混合动力船舶等效油耗最小能量管理策略

为了降低混合动力船舶的燃油消耗,同时解决传统等效油耗最小能量管理策略(ECMS)易导致动力设备处于恶劣工况的缺点,提出一种利用逻辑门限值规则对混合动力系统工作模式进行预识别的改进ECMS,并采用改进的蚁群算法对充放电等效因子进行离线优化。在船舶典型航行工况下,通过MATLAB/Simulink建立的船舶仿真模型进行逻辑门限值能量管理策略、等效因子分别取经验值和优化值的改进ECMS的仿真分析。结果表明:等效因子寻优后的改进ECMS有更好的燃油经济性,同时也利于保证电池荷电状态(SOC)平衡和动力设备的效率。

基于等效油耗最小的四驱混合动力汽车能量管理

提出了一种基于遗传算法优化的四驱混合动力汽车等效油耗最小控制策略。针对四驱混合动力的特点,建立了整车动力学模型,设计了基于等效油耗最小的瞬时能量管理优化策略。为进一步提高四驱混合动力汽车的燃油经济性,采用遗传算法优化了等效油耗最小策略的关键参数。硬件在环仿真结果表明,基于遗传算法优化的等效油耗最小策略可以实现整车能量优化管理,与基于规则的能量管理策略相比,其在典型工况下的平均燃油经济性高8.94%,比优化前的等效油耗最小策略的燃油经济性高2.68%。

复合储能式装载机能量控制优化与仿真

针对工程车辆在机群作业下的能量管理问题,以复合储能式装载机为研究对象,利用Recurdyn-Edem联合仿真建立连续作业环境获取工况数据;分别以V型工况及集群作业下装载机单次循环工况油耗最少为目标,设计了基于等效油耗最小策略与规则相结合的控制策略,为了能够进一步提高全局工况的燃油经济性,使用遗传算法对等效油耗最小关键参数进行寻优,最后带入整车模型进行仿真验证。结果表明,V型工况与集群作业工况下,该控制策略相较于自适应神经模糊控制,燃油经济性分别提升了3.23%和4.26%;通过dSPACE进行硬件在环试验,试验与仿真结果基本一致,进而验证了优化结果的有效性。

P1-P4构型混合动力汽车节油率对比研究

P1-P4构型混合动力汽车已成为并联式混合动力汽车的主要构型,其主要区别是电机的位置。为了研究P1-P4构型混合动力汽车节油潜力,建立了相同动力组件及车型的P1-P4构型混合动力汽车整车模型,同时搭建了基于规则、传统等效油耗最小策略(ECMS)和自适应等效油耗最小策略(A-ECMS)3种能量管理策略,在标准循环道路工况(WLTC、FTP75和HWFET)下对不同构型的混合动力汽车进行了数值仿真计算。结果表明:相比基于规则的能量管理策略,在WLTC工况下,自适应A-ECMS策略节油2.22%,对复杂工况的适应性较好;不同工况下,P1和P2构型的SOC变化趋势一致,P3和P4构型的SOC变化趋势一致;相比P2构型,不同循环工况下P1、P3和P4构型的平均节油率为4.39%、10.09%和7.57%。