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1.
《浙江大学学报(A卷英文版)》2016,(11)
目的:为了充分利用外界充电条件,减少现有增程式电动汽车燃油消耗,结合当前运行工况、整车运行状态以及相距充电站距离等信息,通过合理调整整车需求功率在增程器与动力电池之间的分配,使得增程式电动汽车在到达充电站时荷电状态(SOC)降低到理想充电范围,提高了整车从充电站获取清洁电能的效率。创新点:1.根据车辆当前状态,建立电池需求电量估算模块和増程器输出功率计算模块;2.在司机决定进入充电站充电后,控制电池SOC在车辆进入充电站时降到最低。方法:1.通过对使用环境进行分析,建立智能控制策略,在不同的运行工况下对增程器采用不同的控制方式。通过理论推导,建立动力电池需求电量估算模块(公式2);2.通过仿真计算,将所提出的智能控制策略与初始控制策略进行对比。结论:1.与整车原策略相比,本文提出的智能控制策略能够根据车辆当前运行工况,控制增程器采用不同的工作方式;2.在司机决定到充电站充电时,根据当前SOC值,确定最佳增程器关闭时刻,可使增程式电动汽车在到达充电站时,SOC降低到理想充电范围,提高动力电池从充电站获取清洁电能的能力。 相似文献
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王爱国 《安徽科技学院学报》2015,(5):32-37
混合动力车辆的节油性优于普通车辆的主要原因是通过电机的辅助来优化发动机的运行,以达到节油和减少排放的目的。传统优化方法即基线优化是对发动机的运行点、运行线和运行范围进行优化来使发动机运行在最优的工作区间。近年来,最小值原理对动力系统整体效率进行控制策略优化有了广泛的应用。文中对混合动力双离合系统进行优化研究,在台架试验中验证了优化的结果。相对于常规车辆,混合动力系统使用基线控制策略节油率为16.7%,最小值原理策略为21.7%。 相似文献
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通过对增程式电动汽车（Extended Range Electric Vehicle, EREV）动力系统的参数进行匹配,提出运用动力电池组端电压与荷电状态（State of Charge, SOC）之间的对应关系来控制增程器的开关,提高电动汽车的续航能力,为EREV/EV的动力系统的设计提供参考。 相似文献
4.
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。 相似文献
5.
为了提高混合动力汽车(HEV)电池荷电状态(SOC)的估计精度,提出了一种基于先进小波神经网络的HEV动力电池SOC估计算法.首先,建立了基于先进小波神经网络的电池SOC估计模型.然后,通过数学推导证明了先进小波神经网络的收敛性.最后,利用大量HEV动力电池在行驶过程中充放电的数据样本,对神经网络进行网络训练.仿真结果表明,所提出的估计算法与传统SOC估计算法相比,提高了电池SOC的估计精度,有效地将估计误差从±8%减小到±1.5%. 相似文献
6.
戚金凤 《北京工业职业技术学院学报》2019,(2)
在串联式混合动力汽车的动力系统进行设计的基础上,以锂离子电池组和超级电容为动力源,以直流电动机为动力转换装置,在Matlab/Simulink平台上建立蓄电池和超级电容仿真、电动机仿真以及整车仿真,并对整车动力性能进行仿真分析。结果表明:该动力系统方案是可行的。 相似文献
7.
吕丹亚 《绵阳师范学院学报》2023,(5):25-32
由于进行新能源汽车动力锂离子电池SOC估算的过程中产生了滞回电压现象,导致锂离子电池SOC估算结果不准确,估算时间较长,为此提出一种基于卡尔曼滤波的新能源汽车动力锂离子电池SOC估算方法.采用双极化等效电路模型作为基础,加入二极管构建新能源汽车动力锂离子电池模型,消除滞回电压现象造成的理论误差;同时将模型离散化处理,辨识锂离子电池参数;根据参数辨识结果,采用卡尔曼滤波算法估计新能源汽车动力锂离子电池SOC状态.经实验测试结果表明,所提方法的SOC值相对误差基本控制在-0.5%～0.4%左右,所提方法不仅可以有效提升锂离子电池SOC估算结果的准确性,同时还能够有效减少估算时间. 相似文献
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9.
