串联式混合动力辅助动力单元动态控制研究

提出了一种柴油机辅助动力单元(APU)动态控制器的结构,基于Z iegler-N ichols整定方法设计了发电机励磁电流PI控制器,根据闭环系统稳定性和跟踪性能试验测试设计了转速和转矩耦合PI控制器,基于稳定性准则设计了APU系统动态过程控制策略。混合动力试验表明,APU控制器保证了APU动态过程中的稳定性,跟踪性能比较满意。

串联混合动力客车辅助功率单元控制研究

串联式混合动力客车上采用的辅助功率单元(auxiliary power unit,APU)是一个复杂的非线性耦合系统。文中提出了一种APU动态控制器结构,首先根据闭环系统稳定性和跟踪性能试验测试提出了速度和功率耦合PI控制器,进而基于静态试验设计了APU系统的前馈控制支路。通过台架测试表明,该控制方法能够保证APU动态过程中的转速稳定性和功率的快速调整特性,满足实用要求。

混合动力汽车辅助动力单元效率优化控制研究

鉴于传统的APU控制策略只关注使发动机工作在其效率最高点,而未考虑发电机效率对系统效率的影响,本文中在分析APU中发动机效率与发电机效率之间耦合关系的基础上,提出了发动机与发电机联合工作效率最佳的APU控制策略,并设计优化算法对不同功率需求下发动机与发电机联合高效工作的目标转速和转矩进行优化。建立系统仿真模型,对综合考虑发动机与发电机效率的APU控制策略和传统的APU控制策略进行仿真对比和固定发电功率需求下的台架试验验证。结果表明,不同功率需求下新的控制策略可提高系统效率1%~4%左右。

Plug-in混合动力汽车辅助功率单元控制研究

针对一种由汽油发动机、永磁同步发电机及不可控整流器构成的插电式混合动力汽车(Plug-in HybridElectric Vehicle,简称PHEV)辅助功率单元结构,在插电式串联混合动力汽车构型分析和选型基础上,设计了基于静态数据的前馈控制支路和PID反馈控制构成的辅助功率单元(APU)输出电流闭环控制器结构。实验结果表明,与传统PID控制相比,应用前馈+PID控制方法,辅助功率单元具有较好的输出电流动态特性,同时在一定程度上保证了发动机转速的稳定。

混合动力车发动机辅助控制单元开发

发动机工作区域优化是混合动力车实现节能的重要手段,应用新一代车用嵌入式控制芯片,开发了混合动力车发动机辅助控制单元,为混合动力车主控制器和发动机控制之间提供了控制接口。辅助控制单元能够完成发动机直接起停控制和发动机实时扭矩、功率控制等功能,并应用SAE J1939协议实现与主控制器之间的CAN通讯。试验结果表明,发动机控制接口设计合理,发动机转矩控制误差小,直接起停控制响应速度快,发动机辅助控制单元软硬件设计满足混合动力总成对发动机控制的要求。

基于多级恒流充电的串联式混合动力汽车辅助动力单元闭环控制

针对基于蓄电池分段恒流充电的串联式混合动力汽车(series hybrid electrical vehicle,SHEV)辅助动力单元(auxiliary power unit,APU)对控制目标的跟踪问题,提出一种具有抑制干扰的控制策略。首先,通过分析发动机、永磁同步发电机和三相桥式不可控整流桥的数学模型,建立了整个系统的动态数学描述;其次,基于L2增益干扰抑制技术、Backstepping方法并结合Lyapunov稳定性理论,以发动机进气量和永磁同步发电机的dq轴电压为控制输入,以发动机转速、进气歧管压力和发电机的dq轴输出电流为状态变量,设计了APU的非线性控制器。理论分析表明,在存在外部干扰的情况下,所设计的控制器仍能保证闭环系统的稳定性;仿真研究结果也表明,所设计的控制器能保证系统动态过程中对控制目标有快速的跟踪性和较好的抗干扰性。

