某型插电式客车双源转向系统优化与改进

以某型8．5米插电式客车为研究对象，阐述了客车双源转向系统的匹配。对系统存在的转向沉重、油罐溢油等问题进行了分析，在提出优化方案同时通过可靠性试验验证了方案的匹配效果。

考虑电池寿命的插电式混合动力客车的能量管理策略

文章基于电池寿命模型,针对插电式混合动力客车,旨在建立一种考虑电池老化成本的能量管理策略,以进一步提高车辆的经济性能。首先构建了插电式混合动力客车的动力系统后向仿真模型,然后构建了基于实验数据来计算电池容量衰减的电池寿命半经验模型。其次以能耗成本和电池老化成本为指标建立目标函数,最后基于模型预测控制的框架,制定了考虑电池寿命的能量管理策略。仿真结果表明,该策略通过优化动力电池输出功率与电子控制单元开启次数,延缓了电池的衰老速率,降低了电池的老化成本,其经济性相较于不考虑电池老化的能量管理策略,约提升1.51%,具有一定的实用意义。

面向公交客车应用的插电式混合动力实时优化策略研究

插电式混合动力汽车随着电功率比的逐渐提升实现了机电耦合系统的能量深度混合。然而在应对复杂瞬变的城市公交工况时,如何通过设计实时高效的能量管理策略实现插电式混合动力客车全工况能量消耗最优已成为学术界的研究热点。考虑城市公交工况路况信息对能量分配的影响以及同轴并联式系统构型的自身特点,提出等效坡道在线估计及相应的电池荷电状态(State of charge,SOC)轨线修正方法,在此基础上利用等效油耗最小策略(Equivalent consumption minimization strategy,ECMS)设计一种实时优化能量管理策略,将整条公交线路的能量需求进行合理分配,另外对发动机起停的约束条件保证了发动机的合理高效运行。仿真结果表明所提出的实时优化能量管理策略与实际中应用的规则策略相比,对整车燃油经济性的提升更为显著,且可以更好地匹配公交工况与动力系统构型。实车试验结果也验证了所提出方法的有效性。因此所提出方法为基于优化理论的实车控制策略应用提供了理论依据。

插电式混合动力客车功率匹配与仿真

分析了插电式混合动力客车的基本构型,提出了一种理论计算与实际循环工况功率需求分析相结合的插电式混合动力客车动力系统功率匹配方法。理论与仿真研究表明,基于循环工况功率需求分析的功率匹配方法综合考虑了循环工况对车辆的功率要求,克服了理论计算的点功率匹配的弊端,使整车功率匹配优化。

基于粒子群算法的插电式混合动力客车实时策略

插电式混合动力客车(Plug-in hybrid electric bus,PHEB)因其低能耗、低排放等特性,成为公交客车领域的研究热点。然而在应对复杂瞬变的城市公交工况时,如何设计实时高效的能量管理策略、实现PHEB全工况能耗最优仍然是当前亟待解决的难题。针对该问题,提出一种基于粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)优化的等效燃油消耗最小策略(Equivalent consumption minimization strategy,ECMS),建立基于等效因子优化的ECMS能量管理策略;考虑到汽车低速发动机频繁起动问题,引入发动机起动车速限制,并利用PSO离线优化特定工况下的等效因子和发动机起动车速,从而获得可在线应用的插电式混合动力客车实时控制策略。基于Matlab/Simulink软件,搭建整车仿真模型,并对所提出的方法进行仿真和硬件在环试验验证。结果表明,所研究策略可实现不同初始SOC条件下的PHEB能量管理策略的近似全局优化,与规则式能量管理策略相比,燃油经济性提升了8.5%。

插电式混合动力客车电能消耗阶段控制策略的研究

在分析了插电式混合动力客车不同的运行模式的基础上,根据单轴并联的插电式混合动力结构形式,提出一种插电式混合动力客车电能消耗阶段的能量管理(包括能量分配和换挡规律协调)控制策略。采用遗传算法对换挡协调控制参数进行优化,得到最优的能量分配和换挡系统控制策略,通过台架测试和仿真分析,验证了控制策略的可行性。

插电式混合动力公交客车动力系统设计及仿真

为了研究插电式混合动力公交客车(P-HEB)动力系统参数匹配及整车控制策略,基于国内某款双轴并联式混合动力公交客车(HEB),建立插电式并联混合动力公交客车仿真模型,并对发动机、电动机和电池进行参数匹配。在此基础上,提出了基于规则的插电式混合动力公交客车(P-HEB)的动力系统双模式控制策略,并进行建模仿真,比较了P-HEB和HEB的经济性。仿真结果表明:动力系统主要参数及整车控制策略设计合理,在满足动力性的前提下,能耗经济性与传统HEB相比节油率为66.47%。

插电式混合动力客车能量管理最优控制实验研究

为研究混合动力客车动力电池容量衰减、使用寿命缩短的问题,在插电式混合动力客车整车动力系统结构基础上,选取混合度作为性能表征参数,提出一种基于整车工况识别的动态规划能量管理策略。以插电式混合动力客车为实验对象,对能量管理策略适用性进行实验验证。实验结果表明:基于整车工况识别的动态规划能量管理策略能够有效地减缓动力电池容量衰减,提高汽车续驶里程。

