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A Novel Method for the Application of the ECMS(Equivalent Consumption Minimization Strategy)to Reduce Hydrogen Consumption in Fuel Cell Hybrid Electric Vehicles 被引量:1
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作者 Wen Sun Hao Liu +3 位作者 Ming Han Ke Sun Shuzhan Bai Guoxiang Li 《Fluid Dynamics & Materials Processing》 EI 2022年第4期867-882,共16页
Fuel cell hybrid electric vehicles are currently being considered as ideal means to solve the energy crisis and global warming in today’s society.In this context,this paper proposes a method to solve the problem rela... Fuel cell hybrid electric vehicles are currently being considered as ideal means to solve the energy crisis and global warming in today’s society.In this context,this paper proposes a method to solve the problem related to the dependence of the so-called optimal equivalent factor(determined in the framework of the equivalent consumption minimum strategy-ECMS)on the working conditions.The simulation results show that under typical conditions(some representative cities being considered),the proposed strategy can maintain the power balance;for different initial battery’s states of charge(SOC),after the SOC stabilizes,the fuel consumption is 5.25 L/100 km. 展开更多
关键词 Energy management fuel cell hybrid electric vehicle dynamic programming adaptive equivalent consumption minimum strategy
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Implementation of Radial Basis Function Artificial Neural Network into an Adaptive Equivalent Consumption Minimization Strategy for Optimized Control of a Hybrid Electric Vehicle 被引量:2
2
作者 Thomas P. Harris Andrew C. Nix +3 位作者 Mario G. Perhinschi W. Scott Wayne Jared A. Diethorn Aaron R. Mull 《Journal of Transportation Technologies》 2021年第4期471-503,共33页
Continued increases in the emission of greenhouse gases by passenger ve<span style="font-family:Verdana;">hicles ha</span><span style="font-family:Verdana;">ve</span><spa... Continued increases in the emission of greenhouse gases by passenger ve<span style="font-family:Verdana;">hicles ha</span><span style="font-family:Verdana;">ve</span><span style="font-family:;" "=""><span style="font-family:Verdana;"> accelerated the production of hybrid electric vehicles. With this increase in production, there has been a parallel demand for continuously improving strategies of hybrid electric vehicle control. The goal of an ideal control strategy is to maximize fuel economy while minimizing emissions. Methods exist by which the globally optimal control strategy may be found. However, these methods are not applicable in real-world driving applications since these methods require </span><i><span style="font-family:Verdana;">a</span></i> <i><span style="font-family:Verdana;">priori</span></i><span style="font-family:Verdana;"> knowledge of the upcoming drive cycle. Real-time control strategies use the global optimal as a benchmark against which performance can be evaluated. The goal of this work is to use a previously defined strategy that has been shown to closely approximate the global optimal and implement a radial basis function (RBF) artificial neural network (ANN) that dynamically adapts the strategy based on past driving conditions. The strate</span><span