Analysis and Optimization of Key Dimensions of Co-Axial Dual-Mechanical-Port Flux-Switching Permanent Magnet Machines for Fuel-Based Extended Range Electric Vehicles

In this paper,key dimensions of a co-axial dual-mechanical-port flux-switching permanent magnet(CADMP-FSPM)machine for fuel-based extended range electric vehicles(ER-EVs),including split ratio,stator/rotor pole arcs,rotor yoke thickness,etc.,are analyzed and optimized.Firstly,the topologies and operation principles of an exampled 3-phase CADMP-FSPM are introduced briefly,in which an inner-rotor FSPM machine with 12-stator-slots/10-rotor-poles for high-speed generation and an outer-rotor FSPM machine with 12-stator-slots/22-rotor-poles for low-speed motoring are assembled co-axially.Then,the relationship between the key dimensions and electromagnetic performance,particularly for electromagnetic torque(power),of the CADMP-FSPM machine is studied by 2D-finite element analysis(FEA).Further,the reasonable matches of split ratio,rotor/stator pole arcs and rotor yoke are determined and the original CADMP-FSPM machine is optimized correspondingly.Finally,the static characteristics,including no-load PM flux-linkage,electro-motive-force(EMF),winding inductances,cogging torques and electromagnetic torques,of the original and optimized machines are compared by 2D-FEA.The results verify that the optimized CADMP-FSPM machine can exhibit improved torque characteristics than the original one,i.e.,the torque ripples of the inner and outer machines can be reduced by 22.7%and 4.7%,respectively,and the average torque of the inner and outer machines can be increased by 0.43Nm and 2Nm,respectively.

基于功率转速双闭环的增程器发电功率动态控制策略

针对电动汽车内燃发电增程器发电功率动态控制存在的控制精度不高、响应滞后和反向超调等问题,提出并设计了一种结合功率/转速双闭环的增程器发电功率动态控制策略。该策略基于高效运行曲线进行发电功率的转矩/转速解耦,同时考虑了基于实际发电功率反馈的内燃机目标发电转矩修正、发电转矩转速动态协调修正。变工况发电试验结果表明,增程器发电过程中的发电功率最大正向超调为1.37 kW,最大反向超调为1.89 kW,稳态误差均小于0.01 kW,功率上升响应时间约为2.5 s,功率下降响应时间约为2.8 s,且工作点均在高效运行曲线附近。该增程器发电功率动态控制策略能够减少瞬态发电功率的响应滞后和反向超调的问题,在工程实践中具备可行性。

电动汽车增程器启动技术研究

增程器启动涉及到无刷直流电机和发动机两个部件的起动及相互之间的配合。针对无刷直流电机起动过程中需克服发动机变化阻转矩的特点,提出利用定子绕组电感随电机转子位置不同而变化的特点,通过施加脉冲电压矢量、再比较母线电流的方法实现无刷直流电机的初始定位和准闭环加速起动;针对发动机起动易受低温环境影响的特点,对增程器提出了有效的预热措施。实验结果表明,无刷直流电机准闭环起动方案方便有效,整机启动可靠性高。

增程式电动汽车发动机的多工作点控制策略

为了研究不同的发动机多工作点控制策略对整车燃油经济性的影响,以某增程式电动汽车为研究对象,在满足整车动力性前提下,设计了发动机三工作点和五工作点控制策略。在不同循环工况下,对比分析了2种控制策略。仿真结果表明,三工作点和五工作点控制策略能够满足整车动力性要求,且三工作点控制策略的燃油经济性更优。

增程式电动物流车队列的能量管理策略研究

以增程式电动物流车队列为研究对象,为提高整个队列的燃油经济性,从队列的协同自适应巡航控制和能量管理策略两方面进行研究。利用车对车通信和前车领航车跟随式通信拓扑结构,基于分布式模型预测控制,设计了以稳定性、舒适性和经济性为优化目标的协同自适应巡航控制器。将增程式电动物流车队列的能量管理策略描述为一个完全合作类型的多智能体强化学习问题,所有智能体共同探索在不同车辆状态下的最优控制动作,提出了基于多智能体强化学习的能量管理策略。仿真结果表明,所设计的生态协同自适应巡航控制策略能够有效地平衡车辆队列的稳定性和经济性。以动态规划为基准,与单智能体算法相比,基于多智能体深度确定性策略梯度算法的能量管理策略可以在显著提高学习速率的同时获得近似最优解。

