车路协同的插电式汽车预测能量管理策略研究

为进一步改善插电式混合动力汽车(plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)的能量经济性,提出了一种考虑市区道路交通信息的经济车速规划方法及基于模型预测控制(model predictive control,MPC)的能量优化管理策略。以某款P2构型的PHEV为研究对象,基于市区路口信号灯配时状态信息,分别采用动态规划与高斯伪普法优化求解经济车速。根据规划出的经济车速,提出了基于MPC的优化能量管理策略,其利用Dijkstra算法求解最优转矩分配。结果表明:对比基于规则的分段三角函数法,2种经济车速规划算法分别可降低6.31%、7.03%的PHEV等效油耗。基于MPC的优化能量管理策略相比于基于规则的能量管理策略可进一步提升4.98%的能量经济性。

2021年奥迪A6L插电式混合动力汽车加油跳枪

车型:2021年奥迪A6L(C8)插电式混动,配置DPMA发动机、0CK变速器。VIN:LFV2A24K8M3××××××。行驶里程:8546km。故障现象:客户进站报修加油时跳枪,无法正常加油。现场验证故障现象属实,加油时频繁跳枪。故障诊断:对于加油时跳枪这个故障,导致该问题产生的原因主要有两方面:(1)油箱外部通风系统存在堵塞,一般通过更换活性炭罐来解决.

插电式混动汽车加速踏板位置传感器故障检测分析

加速踏板传感器是电子节气门控制系统的重要组成部分,出现故障时要对传感器的故障类型以及故障原因进行分析,并根据分析结果快速排除传感器故障。文章针对插电式混动汽车加速踏板传感器波形故障判断诊断需求,以某品牌的示波器为主要检测设备,对传感器的波形故障进行了分析,以明确如何使用示波器确定传感器的故障类型,并利用诊断结果辅助排除传感器故障。

插电式混合动力汽车全生命周期环境效益评价

插电式混合动力汽车(PHEV)是新能源汽车中的热门车型之一,为评估插电式混合动力汽车环境效益,文章采用全生命周期评价理论,选取丰田雷凌插电式混合动力汽车为研究对象,梳理其材料流和能量流清单数据,基于GaBi软件搭建生命周期评价模型,对其进行全生命周期材料资源消耗、化石能源消耗评价。评价结果表明,插电式混合动力汽车在原材料获取阶段的材料资源消耗占比最高,其中锂电池及主减速器所消耗的材料资源量最大,主要原因是在锂电池中使用了锂和较其他车身部件更多的铜等金属资源;插电式混合动力汽车在运行使用阶段的化石能源消耗占比最高,经过公称燃料与实测燃料对比可知,运行使用阶段燃料与电能的大量消耗是运行使用阶段化石能源消耗占比最高的主要原因。

P 0+P3构型插电式混合动力汽车能量管理策略

为了同步提升插电式混合动力汽车(PHEV)燃油经济性和整车性能,选取P0+P3构型作为研究对象,通过对混合动力汽车的构型分析,确定P0+P3构型PHEV的可行工作模式。在此基础上制定基于规则的CD-CS控制策略,在MATLAB/Simulink中建立PHEV整车动力系统关键模型,以3组WLTC循环工况组合仿真分析双电机构型P0+P3与单电机构型P3的节油潜力。仿真结果显示:整车模型搭建合理,所提出的整车控制策略对整车控制效果较好,对比燃油车,P3构型的PHEV节油率为55.2%,P0+P3构型的PHEV节油率为66.3%,引入电机后燃油经济性有明显提升。

新型插电式混合动力客车换挡控制策略的分析

提出了一种新型插电式混合动力变速器并分析其换挡模式。基于AMESim仿真软件建立新型混合动力变速器模型,分析和制定换挡控制策略,设计测试用例并在MATLAB/Simulink中搭建整车模型。仿真测试结果表明,该新型混合动力装置对换挡冲击的控制效果良好,换挡品质好,可实现动力无中断、平滑换挡,满足控制策略要求。对提升城市新能源客车换挡品质及节能环保等方面具有现实意义。

基于实车试验大数据分析的插电式混合动力汽车能量管理策略解析

以某先进的串并联混合动力系统为研究对象,提出一种插电式混合动力汽车能量管理策略的逆向解析方法。基于功率流和能量分析,设计试验解析流程,通过实车试验,分别完成对整车动力性、经济性测试及其性能影响分析,在此基础上制定插电式混合动力汽车的能量管理策略。最后基于MATLAB/Simiulink平台及其Simscape模型库,开发了基于实车试验大数据的串并联插电式混合动力汽车仿真平台,通过仿真与实车试验的对比分析,验证了解析策略的正确性。