style="font-family:Verdana;">gy used is the Equivalent Consumption Minimization Strategy (ECMS),</span><span style="font-family:Verdana;"> which uses an equivalence factor to define the control strategy and the power train </span><span style="font-family:Verdana;">component torque split. An equivalence factor that is optimal for a single</span><span style="font-family:Verdana;"> drive cycle can be found offline</span></span><span style="font-family:;" "=""> </span><span style="font-family:;" "=""><span style="font-family:Verdana;">with </span><i><span style="font-family:Verdana;">a</span></i> <i><span style="font-family:Verdana;">priori</span></i><span style="font-family:Verdana;"> knowledge of the drive cycle. The RBF-ANN is used to dynamically update the equivalence factor by examining a past time window of driving characteristics. A total of 30 sets of training data (drive cycles) are used to train the RBF-ANN. For the majority of drive cycles examined, the RBF-ANN implementation is shown to produce fuel economy values that are within ±2.5% of the fuel economy obtained with the optimal equivalence factor. The advantage of the RBF-ANN is that it does not require </span><i><span style="font-family:Verdana;">a</span></i> <i><span style="font-family:Verdana;">priori</span></i><span style="font-family:Verdana;"> drive cycle knowledge and is able to be implemented in real-time while meeting or exceeding the performance of the optimal ECMS. Recommendations are made on how the RBF-ANN could be improved to produce better results across a greater array of driving conditions.</span></span> 展开更多
关键词 Hybrid Electric Vehicle Artificial Neural Network equivalent consumption minimization strategy (ECMS) Optimal control strategy
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Research on ECMS Based on Segmented Path Braking Energy Recovery in a Fuel Cell Vehicle
3
作者 Wen Sun Meijing Li +2 位作者 Guoxiang Li Ke Sun Shuzhan Bai 《Energy Engineering》 EI 2024年第1期95-110,共16页
Proton exchange membrane fuel cells are widely regarded as having the potential to replace internal combustion engines in vehicles.Since fuel cells cannot recover energy and have a slow dynamic response,they need to b... Proton exchange membrane fuel cells are widely regarded as having the potential to replace internal combustion engines in vehicles.Since fuel cells cannot recover energy and have a slow dynamic response,they need to be used with different power sources.Developing efficient energy management strategies to achieve excellent fuel economy is the goal of research.This paper proposes an adaptive equivalent fuel minimum consumption strategy(AECMS)to solve the problem of the poor economy of the whole vehicle caused by the wrong selection of equivalent factors(EF)in traditional ECMS.In this method,the kinematics interval is used to update the equivalent factor by considering the penalty term of energy recovery on SOC changes.Finally,the optimized equivalent factor is substituted into the optimization objective function to achieve efficient energy regulation.Simulation results under the New European Driving Cycle show that compared with the traditional ECMS based on fixed SOC benchmarks,the proposed method improves fuel economy by 1.7%while ensuring vehicle power and increases SOC by 30%. 展开更多
