四轮毂电机电动车对开路面制动能量回收策略研究

以对开路面下四轮毂电机电动汽车制动能量回收控制策略为研究对象,以提高对开路面下的制动能量回收效率和制动能量回收时的制动稳定性为目标,考虑制动强度对制动能量回收效率的影响及对开路面对制动稳定性的影响,提出了当两前轮轮毂电机制动力大于制动需求时,仅由两前轮轮毂电机提供制动力,反之,由4个轮毂电机共同提供制动力,对开路面下制动时,依据两侧路面附着系数分配左、右轮制动力的控制策略;基于Matlab/Simulink搭建了制动能量回收控制模型,基于FTP-75工况及对开路面工况,分别对制动能量回收有效性及制动稳定性进行验证,仿真结果表明:一次FTP-75工况下,采用所提的控制策略能够回收0.132kW·h的能量,相对于2个轮毂电机、4个轮毂电机按固定比例提供制动力的控制策略分别提高23.3%、7.3%;在对开路面制动时能够缩小两侧车轮地面制动力的差值,减小车辆横摆力矩,有效提高汽车制动稳定性。     

四轮独立驱动电动车再生制动与ABS协调控制研究

以提高四轮独立驱动电动汽车的续驶里程为目标,基于电机特性和再生制动原理,提出了一种协调再生制动与ABS的控制方法。分析两轴车再生制动分配原理,设计了一种基于制动强度的再生制动控制策略;将电液复合制动控制方法与基于滑移率变化的ABS控制方法相结合,制定了基于稳定性的再生制动与ABS协调控制策略,充分发挥电机制动优势,回收更多制动能量。同时在CarSim和Matlab/Simulink联合仿真平台进行仿真验证。仿真结果表明：制定的协调控制方法可合理分配前后轴制动力,缩短制动距离,保证较好的制动能量回馈效果。     

基于模糊规则的电动汽车机电复合制动力分配策略

对某电动汽车机电复合制动系统进行了制动力分配策略研究,依据电机特性试验以及液压控制单元增压试验,建立了复合制动系统模型;通过分析理想制动力分配规则以及ECE法规要求,利用模糊控制规则建立了在模糊区域进行前后轴制动力模糊分配的制动力分配策略,以制动能量回收效率为指标进行了有效性验证。结果表明:在ECE工况下,模糊规则分配策略比定比分配策略制动能量回收效率提高7.48%,且电机单独制动过程时间持续越长,模糊控制策略的优势越明显。     

模糊逻辑的增程式燃料电池SUV能量管理策略研究

以增程式燃料电池混合动力SUV为研究对象,以优化电池充放电状态、燃料电池工作效率以及增加整车续驶里程为目标,开展基于模糊逻辑的能量管理策略优化研究。基于Simulink/AMESim联合仿真平台搭建了整车及能量管理系统模型,进行了一种前向能量流仿真计算,验证了策略动力性,同时对比分析了恒温器控制策略及基于模糊逻辑的恒温器控制策略在各工况下的充放电状态、燃料电池工作效率及续驶里程。结果表明:在满足动力性指标的前提下,基于模糊逻辑的恒温器控制策略能有效改善电池充放电状态,优化燃料电池工作效率,增加整车续驶里程。在NEDC、WLTC及CLTC-P标准循环工况下,燃料电池工作效率平均提升15.6%,续驶里程分别提升4.99%、5.08%、4.72%。     

考虑多指标博弈的电动汽车跟车控制

当电动汽车处于自动跟车工况时,其制动能量回收效率、跟车安全性和制动舒适性等指标相互矛盾。因此,如何在跟车控制中动态协调上述指标间的博弈关系,是提高电动汽车在自动跟车场景下整体性能的关键问题。针对上述问题,分析并提出了基于跟车博弈模型混合策略纳什均衡的预测控制方法,实现了在滚动优化过程中动态调整指标权重,从而有效提升理论上可回收制动能量占总制动能量的比例。试验结果表明：提出的混合策略模型预测控制算法不仅提高了制动能量回收效率,而且在前车紧急制动的情况下,提高了跟车安全性和制动舒适性。     

