串并联混合动力系统自适应模式切换优化控制

为改善某新型串并联插电式混合动力系统双电机纯电动至并联驱动模式切换品质,同时确保不同车辆行驶状态及驾驶员输入下模式切换策略的适应性能,提出了平顺性起机和动力性起机概念,设计了自适应模式切换优化控制策略。首先,建立该串并联混合动力系统动力学模型,并对其双电机纯电动至并联驱动模式切换过程进行分析,确定模式切换不同阶段控制目标及控制策略;其次,以车辆驾驶平顺性和发动机起动时间为优化指标,通过动态规划求解发动机最优拖转转速曲线,提出一种发动机起动模型预测优化控制策略,在线计算离合器滑摩转矩以拖转发动机跟踪目标最优转速曲线,并通过电机补偿输出端转矩波动。离线仿真及硬件在环台架试验结果表明,所开发的自适应模式切换控制策略能够满足不同的驾驶需求,并具有较好的驾驶平顺性。

新型插电式混合动力轿车能量管理策略优化

针对一款新型插电式混合动力轿车,以燃油经济性为目标,设计了其能量优化管理策略并进行了仿真验证.首先,建立了整车前向仿真模型;其次,综合考虑驾驶员需求、车辆及各部件状态,设计了基于规则的能量管理策略;再次,使用等效燃油消耗最小算法(ECMS)进一步优化转矩分配;最后,通过离线仿真和硬件在环仿真对上述策略进行测试验证.结果表明:与基于规则的能量管理策略相比较,优化后能量管理策略在新欧洲行驶工况(NEDC)下油耗降低4.29%;同时硬件在环试验也表明,所开发的等效燃油消耗最小(ECMS)控制策略能够在车载控制器中实时运行.

知识图谱的最新进展、关键技术和挑战

围绕知识图谱的全生命周期技术,从知识抽取、知识融合、知识推理、知识应用几个层面展开综述,重点介绍了知识融合技术和知识推理技术.通过知识抽取技术,可从已有的结构化、半结构化、非结构化样本源以及一些开源的百科类网站抽取实体、关系、属性等知识要素.通过知识融合,可消除实体、关系、属性等指称项与实体对象之间的歧义,得到一系列基本的事实表达.通过本体抽取、知识推理和质量评估形成最终的知识图谱库.按照知识抽取、知识融合、知识推理3个步骤对知识图谱迭代更新,实现碎片化的互联网知识的自动抽取、自动关联和融合、自动加工,从而拥有词条自动化链接、词条编辑辅助功能,最终达成全流程自动化知识获取的目标.最后,讨论知识图谱未来的发展方向与可能存在的挑战.

DCT变速四驱HEV混动至纯电动模式切换优化控制

双离合自动变速器(Dual clutch transmission,DCT)变速四轮分布式驱动混合动力汽车(Hybrid electric vehicle,HEV)直线行驶非紧急制动停车时,车辆常由发动机参与的前轮混合驱动模式切换至后轮轮毂电机纯电驱动模式,以提高整车能量转化效率。但该模式切换过程伴随着驱动转矩的前后轴转换和轴荷的前后转移,既涉及多动力源的转矩协调控制,也与车辆纵向动力学状态有关。若控制不当,常引起较大的车辆纵向冲击。针对DCT变速四驱HEV直线行驶工况混合动力至纯电动模式切换过程,基于5自由度车辆纵向动力学模型,利用ISG电机和轮毂电机转矩/转速快速响应的优势以补偿发动机转矩响应滞后以及离合器转矩波动,提出并开发了动力前后端多阶段切换过程模型预测优化控制策略。离线仿真及硬件在环试验结果表明,所开发的直线行驶工况模式切换模型预测控制策略不仅能较柔顺地完成动力由前轴向后轴的平滑过渡,将整车纵向冲击度限制在5 m/s^3以内,而且也对整车参数摄动和传感器量测噪声具有较好的鲁棒抑制作用。