关键词 fuel cell PEMFC electric vehicle equivalent consumption minimization strategy
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Fuel Consumption Potential of the Pushbelt CVT 被引量:5
4
作者 Van der Sluis, Francis Van Dongen, Tom Van Spijk, Gert-Jan Van der Velde, Arie Van Heeswijk, Ad 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 2011年第7期1-13,共13页
The efforts to further reduce fuel consumption of vehicles equipped with a pushbelt type Continuously Variable Transmission(CVT) focus on different sources of loss.In this paper the magnitude of these losses and their... The efforts to further reduce fuel consumption of vehicles equipped with a pushbelt type Continuously Variable Transmission(CVT) focus on different sources of loss.In this paper the magnitude of these losses and their potential for reduction is described.Inside the CVT,the variator,its control strategy and the hydraulic actuation circuit can be distinguished as the main potentials.A major opportunity is offered by a new control strategy that takes the actual slip between belt and pulley as the control parameter.The resulting decrease of clamping forces on the pushbelt leads to a reduction of variator and actuation losses.Further potential is found in the hydraulic actuation circuit by an improved tuning of the power supply to the actual power requirement.Outside the CVT additional potential is found in start-stop functionality as supported by measures inside the transmission.The paper describes the theoretical background as well as practical fuel savings of up to 5.5% that were obtained in tests on vehicle level.Slip control adds an inherent robustness to the operation of the pushbelt and opens up the fuel saving potential of the CVT thus reinforcing its position as the benchmark for the near future. 展开更多
关键词 CVT pushbelt fuel consumption reduction control strategy hydraulics
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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 被引量:2
5
作者 林歆悠 叶锦泽 王召瑞 《工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期376-384,共9页
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... 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. 展开更多
关键词 燃料电池汽车 能量管理策略 等效消耗最小策略 工况预测 反向传播神经网络
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考虑驾驶风格的混合动力汽车强化学习能量管理策略
6
作者 施德华 袁超 +2 位作者 汪少华 周卫琪 陈龙 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期51-62,共12页
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... 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。 展开更多
关键词 混合动力汽车 能量管理策略 驾驶风格 强化学习 等效燃油消耗最小策略
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基于充电行为电量规划的自适应能量管理策略
7
作者 汪少华 郑允祥 施德华 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2024年第6期1-10,共10页
为提高插电式混合动力汽车(PHEV)的燃油经济性,以并联式PHEV为研究对象,考虑驾驶员充电行为,提出基于充电行为电量规划和等效燃油消耗最小策略(ECMS)的自适应能量管理策略。构建了包含不同类型工况的组合工况。根据驾驶员的充电行为特征... 为提高插电式混合动力汽车(PHEV)的燃油经济性,以并联式PHEV为研究对象,考虑驾驶员充电行为,提出基于充电行为电量规划和等效燃油消耗最小策略(ECMS)的自适应能量管理策略。构建了包含不同类型工况的组合工况。根据驾驶员的充电行为特征(充电频率、充电上限、放电下限)进行充电行为分析,并进行4类工况电量消耗与燃油消耗ECMS策略下的离线仿真数据获取。根据驾驶员充电行为以及离线数据进行SOC轨迹的规划。结果表明:在电池SOC初始值分别为0.9、0.6时,提出的能量管理策略相较于基于电量消耗维持的等效燃油消耗策略,整车燃油经济性分别提升7.87%和13.1%。 展开更多
关键词 混合动力汽车 能量管理策略 电量规划 等效燃油消耗最小策略 充电行为特征
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氢能无人机等效消耗最小化策略设计
8
作者 潘磊 王根伟 +1 位作者 李志强 贾玉杰 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第4期670-676,共7页
