用Isight优化软件集成AVL-Cruise和Matlab,采用多岛遗传算法和序列二次规划法建立组合优化算法进行匹配参数优化。优化匹配结果表明:在保证整车动力性和动力电池SOC工作范围前提下,燃油经济性较优化前提高了10.92%。

液压混合动力公交车制动性能仿真与试验分析

针对城市公交车运行特点和在城市运行工况下燃油经济性差的问题,提出一种新型液压混合动力系统,并建立制动回收过程动力学模型、能量再生过程动力学模型和柴油机液压起动模型等,对其制动性能进行仿真,最后进行了样机台架、实车道路试验。试验结果表明,该液压混合动力公交车可实现汽车制动能量回收等功能,在典型城市循环工况下制动能量回收率为69.7%,制动能量再生率为32.8%,液压起动发动机时间为1.7 s。

我国纯电动与混合动力公交车发展的经济性分析

本文以纯电动和混合动力公交车为分析对象,建立了公交车的全生命周期成本模型,预测了未来10年纯电动和混合动力公交车的全生命周期成本,同时将两种新能源公交车与传统柴油公交车就成本和经济性进行了比较分析,得出到2015年我国应大规模推广混合动力公交车,而到2020年左右,纯电动公交车和混合动力公交车应该成为城市公交车的主力。同时,通过敏感性分析找出了影响两种公交车成本的关键因素。

装配SCR系统的混合动力公交车排放特征研究

利用车载测试系统,对两种类型的混合动力公交车进行了整车排放测试,研究了装备SCR系统的国Ⅳ混合动力公交车排放情况,结果表明,SCR技术的应用能一定程度上降低NOx排放量,但同时SCR技术在混合动力公交车上实际应用时存在排气温度过低、从而导致NOx转化率偏低的问题。建议采用某种技术(如排气加热系统)提高城市公交车排气温度或提高SCR的低温性能,以便提高NOx转化效率。

串联型混合动力公交车性能仿真分析

在已建立的串联型混合电动公交车动力系统基础上,分析确定了混合电动汽车工作模式;采用MATLAB/SIMULINK仿真语言建立了串联型混合电动公交车动力系统仿真模型,预测了整车动力性和经济性,并对该串联型混合动力电动公交车发动机发电机辅助动力系统的工作特性进行了仿真分析。

混合动力公交车驾驶员驾驶特性辨识算法

针对混合动力公交车驾驶员驾驶特性与标准控制参数不匹配而导致车辆续驶里程降低的问题,研究同一道路工况下的驾驶员驾驶行为特征参数描述方法以及驾驶员驾驶特性辨识算法。通过提取时域场中与能耗相关的特征变量,构建基于高斯混合模型(GMM)算法的驾驶员驾驶特性辨识模型。结果表明:踏板开度的倒频谱信号比时域信号更能反映驾驶员的驾驶倾向;基于特征变量的时频域信号,并结合线路运行特征优化模型参数,最终模型辨识精度高于93%。

基于北斗/GPS双模的混合动力公交车车载数据智能采集终端设计

基于北斗/GPS双模定位方式,采用北斗定位优先策略,设计了面向混合动力公交车的车载数据智能采集终端,建立了相应的数据传输、监控平台,并在混合动力公交车上进行了测试。测试结果表明,该终端能实现电池电量、电压、温度等数据的读取与传输,在结合定位数据、行车记录等数据情况下,已经达到实际营运所要求的技术水平。

基于超级电容的并联式混合动力公交车研究

以某混合动力公交车的研发为对象,对其动力传动系的参数进行匹配设计。基于MATLAB/SIMULINK软件平台建立了整车仿真模型,并运用ADVISOR软件对整车动力性和燃油经济性进行了仿真分析。

串联混合动力公交车控制策略的设计及实现

为了提高串联混合动力公交车的燃油经济性和排放性能,对串联混合动力公交车的控制策略进行了研究。从分析整车的基本工作模式及能量流出发,设计了功率跟随与恒温器相结合的综合控制策略,介绍了其控制功能的软件实现。结果表明,该策略不仅减少了蓄电池的过度循环和大电流充放电,而且避免了发动机的频繁起停,并使发动机工作点稳定在经济性和排放性较好的区域。

电磁耦合混合动力公交车发动机运行点控制的仿真研究

设计了公交车用电磁耦合双电机(发电机+电动机)混合动力方案,以期在保证功能的同时解决现有方案造价过高的问题。提出了一种基于电磁耦合系统效率最优化的新的发动机运行点控制策略(NECS),以期提高发动机的燃油经济性。利用在 Matlab/Simulink/Stateflow 环境下构建的电磁耦合混合动力公交车仿真模型,以上海公交车循环工况作为仿真工况,对 NECS 进行了仿真验证。结果表明,与传统策略相比,该策略的燃油经济性提高了5.6%。

海格混合动力公交车ISG与BSG系统的技术对比

介绍海格混合动力公交车ISG与BSG系统的组成,并进而二者技术对比;阐述安装了ISG系统公交车的技术优势。

基于道路工况预测混合动力公交车SOC开环控制策略

混合动力车辆一般采用基于荷电状态(SOC)闭环的控制策略,对蓄电池组进行频繁充电,使SOC维持在较高水平,影响制动能量的回收,从而导致燃油经济性不理想.为此,利用BP神经网络并结合城市公交运行特点,提出SOC开环控制策略,对公交车未来站点间的运行工况进行预测,减少蓄电池组的充电次数,降低蓄电池组的荷电状态.试验表明,采用该控制策略可以显著降低电池组充电时间和次数,有利于制动能量的回收,百公里油耗降低了3%.

基于CAN总线的混合动力公交车电池管理系统

分析混合动力公交车电池管理系统的主要功能,设计基于CAN总线的分布式电池管理系统。叙述该管理系统的硬件配置及其控制功能的软件实现。运行结果证明,该系统实现了数据监测及显示、【'AN通讯、SOC预测、电池热管理和故障诊断及安全报警等功能,保证了电池的安全运行,提高了电池的性能和使用寿命。