纯电动汽车两挡AMT换挡策略研究

两挡AMT相较于单级固定速比减速器,能够降低整车系统对电池和电机性能的要求,但需要为其设计合理的换挡策略,以保证车辆经济性和动力性满足需求。首先分析驱动工况下电池、电机和变速器效率随车速和加速踏板开度的变化情况,以系统效率最高为目标,设计最佳经济性换挡策略。其次,分析不同挡位下加速度随车速和加速度踏板开度的变化情况,以加速度最大为目标,设计最佳动力性换挡策略。最后,设计了一种换挡策略切换控制器,将百公里电耗和加速时间组成综合性能指标,基于模糊理论计算动力需求因数,根据动力需求因数选择相应的换挡策略。仿真和试验结果显示:相较于传统换挡策略,平均百公里电耗降低9.97%,加速度略有恶化约3.96%。因此,该换挡策略在基本保证驾驶员动力需求的同时,极大地提高了经济性,可有效延长车辆的续航里程。     

基于概率神经网络的自动换挡策略研究

为了将驾驶员手动换挡经验制作成自动换挡策略,更好地满足汽车换挡的动力性要求,缩短变速箱自动换挡策略的研发时间,提出使用驾驶员手动换挡经验训练概率神经网络,从而高效率地制定汽车自动变速箱的换挡策略。在TruckSim中搭建汽车仿真模型,通过车辆CAN总线获得训练样本,在Matlab里训练概率神经网络模型。一方面进行PNN换挡策略与动力性换挡策略及BP神经网络换挡策略的仿真对比试验;另一方面进行原车离线数据的换挡试验。试验结果表明:基于概率神经网络的自动换挡策略可以实现正确率为98.76%的挡位控制,达到将优秀驾驶员手动换挡经验应用于自动换挡策略的要求;概率神经网络自动换挡策略的动力性优于动力学理论推导的换挡策略和BP神经网换挡策略。     

基于Q学习的纯电动重型商用车智能换挡控制策略研究

为了同时兼顾换挡策略的全局最优性与在线实时性,提出了基于Q学习算法的智能综合换挡策略。根据马尔科夫理论,构建需求功率转移概率模型。以电能消耗与加速度量纲归一化最大为加权目标,建立综合性能换挡策略优化模型。运用Q学习算法,得到不同车速下的需求功率、SOC、速比三者关系的MAP图,从而制定出整车智能综合换挡策略。基于AVL/Cruise仿真平台,选取C-WTVC为循环工况,进行综合性能仿真分析。结果表明:与传统综合换挡策略相比,基于Q学习算法的智能综合换挡策略,整车0～50 km/h的加速时间缩短了4.6%,整车的能量消耗率降低了5.3%,说明该换挡控制策略能够有效地改善整车的动力性与经济性。     

应用免疫粒子群算法的电动汽车经济性换挡策略研究

为使电动汽车正常行驶时的能量消耗率更低,对某款匹配两挡自动变速器的电动汽车进行经济性换挡策略研究。面向电机效率最优制定传统双参数经济性换挡策略;建立以工况能耗为目标、换挡时间为约束的集成优化模型,通过免疫粒子群算法求解得到换挡策略曲线;利用建立的整车仿真平台对优化前后的换挡策略进行UDDS、CCBC工况下的仿真。结果显示:优化后的换挡策略在2种工况下行驶100 km所节省的电能分别为6.36%和8.99%,电机工作点更集中于高效区。     

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。     

液力变矩器流道设计及液力损失机理分析

为探究液力变矩器的性能,基于计算流体动力学(CFD)和三维流动理论,借助Realizable k-ε湍流模型,针对由非均匀有理B样条曲线(NURBS)和保角映射原理优化后的扁平化液力变矩器,展开数值模拟分析,并采用定转速台架试验,验证该数值模拟方法的可行性。在此基础上,针对循环圆扁平化造成液力损失严重的问题,对典型循环工况下,各叶轮的流场特性进行对比分析,并深入探究各恶化流动现象的成因,为液力变矩器的流道改进、叶片优化等指明方向。     

基于ANFIS的纯电动轻卡自动换挡策略

在纯电动轻卡中,不同的换挡策略对于汽车的能耗有着很大的影响。基于模糊神经网络控制理论,依据传统的两参数换挡规律,采用具有2输入单输出的Sugeno模糊推理结构,建立了ANFIS换挡策略。通过具体的样本数据对换挡策略进行训练,在Cruise中搭建纯电动轻卡的整车模型作为仿真环境,代入整车参数进行仿真,将得到的仿真结果与传统模糊换挡策略进行分析比较,结果表明:ANFIS换挡策略能有效改善车辆的操作稳定性和经济性能,并在能耗上得到优化。     