轮毂电机电动汽车再生-液压复合制动系统协调控制策略

为保证制动过程中轮毂电机电动汽车的制动控制效果,充分利用电机再生制动控制精准高、响应迅速的优势,对再生-液压复合制动系统的制动性能进行了数学建模与仿真分析。首先,建立了包含再生-液压制动复合制动系统的单轮纵向动力学模型;其次,考虑驾驶员制动需求和路面条件,提出可用于3种典型制动工况(轻度、中度和重度制动工况)下的复合制动系统协调控制策略;最后,在Matlab/Simulink软件中模拟3种典型制动工况下采用所提出协调控制策略的汽车制动过程。仿真结果表明:所提出的控制策略能满足驾驶员制动意图,在充分利用电机控制精度高和响应时间短的优势的前提下,保证轮毂电机电动汽车的制动控制效果。     

轮毂电机混合动力汽车硬件在环仿真研究

以轮毂电机混合动力汽车为研究对象,基于整车ADVISOR后向仿真模型,研究了整车硬件在环仿真平台的搭建方法。通过增加驾驶员模型以及修改整车后向仿真模型中部分部件模型,构建了基于Matlab/Simulink的整车前向仿真模型。利用TargetLink将控制策略模型下载至控制器实物中,以整车前向仿真模型为基础进一步建立被控对象模型,搭建轮毂电机混合动力汽车硬件在环仿真平台,并对控制策略进行了硬件在环仿真。硬件在环仿真结果与ADVISOR仿真结果相比,存在1. 8 s的响应延迟,但仿真数值基本吻合,表明了所搭建硬件在环仿真平台的有效性,为基于后向仿真模型的整车硬件在环仿真平台快速搭建提供了理论依据。     

纯电动汽车串联式再生制动控制策略建模与仿真

为提高纯电动汽车能量回收率,提出一种串联式再生制动控制策略。该策略要求在保证制动稳定性的基础上尽可能多地利用电机制动,根据制动强度划分4个制动区间,并分别采取不同的制动力分配策略,同时综合考虑车速、ECE法规、电池和电机特性等影响因素。采用Simulink与Cruise建模并联合仿真,结果表明搭建的模型准确可靠,提出的串联式再生制动控制策略能够有效提高能量回收率,延长纯电动汽车的续航里程。     

效率最优的混合动力客车控制策略研究

针对某款双行星排式混合动力耦合系统的城市公交客车为研究对象,分析动力耦合机构的工作特性,利用杠杆理论建立电机与发动机理想转矩分配数学模型,提出了基于动力传动系统效率最优能量管理策略;同时,结合模糊智能控制对动力耦合系统进行优化控制。在Matlab/Simulink中搭建整车控制策略模型,并在AVL/CRUISE环境下搭建整车性能仿真模型。仿真结果表明:在中国典型城市公交工况下,车速跟随较好,动力耦合系统各动力源协调工作,发动机工作在高效区间,且动力电池SOC能够稳定在设定的范围附近波动,与该城市公交车试验结果相比,节油率提高了23.4%,提升了燃油经济性。     

基于电控液压制动的汽车稳定性多目标协同控制

为改善高速转弯工况时的汽车稳定性,研究了基于电控液压制动系统的汽车稳定性多目标协同控制方法。考虑汽车纵向、侧向、横摆、侧倾运动,建立4自由度非线性汽车动力学模型;用AMESim软件建立汽车电控液压制动系统模型,研制台架验证模型的正确性。以电控液压制动系统为执行机构,应用差动制动原理分配制动力矩;以横摆角速度和横向载荷转移率为控制目标,分别设计了单目标的汽车横向稳定性和侧倾稳定性控制策略,以及多目标协同的汽车稳定性LQR控制策略。选取J-Turn及Worst-Case典型工况进行数值仿真,对比分析了多目标协同控制策略对不同行驶工况的适用性。结果表明:基于电控液压制动系统的多目标汽车稳定性协同控制策略能明显提高汽车的抗横摆能力,有效防止汽车侧翻。     