讨论以发动机最佳燃油经济性或电动机最佳效率为控制目标的动力转换控制策略,以油门踏板位置及蓄电池SOC状态为输入变量,设计了混合动力汽车动力转换模糊控制器,建立了整车控制仿真模型。文中阐述了由电机切换到发动机工作时发动机的起动、调速控制,以及离合器快速平稳地结合的过程。仿真结果表明：对转换车速的门限值控制模糊化能够使转换车速更加符合驾驶员对动力性的要求。 相似文献
10.
针对单一等效电路模型表征锂离子电池特性不准确、全时段不一致、鲁棒性较差的问题,提出一种高精度的分段模型.基于Simulink构建了五种等效电路模型,采用混合动力脉冲特性实验辨识模型参数.基于AIC信息准则判定充电、放电和搁置等阶段和不同SOC处最佳模型.在DST动态应用测试工况下,将模型与二阶RC、三阶RC和内阻模型仿... 相似文献
11.
利用车辆经济性与动力性软件CRUISE,根据FJ1004 智能无人驾驶拖拉机的动力传动系统搭建了整车模型,通过柴油机的特性曲线分析匹配动力特性,依据工况特征加载拖挂特性,模拟机具消耗。通过工况仿真分析了拖拉机整车的动力性与经济性,与实验数据对比分析,最高车速误差为-0.76%;犁耕油耗和旋耕油耗误差分别为-1.2%和-1.3%。最后通过分析柴油AMT 拖拉机工作特性,结合MIGA 算法对换挡策略进行优化,确定最优功率和燃油经济性的换挡规律,在田间转移工况下油耗优化9.21%;在保证需求动力性的轻负载作业工况下油耗优化1.28%。为后续自适应工况换挡策略提供参考与优化方向。 相似文献
12.
Jun-yi LIANG Jian-long ZHANG Xi ZHANG Shi-fei YUAN Cheng-liang YIN 《浙江大学学报(A卷英文版)》2013,14(8):535-553
To solve the low power density issue of hybrid electric vehicular batteries, a combination of batteries and ultra- capacitors （UCs） could be a solution. The high power density feature of UCs can improve the performance of battery/UC hybrid energy storage systems （HESSs）. This paper presents a parallel hybrid electric vehicle （HEV） equipped with an internal combus- tion engine and an HESS. An advanced energy management strategy （EMS）, mainly based on fuzzy logic, is proposed to improve the fuel economy of the HEV and the endurance of the HESS. The EMS is capable of determining the ideal distribution of output power among the internal combustion engine, battery, and UC according to the propelling power or regenerative braking power of the vehicle. To validate the effectiveness of the EMS, numerical simulation and experimental validations are carried out. The results indicate that EMS can effectively control the power sources to work within their respective efficient areas. The battery load can be mitigated and prolonged battery life can be expected. The electrical energy consumption in the HESS is reduced by 3.91% compared with that in the battery only system. Fuel consumption of the HEV is reduced by 24.3% compared with that of the same class conventional vehicles under Economic Commission of Europe driving cycle. 相似文献
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如今电动汽车的发展十分迅速,其动力电池荷电状态SOC关系到锂电池及整车系统的安全、可靠运行,因为SOC表明了电池剩余电量。由于SOC是一个不可直接测量的非线性变量,因此设计一种精度高、可行性强的算法具有十分重要的意义。提出一种最优自适应增益非线性观测器（OAGNO）,用差分进化算法（DE）对观测器参数进行寻优。为了验证该方法的先进性,对型号为NCR18650GA的三元锂电池进行工况实验,结果表明,相比无迹卡尔曼滤波（UKF）,最优自适应非线性状态观测器具有更高的精度,误差在3%左右。 相似文献
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Aiming to reduce fuel consumption and emissions of a dual-clutch hybrid electric vehicle during cold start, multi- objective optimization for fuel consumption and HC/CO emission from a TWC （three-way catalytic converter） outlet is presented in this paper. DP （dynamic programming） considering dual-state variables is proposed based on the Belhnan optimality principle. Both the battery SOC （state of charge） and the temperature of TWC monolith are considered in the algorithm simultaneously. In this way the global optimal control strategy and the Pareto optimal solution of multi-objective function are derived. Simulation results show that the proposed method is able to promote the TWC light-off significantly by decreasing the engine＇s load and improving exhaust temperature from the outlet of the engine, in comparison with original DP considering the single battery SOC. Compared to the results achieved by rule-based control strategy, fuel economy and emission of TWC outlet for cold start are optimized comprehensively. Each indicator of Pareto solution set shows the significant improvement. 相似文献