辅助动力单元启动过程扭转振动的PID控制

本文中首先建立了某混合动力汽车辅助动力单元的扭振动力学方程和仿真模型,给出了发动机激振转矩和电机控制转矩的解析表达式,通过台架试验对模型进行了验证与参数调整。接着利用加权方式将动力性、舒适性和经济性等多目标要求定义为单目标性能评价函数,并通过敏感度分析确定各权重系数。然后基于非线性状态方程设计PID控制策略,对系统扭转振动进行主动控制。最后应用算例分析系统参数和控制参数对控制效果的影响。仿真结果显示:PID主动控制能有效降低APU在启动过程中的扭振而不显著增加能耗与启动时间;电机转矩响应时间与控制参数对控制效果有较大影响。

串联式混合动力汽车辅助功率单元鲁棒辨识

串联式混合动力汽车柴油机辅助功率单元(APU)是一个多输入多输出的复杂非线性系统,为便于控制器的 设计,提出一种简单的面向控制的APU模型鲁棒辨识方法。该方法基于非线性变增益控制的原理,把APU系统 看成一个线性变参数系统,并将参数区域进行网格离散化,在每一工作点采用基于模型不确定性建模的方法进行 模型辨识,其结果表示为名义模型及其不确定性区域。最后在APU试验台架上进行了辨识试验,试验结果表明 该方法的可行性。

混合动力城市客车辅助功率单元技术研究

为提高串联式混合动力城市客车的性能,研究了基于柴油机—电励磁发电机的辅助功率单元(APU)技术。综合考虑效率和排放目标,给出了APU参数的确定方法。提出了APU的电压和功率控制策略,并进行了试验验证。

辅助混合动力汽车辅助动力控制系统的研究

对辅助混合动力汽车进行了技术研究,详细介绍了其系统构成和三种工作模式。为了实现辅助动力系统和整车高效运转,开发了辅助动力控制系统,重点介绍了辅助动力控制系统的控制策略和功能实现。辅助动力系统采用开关式控制策略,发动机采用恒转速控制。最后实验结果表明辅助动力系统可以实现对车载能源的高效补充,混合驱动模式下行驶里程比纯电动模式提高约10%。

混合动力电动汽车辅助功率单元模型辨识

为提高模型辨识精度,基于阶跃响应,推导了二阶带零点/死区(SOPZ/DT)连续模型的直接辨识算法.以辅助功率单元(APU)微缩系统阶跃响应数据为依据,利用所推算法进行模型辨识.对所得模型进行仿真并与试验值相比较,结果证明,所得模型预测精度较高,可以作为控制模型得以应用.

增程式电动汽车辅助动力单元的建模与仿真

用Matlab/Simulink建立辅助动力单元中的发动机、发电机及其控制系统的仿真模型.采用解耦控制实现发动机的转速控制和发电机的转矩控制,模型最终实现了系统的实际功率快速跟随需求功率的目标.

基于隔离度的增程式电动汽车辅助动力单元抗干扰特性研究

为研究增程式电动汽车辅助动力单元APU的抗干扰特性,分析了车载环境下APU的干扰转矩特征,建立了APU面向控制的转速-转矩控制模型,实现了APU转速、转矩控制的解耦;采用BPPID实现了APU转速自适应控制,并通过仿真测试了APU恒转速-变转矩模型和恒转矩-变转速模型下的转速、转矩跟随性能;通过隔离度性能指标,量化了APU干扰转矩和转速波动的关系。仿真测试表明,设计的APU控制系统对50N·m、100 Hz的正弦干扰转矩的最大隔离度为16.09%,对标准差为50N·m、100Hz的带限白噪声的最大隔离度为51.52%,并分析了两者隔离度性能指标的不同及原因。同时,通过隔离度指标可以对APU控制系统的抗干扰性能进行分析和设计。

混合动力电动汽车APU转速模糊控制研究

为实现串联式混合动力电动汽车(SHEV)中辅助动力单元(APU)的经济、高效运行,研究了APU转速模糊控制系统;介绍了控制系统的构成及其主要功能以及模糊控制器的设计过程.试验结果表明,在阶跃输入下,系统转速输出具有超调量小、波动幅度小、响应时间满足要求的优点,较好地实现了APU转速控制的目的,控制品质良好.由道路实验结果可知,采用模糊控制器可以保证发动机在经济运行区域工作,同时也保证了发电机的运行效率,能达到预期的控制目的和效果.

