智能网联混合动力汽车分层能量管理控制策略

随着减少碳排放和提升能源效率的需求日益迫切,智能网联混合动力汽车成为重要发展方向。然而,现有能量管理策略在复杂交通环境中的应用有限,难以充分发挥车辆潜力。该文提出分层能量管理控制策略,通过全局优化、动态调度和精确执行提升智能网联混合动力汽车整体能效。经过系统建模、仿真分析和实车验证,结果表明,该策略在能量利用、排放控制和电池使用寿命方面表现优异,具备良好应用前景。

智能网联混合动力汽车能量管理研究综述

传统的能量管理设计大多基于标准工况,训练中的环境未涉及突变因素,训练结果与实际应用情况存在差异。随着基于新一代信息与通信技术的智能网联云控系统的出现,将人、车、路、云联成一体,实现了感知、决策与控制的融合,使混合动力汽车能量管理的控制性能可能提升。回顾了近年来经典的混合动力汽车能量管理策略研究进展,概述了智能网联云控系统,介绍了构架及工作原理,对基于智能网联环境下的单车和多车场景的混合动力汽车能量管理策略做了归纳和分析。最后,指出了当前智能网联技术应用的限制,展望了未来工作重点,展示了智能网联混合动力汽车能量管理领域的最新研究动态,方便相关领域的研究人员掌握有关研究现状。

智能网联混合动力汽车队列模型预测分层控制

提出了一种智能网联混合动力汽车队列的模型预测分层控制方法,有效提高了队列的安全性、燃油经济性和乘坐舒适性。首先,建立了可准确表征智能网联混合动力汽车队列行驶中多过程耦合特性的动力学模型。然后,针对智能网联混合动力汽车队列系统的非线性和混杂特征,构建了智能网联混合动力汽车队列的模型预测分层控制构架。上层控制器利用所建立的基于反馈校正的鲁棒预测模型,消除由于参数误差或车辆动态特性变化引起的模型失配现象,增强预测模型的准确性和鲁棒性,进而实现安全性、经济性和舒适性多目标协调控制和智能网联混合动力汽车队列期望加速度的在线优化;下层控制器利用队列中智能网联混合动力汽车多系统动态协调控制器,实现发动机和电机两个动力源的准确与协调控制。最后,试验结果表明:所提出的模型预测分层控制系统在提高队列中车辆的跟踪能力的同时,明显改善了车辆的燃油经济性和乘坐舒适性。

电动化和智能网联化对汽车职业教育的变革需求

目前,汽车动力正由内燃机向电力等新能源驱动过渡,汽车的驾驶技术正经由人工驾驶到机器辅助并希望基于智能网联技术最终实现无人驾驶的快速发展过程中。职业技术学校除了增设新能源汽车、智能网联汽车相关专业外,还应在传统汽车类专业的教学标准中增加电动汽车、智能网联汽车相关课程,根据不同教育阶段和不同专业人才培养目标的差异确定相应的课程教学内容,以使学生的技术技能能够满足行业需求。

智能网联环境下的混合动力汽车分层能量管理

为实现混合动力汽车的实时最优能量管理,提出一种基于智能网联的分层能量管理控制方法。上层控制器利用交通信号灯正时求解目标车速的范围,而采用快速模型预测控制(F-MPC)算法预测给定时间窗口内的最优目标车速序列。下层控制器根据最优目标车速序列,利用基于威兰斯线方法的等效燃油消耗最小策略(WLECMS)进行混合动力汽车能量管理。硬件在环试验结果表明,所提出的基于智能网联的上层控制器可避免混合动力汽车红灯停车,而F-MPC可实现与MPC相近的最优车速预测和燃油经济性,且每一时间步长的计算时间可缩短到MPC的7.2%;WL-ECMS可实现良好的车速跟随,百公里油耗与ECMS相当,且每一时间步长的计算时间可缩短到ECMS的1.48%。

