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LSTM车速预测和深度确定性策略梯度的增程式电动汽车能量管理

为提高增程式电动汽车的能量管理性能,首先利用长短时记忆(LSTM)神经网络进行车速预测,然后计算出预测时域内的需求功率,并将其与当前时刻的需求功率共同输入深度确定性策略梯度(DDPG)智能体,由智能体输出控制量,最后通过硬件在环仿真验证了控制策略的实时性。结果表明,采用所提出的LSTM-DDPG能量管理策略相对于DDPG能量管理策略、深度Q网络(DQN)能量管理策略、功率跟随控制策略在世界重型商用车辆瞬态循环(WTVC)工况下的等效燃油消耗量分别减少0.613 kg、0.350 kg、0.607 kg,与采用动态规划控制策略时的等效燃油消耗量仅相差0.128 kg。

增程式电动汽车动力系统一体化冷却传热分析

以一款增程式轻型卡车为研究对象,对增程式动力系统的发动机和电机采用一体化冷却系统设计。在预设的运行工况,通过试验测试,计算出工况点增程器和电驱系统的散热需求,对冷却液和冷却水泵进行选型匹配。结合试验测试建立了增程器和电驱系统冷却回路一维仿真模型,对比分析了电驱系统冷却管道串联与并联的冷却效果与能耗情况,验证了驱动电机冷却液帮助发动机冷起动的可行性。研究结果表明:通过试验测量散热量选择到的电子水泵,能更加高效准确地控制冷却液流量,冷却效果更好。冷却系统一维仿真分析中能从温升曲线直观看到并联冷却管路冷却效果更好,并联管路中的电磁阀根据工况不同控制开口大小,比串联管路统一控制冷却液流量冷却更高效。并联冷却管路中驱动电机冷却时快速产生热量,在与发动机冷起动时进行热交互可以帮助发动机快速暖机,改善发动机冷起动排放差、动力弱的情况。

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策略优化研究

文章以增程式电动汽车能量管理策略优化进行研究与讨论。对当前关于增程式电动汽车能量管理策略的研究进展进行分析后,提出了增程式电动汽车能量管理策略优化分析。以总质量 600kg 的增程式电动汽车为研究案例,提出了单点恒温器式能量管理方案及基于功率需求的多点控制策略方案,通过对两种能源管理策略进行分析后,通过对单点恒温器策略、多点控制策略的能量流动数据对比分析后,分析了两种能源管理的优势。

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。

基于用户场景研究的增程式电动汽车市场分析

增程式电动汽车具有更强的用户场景适应性。为了研究增程式电动汽车的市场现状,从用户视角探讨了增程式电动汽车相比于与其他类型新能源汽车的优劣势,重点分析增程式电动汽车在续驶能力(尤其是低温续驶能力)、使用体验方面的优势,据此分析整理出其用户画像。结果表明,增程式电动汽车对于低温地区、存在里程焦虑且偏好纯电动驾驶体验的用户具备较大吸引力,在未来5~10年具备发展空间。

基于A-ECMS的增程式电动汽车能量管理策略设计及应用

增程式电动汽车因其电驱效率高、无里程焦虑等优点,在新能源汽车市场备受青睐。为了进一步提升其综合性能,本研究在MATLAB/Simulink环境下构建了增程式电动汽车仿真模型,并利用等效自适应因子以改进燃油消耗最小化算法,形成了基于A-ECMS的能量管理策略。结果表明,在WLTC循环工况测试中,A-ECMS能量管理策略的百公里综合油耗为6.42 L,综合燃油消耗量为0.71 L,均低于其他方法。最终的电池充电状态(SOC)为31.1%,与目标SOC的偏差仅为1.1%。该策略显著提升了燃油经济性和电池使用寿命,为增程式电动汽车性能优化提供了新的参考方法。

增程式电动汽车振动噪声匹配策略研究

相对传统燃油车和纯电动车型,受增程器控制策略的影响,增程式电动汽车噪声、振动及声振粗糙度(NVH)问题更为复杂。不合理的匹配控制逻辑,极易造成加速噪声大、轰鸣等问题,且后期更改成本大、周期长。文章对增程器系统理论模型进行简化,将增程器系统视为一个整体激励源。通过监测整车状态,增程器系统对外输出不同有效转矩和曲轴转速下车内关键点振动噪声的表现,规避NVH表现较差策略点,进而在项目前期实现整车状态下车内关键点振动噪声的匹配优化,大量减少后期悬置、传动、进排气等系统的变更匹配,节约成本、缩短项目开发周期。