基于模糊控制的增程式电动汽车能量管理控制研究

为了提升增程式电动汽车的燃油经济性并使其能够适应更加复杂的行驶工况,在保证汽车动力性的前提下,以控制电池SOC在工作范围内和等效百公里燃油消耗量较小为目标,以某增程式电动汽车为参考对象进行动力参数匹配,分别建立功率跟随控制策略模型、模糊功率跟随控制策略模型和加速度模糊功率跟随控制策略模型。在AVL_Cruise软件上完成整车模型的搭建并验证其动力性,运用Matlab/Simulink软件搭建控制策略模型,在WLTC和CLTC工况下进行联合仿真分析。试验表明:在满足动力性要求的基础上,功率跟随控制策略在WLTC和CLTC工况下的等效百公里燃油消耗量较其他两种控制策略较低,但是对CLTC较复杂的工况适应性差,具体表现在电池SOC的范围低于给定的电池工作范围,影响电池寿命;模糊功率跟随控制策略引入电池SOC状态,有效地改进了功率跟随对复杂工况适应性差的缺陷,但存在等效百公里燃油消耗量较大问题,且自身对复杂工况的适应性依旧存在缺陷;加速度模糊功率跟随控制策略综合考虑前二者控制策略的优劣性,引入加速度这一影响因素,解决了前二者对复杂工况适应性差的缺陷,与模糊功率跟随控制策略相比燃油经济性得到了提升。

浅析乘用车增程技术现状与发展趋势

目前,新能源汽车主要以纯电动、混合动力、燃料电池等多种技术路线并行发展,在产业加速变革和支持政策持续调整完善过程中,各种技术路线发展的比较优势也在不断变化。企业为迎合市场需求,正积极谋划研究符合未来变革趋势的技术路线及发展方向,亟需在多种路线竞相发展中选择符合企业自身实际的技术路线。本文通过分析新能源汽车技术路线关系,概述了当前新能源汽车发展趋势及主流技术路径,着重阐述了增程式电动汽车的市场需求、技术构型、优劣势对比分析,同时对于未来增程核心技术的发展方向进行了判断与分析,并提出了观点及建议。

增程式电动汽车动力系统参数匹配建模仿真分析

增程式电动汽车是以纯电能驱动的车辆,通过动力蓄电池和一个小型的增程器(Auxiliary Power Unit)为车辆提供电能,在增加了车辆续航里程的同时,工况适应性也随之提高,被评为目前具有较高研发前景的新能源汽车[1]。本文以城市SUV车型的增程式电动汽车为需求目标进行研究。根据整车参数及制定的控制策略,基于AVL Cruise软件为平台建立性能仿真模型;建立Simulink控制策略模型;分别在短途行驶模式和长途行驶模式下选定符合相应模式的行驶工况进行联合仿真分析。结果表明,整车动力性及续航里程均能达到初始的设计目标,为增程式电动汽车的技术拓展和多样的控制策略提供可行性方案。

太阳能增程式发电系统续航里程分析

为应对环境污染等因素,国家层面逐步倡导和支持新能源汽车开发。就目前而言,纯电动汽车续航里程不足的问题依旧阻碍着新能源汽车的发展。为解决这一问题,文章开展了太阳能增程式发电系统对纯电动汽车供电的研究。在车顶装载四块A级单晶硅发电板吸收太阳散发的能量,利用控制器和功率分析仪,对发电板转换的电能和实际为蓄电池充电的电能进行数据记录,并进行理论计算和实验发电量的对比分析。通过固定式台架测试和移动式整车测试两组实验,测试实际情况下可转换的电能以及可增加的里程数。实验结果表明,一天内太阳能电池的发电量与实际充入动力电池包的电量有一定的电量损失,但仍可以为汽车增加20~30 km的续航里程。

