基于遗传算法的纯电动汽车动力传动系统优化

以某一型号的单挡纯电动汽车作为研究对象,在基于动力系统参数分析的基础上,对整车合理匹配两挡AMT变速器,并基于ADVISOR仿真平台建立整车仿真模型。应用遗传算法工具箱与ADVISOR非图形化界面联合优化以实现自动优化动力系统参数的目的,获得动力性和经济性最优匹配结果。仿真结果表明:该优化方法能有效地提高纯电动汽车的性能。     

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。     

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。     

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。     

采用恒功率控制策略的增程式汽车动力系统匹配

以增程式电动车整车参数基本要求、动力性指标作为约束条件以及节能减排为最终目的开展研究。针对增程式电动汽车动力系统参数匹配问题,通过相应的理论计算对驱动电机、蓄电池、发动机、发电机等动力总成核心部件进行了性能匹配设计,采用恒功率控制策略,运用AVL Cruise为仿真平台构建整车模型,计算了所设计的增程式电动车动力性能及经济性。研究结果表明:最大爬坡度、加速时间、最高车速满足车辆动力性要求,并能实现增程器高效工作。证明了増程式电动汽车既实现了节能减排,又克服了纯电动汽车续驶里程短的缺陷。     

园艺电动拖拉机驱动系统模式切换控制策略研究

为确定多驱动模式的切换点,针对园艺电动拖拉机双电机动力耦合驱动系统进行研究分析。首先,根据双电机耦合驱动系统的结构特点与工作原理,将电动拖拉机的驱动模式分为单电机驱动模式、双电机单独驱动模式,以及双电机动力耦合驱动模式;其次,对电动拖拉机在典型作业模式下的整车负载转矩进行了分析;然后,重点分析了犁耕作业下,依据选取的模式切换点,制定相应的模式切换控制策略,并对双电机动力耦合驱动模式下的双电机转矩分配进行研究;最后,搭建双电机动力耦合驱动系统仿真模型,并进行仿真验证。仿真结果表明:多模式切换控制策略有效,同时也实现了双电机动力耦合驱动模式下双电机转矩的最优分配。     

电动汽车自动变速器设计研究

由于电池和电机技术的不成熟,电动汽车仍需利用变速器提高整车动力性和经济性。本文首先简述了常见自动变速器的结构原理和优缺点,结合电动汽车电机特性和双离合器自动变速器的优点,提出将两挡双离合器自动变速器应用于电动汽车,并着重对该自动变速器的系统结构原理及其实现过程进行介绍,并分析了该自动变速器的优点。经研究表明,两挡自动变速器具有较好的应用前景。     

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。     

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。     

同轴双电机耦合系统功率平衡研究

双电机同轴硬联运行时,2台电机速度被强制同步,由于2台相同电机参数略有差异,导致功率分配不平衡,针 对这一问题提出了基于直接转矩控制的双电机主从模糊控制系统。基于功率平衡要求,通过MATLAB仿真分析双电机 运行负载分配情况,提出双电机功率平衡运行条件。根据直接转矩控制,使用主从控制和传统PID设计的系统基本上解 决了功率不平衡问题,但其动态性能不佳。为了改善动态性能,设计了“模糊参数自整定PID”控制器。仿真结果表明, 该系统最终达到了功率平衡,有效防止双电机同轴运行时1台电机负载过大的问题,而模糊参数自整定PID与传统PID 控制的系统相比,可以提高功率跟踪的动态性能。     

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。     

氢燃料电池汽车能量管理系统模糊控制仿真研究

针对氢燃料电池经济性和使用寿命等问题,利用AVL-Cruise和Matlab-Simulink软件搭建了复合电源系统整车模型;基于中国典型城市公交工况(CCBC)确定整车功率需求,采取功率跟随控制策略和模糊控制策略对整车经济性进行仿真。仿真结果表明：在锂离子动力电池SOC处于0.6～0.8时,模糊控制策略相较于功率跟随控制策略,氢燃料电池氢气消耗量降低7.8%,氢燃料电池在最佳效率区间的工作时间增加44.61%。该控制策略对延长氢燃料电池系统使用寿命和降低氢气消耗具有指导意义。     

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。     

全时四驱SUV爬坡性能分析与优化

为提升汽车的爬坡性能,进行了某全时四驱SUV(运动型多用途汽车)的爬坡性能计算、分析及优化研究。考虑风阻对爬坡度的影响,建立汽车爬坡动力学模型,分别从驱动力条件和地面附着条件进行了最大爬坡度的理论值计算;应用AVL Cruise软件对全时四驱SUV理论模型进行验证及动力性和经济性分析,并与相同整车参数的前驱、后驱SUV进行爬坡度对比;基于遗传算法对汽车爬坡性能及燃油经济性进行参数优化。结果表明:相同整车参数条件下,全时四驱方式爬坡度明显优于前驱、后驱方式;应用遗传优化算法可在燃油经济性约束条件下明显提升SUV爬坡性能。     

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。     

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%。     

P2构型PHEV的规则型能量管理策略

插电式混合动力汽车(PHEV)具有低排放、低油耗、无续航里程焦虑等优势,当下深受各大车企青睐。如何有效提升整车燃油经济性问题一直是整车控制策略的研究热点和难点。为提高其燃油经济性和整车性能,以P2构型为研究对象,提出一种基于规则的PHEV能量管理策略。通过设置逻辑门限值,综合考虑车速、整车需求扭矩及电池荷电状态等控制参数,合理选择不同工作模式驱动车辆以使整车工作效率最优。同时,根据发动机工作区域划分整车工作模式,基于逻辑门限值思想提出电量消耗和电量维持的多阶段能量管理策略。结合Matlab/Simulink搭建整车模型并仿真。仿真结果表明：整车模型搭建合理、所设计的控制策略有效性良好,能够较好地实现对整车的控制,与传统燃油车相比提升了22.76%的燃油经济性。     

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%。     

车用螺旋型水道永磁同步电机温升特性

为了解决车用单向螺旋型水道永磁同步电机局部温度过高,提出一种对流双水道冷却模型。基于传热学和流体力学,采用磁热耦合法对某额定功率为38 kW的单水道水冷永磁同步电机进行电磁场与温度场的仿真计算,得到了电机各位置温升分布情况;再将仿真计算结果与台架温升试验测试结果对比分析,相对误差为3%,验证了仿真计算方法的准确性;最后,在原有样机模型基础上建立对流双水道与单水道模型,将2种模型的温升仿真对比分析。结果表明:对流双水道电机模型在38 kW、4 000 r/min运转时绕组端部最高温度降低5.3%,在74kW、10 000 r/min运转时间增加6.6%。