PRIUS混合动力汽车驱动系统键合图建模仿真

在深入研究丰田公司出产的 PRIU S混合动力汽车驱动系统及其各单元的动态关系的基础上 ,运用键合图原理对该系统进行数学建模 ,并应用 Matlab/ Simulink进行仿真计算和研究。研究表明 ,所建模型可以较准确地反映PRIU S的动态特性 ,并通过发现解决多动力耦合中弹性与柔性耦合影响导致的车速波动 ,证明使用键合图建模的优越性。

丰田PRIUS混合动力汽车能量优化管理策略仿真分析

针对丰田PRIUS混合动力汽车,提出一种基于二次型最优控制理论的新能量优化管理策略,该策略结合规则构造二次型性能指标,通过限制发动机功率的大幅频繁波动,在保证车辆动力性能的同时,达到间接降低整车油耗的控制目标。对ADVISOR软件进行了二次开发,建立了车辆仿真模型,并在不同工况下验证了策略的有效性。仿真结果表明:在不同的道路工况下,该能量优化管理策略比基于规则的能量管理策略具有更好的燃油经济性。

混合动力汽车能量管理策略研究

针对混合动力汽车能源管理策略中能量分布不合理的现象,同时降低混合动力汽车的能耗和电池寿命衰减率,在动力系统结构的基础上,提出了一种将RBF神经网络和动态规划方法相结合用于混合动力汽车的能量管理策略。RBF神经网络用于在预测时域中预测车速,获得预测时域中的车辆需求扭矩,动态规划方法用于优化求解预测时域,实现合理分配发动机和电机扭矩。通过仿真与传统能源管理策略进行比较,验证了该方法的优越性和准确性。实验结果表明,与传统策略相比,提出的能源管理策略可以显著提高燃油经济性,降低能耗15.47%,具有实际应用潜力。

基于TD3-PER的氢燃料电池混合动力汽车能量管理策略研究

为优化氢燃料电池混合动力汽车的燃料经济性及辅助动力电池性能,提出了一种基于优先经验采样的双延迟深度确定性策略梯度(TD3-PER)能量管理策略。采用双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法,在防止训练过优估计的同时实现了更精准的连续控制;同时结合优先经验采样(PER)算法,在获得更好优化性能的基础上加速了策略的训练。仿真结果表明:相较于深度确定性策略梯度(DDPG)算法,所提出的TD3-PER能量管理策略的百公里氢耗量降低了7.56%,平均功率波动降低了6.49%。

中国混合动力汽车动力总成技术进展

在国家政策与市场需求的双重驱动下,2021年以来,中国品牌混合动力汽车动力总成技术实现突破,围绕中国市场特点与消费者用车习惯推出一批具有中国特色、世界范围内领先的混合动力汽车产品。近期混合动力汽车市场销量呈爆发式增长,2023年中国市场混合动力乘用车销售超300万辆,同比增长83%。然而,受近年来汽车领域电动化浪潮影响,行业内尚存关于混合动力汽车仅为过渡性技术的观点,部分消费者对国产混动汽车技术产品力仍存质疑。为纠正对混合动力汽车的片面性、偏见性认识,该文围绕中国混合动力汽车动力总成技术路线展开,聚焦多样化的混动架构与专用化的核心部件,提出新的混合度定义作为动力总成电气化程度的统一评价标准,探讨国内外主流混动技术异同,剖析当下中国最前沿的混动技术特点与发展趋势,厘清中国混动汽车动力总成的发展脉络。研究表明:中国式混动汽车以大容量动力电池与插电式混合动力为技术特色,实现发动机、电机两大驱动动力源以及动力电池、增程系统两大动力能量源的灵活混合与优势互补。与纯内燃机车相比,得益于电驱动技术辅助,混合动力汽车聚焦提高发动机热效率、发动机高效区利用率以及整车燃油经济性。与纯电动车相比,混合动力汽车则基于发动机的增程发电,以高性价比和高便利度解决纯电动车的补能焦虑;并通过结合发动机直驱、变速器动力放大等机械驱动技术,以更低的硬件成本实现更稳定的强劲动力输出。混合动力汽车的独特优势使其作为长期性技术路线,将成为带动汽车产业向碳中和方向转型升级的关键,该文对当下市场的深度分析和未来趋势的理性推测将为中国混动技术的进一步发展提供有益参考。