基于ADHDP的插电式混合动力汽车能量管理策略

为降低插电式混合动力汽车(plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)燃油消耗量与尾气排放量,提出了一种基于执行依赖启发式动态规划(action dependent heuristic dynamic programming,ADHDP)的能量管理控制策略。针对整车驱动系统具有复杂非线性、不确定性的问题,采用3层BP神经网络分别设计了ADHDP能量管理控制器的执行网络和评价网络,通过ADHDP神经网络的学习和训练过程,可最终获取最优控制量。利用MATLAB/Simulink和ADVISOR平台,在CYC_UDDS、CYC_NEDC及CYC_WVUSUB 3种循环工况下对ADHDP能量管理控制策略进行联合仿真验证,并与经典电辅助能量管理控制策略进行了对比和分析。结果表明:在保证汽车良好驾驶性能的情况下,ADHDP控制策略在3种循环工况下的整车百公里油耗分别下降了19.2%、15.0%和19.5%;尾气HC、CO和NOx的排放量均大幅度降低;CYC_NEDC工况下的CO下降了47.5%。效果较为显著,所设计的能量管理控制策略可有效提升整车的燃油经济性和环保性。

基于Simulink建模的插电式混合动力汽车动力学仿真

文章以现有混合动力总成为研究对象,提出一种插电式混合动力汽车动力系统构建方法,通过对力学模型的计算分析,利用Simulink软件建立并联式插电混合动力汽车驱动电机、发动机等主要部件的转速、扭矩模块及动力学模型,进行新欧洲驾驶周期(NEDC)工况和匀加速工况仿真分析,验证了所设计的插电式混合动力汽车动力系统的可行性,本设计充分利用外界电能输入,采用限制发动机工作区间的控制策略,发动机辅助动力输出前提下驱动发电机发电,增加电动汽车续航里程,同时有效降低汽车油耗和污染物排放,达到节能减排的目的。

基于故障类型统计的插电式混合动力汽车运行安全特性研究

针对插电式混合动力汽车运行安全特性分析需求,本文通过采集插电式混合动力汽车的质量故障投诉信息,并对插电式混合动力汽车用户质量投诉案例进行分类分析,梳理了当前插电式混合动力汽车的主要故障类型,并分析统计了各故障类型的投诉频次与累积积分发展趋势。依据故障影响程度,确定了4类故障等级,探究了插电式混合动力汽车主要的故障模式,分析了其运行安全特性,并从生产设计、使用维护、定期检验等三个维度提出优化建议。

插电式混合动力汽车加速度预测及能量管理

为了减少插电式混合动力汽车(Plug-in Hybrid Electric Vehicle,PHEV)的燃油消耗,设计了基于预测控制的PHEV能量管理策略。通过对整车能量分析,建立了PHEV的纵向动力学模型,考虑电压的动态特性建立了电池组的等效电路模型。建立了基于马尔可夫链的加速度预测模型,结合纵向动力学模型进而计算出需求转矩变化。以燃油消耗量最小为目标构建PHEV能量管理的预测控制模型,在预测时域内采用动态规划(DP)求解带约束的优化问题,将控制序列的首值施加至系统完成转矩分配并更新优化问题。仿真结果表明,基于随机模型预测控制的能量管理策略的燃油消耗量与基于规则的能量管理策略相比降低22.53%,与采用Rint等效电路模型的能量管理策略相比降低13.64%。

基于驾驶工况辨识的插电式混合动力汽车保电能量管理策略

为了改善PHEV在低SOC状态下的保电性能,结合具体工况进行分析,明确造成保电性差的主要原因,一是需求功率较大,而发动机工作转速由于NVH性能要求受限;二是需求功率较低,但发动机未能有效利用时机进行发电。针对特定工况低SOC状态下保电性较差的问题,在原策略的基础上,提出一种基于工况识别的保电策略。通过对行驶工况进行在线辨识,根据识别结果适当放开发动机的发电能力。经过仿真验证,该策略能有效减缓整车在低SOC状态下的掉电速率。与原策略相比,SOC最低值提高7.19%,整车保电性能得到提升。

插电式混合动力汽车绿色路径规划研究

为了降低插电式混合动力汽车(Plug-in Hybrid Electric Vehicle,PHEV)在驾驶过程中的能耗,本文对插电式混合动力汽车绿色路径规划问题(Plug-in Hybrid Electric Vehicle Green Routing Problem,PHEVGRP)进行了研究。基于脉冲耦合神经网络提出了用时间依赖中继神经网络求解时间依赖车辆路径规划问题。基于可实时获取的道路交通状态量建立PHEV能耗计算模型。采用硬参数共享多任务学习建立道路交通状态量的预测模型。结合两个模型,将时间依赖中继神经网络应用于PHEVGRP的求解。采用真实数据进行试验,结果表明所提出的方法能够求得PHEVGRP的基于预测模型的最优解且求解速度优于启发式算法。

