增程式电动汽车发动机的多工作点控制策略

为了研究不同的发动机多工作点控制策略对整车燃油经济性的影响,以某增程式电动汽车为研究对象,在满足整车动力性前提下,设计了发动机三工作点和五工作点控制策略。在不同循环工况下,对比分析了2种控制策略。仿真结果表明,三工作点和五工作点控制策略能够满足整车动力性要求,且三工作点控制策略的燃油经济性更优。

基于环路补偿的增程式发电机组稳压控制策略研究

在增程式发电机组永磁同步发电机的稳压控制实验过程中,传统电压电流双闭环控制方式虽然能够得到稳定的直流母线电压,但在突加负载实验时存在电压波动较大、恢复时间较长的问题。对电压环路进行改进设计,在原有双闭环基础上加入转矩内环补偿,经过仿真实验与传递函数伯德图分析,验证了该方法能够有效抑制电压波动并提升响应速度。为提升控制效果,考虑将PI控制与免疫粒子群算法相结合,实现发电机控制器PI参数自整定,满足发电机组不同电机的变参数需求。算法运行结果表明,相较于传统试凑方法,稳压精度得到进一步提升。

增程式混合动力汽车高速运行经济性研究

为了评估增程式混合动力汽车在高速工况下的燃油经济性,本文建立某MPV的整车动力学模型和关键零部件模型,并提出相应的能量管理策略。试验结果表明,基于所提能量直驱策略的增程式混合动力汽车的高速燃油经济性显著提升,解决了增程式混合动力高速燃油经济性劣于燃油车的行业难题。

增程式发电机的磁热耦合分析及试验研究

随着新能源技术的日益成熟,增程式发电机对于新能源电动汽车的发展也越来越重要。这种增程式发电机的其本质上为永磁同步电机,特点是体积小,功率大,发热量高,所以计算发电机的损耗和分析其稳态运行温度尤为重要,并为此建造一款新型冷却水道,使其产生的发热量降低。首先运用Maxwell建立电机的二维模型并通过Motor-CAD建立等效热网络模型,采用有限元分析方法对电机进行磁-热双向迭代耦合,加入冷却水道,分析电机在稳态运行状态下的电磁性能以及电机温升。最终通过样机试验验证磁-热双向耦合分析温度场的方法的准确性。

增程式发电机磁热耦合分析及多目标优化

从增程式发电机的基本理论出发建立了温度场数学模型,对增程式发电机进行了磁热耦合分析和多目标优化,为电机加入冷却水道并采用机壳水冷方式,提升了增程式发电机的综合性能。优化仿真结果表明:电机效率提升了3.68%、电机额定转矩提升了4.38%,电机损耗方面降低了14.19%,验证了电机优化的正确性。

增程式电动物流车队列的能量管理策略研究

以增程式电动物流车队列为研究对象,为提高整个队列的燃油经济性,从队列的协同自适应巡航控制和能量管理策略两方面进行研究。利用车对车通信和前车领航车跟随式通信拓扑结构,基于分布式模型预测控制,设计了以稳定性、舒适性和经济性为优化目标的协同自适应巡航控制器。将增程式电动物流车队列的能量管理策略描述为一个完全合作类型的多智能体强化学习问题,所有智能体共同探索在不同车辆状态下的最优控制动作,提出了基于多智能体强化学习的能量管理策略。仿真结果表明,所设计的生态协同自适应巡航控制策略能够有效地平衡车辆队列的稳定性和经济性。以动态规划为基准,与单智能体算法相比,基于多智能体深度确定性策略梯度算法的能量管理策略可以在显著提高学习速率的同时获得近似最优解。

基于ADVISOR的增程式电动汽车动力性能分析与仿真

随着近些年来对“建设环保节能型社会”及“实现可持续发展”的呼声越来越高,多种替代传统燃油汽车的新方案被提出,其中以纯电动汽车最符合当前社会要求,但由于其关键技术在近期内未能突破,增程式电动汽车应运而生。在某款小型纯电动汽车的基础上,以动力性指标为要求,针对动力总成关键部件进行参数匹配,运用多工作点式控制策略,在ADVISOR软件中进行仿真,验证参数匹配与控制策略制定的合理性。

某增程式新能源轻卡高温油耗偏高问题分析及优化

针对某增程式新能源轻卡高温油耗偏高问题,提出CAN总线数据还原分析方法,识别出油耗偏高与水温和中冷后进气温度偏高相关,采用CFD流场分析的方法对冷却系统进行研究和优化,并且方案验证显示达到了优化效果。汽油发动机在高温大负荷工况下行驶时,水温和中冷后进气温度高容易出现爆振现象,为了避免爆振影响发动机使用寿命和NVH性能,标定时会通过推迟发动机点火推迟角来解决爆振问题,但同时也会牺牲整车油耗性能。该文从改善冷却系统性能角度入手,改善发动机水温和进气温度,在规避发动机爆振风险的情况下使油耗降低了约1.56L/100km。