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%。     

混动汽车机电耦合系统效率影响因素分析及优化研究

研究了机电耦合系统传动效率主要影响因素,分析了机电耦合系统机械损耗、电控损耗和电机损耗3部分损耗的组成及影响因子,分析得出机械损耗与摩擦条件密切相关,电控损耗包括IGBT损耗和FWD损耗,二者均受开关频率影响,电机损耗与磁场强度和电流大小有关。提出通过改善摩擦条件和调整IGBT开关频率来优化机电耦合系统综合效率,开发了机电耦合系统传动效率测试台架,依托自主开发的测试台架分别测得了纯电模式下机械损耗、电控损耗和电机损耗在不同工况下的结果,分析了机械损耗、电控损耗和电机损耗随工况条件变化的规律。结果表明：采用低摩擦轴承和低黏度油品改善摩擦条件后可以有效降低机械损耗,最高效率提升了0.9%;IGBT开关频率从10 kHz调整为5 kHz,在低速段传动效率有明显提升。因此,提出了基于传动效率的IGBT开关频率动态调整策略。     

紧凑型驾驶员在环EMT换挡试验平台开发

常见的变速器换挡试验台架注重对换挡的动力学过程进行研究,而没有把驾驶员以及交通场景带来的外界随机扰动考虑在内。为了提升变速器换挡试验的真实性和可靠性,在原有电驱动机械变速器(EMT)换挡试验台架的基础上增加了紧凑型驾驶模拟仿真系统,集成了虚拟交通场景、驾驶操作部件以及基于模型预测控制方法的自动驾驶算法。在Lab VIEW环境下开发了数据采集与处理软件来实现驾驶模拟信息采集和处理、驾驶模拟仿真系统与变速器控制器通信、车辆运行状态以及换挡过程监控等功能。大量试验结果表明:该试验平台能够模拟车辆在不同路况和驾驶员风格下的运行状态,实现驾驶员和交通场景在环的EMT换挡试验。     

某天然气发动机的性能分析与参数优化

与汽油机和柴油机相比,天然气发动机在动力性和经济性方面有较大的差距。为了改善天然气发动机的动力性和经济性,需要对发动机的参数进行分析以及优化。建立了某型天然气发动机的仿真模型,对发动机动力性和经济性进行了仿真计算。并利用发动机台架性能测试试验结果对仿真模型进行了校核,发现模型最大误差小于5%。在此基础上,分析了发动机部分参数对性能的影响;利用DOE(design of experiment)优化工具,对发动机的压缩比、进气歧管长度以及进气门最大升程凸轮角3个参数进行了联合优化。结果表明:优化后发动机转矩和功率最高提高了1. 3%,比油耗减少了1. 2%。     

基于模型预测控制的电动车辆换挡策略研究

基于模型预测控制框架,提出了一种考虑未来工况变化趋势的智能换挡策略。建立循环神经网络,以过去一段时间工况为输入,对未来5 s的车速序列进行预测。以训练好的神经网络作为模型预测控制的预测模型。采用动态规划方法构建基准策略,并作为模型预测换挡策略的滚动优化部分,建立了模型预测换挡策略。构建了基于C-WTVC的复合工况并仿真。设计了双参数经济性换挡规律作为对照。结果表明:模型预测换挡策略可以节约能源消耗,降低换挡频率。     

基于车联网信息的自动换道方法研究

针对汽车自动换道时未考虑周围车辆运动状态变化以及舒适性差、通行效率低等方面的不足,提出在车联网条件下的自动换道方法。在动态轨迹规划时首先构建提高舒适性和通行效率的综合换道时间和最大加速度的目标函数;然后利用预定义的五次多项式、约束条件以及目标函数求解最优换道轨迹,并根据车联网提供的实时信息参考换道轨迹,实现数据实时更新以在前方出现突发状况时及时反馈给决策单元重新进行规划路径,防止碰撞,使得换道车辆适应周围车辆运动状态变化;最后开展Carsim和Simulink联合仿真以及实车验证。试验结果表明:相较于传统非动态自动换道方法,该方法能解决换道过程中周围车辆车速变化及车辆突然闯入等情况导致的难题,可明显提升换道过程中的安全性。数据分析证明:在保证车辆舒适性、稳定性的同时,换道时间缩短了22. 5%,提高了车辆换道效率。     

DCT换挡过程中的相关动力学分析

在分析双离合器自动变速器(DCT)换挡工作过程的基础上,根据2个离合器的压力曲线,得到了离合器的打滑开始时刻和结束时刻。建立了3种不同控制策略下的车辆系统动力学模型,得出了换挡过程中各变量之间的变化关系,为制定换挡控制策略、计算换挡过程中离合器的磨损和进行车辆的动力学分析提供了理论基础。     

