基于最小瞬时等效燃油消耗的液压混合动力车辆能量管理策略

为提高混合动力车辆的燃油经济性和降低尾气排放,根据混合动力车辆2个或2个以上能量流之间的功率分流分配和能量利用情况,提出了最小瞬时等效燃油消耗量策略。通过分析串联式液压混合动力传动能量流关系,以储能元件蓄能器的虚拟等效燃油消耗为准则,建立了液压混合动力车辆最小瞬时等效燃油消耗模型。对液压混合动力车辆能量管理进行了研究,并以某型公共汽车参数为例,运用计算机软件通过城市循环工况第1部分和公路循环工况对使用该策略的液压混合动力车辆燃油经济性进行了仿真计算。仿真结果表明:采用最小瞬时等效燃油消耗策略的液压混合动力车辆的燃油经济性改善率接近30%;采用最小瞬时等效燃油消耗策略在提高车辆节能效果上具有较明显的优势。

混合动力汽车瞬时燃油消耗率最小策略研究

为有效辨识驾驶员的驾驶意图,提高混合动力汽车整车燃油经济性,提出了一种根据驾驶员实时需求功率及发动机万有特性来即时调整发动机、电机扭矩分配的方法。通过对整车燃油消耗量的分析,构建了整车实时瞬时燃油消耗率最小目标函数,从而实时计算并调整整车扭矩分配,使发动机、电机维持综合效率最高状态运行。试验结果表明,此方法可使百公里油耗降低5.01%。

基于动态规划的自适应等效最小燃油消耗策略

针对等效燃油消耗最小策略（ECMS）中最优等效因子对工况依赖性较大的问题，以单轴并联式混合动力汽车为研究对象，以动态规划算法（DP）获得的特定行驶工况下最优控制结果为基础，逆推得到ECMS的最优等效因子；拟合出平均最优等效因子随电量维持水平的变化规律，以此为基础设计了一种自适应等效燃油消耗最小策略．在中国典型城市工况下的仿真结果表明：对于任意初始SOC值，文中策略能够较好地维持电量平衡；在SOC稳定之后的油耗为828g，与DP对比仅有0．8％的误差．多种不同工况仿真结果表明，SOC变化规律与中国典型城市工况仿真结果一致，在SOC稳定之后，单个循环工况的油耗相对DP仅增加了0．1％～0．2％．

基于功率比的混合动力汽车模糊自适应等效燃油消耗最小策略研究

针对基于优选固定等效因子的等效燃油消耗最小策略(ECMS)工况适应性差的问题,提出一种基于功率比的自适应ECMS(PR-AECMS)。以功率分流式混合动力汽车为对象,建立采用电池荷电状态(SOC)修正ECMS等效因子的显示自适应求解模型,针对仅基于SOC反馈修正等效因子的不足,引入相邻时段平均功率作为ECMS等效因子前馈调节变量,通过研究相邻时段平均功率、前一时段电池充放电行为,以及不同电池SOC实时值和参考值等因素对等效因子修正机制的影响,提出基于多模糊控制器切换的ECMS等效因子自适应求解方法,根据电池SOC和前一时段车辆平均功率制定各模糊控制器的切换逻辑,以当前时段与前一时段的平均功率比、前一时段电池SOC变化量为各模糊控制器输入,基于标准循环工况的全局优化结果确定模糊控制参数。基于不同标准循环工况的仿真结果表明,相较于无功率比修正的AECMS,本文提出的PR-AECMS使整车在大范围工况下具有更优越的等效燃油经济性和电池充放电平衡特性,有效提高了ECMS策略的工况适应性。

基于能量回收的等效燃油消耗最小策略

在混合动力能量管理策略中,基于电池荷电状态(SOC)反馈的等效燃油最小控制策略(ECMS)在某些时刻点由于惩罚函数取值不合适,会出现惩罚过度,导致燃油消耗量的增加.文中采用一种可变SOC参照的方式来解决这一问题:在工况已知的情况下,将行驶工况划分为若干个运动学区间,任意区间中,用电池初始剩余容量减去该区间的制动回收能量,差值作为该区间中电池倾向于放电时的参考值,并以此为基础构建等效因子.最后以标准行驶循环工况NEDC为例,运行基于ECMS框架的整车模型.仿真结果表明,与传统的基于固定SOC参照的ECMS相比,文中提出的方法在维持电量不变的同时提高了燃油经济性.