基于模糊逻辑的增程式无人机能量管理策略研究

以增程式无人机为研究对象,通过建立发动机、发电机、电池和冷却风扇的数学模型,研究增程式混合动力系统能量管理策略。根据无人机的工作特性,提出了一种基于模糊逻辑的复合型能量管理策略(模糊复合型能量管理策略),并使用MATLAB/Simulink进行仿真。研究表明:与纯油驱动、复合型能量管理策略驱动相比,笔者提出的模糊复合型能量管理策略驱动下的无人机在油耗方面比纯油驱动省油8.1%,比复合型能量管理策略驱动省油2.2%;在稳定方面,采用模糊复合型能量管理策略的发动机,转速波动比纯油驱动和复合型能量管理策略均少了50 r/min,且波动频率更低。

基于模糊控制的增程式电动汽车能量管理控制研究

为了提升增程式电动汽车的燃油经济性并使其能够适应更加复杂的行驶工况,在保证汽车动力性的前提下,以控制电池SOC在工作范围内和等效百公里燃油消耗量较小为目标,以某增程式电动汽车为参考对象进行动力参数匹配,分别建立功率跟随控制策略模型、模糊功率跟随控制策略模型和加速度模糊功率跟随控制策略模型。在AVL_Cruise软件上完成整车模型的搭建并验证其动力性,运用Matlab/Simulink软件搭建控制策略模型,在WLTC和CLTC工况下进行联合仿真分析。试验表明:在满足动力性要求的基础上,功率跟随控制策略在WLTC和CLTC工况下的等效百公里燃油消耗量较其他两种控制策略较低,但是对CLTC较复杂的工况适应性差,具体表现在电池SOC的范围低于给定的电池工作范围,影响电池寿命;模糊功率跟随控制策略引入电池SOC状态,有效地改进了功率跟随对复杂工况适应性差的缺陷,但存在等效百公里燃油消耗量较大问题,且自身对复杂工况的适应性依旧存在缺陷;加速度模糊功率跟随控制策略综合考虑前二者控制策略的优劣性,引入加速度这一影响因素,解决了前二者对复杂工况适应性差的缺陷,与模糊功率跟随控制策略相比燃油经济性得到了提升。

增程式电动汽车能量管理控制策略研究综述

本文对增程式电动车能量管理策略进行了详细的总结。通过整合大量近期文献,首先介绍了EREV能量管理策略的相关概念以及重要分类。其次阐述了能量管理策略的研究现状,并将其分为基于规则和基于优化两种控制策略进行分类说明。再者,对当前策略研究存在的些许不足进行了探讨,为此领域的深入研究提供进一步参考。最后,展望了EREV能量管理技术的未来发展趋势,希望对新能源汽车行业的创新发展提供借鉴。

增程式电动汽车动力系统参数匹配建模仿真分析

增程式电动汽车是以纯电能驱动的车辆,通过动力蓄电池和一个小型的增程器(Auxiliary Power Unit)为车辆提供电能,在增加了车辆续航里程的同时,工况适应性也随之提高,被评为目前具有较高研发前景的新能源汽车[1]。本文以城市SUV车型的增程式电动汽车为需求目标进行研究。根据整车参数及制定的控制策略,基于AVL Cruise软件为平台建立性能仿真模型;建立Simulink控制策略模型;分别在短途行驶模式和长途行驶模式下选定符合相应模式的行驶工况进行联合仿真分析。结果表明,整车动力性及续航里程均能达到初始的设计目标,为增程式电动汽车的技术拓展和多样的控制策略提供可行性方案。

增程式混合动力系统硬件在环仿真测试研究

文章分析增程式混合动力系统原理结构,基于dSPACE实时仿真系统构建仿真物理模型,主要包括发动机模型、发电机模型、锂电池模型、电机模型、变速器模型、车辆动力学模型等,并连接真实HCU和TCU进行功能联调。经验证可提前发现软件存在Bug,提升软件品质,避免问题产品流向市场。

太阳能增程式电动轻经卡开发设计与试验研究

本文针对纯电动轻卡续航里程不足问题,开展太阳能增程式电动轻卡设计及试验研究。在某品牌电动轻卡上设计加装四块A级单晶硅光伏板,通过MPPT技术和能量管理合理分配给整车续航充电,最终通过整车路试试验分析太阳能光伏板发电量有效利用率,以及整车续航里程随光照强度和温度变化规律。试验结果表明,太阳能光伏板发电量最大有效利用率达到96.6%,每天续航里程增幅最低10%,最高达19%;相同条件下,整车续航里程随光照强度和温度呈近线性递增关系。