E-REV全局能量管理策略优化与研究

以整车燃油经济性为优化目标,将Dijkstra算法应用于增程式电动汽车能量管理策略。对中国轻型商用车行驶工况(CLTC-C)的仿真结果表明,Dijkstra算法花费时间约为动态规划的40%,Dijkstra算法的终点一定是给定的SOC终点的值,而动态规划终点SOC值与给定SOC值有一定误差;同时,考虑发动机启停损耗和最小工作时间,使得发动机启停次数降低40%左右,改善发动机工况,更符合实际,燃油经济性也得到一定提高。

增程发动机冷启动及稳定运行的控制策略研究

建立了电动汽车增程器系统的模块化控制仿真平台。将GT-Power中的接口模块与Simulink模块建立耦合模型,进一步通过Matlab/Simulink建立转速控制和空燃比控制模型,研究了增程发动机冷起动及稳定运行时转速和空燃比的控制策略,对比了传统PID控制方法以及模糊PID控制方法。结果表明,模糊PID控制在目标转速以及空燃比的响应速度和误差方面均优于传统PID控制;稳定运行时,增程发动机转速保持在最佳工况点3000 r/min附近,实现发动机高效节能。

增程式电动履带拖拉机设计与试验

针对缺乏适宜温室大棚作业的小功率电动拖拉机的问题,本文设计了一台10 kW增程式电动履带拖拉机,完成了工况分析、电驱系统设计和试验。针对行走、旋耕、开沟工况进行了性能测试,试验结果表明所设计的增程式电动拖拉机能够实现传统燃油履带式拖拉机所具备的功能。测试结果表明,速度4.8 km/h行走工况电动机消耗功率约为3.2 kW,速度2 km/h旋耕作业工况电机消耗功率约为3.75 kW,速度2 km/h开沟工况电机消耗功率约为3.3 kW。当前电池配置下,可以支持行走工作2.2 h,旋耕工作1.9 h和开沟工作2.1 h,纯电模式基本满足小规模温室大棚零排放作业需求。需要持续大负载工作时,增程式电动拖拉机可以启动增程器与电池协同供电以实现持续工作。

增程式电动汽车能量管理策略多目标优化

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。

增程式电动拖拉机旋耕机组能量管理模型研究

以双电机独立电驱动增程式电动拖拉机旋耕机组为对象,提出一种适用于旋耕作业的双输入变量后向建模方法,即在模型中将行驶速度和动力输出轴旋耕转矩作为输入量,设计了双电机独立驱动增程式电动拖拉机动力系统能量管理模型。针对旋耕作业特性,提出一种基于实测数据与经验公式相结合的设计方法,建立了旋耕工况周期模型。基于动态规划算法,分别对其进行旋耕作业仿真试验和台架试验,结果表明:仿真试验结果与台架试验结果吻合度较高,能量管理模型能够很好地描述增程式电动拖拉机在给定旋耕工况下各电机功率、发电机组功率和动力电池组荷电状态的变化情况,且仿真试验和台架试验中燃油消耗量分别为4065.5 g和3994.7 g,其相对误差为1.77%,验证了建立的增程式电动拖拉机旋耕机组能量管理模型的合理性和准确性。

基于深度强化学习的增程式电动轻卡能量管理策略

为了解决增程式电动轻卡辅助动力单元(auxiliary power units,APU)和动力电池之间能量的合理分配问题,在Simulink中建立面向控制的仿真模型,并提出一种基于双延迟深度确定性策略梯度(twin delayed deep deterministic policy gradient,TD3)算法的实时能量管理策略,以发动机燃油消耗量、电池荷电状态(state of charge,SOC)变化等为优化目标,在世界轻型车辆测试程序(world light vehicle test procedure,WLTP)中对深度强化学习智能体进行训练。仿真结果表明,利用不同工况验证了基于TD3算法的能量管理策略(energy management strategy,EMS)具有较好的稳定性和适应性;TD3算法实现对发动机转速和转矩连续控制,使得输出功率更加平滑。将基于TD3算法的EMS与基于传统深度Q网络(deep Q-network,DQN)算法和深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法进行对比分析,结果表明:基于TD3算法的EMS燃油经济性分别相比基于DQN算法和DDPG算法提高了12.35%和0.67%,达到基于动态规划(dynamic programming,DP)算法的94.85%,收敛速度相比基于DQN算法和DDPG算法分别提高了40.00%和47.60%。