氢能无人机等效消耗最小化策略设计

【目的】为了提高氢能混合动力固定翼无人机飞行过程中能源系统功率变化的稳定性以及燃料经济性。【方法】在传统等效消耗最小化策略理论的基础上引入一种考虑蓄电池组功率变化幅度对能量消耗影响的变等效因子。将此因子与原有等效因子加权相加,形成复合等效因子。建立了适用于复杂飞行工况的无人机混合动力仿真平台,研究了复合等效因子对等效消耗最小化策略控制效果的影响。【结果】结果表明,使用复合等效因子的等效消耗最小化策略可以有效降低能源系统的功率波动幅度,巡航飞行时氢燃料电池的功率波动幅度比传统等效消耗最小化策略降低了94.7%,飞行过程中蓄电池组SOC累计变化量降低了46%;在3.5 h的飞行任务中可节省193标准升氢气,提高了燃料的经济性。当蓄电池组SOC接近平衡值时,可以大幅减缓充电功率的变化率。改进后的等效消耗最小化策略有利于延长能源系统的使用寿命,提高燃料电池和蓄电池组的安全性。

混合动力重卡自适应等效燃油消耗最小化能量管理策略

为解决等效燃油消耗最小化策略的关键参数在不同工况下的动态调整,提出一种适用于混合动力重型汽车的自适应等效燃油消耗最小化策略(adaptive equivalent consumption minimization strategy,A-ECMS)。该策略以层次聚类算法得到的6种典型行驶工况为例,提出了一种基于神经网络工况识别算法。应用改进的混沌粒子群优化(chaosparticle swarm optimization,CPSO)算法优化特定驾驶循环下等效燃油消耗最小化策略(equivalent consumption minimization strategy,ECMS)的3个关键参数:等效因子、惩罚函数的比例因子和发动机起动车速阈值。提出了一种基于工况识别的新型自适应能量管理策略对关键参数进行优化,根据该重型卡车的传动系统构型,建立了车辆的纵向动力学模型,并通过仿真进行了验证。仿真结果表明复合工况驱动循环下的CPSO-ECMS和A-ECMS控制策略与传统等效燃油消耗策略相比,油耗分别降低了5.9%和8.9%。

基于FA的等效燃油消耗最小控制策略优化

为了提高混合动力汽车的燃油经济性,研究了基于萤火虫算法(firefly algorithm,FA)优化的等效燃油消耗最小控制策略(equivalent fuel consumption minimization strategy,EFCMS).以并联式混合动力汽车为研究对象,运用萤火虫算法对等效燃油消耗最小控制策略的等效因子以及电池荷电状态(state of charge,SOC)进行优化,实现了并联式混合动力汽车的能量优化控制.在Matlab/Simulink中搭建整车模型进行仿真,结果表明:UDDS(urban dynamometer driving schedule)、NEDC(new European driving cycle)、HWFET(highway fuel economy test)这3种工况下,与优化前相比,节油率分别达到了28.6%、25.5%、16.9%;基于FA的等效燃油消耗最小控制策略相比于传统的等效燃油消耗最小控制策略,可以有效提高燃油经济性,电池SOC可以更好地维持在目标值附近.

ISG-FHEV等效燃油消耗最小控制策略

为了有效提高ISG重度混合动力汽车(full hybrid electric vehicle assisted by an integrated starter generator,ISG-FHEV)发动机和电机驱动系统效率以及整车的燃油经济性,设计了一种等效燃油消耗最小控制策略(equivalent consumption minimization strategy,ECMS);在分析ISG-FHEV功率分流模式的基础上,同时考虑发动机和电机驱动系统效率,构建出包含发动机和电机驱动系统的功率分配、ISG电机和主电机间的功率分配两个控制变量的整车等效燃油消耗最小目标函数;引入庞特里亚金极小值原理(pontryagin’s minimum principle,PMP)并加入电池SOC偏差控制确定等效因子;最后,进行了仿真和对比分析;结果表明,与基于规则的控制策略相比,发动机效率提高9%,ISG电机和主电机总效率提高11.4%,百公里耗油量降低9.98%。