双横臂空气悬架主动外倾和前束的应用仿真研究

设计了一种自适应控制外倾角和前束角的双横臂悬架,通过2个伸缩臂与执行器动态地改变车轮的外倾角和前束角度数,以提供最佳的牵引力和操纵性,同时改善轮胎磨损情况。根据传感器的外倾角和前束角信号触发执行器——伺服电机,伸缩臂由执行器以闭环反馈的方式通过独立的PID控制器驱动。以某城市公交车双横臂空气悬架为例,在UG中对1/2双横臂空气悬架三维模型进行建模,并利用Matlab进行仿真分析。结果表明:采用闭环反馈PID控制外倾角的主动悬架的外倾角变化范围为-0. 56°～0. 93°,被动悬架为-1. 38°～2. 16°,约减幅56. 9%。采用闭环反馈PID控制前束角的主动悬架的前束角变化范围为-0. 98°～0°,被动悬架为-1. 94°～0°,约减幅48. 5%。通过仿真验证了该设计可提供最佳牵引力和操纵性的可行性和优越性,丰富了主动悬架发展的方向。     

基于AMESim的电动客车传动系分析与研究

以某电动中型客车为研究对象,对加装变速器后的整车动力总成系统进行研究,分析并建立了整车数学模型。在此基础上,利用AMESim建立了整车仿真模型,并利用Matlab/Simulink建立整车控制器。针对NEDC循环工况和加速工况对其进行了模拟仿真;分析了传动系参数对整车加速度特性、最高车速、经济性及冲击度的影响。利用遗传算法对传动系的传动比进行了优化,在保证整车冲击度达标的前提下改善了整车动力性与经济性。     

基于UM的高速动车组悬挂参数与动力学性能匹配性研究

为提高高速列车动力学性能,对车辆悬挂参数进行了优化研究.基于多体动力学建模理论和UM软件,完成车辆动力学模型的建立及线路,轮轨参数设置等.选取悬挂参数Kpx,Kpy,Kpz,Ksx,Ksy,Ksz,Csx和Csz为优化目标,运用控制变量法和变化系数法,对悬挂参数进行优化;用优化后的参数进行动力学仿真分析,与优化前的动力学性能指标对比,车辆的动力学性能得到改善,悬挂参数优化成功.     

双桥独立驱动铰接车辆牵引力控制策略研究

为了满足我国自主研制井下辅助运输车辆的需要,依据铰接式特种车辆的结构特征,建立了整车七自由度动力学模型。针对双桥独立电驱动铰接车辆,以滑模控制的驱动防滑控制算法为基础,提出了双桥独立电驱动铰接车辆的驱动防滑控制策略。对所研究的控制策略在MatLab-simulink环境下进行了数值仿真验证,并且与直接使用前、后桥驱动电机输出等比例驱动转矩方式进行了比较。结果表明:转速差控制策略能够将车辆各轮胎的滑转率控制在期望值附近,避免了车轮打滑的发生,有效提升了车辆系统的驱动性能,为我国井下车辆关键技术的发展提供了理论储备和技术支持。     

车辆传动系统瞬态振动特性研究

针对某车辆动力传动系统,考虑发动机激励及系统结构关键设计参数,采用集中质量法建立传动系统动力学模型。在发动机激励变化的输入载荷下,分别对含不同结构设计参数的动力学模型进行仿真分析,对比最优设计参数状态下传动系统的动态响应。研究结果表明:发动机输出扭矩突然变化时,车辆在tip-in过程中会产生传动系统异响及车辆顿挫感;传动间隙的变化可以缓解齿轮啮合冲击现象,从而改善车辆瞬态过程的异响状态。飞轮扭转刚度及惯量、驱动半轴扭转刚度的变化对轮毂运动冲击状态影响显著,影响车辆的平顺性。     

基于柴油货运车辆的尾气余热发电机参数化研究

研究了商用柴油发动机车辆利用尾气余热回收能量的热电发电机(TEG)的相关参数对其回收效率的影响并提出了优化方案。考虑配置了两种不同内部结构热交换器(平直板翅式和锯齿形翅片式)的TEG安装在轻型商用车(3. 5 t)和重型车辆(40 t)的排气管中。废气用作热源,冷却水用作冷源。分析了TEG的宽度和长度固定时翅片的高度,长度和翅片间距对电功率和净功率的影响。还研究了TEG的长度和宽度以及热电偶支柱的高度对电功率和净功率的影响。根据本研究中使用的结果,平直板翅式是最佳选择,轻型车辆(3. 5 t)的最大电功率为176 W,重型车辆(40 t)的最大功率为877 W。特别对于轻型商用车而言,最大回收效率仅为约2%,热电材料平均转化效率为约4. 4%。因此,其热电模块和系统设计有进一步改进和优化的巨大空间。