考虑驾驶风格的混合动力汽车强化学习能量管理策略

为了提升混合动力汽车能量管理策略对不同风格驾驶员的适应性,基于深度强化学习和等效燃油消耗最小策略(equivalent consumption minimization strategy,ECMS),提出一种考虑驾驶风格的混合动力汽车能量管理策略。通过实车试验采集驾驶员行驶数据,基于采集数据进行驾驶员驾驶风格的聚类分析,建立驾驶风格识别模型;构建基于强化学习和ECMS的能量管理策略,将驾驶风格系数作为强化学习状态变量,利用多种驾驶风格的组合工况训练深度确定性策略梯度智能体,获取不同工况和驾驶风格下ECMS等效因子,采用ECMS求解最优发动机、电机转矩分配以及变速箱挡位;搭建硬件在环测试平台,并基于实际采集的不同驾驶员驾驶数据构建测试工况,验证所提出控制策略的有效性。研究结果表明,相较于基于规则策略、基于等效因子比例修正的自适应ECMS以及DRL-SAC策略,提出的考虑驾驶风格的强化学习能量管理策略使整车能量消耗分别降低16.35%、11.11%和7.56%,所提控制策略的有效性得到了验证。

混合动力汽车电子控制系统故障维修策略研究

混合动力汽车作为一种结合传统内燃机与电动机优势的交通工具,逐渐成为汽车市场的重要组成部分。这种车型因其较低的排放和较高的燃油效率受到重视,能够实现不同动力系统的无缝切换。然而,混合动力汽车所依赖的复杂的电子控制系统带来了维护和故障诊断方面的新挑战。该文探讨混合动力汽车电子控制系统的结构、工作原理、常见故障及维修策略,并提出有效的故障预防措施,旨在更好地维护和优化这种复杂的电子控制系统,提高混合动力汽车的性能。

基于模型预测框架的燃料电池汽车混合动力系统能量管理

混合动力系统作为燃料电池汽车的关键组成部分,系统的能耗与寿命优化是推动其进一步商业化发展的关键,而能量管理策略(EMS)在提高燃料电池汽车混合动力系统的效率和燃料经济性方面发挥着重要作用。为有效降低混合动力系统的内部损耗,进一步提高系统经济性,提出了一种基于模型预测框架的混合动力系统能耗优化能量管理控制方法。首先构建包含动力系统内部损耗与氢气消耗的目标函数,然后利用模型预测架构求解目标函数来控制燃料电池的输出电流,以实现合理的能量分配,最后在Matlab中进行仿真,验证所制定方法的合理性和有效性。与应用较为广泛的等效氢耗最小策略(ECMS)相比,结果表明所提方法可以显著降低动力系统的内部损耗和氢气消耗。此外,该策略还可以有效保持蓄电池的荷电状态(SOC),延长动力系统的使用寿命。

混合动力汽车无法READY的故障诊断

随着环保意识的增强和能源危机的加剧,新能源电动汽车技术迅速发展,已成为当前汽车工业的重点研究方向。作为新能源汽车类型之一的混合动力汽车,其结构组成既有传统汽车结构又有电动汽车结构,加上电子控制系统复杂,其故障诊断对专业技术人员的要求非常高。首先阐述混合动力汽车动力系统的基本组成和工作原理,并分析混合动力汽车电池系统的组成和控制原理,以普锐斯混合动力汽车无法READY (准备就绪)故障为例,基于故障诊断基本策略方法,借助故障诊断设备进行故障原因分析和诊断,为同行提供一种混动汽车的故障诊断思路,具有一定的参考价值。