融合工况预测的燃料电池汽车里程自适应等效氢耗最小控制策略

为有效地提高插电式燃料电池汽车的经济性,实现燃料电池和动力电池的功率最优分配,考虑到行驶工况、电池荷电状态(State of charge,SOC)、等效因子与氢气消耗之间的密切联系,制定融合工况预测的里程自适应等效氢耗最小策略.通过基于误差反向传播的神经网络来实现未来短期车速的预测,分析未来车辆需求功率变化,同时借助全球定位系统规划一条通往目的地的路径,智能交通系统便可获取整个行程的交通流量信息,利用行驶里程和SOC实时动态修正等效消耗最小策略中的等效因子,实现能量管理策略的自适应性.基于MATLAB/Simulink软件,搭建整车仿真模型与传统的能量管理策略进行仿真对比验证.仿真结果表明,采用基于神经网络的工况预测算法能够较好地预测未来短期工况,其预测精度相较于马尔可夫方法提高12.5%,所提出的能量管理策略在城市道路循环工况(UDDS)下的氢气消耗比电量消耗维持(CD/CS)策略下降55.6%.硬件在环试验表明,在市郊循环工况(EUDC)下的氢气消耗比CD/CS策略下降26.8%,仿真验证结果表明了所提出的策略相比于CD/CS策略在氢气消耗方面的优越性能,并通过硬件在环实验验证了所提策略的有效性.

基于DL-MOPSO算法的等效燃油消耗最小能量管理策略优化研究

等效燃油消耗最小能量管理策略(ECMS)的优化问题,是一个不连续、非可导的内外层嵌套多目标优化问题,为进一步提高整车燃油经济性,同时使电池具有良好的电量保持性能,提出一种内外层嵌套的双层多目标粒子群算法(DL-MOPSO)对充放电等效因子和功率分配方式同时进行寻优。仿真结果表明,与传统的穷举法相比,DL-MOPSO算法寻优获得的ECMS可提高整车燃油经济性10. 28%,且SOC终值与目标值差为0. 001 9,有效保持电量平衡。最后分析了惩罚函数中β参数对ECMS寻优的影响,对β参数的取值具有一定指导意义。

基于模糊控制的ISG-FHEV等效燃油消耗最小策略

针对ISG重度混合动力汽车,设计了一种基于模糊控制的等效燃油消耗最小策略,以提高发动机和电机驱动系统效率以及整车的燃油经济性。通过对整车等效燃油消耗的分析,构建了整车等效燃油消耗最小目标函数;引入模糊控制对等效因子进行调整,加强等效因子对行驶工况的适应性和对电池荷电状态的偏差控制。仿真结果表明,所设计的控制策略与常规ECMS相比,发动机效率提高8.3豫,电机驱动效率提高11.1%,百公里耗油量降低8.4%。

基于变等效因子的PHEV等效燃油消耗最小策略

针对一种并联式混合动力汽车(Parallel Hybrid Electric Vehicle,PHEV),基于庞特里亚金极值原理(Pon-tryagin’s Minimum Principle,PMP),在行驶工况已知前提下,设计了一种基于恒等效因子的等效燃油消耗最小控制策略(Equivalent Consumption Minimization Strategy,ECMS)。为改善该策略对工况变化的适应性,在分析等效因子、实际工况和电池荷电状态(State of Charge,SOC)相互关系的基础上,采用SOC惩罚函数对等效因子进行在线调整,得到了一种基于变等效因子的ECMS。仿真结果表明:所设计的基于变等效因子的ECMS,能够使发动机运行点大部分集中在最优曲线上,电池SOC波动较小,与基于恒等效因子的ECMS相比,发动机效率提高3%,整车系统效率提高0.5%,百公里耗油量降低4.5%,提高了对行驶工况的适应性。

TTR汽车等效燃油消耗最小的能量管理策略研究

为改善通过路面实现动力耦合与电池充电的TTR汽车经济性,分析TTR汽车结构及工作模式,基于等效油耗最小的能量管理策略(ECMS),计算固定等效因子(CECMS);为使电池SOC保持稳定并控制发动机工作于低燃油消耗区,将行驶所需发动机等价总转矩及电池SOC模糊化,制定等效因子的模糊控制规则,而提出模糊自适应等效燃油消耗最小控制策略(FAECMS)。利用MATLAB/Simulink建立包含TTR汽车动力学的CECMS、FAECMS模型,选取FTP75、CLTC、WLTP 3种标准工况,当电池SOC初始值为60%时进行仿真计算,得出FAECMS相对CECMS在3种工况下电池SOC更稳定,并分别节约燃油5.5%、2.6%、8.3%。

基于工况自适应的PHEV等效燃油最小策略

为改善插电式混合动力汽车(PHEV)的燃油经济性,提出一种基于瞬时优化能量管理策略的工况自适应方法。建立基于反向传播(BP)神经网络算法的工况识别模型,以电池电量平衡为约束条件,利用动态规划算法获取标准工况的等效燃油因子序列。根据基于工况识别模型的实时识别结果及电池荷电状态(SOC),利用插值法求解此时的等效燃油因子,实现了瞬时等效消耗最低控制策略(ECMS)的实时应用。结果表明:该文中所提出的方法与未考虑工况识别的传统等效燃油最小能量管理策略比较能很好改善燃油经济性并保证电池电量均衡,5种工况燃油经济性分别改善2.2%、2.5%、3.3%、2.4%和4.0%。