增程式电动汽车亏电状态实际道路排放特性研究

为了探究增程式电动汽车在亏电状态下实际道路排放特性,文章采用AVL M.O.V.E便携式车载排放测试系统,对一辆增程式电动汽车在亏电状态下开展实际道路排放测试,对比不同车辆模式下排放表现。测试结果表明:在所有模式下,该车辆的污染物排放结果均低于国Ⅵ排放限值。其中,CO、PN排放因子与CO_(2)排放量有较强的正相关性;NO_(x)排放因子与市郊及高速段增程器启停频率及启动功率有较强的正相关性。由于试验过程增程器启停频繁,在冷机的起动、冷机(水温低于70℃)及热机起动等工况下易出现PN、CO、NO_(x)排放峰值,且在急加速的瞬间也会出现NO_(x)和PN排放峰值,这些情况在排放控制中应予以重点关注。

燃油增程式电动汽车动力系统关键技术综述

增程式电动汽车又称里程延长式电动汽车,作为纯电动汽车的平稳过渡车型,以其效率高,电池容量小,不会因缺电抛锚等优点受到了广泛的关注。该文针对燃油增程式电动汽车的动力部件选型、动力系统配置、系统协调控制与效率优化等关键技术问题进行了分析研究。对比分析国内外相关技术方案的同时,结合自主研发的一款增程式电动汽车进行了动力系统关键技术的探讨。最后,展望了增程式电动汽车的技术发展,提出了几个值得关注的相关重要研究课题与研究方向。

增程式电动汽车动力系统设计与仿真研究

针对电动汽车续驶里程短的问题,为开发的增程式电动汽车动力系统进行了结构分析和主要参数匹配。基于AVL-Cruise/Simulink联合仿真平台,采用定点能量管理策略,对设计的动力系统进行了仿真验证。结果表明,整车动力系统的设计和参数匹配比较合理,能实现增程器的高效工作和有效延长电动汽车的续驶里程。

增程式电动汽车能量控制策略的仿真分析

介绍了串联型增程式电动汽车的基本结构和工作模式,给出了选配电动汽车发动机和评价整车燃油经济性的方法.利用Cruise/Simulink联合仿真平台对整车进行建模与仿真,引入基于规则的发动机定点和最优曲线能量控制策略.典型工况下的仿真结果表明:发动机最优点能量控制策略能够使发动机和发电机工作在效率最高点,其燃油经济性优于最优曲线能量控制策略;在增程模式下,当采用发动机最优曲线能量控制策略时,增程式电动汽车获得了较好的燃油经济性和控制效果,且该策略有利于发动机的最小化.

基于动力分布设计的增程式电动汽车

以某小型增程式电动汽车为原型，提出了一种基于动力分布设计的新构型方案。在此基础上进行了参数匹配与设备选型，并提出了适合这一构型方案的控制策略。结合匹配结果和试验数据，使用AMESim和Matlab／Simulink联合仿真平台搭建了整车数学模型，并针对动力性、纯电动续驶里程、再生制动效率及增程模式能耗等方面进行了仿真分析。结果表明：基于动力分布设计的增程式电动汽车，在不降低动力性能的前提下，拥有较小的整备质量和较高的再生制动效率，可提高纯电动续驶里程30％以上、降低增程模式能耗3％～6％，具有节能潜力。

增程式电动汽车动力系统参数匹配与仿真研究

针对某款增程式电动汽车研发中的动力系统参数匹配问题,以整车动力性能和续驶里程要求为设计依据,系统分析了整车动力系统的参数匹配设计方法。从电机驱动系统动力特性与汽车驱动特性的合理匹配入手,由加速性能、爬坡性能、最高车速确定电动机的参数;采用固定速比减速器的单挡传动方案,以能量利用率最优为目标确定传动比参数;由续驶里程和输出功率需求确定蓄电池和增程器的参数。通过Matlab/Simulink和Advisor联合仿真,在NEDC下对车辆的动力系统进行了仿真验证。仿真结果表明:动力系统的设计和参数匹配合理,可以满足整车动力性和续驶里程的要求。