【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... 【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。 展开更多
关键词 等效消耗最小化策略 等效因子 氢燃料电池 SOC 无人机
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复合储能式装载机能量控制优化与仿真
9
作者 白宇 林慕义 +1 位作者 陈勇 刘振博 《液压与气动》 北大核心 2024年第2期41-51,共11页
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... 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。 展开更多
关键词 复合储能 等效油耗最小策略 遗传算法 硬件在环
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混合动力汽车深度强化学习分层能量管理策略
10
作者 戴科峰 胡明辉 《重庆大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期41-51,共11页
为了提高混合动力汽车的燃油经济性和控制策略的稳定性,以第三代普锐斯混联式混合动力汽车作为研究对象,提出了一种等效燃油消耗最小策略(equivalent fuel consumption minimization strategy,ECMS)与深度强化学习方法(deep feinforceme... 为了提高混合动力汽车的燃油经济性和控制策略的稳定性,以第三代普锐斯混联式混合动力汽车作为研究对象,提出了一种等效燃油消耗最小策略(equivalent fuel consumption minimization strategy,ECMS)与深度强化学习方法(deep feinforcement learning,DRL)结合的分层能量管理策略。仿真结果证明,该分层控制策略不仅可以让强化学习中的智能体在无模型的情况下实现自适应节能控制,而且能保证混合动力汽车在所有工况下的SOC都满足约束限制。与基于规则的能量管理策略相比,此分层控制策略可以将燃油经济性提高20.83%~32.66%;增加智能体对车速的预测信息,可进一步降低5.12%的燃油消耗;与没有分层的深度强化学习策略相比,此策略可将燃油经济性提高8.04%;与使用SOC偏移惩罚的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)相比,此策略下的燃油经济性将提高5.81%~16.18%。 展开更多
关键词 混合动力汽车 动态规划 强化学习 深度神经网络 等效燃油消耗
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基于工况识别的PHEV能量管理策略
11
作者 张代庆 牛礼民 +1 位作者 汪恒 张义奇 《西华大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第3期54-63,共10页
为提升并联式混合动力汽车(parallel hybrid electric vehicle,PHEV)的燃油经济性,针对等效燃油消耗最小控制策略(equivalent fuel consumption minimum strategy,ECMS)在不同工况下适应性差的问题,以优化整车等效燃油消耗量为目标,设... 为提升并联式混合动力汽车(parallel hybrid electric vehicle,PHEV)的燃油经济性,针对等效燃油消耗最小控制策略(equivalent fuel consumption minimum strategy,ECMS)在不同工况下适应性差的问题,以优化整车等效燃油消耗量为目标,设计基于工况识别算法的变等效因子ECMS能量管理策略。选取3类典型工况建立支持向量机分类模型,通过递归特征消除法对样本特征进行选择,采用鲸鱼算法对支持向量机进行参数优化,使用模拟退火算法分别对3类工况的ECMS等效因子进行离线全局最优求解,并分别存储于等效因子库中,通过训练好的支持向量机分类器对目标优化工况进行工况识别,不同类型的工况片段采用不同的等效因子进行转矩分配。仿真结果显示:相比于逻辑门限能量管理策略,基于工况识别算法的变等效因子ECMS能量管理策略的电池荷电状态(state of charge,SOC)变化量减少8.67%,节油率为13.11%;相比于优化前的ECMS策略电池SOC变化量减少3.47%,节油率约为6.63%。本文提出的基于工况识别算法的变等效因子ECMS能量管理策略可以有效地减少燃油消耗量,提升PHEV的整车经济性。 展开更多
关键词 并联混合动力汽车 能量管理策略 工况识别 鲸鱼优化算法 支持向量机 递归特征消除 等效燃油消耗最小
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A Predictive Energy Management Strategies for Mining Dump Trucks
12
作者 Yixuan Yu Yulin Wang +1 位作者 Qingcheng Li Bowen Jiao 《Energy Engineering》 EI 2024年第3期769-788,共20页
The plug-in hybrid vehicles(PHEV)technology can effectively address the issues of poor dynamics and higher energy consumption commonly found in traditional mining dump trucks.Meanwhile,plug-in hybrid electric trucks c... The plug-in hybrid vehicles(PHEV)technology can effectively address the issues of poor dynamics and higher energy consumption commonly found in traditional mining dump trucks.Meanwhile,plug-in hybrid electric trucks can achieve excellent fuel economy through efficient energy management strategies(EMS).Therefore,a series hybrid system is constructed based on a 100-ton mining dump truck in this paper.And inspired by the dynamic programming(DP)algorithm,a predictive equivalent consumption minimization strategy(P-ECMS)based on the DP optimization result is proposed.Based on the optimal control manifold and the SOC reference trajectory obtained by the DP algorithm,the P-ECMS strategy performs real-time stage parameter optimization to obtain the optimal equivalent factor(EF).Finally,applying the equivalent consumption minimization strategy(ECMS)realizes real-time control.The simulation results show that the equivalent fuel consumption of the P-ECMS strategy under the experimentally collected mining cycle conditions is 150.8 L/100 km,which is 10.9%less than that of the common CDCS strategy(169.3 L/100 km),and achieves 99.47%of the fuel saving effect of the DP strategy(150 L/100 km). 展开更多
