基于优化功率跟随控制的E-REV能量管理策略研究

基于功率跟随控制的增程式电动汽车能量管理策略具有减缓电池寿命衰减与提高车辆NVH性能等优势,但存在阈值参数依赖性强、增程器启停频繁等问题,为此提出了一种基于优化功率跟随控制的E-REV能量管理策略。依据车速、SOC状态与驾驶员的加速踏板力度等信息特征,制定基于功率跟随控制的能量管理策略。在此基础上,针对固定规则参数的局限性,以车辆行驶总成本与SOC变化梯度为目标函数,结合灰狼优化算法对增程器启停功率阈值参数进行优化,减少发动机频繁启停现象。运用Matlab/Simulink搭建控制策略模型,并联合基于Simcenter/AMESIM搭建的整车物理模型进行仿真试验,结果表明:CHTC-LT循环工况下,优化功率跟随控制策略与功率跟随控制策略相比,SOC最大波动值降低了28%,增程器启停次数减少了28.5%,整车燃油经济性提升了6.89%。

基于优化模糊控制的混动汽车能量管理策略研究

模糊控制应用于混动汽车能量管理策略具有可靠性高、实时性好以及鲁棒性好等优点,针对模糊控制能量管理策略存在的主观依赖性强、车速跟随效果差等问题,以研究先进混动控制技术与智能优化算法为目标,提出一种基于优化模糊控制的并联式混合动力系统能量管理策略。依据混合动力系统中发动机和电机的转速、转矩和效率等特性,制定基于模糊规则的混合动力系统的能量控制策略。然后针对模糊逻辑参数调整的局限性,引入等效油耗的概念,以整车等效油耗最优为优化目标,结合麻雀搜索群智能算法进一步对模糊控制器的隶属度函数进行优化。最后,运用Matlab/Simulink搭建控制策略模型,并联合Simcenter/AMESim搭建的车辆物理模型进行仿真试验,结果表明:在CHTC-D循环工况下,基于优化模糊控制的混合动力汽车控制策略与模糊控制策略相比,SOC波动量降低了7.02%,燃油经济性提高了5.93%,为混合动力汽车控制策略制定提供了可靠依据。