基于深度强化学习的网联燃料电池混合动力汽车生态驾驶联合优化方法

随着物联网、无人驾驶等新技术的快速发展,基于网联交通驾驶环境为混合动力车辆节能驾驶与能量管理优化注入了新的研究思路。针对燃料电池混合动力汽车在多信号灯城市道路的驾驶场景,本文提出一种基于深度强化学习算法的车速与能量管理的多目标分层联合优化方法(DDPG-DP)。在上层节能速度规划方面采用DDPG算法,同时设计多目标奖励值函数和加入优先经验回放机制,在提高算法速度和稳定性的基础上,进行节能、驾驶舒适性以及通行效率的多目标速度规划。在下层能量管理方面采用动态规划算法(DP),以氢气消耗最小化为目标实现混合动力系统的最优节能控制。结果表明:在本文设定的2种场景中,DDPG-DP算法比IDM-DP算法在通行效率上分别提高15.25%、20.18%,氢气燃料消耗分别降低25.66%、17.86%;同时在本文设定的2种场景中DDPG-DP算法相比于全局最优算法(DP-DP)在通行时间上只存在5 s左右差距,氢气燃料消耗比最优算法仅相差2.84%、4.7%。在通行平稳性上DDPG-DP算法比另外2种算法(IDM-DP、DP-DP)速度波动更小且未出现急加减速情况,能够较好地保证乘坐的舒适性。本文通过速度规划和能量管理双层主动式架构,能够实现混合动力车辆主动式节能优化,将为混合动力汽车日常驾驶提供更大节能潜力,同时对于网联燃料电池混合动力汽车的多目标生态驾驶优化奠定了研究基础。

功率分流式混合动力汽车能量管理策略研究

混合动力汽车同时采用内燃机和电机作为驱动源,可以同时克服传统内燃机工作效率低和纯电汽车行驶里程短的问题。如何对两种驱动源进行合理分配成为了混合动力汽车能量管理的关键问题。这里针对一款复合功率分流式动力系统搭建了AMESim和MATLAB/Simulink的联合仿真平台,并在NEDC和WLTC工况下仿真分析了基于规则的CS能量管理策略和基于动态规划算法的能量管理策略。得出基于动态规划算法的能量在NEDC和WTLC下工况的最优燃油消耗量分别为5.77L/100km,6.57L/100km;相较于规则控制策略分别降低了4.15%、6.3%。

基于KL散度工况识别的混合动力汽车队列的分层控制

针对混合动力汽车队列行驶过程中工况的适应性问题,提出了一种基于KL(Kullback-Leibler)散度工况识别的分层控制方法。上层控制器利用车—车通信技术,获取队列中前车状态信息,采用模型预测控制(MPC)算法,实现队列纵向控制,并计算出最优跟车车速;下层控制器基于典型工况,离线求解需求功率的转移概率矩阵,并通过Q-Learning算法训练最优Q表嵌入整车模型中;在行驶中以固定时间长度在线更新转移概率矩阵,采用KL散度进行工况识别,根据识别的工况类型,结合当前时刻车速、需求功率和电池荷电状态(SOC),通过在线查表实现转矩分配。结果表明:与未考虑工况识别策略相比,本策略的油耗降低了8.6%;与作为基准的动态规划(DP)相比,增加了4.8%;在与DP油耗基本保持相同的前提下,该策略离线仿真时间缩短21%,不仅能够在线应用,还能实时适应工况变化。

面向混合动力汽车液压再生能量控制策略研究

针对混合动力汽车制动能量回收控制,提出了一种基于模糊Q学习的液压再生制动系统能量回收效率优化算法。建立了基于并联液压混合动力系统的汽车动力学模型,通过模糊Q学习法对汽车再生制动控制策略进行了优化。在此基础上建立了试验平台,验证液压再生制动仿真模型的准确性。与基于专家经验的模糊控制策略、动态规划算法相比,结果表明,经模糊Q学习算法优化的汽车节能率分别提高了9.62%和8.91%。