关键词 Mining dump truck energy management strategy plug-in hybrid electric vehicle equivalent consumption minimization strategy dynamic programming
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主动进气格栅在混动车型应用的关键技术研究
13
作者 江亮 汤五洋 +2 位作者 凡兵 田野 林银辉 《长沙理工大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第2期56-67,共12页
【目的】主动进气格栅(active grille shutter,AGS)技术是优化整车热管理性能、风阻和油耗的重要手段之一,但AGS在混动车型的应用价值尚未得到明确的多方位评估,这导致主机厂对该技术的应用仍有疑虑。【方法】该文首次进行AGS在混动车... 【目的】主动进气格栅(active grille shutter,AGS)技术是优化整车热管理性能、风阻和油耗的重要手段之一,但AGS在混动车型的应用价值尚未得到明确的多方位评估,这导致主机厂对该技术的应用仍有疑虑。【方法】该文首次进行AGS在混动车型应用的多方位研究,提出一种混动车AGS开度控制策略。基于某混动车型,采用UltraFluidX、Amesim和Star CCM+等科学工具进行仿真,并开展整车油耗试验,多方位地评估AGS对整车风阻、热管理性能和油耗的影响。【结果】该混动车型在高速行驶时关闭AGS可有效降低整车风阻7.85%,主要原因是气流无法进入机舱,从而降低了机舱阻力;在该混动车型上应用AGS可满足热管理系统的性能需求,优化空调箱内循环比例,进一步提升热管理系统性能;安装AGS密封导流装置是改善机舱内热回流和防止冷空气逃逸的关键措施,可提高格栅进气效率和热管理系统性能;配备AGS并采用该文提出的AGS开度控制策略的该混动车型油耗比未配备AGS的对应车型的降低5.20%,效果显著。【结论】AGS对混动车型的整车风阻、热管理性能和油耗等均有较大提升,良好的AGS匹配设计和关联控制策略实施是促使未来混动车型能耗下降的关键之一。 展开更多
关键词 混合动力汽车 主动进气格栅 开度控制策略 风阻 热管理性能 油耗
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Design and optimization of equivalent consumption minimization strategy for 4WD hybrid electric vehicles incorporating vehicle connectivity 被引量:4
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作者 QIU LiHong QIAN LiJun +1 位作者 ZOMORODI Hesam PISU Pierluigi 《Science China(Technological Sciences)》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第1期147-157,共11页
This paper presents an optimized equivalent consumption minimization strategy(ECMS) for four-wheel-drive(4 WD) hybrid electric vehicles(HEVs) incorporating vehicle connectivity. In order to be applicable to the 4 WD a... This paper presents an optimized equivalent consumption minimization strategy(ECMS) for four-wheel-drive(4 WD) hybrid electric vehicles(HEVs) incorporating vehicle connectivity. In order to be applicable to the 4 WD architecture, the ECMS is designed based on a rule-based strategy and used under the condition that a certain propulsion mode is activated. Assuming that a group of 4 WD HEVs are connected and position information can be shared with each other, we formulate a decentralized model predictive control(MPC) framework that compromises fuel efficiency, mobility, and inter-vehicle distance to optimize the velocity profile of each individual vehicle. Based on the optimized velocity profile, an optimization problem considering both fuel economy and battery state of charge(SOC) sustainability is formulated to optimize the equivalent factors(EFs) of the ECMS for HEVs over an appropriate time window. MATLAB User Datagram Protocol(UDP) is used in the codes run on multiple computers to simulate the wireless communication among vehicles, which share position information via UDP-based communication, and dSPACE is used as a software-in-the-loop platform for the simulation of the optimized ECMS. Simulation results validate the control effectiveness of the proposed method. 展开更多