智能网联混合动力车辆速度规划的多目标协同控制研究

考虑车辆的行驶安全性、机动性、能耗经济性、舒适性和电池老化等多重目标,以弯道场景为例对智能网联混合动力客车的速度进行实时规划。首先,以车辆速度和动力电池SOC作为状态变量,加速度和发动机-发电机组输出功率作为控制变量,以混合动力客车的能量消耗成本、电池老化成本、机动性成本和舒适性成本的加权和最小化为目标函数。其次,以弯道行驶安全性、动力系统和电池系统的物理特性等为约束,实施基于模型预测的多目标协同控制,并应用动态规划算法求解滚动空间域内的多目标优化问题,从而实现实时的速度规划和能量分配。同时,分析机动性和舒适性赋予不同权重对性能的影响。结果表明:(1)考虑电池老化的控制策略可以在不影响车辆动力性和机动性的情况下,使电池老化成本降低25.8%,综合成本降低2.3%;(2)提高机动性成本的权重因子能够缩短行驶时间,但会引起综合成本的增加;(3)提高舒适性权重因子可以减少速度波动,同时降低综合成本。

基于智能网联汽车的自适应巡航系统动力学模型研究

自适应巡航系统的研究分为直接控制研究和分层控制研究,自适应巡航系统需同时兼顾汽车动力性、经济性及安全性等多个性能指标,分层控制由于具有功能集中及控制方法明确的优点,大多采用分层控制;研究自适应巡航系统的工作过程,首先应建立精确的整车数学模型,本文采用分层控制,上层控制得到车辆期望加速度,下层控制依据上层控制目标参数,决策出期望节气门开度和期望制动力值;同时采用Simlink建模仿真的方法,验证搭建的整车数学模型较接近实车动力学模型。

智能网联环境下人机混驾交通流特性研究

本研究采用微观交通仿真软件SUMO,研究了智能网联汽车的加入对交通流运行状态的影响。搭建仿真环境,定义仿真路由,进行交通仿真操作,获取检测器的检测数据,并对其进行分析总结。研究发现,智能网联汽车的加入能够提高道路交通运行的速度和交通流密度,缩短行程时间和交通延误,大大提高通行效率。

快速路合流区智能网联混合交通组队策略

文中基于混合交通组队策略,针对合流区车辆合流特性,构建混合交通流环境下的合流区多车协同决策机制.搭建混合交通合流仿真环境,验证多车协同方法有效性.结果表明:与匝道自由合流控制相比,文中提出的方法在当网联车辆渗透率高于40%~60%时,车辆平均行驶时间的优化率增幅加快,随着渗透率增高,效果最高改善了22.42%,且总平均延误、总冲突数分别减少了14.5%、21.1%,匝道延误平均减少了36.3%.

网络攻击下的智能网联汽车路径跟踪鲁棒控制

网络攻击会导致智能网联汽车通信数据异常,影响车辆路径跟踪控制效果,甚至威胁车辆运行安全。文中在2自由度汽车操纵动力学模型的基础上,推导出智能网汽车路径跟踪模型,获得离散状态空间方程。采用传输数据随机丢包描述网络攻击现象,构建李雅普诺夫函数,分析系统稳定性,再采用事件触发机制,设计含网络攻击的智能网汽车路径跟踪鲁棒控制器。通过LMI求解器获得鲁棒控制器状态反馈增益,分析鲁棒控制器对车辆路径跟踪精度和横向稳定性的效果,验证所设计控制器的有效性。仿真结果表明:网络攻击会降低智能网联汽车的路径跟踪精度和横向稳定性,且随着网络攻击程度越大,路径跟踪效果越差;通过对比分析LQR控制,所设计的鲁棒控制器能够更好地抵御网络攻击对车辆路径跟踪的不利影响,提高系统的容错性。

智能网联汽车混合交通流稳定性与路段基本图分析

为研究智能网联汽车与人工驾驶汽车混合交通流特性,构建智能网联汽车与人工驾驶汽车混合交通流稳定性与基本图模型。首先,分析由智能网联汽车与人工驾驶汽车组成混合交通流中存在的4种跟驰模式;在采用不同参数的智能驾驶员模型的基础上,推导混合交通流稳定性判别式和基本图模型;最后,基于SUMO仿真软件构建微观仿真环境。结果表明,随着智能网联汽车的渗透率增加,混合交通流稳定的临界速度值区间逐渐减小。在相同的稳定车速下,智能网联汽车比例的提高有利于交通流密度和流量的提升。这些均证明智能网联汽车不仅有利于混合交通流的稳定,还能够进一步提升交通系统的通行效率。

智能网联技术应用于混合动力汽车探析

文章简要介绍了混合动力汽车和智能网联技术的研究现状,阐明了混合动力汽车与智能网联技术相结合的意义。着重论述了在智能网联环境下混合动力汽车进行能量管理的优势以及混合动力汽车实现智能网联的技术要求,最后对未来二者的依托发展进行了展望。