太阳能增程式发电系统续航里程分析

为应对环境污染等因素,国家层面逐步倡导和支持新能源汽车开发。就目前而言,纯电动汽车续航里程不足的问题依旧阻碍着新能源汽车的发展。为解决这一问题,文章开展了太阳能增程式发电系统对纯电动汽车供电的研究。在车顶装载四块A级单晶硅发电板吸收太阳散发的能量,利用控制器和功率分析仪,对发电板转换的电能和实际为蓄电池充电的电能进行数据记录,并进行理论计算和实验发电量的对比分析。通过固定式台架测试和移动式整车测试两组实验,测试实际情况下可转换的电能以及可增加的里程数。实验结果表明,一天内太阳能电池的发电量与实际充入动力电池包的电量有一定的电量损失,但仍可以为汽车增加20~30 km的续航里程。

增程式全地形车安全控制技术研究

为满足增程式全地形车的复杂使用场景对整车安全性的需求,从电池、电机和电控三个核心部件进行安全控制技术的研究。针对整车安全性的影响不同、响应速度的不同,对部件关键等级、故障处理权限进行划分,通过系统和部件的相互配合,采用分层式控制的方式使车辆满足安全性的需求。最后进行了实车安全性试验,试验结果表明,对三大核心部件采用的安全控制技术可以有效地保障驾驶人员和车辆的安全。

增程式电动履带拖拉机设计与试验

针对缺乏适宜温室大棚作业的小功率电动拖拉机的问题,本文设计了一台10 kW增程式电动履带拖拉机,完成了工况分析、电驱系统设计和试验。针对行走、旋耕、开沟工况进行了性能测试,试验结果表明所设计的增程式电动拖拉机能够实现传统燃油履带式拖拉机所具备的功能。测试结果表明,速度4.8 km/h行走工况电动机消耗功率约为3.2 kW,速度2 km/h旋耕作业工况电机消耗功率约为3.75 kW,速度2 km/h开沟工况电机消耗功率约为3.3 kW。当前电池配置下,可以支持行走工作2.2 h,旋耕工作1.9 h和开沟工作2.1 h,纯电模式基本满足小规模温室大棚零排放作业需求。需要持续大负载工作时,增程式电动拖拉机可以启动增程器与电池协同供电以实现持续工作。

增程式电动汽车能量管理策略多目标优化

针对增程式电动汽车馈电状态下增程器燃油消耗较高,动力电池寿命衰减较大等问题,提出一种基于遗传算法的能量管理策略多目标优化方法。在选择增程器四点控制策略的基础上,以减少等效燃油消耗及提高电池循环使用寿命作为优化目标,采用遗传算法进行多目标优化。分别采用Simulink、Cruise搭建控制策略模型和整车模型,进行NEDC工况和复合工况下的联合仿真。仿真结果表明,该文提出的控制策略鲁棒性较强,在电量保持模式下,优化后百公里等效油耗分别减少13.2%和8.8%、流经电池能量减少8.9%和5%,有助于提高电池循环使用寿命。

增程式电动拖拉机旋耕机组能量管理模型研究

以双电机独立电驱动增程式电动拖拉机旋耕机组为对象,提出一种适用于旋耕作业的双输入变量后向建模方法,即在模型中将行驶速度和动力输出轴旋耕转矩作为输入量,设计了双电机独立驱动增程式电动拖拉机动力系统能量管理模型。针对旋耕作业特性,提出一种基于实测数据与经验公式相结合的设计方法,建立了旋耕工况周期模型。基于动态规划算法,分别对其进行旋耕作业仿真试验和台架试验,结果表明:仿真试验结果与台架试验结果吻合度较高,能量管理模型能够很好地描述增程式电动拖拉机在给定旋耕工况下各电机功率、发电机组功率和动力电池组荷电状态的变化情况,且仿真试验和台架试验中燃油消耗量分别为4065.5 g和3994.7 g,其相对误差为1.77%,验证了建立的增程式电动拖拉机旋耕机组能量管理模型的合理性和准确性。

基于深度强化学习的增程式电动轻卡能量管理策略

为了解决增程式电动轻卡辅助动力单元(auxiliary power units,APU)和动力电池之间能量的合理分配问题,在Simulink中建立面向控制的仿真模型,并提出一种基于双延迟深度确定性策略梯度(twin delayed deep deterministic policy gradient,TD3)算法的实时能量管理策略,以发动机燃油消耗量、电池荷电状态(state of charge,SOC)变化等为优化目标,在世界轻型车辆测试程序(world light vehicle test procedure,WLTP)中对深度强化学习智能体进行训练。仿真结果表明,利用不同工况验证了基于TD3算法的能量管理策略(energy management strategy,EMS)具有较好的稳定性和适应性;TD3算法实现对发动机转速和转矩连续控制,使得输出功率更加平滑。将基于TD3算法的EMS与基于传统深度Q网络(deep Q-network,DQN)算法和深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法进行对比分析,结果表明:基于TD3算法的EMS燃油经济性分别相比基于DQN算法和DDPG算法提高了12.35%和0.67%,达到基于动态规划(dynamic programming,DP)算法的94.85%,收敛速度相比基于DQN算法和DDPG算法分别提高了40.00%和47.60%。