关键词 equivalent consumption minimization strategy(ECMS) hybrid electric vehicles(HEVs) model predictive control(MPC) connected vehicles signal phase and timing(SPAT) optimization
原文传递
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 被引量:3
15
作者 潘公宇 郭丛揺 晋恩荣 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2023年第9期88-99,共12页
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... 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。 展开更多
关键词 能量管理策略 混合动力客车 等效燃油消耗最小策略 模糊控制 粒子群算法
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混合动力重卡自适应等效燃油消耗最小化能量管理策略 被引量:1
16
作者 杜常清 陈磊 +1 位作者 杨贤诚 吴先攀 《内燃机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期1-8,共8页
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... 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%。 展开更多
关键词 能量管理 等效燃油消耗最小化策略 混沌粒子群优化 驾驶工况识别
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融合工况预测的混合动力拖拉机自适应能量管理策略
17
作者 朱镇 曾令新 +3 位作者 林勇刚 陈龙 邹荣 蔡英凤 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期201-210,共10页
针对传统等效燃油消耗最小策略(ECMS)下等效因子取值固定和工况适应性差的问题,提出了一种融合拖拉机工况预测的自适应等效燃油消耗最小策略(PA-ECMS)。以搭载混合动力液压机械无级变速动力总成的大马力拖拉机为研究对象,将ECMS策略应... 针对传统等效燃油消耗最小策略(ECMS)下等效因子取值固定和工况适应性差的问题,提出了一种融合拖拉机工况预测的自适应等效燃油消耗最小策略(PA-ECMS)。以搭载混合动力液压机械无级变速动力总成的大马力拖拉机为研究对象,将ECMS策略应用于混合动力拖拉机的动力分配。首先,基于径向基(RBF)神经网络,建立了拖拉机工况预测模型,通过历史工况预测未来一段时间的工况信息;接着,结合电池荷电状态(SOC)反馈和预测的工况信息,对等效因子进行自适应调整;最后,在PA-ECMS策略框架下,对混合动力拖拉机的功率进行优化分配。仿真结果表明:与固定等效因子的ECMS策略和仅基于SOC反馈的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)相比,采用所提策略时拖拉机在犁耕工况下的油耗分别降低了6.30%和2.55%,且具有更好的电量维持性能。 展开更多
关键词 混合动力拖拉机 等效燃油消耗最小策略 等效因子 神经网络 工况预测
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混合动力船舶等效油耗最小能量管理策略
18
作者 黄斌 许佳洛 +1 位作者 边祥瑞 唐敦普 《船舶工程》 CSCD 北大核心 2023年第8期78-85,113,共9页
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... 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。 展开更多
关键词 混合动力船舶 等效油耗最小能量管理策略 逻辑门限值 蚁群算法
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实际路况下PHEV等效油耗降低策略研究
19
作者 彭美春 马保童 廖清睿 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第3期120-124,共5页
基于实际道路运行工况对能量管理控制策略进行优化,以降低PHEV实际道路运行能耗。开展了车载试验获取车辆道路行驶瞬时车速等,应用主成分分析、聚类分析构建出反映轻型车实际道路运行特点的典型工况,涵盖市区、市郊、高速,作为车辆性能... 基于实际道路运行工况对能量管理控制策略进行优化,以降低PHEV实际道路运行能耗。开展了车载试验获取车辆道路行驶瞬时车速等,应用主成分分析、聚类分析构建出反映轻型车实际道路运行特点的典型工况,涵盖市区、市郊、高速,作为车辆性能仿真与优化计算工况。设计了电机对内燃机动力进行补偿、使内燃机尽可能工作在高热效率区,与延长CD阶段行驶里程的能量管理控制策略。以CD阶段发动机启停扭矩、CS阶段发动机启停扭矩、进入CS阶段SOC值、纯电动最高车速、主减速比作为PHEV能量管理控制策略优化参数,应用多岛遗传算法进行优化计算,得出参数优化值。计算出优化后的PHEV在构建的典型工况下运行等效综合油耗相比优化前降低了6.02%。 展开更多
关键词 插电式混合动力汽车 控制策略 参数优化 等效综合油耗 典型工况
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增程式电动汽车能量管理策略多目标优化 被引量:2
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作者 徐严 王良模 +3 位作者 刘经兴 王陶 陈刚 邹小俊 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期596-603,共8页
针对增程式电动汽车馈电状态下增程器燃油消耗较高,动力电池寿命衰减较大等问题,提出一种基于遗传算法的能量管理策略多目标优化方法。在选择增程器四点控制策略的基础上,以减少等效燃油消耗及提高电池循环使用寿命作为优化目标,采用遗... 针对增程式电动汽车馈电状态下增程器燃油消耗较高,动力电池寿命衰减较大等问题,提出一种基于遗传算法的能量管理策略多目标优化方法。在选择增程器四点控制策略的基础上,以减少等效燃油消耗及提高电池循环使用寿命作为优化目标,采用遗传算法进行多目标优化。分别采用Simulink、Cruise搭建控制策略模型和整车模型,进行NEDC工况和复合工况下的联合仿真。仿真结果表明,该文提出的控制策略鲁棒性较强,在电量保持模式下,优化后百公里等效油耗分别减少13.2%和8.8%、流经电池能量减少8.9%和5%,有助于提高电池循环使用寿命。 展开更多
关键词 增程式电动汽车 控制策略 多目标遗传算法 等效燃油消耗
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