混合动力汽车驱动策略与能量回收的发展综述

混合动力汽车可以通过协调不同的动力来源和回收制动能量来满足电力需求,从而优化能源使用效率和汽车行驶性能。首先对串联式、并联式和混联式这三种混合动力汽车动力系统结构进行了深入分析,接着讨论了能量管理策略,最后研究了制动能量回收和能量计算,以及制动回收能量结构与流程和影响能量回收的因素。希望为后续从事相关工作的研究者做出参考贡献。

丰田Prius混合动力电动汽车技术特征分析

丰田Prius混和动力电动汽车作为目前批量生产的电动汽车,其本身的机械及电气结构具有适应混合动力要求的特点,并达到了产业化的要求。根据目前我国混合动力电动汽车的发展情况,借鉴国外最新的发展情况,针对Prius的机械及电气结构方面进行技术特征分析。

混合动力汽车转向稳定性多传感器融合控制技术

为了满足汽车行驶稳定性要求,当前依托于单一传感信息进行转向控制,容易忽略很多影响因素,使得控制后汽车转向质心侧偏角依旧较大。因此,混合动力汽车提出转向稳定性多传感器融合控制技术。考虑混合动力汽车转向过程中的动态特性,构建转向动力学模型,并计算出车辆理想横摆角速度。深入分析横摆角速度、滑移率对车辆转向稳定性的影响,得出期望的横摆力矩和滑移率调整力矩。将汽车转向稳定性控制问题看作二次规划问题,结合BP神经网络和常规PID控制器,设计转向稳定性控制算法,利用车辆转向参数的理想值、实际值和偏差值推算出稳定性控制参数。结合融合多传感器实时采集信息,推算出汽车转向姿态误差代入控制结构中,给出优化后的控制参数。实验结果表明:新提出的控制技术应用后,车辆转向的质心侧偏角不超过±0.012 rad/s,满足了混合动力汽车转向行驶要求。

2020款北京现代领动混合动力汽车行驶中抖动

一、故障现象一辆2020款北京现代领动混合动力轿车,行驶中偶发抖动,发动机故障灯点亮,仪表提示“请检查混合动力系统”。二、故障诊断使用专业诊断仪GDS读取故障码,MCU模块报故障:P0A41-驱动电机A位置传感器电压信号低。读取MCU模块的数据流,电机位置传感器计数器.

丰田PRIUS混合动力传动系统分析与建模

混合动力汽车传动系统的建模是混合动力汽车传动系统能量控制策略开发、仿真和优化的基础。对比分析了三代丰田PRIUS混合动力传动系统的结构和基本工作原理,建立了传动系统发动机、动力分离装置、电动/发电机和动力用蓄电池等各子系统模型,基于统一的动力传动系统结构建立了丰田PRIUS混合动力传动系统的运动学、动力学和能量守恒模型。

《混合动力汽车结构与检修》课程混合式教学模式研究

教育信息化是我国高等职业教育的主要发展趋势,有助于教师运用信息化技术,完善并改进教学模式,拓展和延伸传统的教学理念。信息化技术的融入到《混合动力汽车结构与检修》等职业技术课程教学中,成为提高学生实操技能,培养学生专业解决问题能力,提升课堂教学效率的关键途径。这一教学改革可以更好地适应技术发展的需求,培养出适应我国社会主义现代化建设,特别是汽车行业新能源发展方向的高技能人才。因此,深入探究混合式教学模式的理论内涵、挖掘线上线下相结合的教学模式在《混合动力汽车结构与检修》课程中的功能和作用,能够助力教师更好地理解和应用这一教学模式,从而有效地提高教学质量和学习效果。

采用混合动力技术的新能源汽车应用分析

混合动力技术在新能源汽车中的应用促进了能耗的降低和污染物排放的减少,能有效缓解传统燃油汽车尾气排放的问题。分析了混合动力新能源汽车的制动能量回收技术、协调控制系统、动力电池管理系统、电机电控技术及混动专用发动机技术。随着混合动力技术的持续发展与完善,新能源汽车更加符合人们日常出行及工业活动的实际需求,应继续加大混合动力技术的研发力度,深化其在新能源汽车的应用,从而助力国家实现低碳经济的长远发展目标。