插电式气电混合动力客车控制策略优化

根据模糊控制理论,建立了插电式气电混合动力客车模糊控制策略,并基于遗传算法对模糊控制系统存在主观随意性的问题,以百公里燃气消耗量和NO_x排放量为优化目标,利用ADVISOR的非GUI函数和遗传算法工具对模糊控制器的隶属度函数进行了优化。结果表明百公里耗气量降低了11.3%,NO_x排放降低了7.2%,动力性能显著提高。

我国插电式混合动力客车在公交领域推广应用效果研究

文章以对插电式客车在公交领域应用的效果评价为研究目标,以数据筛选和组合对比分析为研究方法,对2013~2014年插电式客车在各个城市推广应用的里程、用电量、价格成本等重点数据进行对比分析,对插电式客车在公交领域应用的节能、减排等效果进行评价,并对下一步插电式客车的推广应用工作提出建议。

HFF6120G03SHEV插电式混合动力客车开发

简要介绍HFF6120G03SHEV插电式混合动力客车整车的开发和驱动控制系统的设计,以及整车动力电池组布置技术方案。

HFF6140K07CHEV插电式混合动力客车整车开发

简要介绍HFF6140K07CHEV插电式混合动力客车整车的开发、驱动控制系统的设计及整车动力电池组布置技术方案。

基于等效因子优化的插电式混合动力客车自适应能量管理策略

针对插电式混合动力客车,提出基于等效因子优化的实时能量管理策略。首先,设计了一种等效因子快速计算方法,先根据车辆的动力参数确定等效因子的取值范围,再应用射击算法快速计算等效因子。随后,提出了一种基于电池荷电状态(SOC)线性下降的自适应等效燃油消耗控制策略,利用车辆全球定位系统提供的车辆位置信息,通过在线更新等效因子,实现对参考SOC的实时跟踪。最后,与基于规则的控制策略和标准的ECMS控制策略进行仿真对比,结果表明:无论是在燃油经济性上还是在SOC控制的鲁棒性上,基于等效因子优化的策略都具有最好的控制效果。

插电式并联混合动力客车建模及仿真

基于Advisor软件中并联混合动力客车仿真模型,建立插电式并联双离合器混合动力客车仿真模型,并对发动机、电机、传动系和电池等进行参数匹配;分析电力辅助控制策略,利用正交设计对其控制参数进行优选研究。仿真结果表明,动力系统主要参数及整车控制策略设计合理,满足整车性能要求。

插电式混合动力客车能量管理策略研究

为了进一步挖掘插电式混合动力客车节能减排的潜力,对传统等效燃油消耗最小策略(Equivalent Consumption Minimization Strategy,ECMS)进行改进,提出了基于实际行驶工况和动力电池荷电状态(State of Charge,SOC)的变等效因子ECMS。首先,基于主成分分析法和K均值(K-means)聚类算法分别构建了4种典型行驶工况和工况识别模型;其次,利用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法离线全局优化,以获得4种典型行驶工况类别和不同动力电池SOC下的最优等效因子,构建了离散化等效因子数值库;然后,将工况识别模型和离散化等效因子数值库嵌入传统ECMS,形成了根据当前行驶工况类别和动力电池SOC值自动调用最优等效因子的变等效因子ECMS;最后,在综合工况下将变等效因子ECMS与传统ECMS进行仿真对比,结果表明,提出的变等效因子ECMS使得整车燃油经济性提高了4.52%。

插电式混合动力客车充电时高压绝缘故障分析与排除

描述一插电式混合动力客车充电时报高压绝缘故障的问题解析思路。通过现场测量直流母线绝缘电阻值,采集CAN总线数据,分析相关软硬件逻辑等手段,列出各种可能的故障原因,按照先易后难的原则,最终确定真正的故障原因并予以排除。

插电式混合动力电动城市客车的最佳纯电动模式续驶里程研究

分析插电式混合动力电动城市客车在不同纯电动模式续驶里程下的油耗、能耗与排放,指出其最佳纯电动模式续驶里程,为科学地设计插电式混合动力电动城市客车提供参考。

插电式混合动力电动城市客车油耗·能耗与排放的研究

分析插电式混合动力电动城市客车在各种不同的纯电动模式续驶里程下的油耗、能耗与排放,为插电式混合动力电动城市客车的设计提供参考。

复合储能在插电式城市客车上的匹配应用

根据插电式混合动力城市客车对储能系统较高的性能与使用寿命要求,提出基于超级电容与锂电池构成复合储能系统的解决方案。通过分析与计算,确定复合储能构型及参数,并通过测试验证其使用效果。

一汽插电式混合动力客车绝缘监测报警故障分析与解决

介绍目前国内电动汽车绝缘检测技术,对一汽插电式混合动力客车绝缘监测报警故障的产生原因进行分析,并制定故障解决方案。