一种基于可变等效因子的燃料电池汽车等效燃料消耗最小策略

为了改进燃料电池汽车的燃料经济性与环境适应性,基于等效燃料消耗最小策略,开展了燃料电池汽车能量管理与优化算法的研究。首先,基于车辆动力学模型求解得出的输出功率或制动回收功率,计算系统的等效燃料消耗,并将其作为优化目标,以期实现经济性最优的功率分配;其次,为了适应不同的环境工况,基于等效因子的实际物理意义,提出了随蓄电池荷电状态变化的可变等效因子,使燃料电池汽车能在更好地维持荷电状态的同时,可更充分地利用蓄电池空余能量。WLTC(worldwide harmonized light vehicles test cycle)和CATC(China automobile test cycle)等标准行驶工况下的仿真结果表明,所提出的基于可变等效因子的等效燃料消耗最小策略,可以满足燃料电池汽车降低氢耗、保持蓄电池荷电状态的功能,实现了能量管理与优化,具有较好的工况适应能力。

混动汽车的工况自适应等效燃油消耗最小控制

为了减小混合动力汽车的燃油消耗,提出了驾驶工况自适应的等效燃油消耗最小控制策略。介绍了混合动力系统结构和工作模式,建立了混合动力车辆的实时控制模型。基于庞特里亚金极小值原理和等效燃油消耗最小策略求解了车辆在多个优化目标下的最优控制律;提取了车辆行驶工况特征参数,使用学习矢量量化神经网络构造了驾驶工况智能识别器,实现了驾驶工况精准识别。为了使等效燃油消耗最小策略适用于复杂多变的驾驶工况,提出了等效因子随驾驶工况自适应变化策略。使用由4种标准工况组成的综合工况进行仿真验证,并与文献[6]的智能规则控制、文献[11]的模型预测控制策略进行比较,这里提出的自适应等效燃油消耗最小策略的百公里油耗比智能规则控制减少了7.64%,比模型预测控制减少了4.96%,说明了自适应等效燃油消耗最小策略可以有效减少混合动力汽车的燃油消耗。

基于等效燃油消耗的轨迹参考控制策略研究

针对插电式混合动力电动汽车存在的电能未被充分利用的问题,本文开发了基于等效燃油消耗最小策略算法的瞬时优化能量管理策略,建立了以等效燃油消耗率为目标的数学优化模型,并基于庞特里亚金极小值原理,建立PHEV的哈密尔顿函数,以动力电池荷电状态为状态变量,发动机或电机转矩为控制变量,利用ECMS算法求解最优控制序列,设计了SOC的轨迹参考跟随策略,并基于dSPACE设备完成了硬件在环仿真实验。实验结果表明,离线仿真与半实物仿真的电池SOC误差较小,最大误差为1.06%,最终电池荷电状态与未加入轨迹参考策略相比,由0.58降至0.42,验证了整车能量管理策略的有效性,电池电能可被合理充分使用,缓解了使用燃油的压力。该研究提升了插电式混合动力汽车的燃油经济性。

基于等效燃油消耗理论的增程式电动汽车能量管理策略

根据等效燃油消耗理论,提出一种适用于增程式电动汽车能量管理策略,并搭建等效数学模型和进行仿真分析。结果表明,该策略既满足动力性需求又具有良好的经济性,且电池SOC基本保持稳定。

基于粒子群优化的模糊自适应等效油耗最小能量管理策略

为提高等效燃油消耗最小能量管理策略(ECMS)对不同工况的适应能力,提出一种基于粒子群算法优化的模糊自适应等效燃油消耗最小的能量管理策略(PSO-fuzzy A-ECMS)。以基于SOC反馈原理对等效因子进行比例调节方法为基础,针对仅依靠SOC反馈的等效因子调节方式存在一定局限性的问题,引入模糊控制以需求功率和SOC为输入对比例系数进行调节,利用粒子群算法优化模糊控制器中的隶属度函数,减少模糊控制在能量管理应用中对专家经验的依赖,最后在标准循环工况下进行仿真。仿真结果显示:相较于基于SOC反馈的等效因子修正方法,本文提出的PSO-fuzzy A-ECMS策略能够维持SOC在合理区间内变化,在燃油经济性和电池充放电平衡方面能够取得更好的控制效果。