插电式混合动力汽车驾驶性主观评价方法

随着全球碳中和的推进,插电式混合动力汽车逐渐成为新能源汽车市场的重要增长点,短途用电、长途用油,从而在无需续航焦虑的前提下,具备大幅降低化石能源消耗的优势。文章通过分析插电式混合动力汽车的技术架构和技术特点,从消费者日常使用的角度出发,研究插电式混合动力车型动力驾驶性的主观评价方法,为插电式混合动力车型评价提供一种新的测试思路。

典型插电混动车型高压系统的原理及检修(一)

一、典型插电式混合动力汽车高压部件1.典型插电式混合动力汽车架构插电式混合动力电动汽车(PHEV)使用电池为电机提供动力,使用另一种燃料(如汽油)为内燃机(ICE)提供动力。PHEV电池可以通过壁装插座或充电桩设备、ICE或再生制动进行充电。车辆通常依靠电力运行,直到电池几乎耗尽,然后汽车自动切换到使用ICE。本文以2018款路虎揽胜运动型P400e为例,来介绍典型PHEV,2015-2023年间生产的很多车型,都采用了这一架构。初期生产的车辆目前已到了社会维修期.

考虑配电网负荷的电动汽车分布式充电控制

针对大规模插电式电动汽车接入对配电网安全运行造成威胁的问题,提出一种考虑配电网负荷的电动汽车分布式一致性最优充电方案。该方案采用双层优化结构:上层以减少配电网负荷波动与满足充电站功率需求为目标建立数学模型,采用粒子群优化算法求解各时段电网分配给充电站的功率;下层在充电站功率供不应求的情况下,以最大化整体用户的利益和减少充电电流波动为目标建立数学模型。提出一种基于多智能体的分布式充电协议求解电动汽车的最优充电功率。该协议是分布式的、可实现电动汽车的即插即用,且具有很好的鲁棒性和扩展性。该方案既保障了配电网的安全运行又提高了整体用户的满意度。仿真验证了方案可行性。

插电式混合动力汽车换挡规律及转矩分配策略

提出插电式混合动力汽车自动变速器的换挡规律设计方法,以及发动机和电动机之间的转矩分配策略。该策略通过对变速器挡位、发动机输出转矩和电动机输出转矩的调节,可使发动机沿着最佳燃油经济性曲线运行、电动机工作于高效率区,并且确保蓄电池组的充放电电流限制在额定容量的两倍以内;实现自动变速器、发动机、电动机和电池的集成最优控制。利用仿真分析方法,对控制策略的性能进行仿真测试,测试结果表明该方法可使每个部件均工作于理想状态,提高车辆在城市工况行驶时的燃油经济性。

插电式混合动力汽车能量管理策略研究综述

插电式混合动力汽车(Plug-in hybrid electric vehicles,PHEV)作为传统混合动力汽车向电动汽车的过渡车型,因电功率提升使得混合动力汽车具有深度混合特性,可高效可靠地应对汽车全工况功效需求,因而在新能源汽车领域得到广泛应用。其中,能量管理策略作为插电式混合动力汽车的核心控制逻辑,性能优劣将直接决定整车的经济性、动力性、驾驶性等的好坏,对此出现了大量相关研究文献。基于此,对近年来插电式混合动力汽车的能量管理策略的研究进展以及发展趋势进行综合分析,并从各策略的优化效果以及实时应用潜力等角度进行评价对比,最后对插电式混合动力汽车能量管理策略未来的发展趋势进行了展望。

基于驾驶意图的插电式混合动力汽车能量管理策略

为了使插电式混合动力汽车(PHEV)在不同驾驶意图下合理使用电池电能以获得更好的能耗经济性,采用模糊推理控制器识别驾驶员意图,依据混合动力系统的动力耦合方式、电池荷电状态(SOC)及发动机特性曲线进行工作模式划分,建立能耗经济性目标函数,运用瞬时优化方法进行发动机和电机转矩分配,在此基础上提出了基于驾驶意图的能量管理策略。利用Matlab/Simulink仿真平台搭建整车模型,在新欧洲驾驶循环(NEDC)工况下进行仿真分析,结果表明:采用该能量管理策略可以实现发动机和ISG电机的优化控制,使发动机的工作点总体运行在高效区;与电量消耗(CD)-电量维持(CS)模式的能量管理策略相比,百公里油耗降低了8.24%。通过整车道路试验对所提出的能量管理策略的有效性进行验证,结果表明:采用该能量管理策略的插电式混合动力汽车的百公里油耗较原汽油车降低32.93%。

实时电价下插电式混合动力汽车智能集中充电策略

以实时电价为背景,提出了基于需求侧响应思想的插电式混合动力汽车(PHEV)集中充电机制,计及供电侧填谷效果与用户成本,建立数学模型,并根据模型特点提出了一种新颖的基于动态估计插值思想的算法,基于某地区2020年的预测数据进行算例仿真。结果表明,文中提出的PHEV集中充电策略可以有效地降低峰谷差,节约用户充电成本,达到供电侧与用户侧的双赢结果。