分布式驱动电动汽车多电机系统改进型环形耦合控制

采用轮毂电机驱动的电动汽车,多电机协同控制是车辆安全行驶的重要因素。基于目前多电机控制系统跟踪误差和同步误差较高的问题,为提高控制精度及四轮独立驱动电动汽车的行驶稳定性,结合傅里叶级数循环学习法提出了一种改进型的环形耦合控制方法。该方法通过循环学习有效地提高了控制方法的控制精度,明显降低了多电机运行时的跟踪误差和同步误差。通过Matlab/Simulink搭建了四轮毂电机同步控制模型,验证了所提控制方法的可行性。基于CARSIM与Matlab/Simulink联合仿真平台模拟实车运行,进一步验证了所提多电机协同控制方法能够有效降低四轮电机运行的同步误差和跟踪误差,有助于提高车辆的运行稳定性。     

基于工作效率最优的功率分流式混合动力系统控制策略研究

针对一种新型基于双行星排构型的功率分流式混合动力系统,以提高系统工作效率为目标,进行混合动力系统的全局优化控制研究。基于杠杆原理,建立准确反映行星排式混合动力系统转速转矩关系的准静态模型,通过建立各部件效率模型,确定不同工作模式下的系统工作效率,并进行系统工作效率的分析。在此基础上,构建以系统工作效率最优为目标的非线性规划问题,并基于贝尔曼最优原理,采用动态规划算法实现最优控制序列的求解。仿真结果表明:在NEDC测试工况下,相较于基于发动机燃油消耗最优的控制策略,基于工作效率最优的控制策略使车辆等效燃油经济性提高了4. 13%。     

基于动态规划的再生制动能量管理策略

为提高电动汽车在制动过程中的再生制动能量以缓解日益尖锐的能源短缺问题,以双电机驱动系统为研究对象,基于Matlab/Simulink和COMSOL联合仿真平台构建了双电机变速箱系统多模高效协同控制的车辆动力学仿真模型、能量管理策略模型、电池电化学模型。考虑到动力电池的动力学特性和建模精度对系统的能量管理有一定影响,建立了能准确反映电池特性的电化学模型,为再生制动能量管理策略提供更加准确的动力学约束。将基于动态规划、固定比例分配因子和不作再生制动的能量管理策略进行对比。结果表明:动力电池SOC在整个循环工况下均有明显提升,百公里能耗降低41.59%,制动能量回馈明显,表明所制定的基于动态规划的再生制动能量管理策略有较好的控制效果。     

电机效率最优的双电机汽车驱动扭矩分配控制策略

为提高前后轴分布式双电机电驱动汽车(DDEV)行驶中的经济效能,以某款双电机汽车作为研究对象,以前后电机效率最优为目标,提出了一种驱动扭矩分配策略,针对2电机工作时的协调控制进行研究。在Cruise软件中建立DDEV整车模型,与Simulink软件中搭建的策略模型进行联合仿真,在NEDC和WLTC循环工况下进行仿真测试。仿真结果表明,与前后电机驱动扭矩平分策略相比,使用文中提出的驱动扭矩分配策略的双电机汽车在2种循环工况下的电能消耗分别降低6.7%和4.5%,2电机在高效区间工作的占比分别提升12.4%和47.3%,整车电机在2种循环工况下的平均效率相应提升14.2%和17.8%,验证所提策略对提高车辆经济性能的有效性。     

四轮独立驱动电动汽车直接横摆力矩控制

为提高四轮独立驱动电动汽车横摆稳定性,在考虑纵向车速控制的基础上设计了直接横摆力矩控制策略。该控制策略由上下两层组成,上层控制器为基于车辆运行状态反馈的附加横摆力矩控制器,其控制方式为通过实际反馈的车辆状态参数与参考值对比,设计线性二次型调节器(LQR)计算目标附加横摆力矩。下层控制器为基于路面附着条件及前后轴荷比的轮毂电机转矩分配控制器。通过CarSim与Simulink建立联合仿真模型,选择双移线和正弦输入2种工况进行仿真试验。结果表明:所设计的控制策略能够使车辆质心侧偏角和横摆角速度较好地跟随参考值,可有效避免车辆侧滑失稳,提高车辆横摆稳定性和行驶安全性;与PID控制相比,LQR控制能够更有效地抑制横摆角速度振荡峰值。     