混合动力特种车APU控制系统开发

本文设计的辅助动力单元(APU)控制系统采用恒压控制的结构.首先优化了柴油发动机工作区域,之后设计了发动机转速变增益PI控制器和发电机调压器.最终在APU试验台架上的试验结果验证了发动机转速控制器的能够对发动机实际工作点有很好的控制效果,并且APU的功率响应特性和输出电压的稳定性均能满足车载特种用电设备的要求.

串联式混合动力车恒流发电控制方法的研究

对一辆串联式混合动力中巴车的辅助动力单元充电策略进行了研究,在动力系统简化模型的基础上,分析了辅助动力控制单元电流控制的工作原理。为提高其混合动力模式时对蓄电池充电的效率,提出了辅助动力单元恒流发电控制方法。在ADVISOR2002原控制策略模块的基础上,建立该控制算法模型,并进行了整车仿真。仿真结果表明,当采用65A恒流发电时,充电时间及燃油消耗均比恒温器控制策略有明显的下降,能够满足实际需要,为下一步实车实验奠定了基础。

基于BAM和CNN-GRU混合模型的辅助动力装置排气温度预测方法

对飞机辅助动力装置(Auxiliary Power Unit,APU)排气温度(Exhaust Gas Temperature,EGT)的准确预测可为APU健康管理提供重要信息。传统方法在长周期预测中精度较低。提出一种基于特征与时序的双侧注意力机制(Bilateral Attention Mechanism,BAM)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)-门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)的混合模型,选取5个与排气温度关联度较高的特征参数对EGT进行多变量预测。引入BAM可自动量化输入变量与EGT的关联度,并加强历史关键信息对预测输出的表达;引入CNN可提取反映EGT非平稳动态变化的高维特征。实验结果表明:所提出的混合模型在单步与多步的长时间序列和多变量输入EGT预测均取得很好的效果。相比于BAM-GRU模型、CNN-GRU模型、GRU模型、长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)模型、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型和反向传播(Back Propagation,BP)模型,混合模型的预测精度有较大程度提高。

APU控制参数多策略融合粒子群算法寻优

为使辅助动力单元(APU)在工作点切换过程中的动态性能更优,提出了一种多策略融合粒子群算法优化模糊PID的控制参数。该算法对粒子群算法的常规迭代过程引入概率可调的干扰策略、混沌搜索策略、惯性权重自适应和学习因子线性调节策略,使其更适合优化维度多达187个的模糊PID控制参数。针对该算法中关键的增强全局搜索能力p和增强局部搜索能力pp两个参数的取值进行研究,搭建了APU仿真模型。仿真结果表明:多策略融合粒子群算法优化后的模糊PID控制参数相较于经典PID在转速变化、转矩变化和节气门开度变化的动态性能上均有较大的提升。

增程式电动车分布式控制系统的研究

研究了增程式电动车的分布式网络控制系统。该系统由整车层和辅助动力单元(APU)层组成,整车层以整车控制器为核心,根据驾驶员的需求对整车能量需求进行分配;APU层由APU控制器来协调发动机和发电机的工作。在控制策略方面,着重研究了起动、停机和各运行工况中的能量管理策略。实车试验结果证明,该系统可有效延长纯电动续驶里程,并在电池低SOC状况下维持整车动力性能,同时发动机的运行工况将大多处于高效区域。

串联式混合电动公交车动力系统仿真研究

针对串联式混合电动公交车BJD6100HEV的工作特性,确定了发动机发电机辅助动力系统的"恒温器"控制策略,并对整车动力系统主要部件牵引电机、电池组、发动机与发电机组进行了选型。利用ADVISOR软件构建了车辆仿真模型,在一定驱动循环下的仿真计算结果表明,所选元件性能参数匹配合理,控制策略可行,能够计算得到辅助动力单元最佳工作点,实现优化控制,为下一步实验研究奠定了基础。