网联环境下混合动力汽车分层能量管理策略

在城市道路背景下,提出分层式模型预测控制(model predictive control, MPC),合理规划车速,减少混合动力汽车频繁启停,提升交通效率并进行能量管理,提高燃油经济性。上层模型预测控制利用智能网联技术获取前车速度及位置等状态,结合交通环境数据预测车辆避免红灯停车的最优车速;下层模型预测控制根据最优车速对混合动力汽车进行能量管理以提高燃油经济性。对比分析分层式MPC所得能量管理结果与相同车速下动态规划能量管理结果,表明:分层式MPC方法能有效避免车辆红灯停车怠速,提高燃油经济性和道路通行率。

加快城市新能源智能网联汽车发展

2023年6月2日,国务院总理李强主持召开国务院常务会议,研究促进新能源汽车产业高质量发展的政策措施。此次国常会提出,要巩固和扩大新能源汽车发展优势,进一步优化产业布局,加强动力电池系统、新型底盘架构、智能驾驶体系等重点领域关键核心技术攻关,统筹国内国际资源开发利用,健全动力电池回收利用体系,构建“车能路云”融合发展的产业生态,提升全产业链自主可控能力和绿色发展水平。

长安智能网联汽车零件产业园开工

2022年12月,兵装集团中国长安智能网联新能源汽车零部件产业园在重庆科学城璧山片区开工,总投资超过50亿元,打造全国的轻量化产品智能化网联新能源汽车零部件产业园,致力于真空压铸和复合材料产品开发,提升强钢、铝合金、复合材料在车身、底盘、动力系统等全领域、全过程的轻量化全服务能力.

混联式混合动力汽车能量管理控制策略分析

该文以混联式混合动力汽车为研究对象,并将系统理论作为重要支撑,有针对性和有目的性地建立完善混联系统数学理论模型。基于最小化等效油耗的策略,获得发动机的实际油耗,利用线性称重方法,将油耗和发动机排放量形成一个多参数综合评估模型,优化了总油耗和排放量。模拟分析是在MATLAB平台上进行的,基于开发控制策略,该能量管理策略可控制发动机和电池功率输出,同时满足整个车辆的功率要求,以实现减少总燃油消耗和排放的目标。结果表明,构建的模型基本正确,混联式混合动力汽车油耗相比传统燃油汽车显著降低,排放性能显著提高。

适用于智能网联汽车的轮毂电机四轮驱动动力系统开发

轮毂电机和四轮驱动具有独特的性能优势,本文对动力系统进行详细计算,设计了一款适用于智能网联汽车的电动四轮独立驱动线控动力系统。

基于动态规划算法的混联混合动力汽车控制策略

针对某混联型混合动力汽车的布置形式,构建了整车控制数学模型。利用动态规划方法,提出了以控制整个循环发动机燃油消耗最低和电池SOC维持在理想值为目标的优化函数。提出了动态限制SOC区域模型。设计了动态规划全局搜索算法。进行了换档逻辑的优化。仿真对比了基于功率跟随的混联汽车控制策略、动态规划方法以及改进的功率跟随策略。结果显示,动态规划方法可以作为其他控制策略的评价参考,可以改善功率跟随控制策略控制效果。

基于随机动态规划的混联式混合动力汽车能量管理策略

为通过随机动态规划确定混联式混合动力汽车的能量管理策略,建立了其动力系统方程和功率需求的马尔可夫模型,在维持电池容量的同时以燃油消耗最小为目标,通过随机动态规划过程,获得能量管理策略,并在线实施。仿真结果表明,采用基于随机动态规划的能量管理策略时,燃油经济性略逊于基于动态规划的策略,是一种全局次优的策略,但其电池容量变化较平缓,有利于对电池的保护。

基于功率跟随的混联混合动力汽车控制策略

针对某混联式汽车布置形式,分析确定了车辆行驶模式、模式切换过渡算法、行星排运动学限制模型,提出了基于功率跟随的整车控制策略。利用Cruise和Matlab软件,在Udc-auto循环工况下进行联合仿真。仿真结果表明:模式切换稳定,车速跟踪效果好,在车辆中高速加速工况下,可以控制发动机在最低燃油消耗线附近,控制策略和算法是可行的。同传统车辆相比,混合动力汽车控制策略可以实现在同一循环工况下节油55.42%。