车用传感器技术现状及展望

介绍了目前传感器在汽车发动机控制系统、底盘控制系统和车身控制系统中的应用,同时对微型传感器、智能传感器进行了分析,并对目前传感器技术作了展望。

基于随机动态规划的燃料电池城市客车能量管理策略优化

设计了一种新型的燃料电池混合超级电容的城市客车动力系统结构,在理论计算和工程分析的基础上,对该动力系统进行了参数匹配。提出一种基于随机动态规划的燃料电池城市客车能量管理策略的设计思想,将驾驶员需求功率模拟为一个离散的随机动态过程,并建立相应的马尔可夫模型,在此基础上采用策略迭代的算法对能量管理策略进行了优化。并对优化后的策略进行仿真,结果表明该策略下的整车燃料经济性有明显提高。

基于正交实验方法的SHEB动力系统参数优化

文章介绍了一种基于正交实验方法的串联混合动力公交车动力系统参数优化的设计思想,分析了正交实验设计理论以及影响该车燃油消耗量的各项因素,利用正交实验对各项因素的匹配进行考察与优化,以达到降低实验次数、缩短优化周期及提高汽车动力性、经济性的目的。最后通过仿真对优化后的方案进行验证,结果表明该方案的整车各项性能都比较理想。

融合经验老化模型和机理模型的电动汽车锂离子电池寿命预测方法研究

为提升实际应用中锂离子动力电池寿命预测精度,本文中提出一种融合经验老化模型和电池机理模型的电池寿命预测方法。该方法以基于经验老化模型SOH预测值作为卡尔曼算法的先验估计,以基于机理模型估计电池未来容量衰减量进而预测得到的SOH作为卡尔曼算法的后验修正,从而实现对锂离子电池寿命的准确预测。基于电芯试验数据的动力电池寿命预测算法验证结果表明,锂离子动力电池剩余寿命预测误差≤5.83%、基于实车数据的锂离子动力电池的剩余寿命预测误差≤8.12%,取得了良好的预测效果,丰富了锂离子动力电池寿命预测的方法。

燃料电池城市客车动力系统的参数匹配研究

设计了一种新型的以燃料电池与超级电容混合为动力源的燃料电池城市客车(FCCB)的动力系统结构和控制策略,提出了其动力系统的匹配设计方法。在理论计算和工程分析的基础上,对其燃料电池、电机、超级电容以及传动系传动比进行了参数匹配,并用计算机对实例进行了仿真研究,结果表明这种方法可行有效。

基于大数据的电动汽车用户行为对电池老化影响分析

为探究用户的行为习惯对电动汽车电池老化的影响,本文基于大数据的统计分析方法,依托企业监管平台大量高品质的用户和车辆数据,开展了用户车辆所在地域、用户的充电方式偏好和驾驶风格对电池老化的影响规律研究。结果表明:随着电池平均运行温度的升高,电池容量衰减呈先减后增的趋势;北京用户的电池老化程度比广东用户整体高10.59%~19.09%;随着快充频率的升高,电池的容量衰减率呈逐渐增大的趋势,但增大的速率逐渐减小;偏好快充充电的用户车辆的电池老化比偏好慢充充电的用户快33.45%~56.24%;激进的驾驶模式会加剧电池老化,整体比温和型的驾驶模式快1.73%~10.37%。研究成果对车企优化整车功能设计,指导用户健康行车具有借鉴意义。

固态锂电池研究及产业化进展

相比于传统液态锂离子电池,固态锂电池(SSLB)用固态电解质代替有机电解液,安全性和能量密度均大大提升,可以有效降低电动汽车安全隐患和缓解用户续航里程焦虑。固态电解质作为电子绝缘体和离子导体是SSLB核心要素之一,同时其存在离子电导率低、界面阻抗大和界面稳定性差等问题。通过研究近期相关文献,对硫化物固态电解质、氧化物固态电解质、聚合物固态电解质以及复合固态电解质锂电池的离子导电机理、研究进展、存在的主要问题及解决方案进行了综述和讨论。对于提高离子电导率,重点介绍了调整固态电解质组分的方法。对于改善界面问题,主要介绍了界面设计和制成工艺方法改善思路。综合分析表明,通过掺杂和包覆改性固态电解质、探索先进界面研究和诊断技术并指导设计具有优良锂离子传输能力的界面、创新和优化工艺能有效地提升固态电解质综合性能。最后列举了国内外重点企业的固态锂电池产业化进程,对固态锂电池未来应用前景进行了分析和展望。

锂电池安全预警的神经网络算法研究

据不完全统计,2020年国内电动汽车起火案例已经超过100起,用户对于电动汽车的安全性关注程度剧增。为充分辨认电动汽车的安全程度,利用神经网络算法进行车辆安全预警分析,以反向传播算法为主体,通过多参数耦合方式来预判车辆发生安全问题的概率。通过外部因素,如车辆使用环境、用户习惯等;内部因素,如锂电池的老化、析锂情况等进行神经网络的参数叠加。为提高算法的准确性,使用海鸥算法对神经网络进行优化,在原算法的基础上,进一步提高神经网络收敛到期望误差的速度,增强全局搜索能力。在算法拟合上优化程度提升了99.75%,模型算法与输出结果相吻合。采用单个车辆对模型算法进行验证,通过优化模型可以准确识别车辆发生安全风险的概率。