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动力电池的荷电状态(State of Charge,SOC)是预估电动汽车剩余有效行驶里程的重要参数之一。为提高锂电池SOC 的估算精度,考虑了温度对锂电池特性的影响。通过实验得到温度对电池容量的关系曲线,以及得到OCV-SOC-T 的函数映射关系,基于二阶RC 等效电路模型,利用带遗忘因子递推最小二乘法(Forgetting Factor Recursive Least Square, FFRLS)对模型进行实时在线参数辨识。在不同温度和工况条件下,采用扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter,EKF)和无迹卡尔曼滤波( Un-scented Kalman filter, UKF)算法对锂电池的SOC 进行估算并对比验证,结果表明,EKF 在动态压力测试工况(DST)和美国联邦城市运行工况(FUDS) 的均方根误差分别在4.93%和4.69%以内,UKF 在DST 和FUDS 工况下的均方根误差分别在1.47%和1.49%以内。研究结果表明,FFRLS联合EKF和UKF都可以实时估算SOC,且在不同温度和不同工况条件下,UKF算法相较于EKF算法,抗干扰能力更强,估算精度更高,收敛性更好。 相似文献
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针对电动汽车动力锂电池,提出一种能够在恒流及变流放电工况下修正SOC估算误差的方法.首先以双阻容并联网络RC作为锂电池等效电路模型,采用最小二乘法对模型参数进行估计,再依据模型及实验数据构建锂电池非线性状态方程,对锂电池开路电压与SOC的关系进行拟合,最后结合EKF算法与安时积分算法估算锂电池SOC,并采用脉冲放电实验... 相似文献
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To fully take advantage of external charging conditions and reduce fuel consumption for extended-range electric vehicles, a charging management-based intelligent control strategy is proposed. The intelligent control strategy is applied to different driving patterns based on the various characteristics of urban roads. When the vehicle is driving on arterial roads, a constant power control strategy is applied. When the driver decides to go to a charging station, the extender-off time can be determined based on the current state of the vehicle and the distance to the charging station. When the vehicle is driving on an expressway, a power follower control strategy is applied. The range-extender engine is controlled to work over a wide variety of regions to obtain optimum fuel economy. The simulation results indicate that as the vehicle arrives at the charging station, the proposed charging management-based intelligent control strategy has made the state of charge reach the lowest permissible level after the driver made the decision to charge at the charging station. Therefore, the driver can charge the vehicle with as much clean electric energy as possible from the charging station. 相似文献
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基于Matlab的混合动力摩托车仿真研究 总被引：1，自引：0，他引：1
1 Introduction Currently ,energyandenvironmentalpollutionhavebecomehottopics .Publicandprivatetransportsplayanimportantroleinourlife ,butitisreportedthatthe 70 %exhaustgas pollutionisfromvehiclesincities.TheglobalchallengeisthereductionofCO ,NOX,HCemissionsfromvehiclesbyimprovingfueleconomywithoutsacrificingthevehicleperformance . Theelectricpropulsionsystemscancontributesig nificantlytotheloweringofthecurrentpollutionlev els.Onlyelectricandlow emissionshybridvehiclescanmeetthecriteriao… 相似文献