Plug-in混合动力汽车能量管理策略全局优化研究

应用动态规划全局优化算法,针对并联式Plug-in混合动力汽车在不同行驶里程下的能量管理策略进行了全局优化研究。结果表明:车辆的行驶里程小于55km时应使用电动机为主的能量管理策略,当车辆的行驶里程大于55km时应使用发动机为主的能量管理策略;在动态规划最优控制下,车辆行驶里程为55km时整车经济性能最佳,行驶里程小于110km时整车平均等价油耗为2.7L/100km,相对于原型车经济性提高了近58%。

Plug-in混合动力城市公交车参数匹配与仿真

将一种传统城市公交车改造成单轴并联结构的Plug-in混合动力公交车,并对动力系统进行参数匹配和设计。该混合动力公交车的储能原件采用镍氢电池,电机采用永磁同步电机。在电动汽车仿真软件ADVISOR中进行建模仿真的结果表明,Plug-in混合动力公交车的动力性与原型车相当,经济性与原型车相比提高了20%以上,达到了预期开发设计的目标。

Plug-in混合动力城市公交车方案设计与仿真

在原传统内燃机汽车基础上进行了并联式Plug-in混合动力系统结构设计和主要参数的匹配,提出了一种混合动力汽车设计方案,建立了混合动力主要部件和整车的Simulink模型,并在中国城市公交循环工况和CYC_UDDS循环工况下进行了仿真研究。仿真结果的各项指标均达到了设计要求,混合动力汽车的燃油经济性和排放性均比原车型有明显改善,表明设计方案是合理的。

模糊神经网络算法Plug in电动车能量管理控制器

针对Plug in混合动力汽车研究设计基于模糊神经网络算法的整车能量管理控制器。将驾驶行为用神经网络进行建模,驾驶模式、踏板(油门和刹车)位置以及当前车轮力矩作为神经网络输入,目标力矩作为输出;并将道路类型、目标力矩、电池SOC、当前车轮力矩为模糊输入变量,以满足整车动力性能、燃油经济型和极限边界极值为约束条件,对混合动力汽车的能量进行分配与管理,用advsior软件进行了仿真,基于该算法在DSP硬件平台设计实现能量管理控制器,通过算法仿真和样车测试表明:在行驶里程60 km等价燃油经济型最好,随着行驶里程增加燃油经济型下降,整个测试过程中样车动力性能以及各部件工况良好。