基于动态规划与神经网络的增程式电动汽车能量管理策略研究

设计了一种具有实时控制能力的增程式电动汽车混合型能量管理策略。首先建立了面向能量管理策略优化的增程式电动汽车整车模型。根据能量管理策略特点,将优化目标设置为增程器系统燃油消耗及动力电池当前SOC值与目标值之间差值的总和。再采用动态规划算法求解增程式电动汽车在给定行驶工况下的能量管理优化问题,从而获得了增程器开启时刻与输出功率优化结果。但由于动态规划算法需要已知详细的工况信息,很难应用于实车实时控制,而且从动态规划优化结果中不易提取控制规则,因此利用BP神经网络算法对优化结果进行离线训练,建立了增程器输出功率与车辆行驶状态参数间的非线性映射关系,得到了具有实时控制能力的神经网络控制模型。在采用BP神经网络训练时,根据车辆各个状态参数在CAN总线中的传输精度,对神经网络输入层、输出层参数的精度进行了修正。仿真结果表明:神经网络模型能够获得类似动态规划的最优控制效果,能够控制动力电池SOC在目标值的3%误差带以内。采用NEDC工况对混合型能量管理策略进行了硬件在环仿真试验,试验结果表明:与实车采用的电能消耗-电能维持型控制策略相比,所提出的混合型能量管理策略使汽车的燃油经济性提高了9.5%。

增程式电动汽车增程器转速切换/功率跟随协调控制

针对电动汽车增程器系统中的发动机、发电机协调控制问题,提出了一种转速切换/功率跟随增程器协调控制策略。首先根据发动机的最佳制动燃油消耗率曲线设计了发动机的功率-转速切换表。然后,分别设计了基于发动机平均值模型的发动机转速二阶滑模控制系统和基于电压定向直接功率控制的PWM整流器功率控制系统。通过对发动机转速和PWM整流器输出功率的闭环控制,使发动机沿着最佳制动燃油消耗率曲线运行。最后,在AVL Cruise和MATLAB/Simulink仿真环境下搭建了系统的联合仿真模型,仿真结果从增程器功率跟随效果,发动机转速控制效果,动力电池电压、电流和SOC波动范围以及发动机工作点分布等方面验证了该策略的有效性。

增程式电动汽车自适应能量管理策略

以增程式电动汽车到达充电站时,动力电池电量处于较低水平为控制目标,设计了以燃油消耗最小与动力电池荷电状态(SOC)沿目标曲线变化的双目标代价函数,并采用动态规划算法进行优化求解。为实现在线最优控制,采用BP神经网络对优化结果进行训练学习,得到控制模型。仿真结果表明,所训练的控制模型对于动态规划优化结果具有很好的学习效果,SOC偏离误差在3%以内。最后,为解决控制模型仅适用于特定工况与行驶里程的问题,设计了一种自适应能量管理控制器,其包括运行状态识别模块、控制模型库、控制模型选择模块等。硬件在环试验表明,所设计的控制器能够控制SOC在仿真结束时刚好降到最低值,在乘用车高速公路燃油经济性测试循环(HWFET)工况下,该控制器相比电量消耗/电量维持算法燃油经济性提高了9.2%。

增程式电动汽车功率流优化策略

针对增程式电动汽车工作在增程模式时,如何避免动力电池荷电状态(state of charge,SOC)的持续下降、减少对发动机和发电机转速/转矩的频繁调整、改善整车燃油经济性的问题,提出一种增程器功率流优化方法。首先对测量到的整车实时电功率依次进行发电效率修正、动力电池SOC修正和功率变化率修正从而得到增程器目标功率,同时还根据整车实时电功率以及动力电池SOC设计发动机启停控制策略。然后根据增程器的油电转换效率特性和最佳油电转换效率曲线计算出发动机/发电机的目标转速/转矩。最后在新欧洲行驶循环(new European driving cycle,NEDC)、联邦试验程序(federal test procedure,FTP)和高速公路燃油经济型试验(high way fuel economy test,HWFET)三种测试工况下进行了台架实验,结果表明文中提出的方法能够有效的避免动力电池SOC的持续下降,提高整车的燃油经济性,同时还降低了对发动机转速控制系统和发电机转矩控制系统的性能要求。