小型航空活塞发动机混合动力系统仿真与控制策略研究

设计了一个适用于小型航空活塞发动机的混合动力系统,并通过实验建模法利用Simulink软件建立了混合动力系统逆向仿真模型。分析了发动机万有特性曲线,以发动机最佳油耗率曲线为依据,设计了基于规则的逻辑门限值控制策略,另外通过分析发动机和U4110电机的推力输出效率,在逻辑门限值控制策略中加入了模糊控制器。最后在给定工况下进行了仿真。仿真结果表明:逻辑门限值控制策略下该混合动力系统耗油量降低了19.1%,加入模糊控制器后使混合动力系统油耗率降低24%。     

双电机两挡驱动系统协同控制策略研究

基于某新型双电机两挡变速箱驱动系统,研究了能耗经济性双电机转矩分配策略以及工况适应性两挡变速箱换挡策略。针对经济性优化目标,挖掘行驶工况数据与双电机效率的互补特征,提高协同控制效率,实现车辆能耗经济性最优控制。针对瞬态最优策略的换挡频繁问题,提出了在线辨识工况特征参数的方法,实时调整变速箱换挡规律及双电机转矩分配策略。基于Matlab/Simulink仿真验证了双电机两挡驱动系统工况适应性协同控制策略的可行性及有效性。     

基于博弈论的车辆转向与驱动稳定性协同控制

为了解决四轮转向(FWS)和主动驱动控制(ADC)2种并存底盘控制系统的潜在冲突问题,进一步提高车辆的横向稳定性,基于博弈论,提出了一种开环信息模式下转向与行驶稳定性控制系统的协同控制策略。在博弈论架构内,将四轮转向(FWS)和主动驱动控制(ADC)2个相关控制系统视为2个博弈者,采用微分博弈模型对2个子系统的动态交互进行建模和求解。为了实现协同控制策略,采用了一种权值可调节的车轮转矩分配方法。为了验证协同控制策略的有效性,进行了Carsim/Simulink联合仿真测试。仿真结果表明：基于博弈论的协同控制策略可以合理协调四轮转向(FWS)和主动驱动控制(ADC)2个相关控制系统的控制权限,有效提高车辆的横向稳定性。     

分布式电驱动车辆垂向振动系统优化及控制研究

分布式电驱动车辆簧下质量增加导致车辆垂向振动特性发生改变,同时路面激励引起的电机定转子间不平衡径向力使垂向性能进一步恶化,提出了一种带有轮内减振机构的纯电动车振动系统优化及控制方法。建立带有动力吸振器的四分之一轮毂电机悬架模型及开关磁阻电机不平衡径向力模型。考虑典型路面激励对垂向性能及电机气隙的影响,基于布谷优化提出了一种动力吸振器与悬架参数的优化匹配方法。在优化匹配的基础上将悬架和吸振器减振器作为半主动控制装置实现轮毂电机悬架系统的混合控制。仿真结果表明：所提出的优化及控制方法能有效提升车辆舒适性和操稳性。     

基于功能分配与多目标模糊决策的转向与制动协同避撞控制

针对某些紧急工况下单一转向或单一制动控制不能有效避撞或避撞时操纵稳定性较差的问题,提出一种新的基于功能分配与多目标模糊决策的转向与制动协同避撞控制策略。根据自车道上自车与前车运动关系及自车与相邻车道前车运动关系,分别建立转向与制动安全距离模型和控制器。功能分配控制器运用多目标模糊决策来确定转向与制动控制器的功能分配系数,从而实现功能分配控制。应用Car Sim与Simulink进行联合仿真,结果表明:协同控制策略能够有效避撞,而且有良好的操纵稳定性。