车速预测的增程式电动汽车能量管理策略

为解决增程式电动汽车实时能量分配最优的问题,提出了一种基于车速预测的能量管理策略。通过建立增程式电动汽车模型,利用实车试验数据开发城市道路环境下的典型行驶工况,建立了基于小波神经网络的车速预测模型,确定了输入历史车速信息长度、未来时域等关键参数。以模型预测控制理论为基础,结合动态规划算法,建立基于车速预测的增程式电动汽车能量管理策略。仿真结果表明该能量管理策略的燃油消耗相比动态规划(DP)策略增加了6.08%,电能消耗增加了0.26%,但是相比定点能量管理策略燃油消耗降低了40.19%,经济成本减少了28.86%,能够提高车辆的燃油经济性。

基于动态规划算法的增程式汽车能量管理研究

针对增程式汽车存在的经济性问题,本文以运动型多用途汽车(sport utility vehicle,SUV)为例,采用动态规划算法,优化增程式汽车能量管理控制策略。给出了增程式汽车结构及主要参数,并基于AVL/Cruise模型,搭建增程式汽车关键部件模型,基于动态规划模型及动态规划的基础理论,提出增程式汽车全局动态规划控制策略求解方法,同时采用AVL Cruise中的Interface模块与Matlab/Simulink进行联合仿真。仿真结果表明,在功率跟随和动态规划两种控制策略下,功率跟随的燃油消耗为0.56 kg,动态规划控制策略的燃油消耗为0.53 kg,与功率跟随控制策略相比,燃油消耗大约减少了5.6%,经济性明显提高,说明动态规划算法的控制更加精确,效果更好,而且动力电池荷电状态(state-of-charge,SOC)大幅变化的次数少,发动机大致工作在高效区域。该研究达到了减小等效燃油消耗的目的,具有广阔的应用前景。

增程式电动汽车控制策略及能量回收技术分析

电动汽车以电池为动力源,在运行中排放污染为零,近年来受到越来越多人的关注。但电池研发处于瓶颈期,电池能量密度低的问题还未完全攻克。而增程式电动汽车作为过渡产品,有可观的市场前景。由于发电机的加入,电池容量需求也随之降低,同时对化石燃料的需求也降低。主要介绍了增程式电动汽车的现状、工作原理、控制策略、能量回收和发展趋势。

增程式电动车的燃油效能分析

能源危机爆发后,石油能源的短缺问题日趋严重,因此必须考虑可用来代替石油且更为清洁的其他新能源。针对这一现象,研发一种与所处环境相适应的无污染、低能耗的汽车已经是一种必须落实的举措,但该类汽车同时也存在着动力不足的问题。混合动力汽车是现有技术可达到零排放标准的保险举措。介绍了蚁群算法的神经网络直接力矩的概念;通过与模糊控制法相结合,在蚁群算法的基础上进行仿真。结果表明:基于蚁群的神经网络优化技术具有良好的静态和动态控制永续同步力矩,满足控制系统的快速响应要求;通过对比仿真数据,验证了增程式汽车比普通汽车具有更好的燃油效能。

增程式电动汽车能耗测试仿真试验研究

增程式电动汽车采用与传统混合动力电动汽车同样的能耗测试标准,但二者在工作原理和系统构架等方面存在显著差异。通过搭建增程式电动汽车仿真模型,采用全球统一的轻型车测试循环(WLTC)工况进行电量消耗模式(CD)和电量保持模式(CS)的能耗仿真试验,再基于实车试验室数据对仿真模型进行对比验证。最后,开展采用中国轻型汽车行驶工况(CLTC)的能耗仿真试验,分析增程式电动汽车在两种不同工况下的能耗表现。结果表明:采用仿真手段能较好地实现对增程式电动汽车的能耗测试,且综合结果与试验室数据较为相符,采用CLTC工况的能耗测试表现要显著优于WLTC工况的能耗测试表现。