检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：王奕斐吉林大学

学位级别：硕士

随着世界各国对环境问题的重视程度不断提升,并就碳中和愿景达成一致,以及人工智能技术的飞速发展,汽车行业正在经历一场电动化、网联化、智能化、共享化的快速变革。相比传统的集中式驱动电动汽车,分布式驱动电动汽车传动链短、底盘集... 详细信息

随着世界各国对环境问题的重视程度不断提升,并就碳中和愿景达成一致,以及人工智能技术的飞速发展,汽车行业正在经历一场电动化、网联化、智能化、共享化的快速变革。相比传统的集中式驱动电动汽车,分布式驱动电动汽车传动链短、底盘集成度高,同时能够充分利用四轮附着力,对无人驾驶系统指令能快速响应、精确执行,因此逐渐成为面向未来智能网联汽车的理想载体。本文以分布式驱动电动汽车的力矩矢量控制方法为主要研究内容,研究课题为“考虑驾驶风格的分布式电驱动汽车力矩矢量控制”。由于当前对于分布式驱动电动汽车的横摆控制主要集中于稳定性控制目标,无法对不同驾驶风格的驾驶员实现自适应控制,因此,本文提出了考虑驾驶风格的力矩矢量控制策略,目的是实现分布式驱动电动汽车横摆控制的个性化与智能化。具体内容主要包括:首先,以某四轮分布式驱动电动汽车平台为蓝本,搭建了能反映动力学特性的车辆模型。基于Carsim-Simulink创建了联合仿真车辆动力学模型:在Carsim中完成车体与底盘模型的参数匹配,在Simulink中完成轮毂电机模型与驾驶员模型的搭建。模型搭建完成后,通过稳态回转、蛇形绕桩等典型工况下的仿真与实车试验结果进行对比,验证了所搭建的车辆模型的有效性与准确性。其次,实现对驾驶风格的快速实时辨识。为了采集驾驶员与车辆状态数据集以训练驾驶风格辨识模型,并快速验证所提出控制策略的实时性与有效性,本文搭建了驾驶员在环与控制器硬件在环的驾驶模拟器台架,并在综合考验车辆操纵稳定性的复合赛道工况下完成了不同年龄、不同经验驾驶员的数据采集、事件划分。依据驾驶事件中的不同统计特征,将驾驶员按风格聚类,搭建BP神经网络模型实现驾驶风格的离线辨识与实时在线辨识。硬件在环测试表明,该辨识算法在复合道路工况下仍能实现很高的辨识准确率,且能保证良好的实时性。最后,提出了一种能适应不同风格驾驶员的直接横摆力矩控制策略。首先,通过对二自由度动力学模型与驾驶风格聚类结果的进一步分析,量化了不同风格驾驶员的理想参考模型与控制目标;随后,进一步确定了控制策略,对保守或适中的驾驶风格采用基于稳定性的控制目标;对激进或运动的驾驶员采用基于专业驾驶员特性的控制目标。随后基于滑模控制搭建了分层横摆力矩控制方案。最后,分别完成了方向盘正弦输入仿真、变速双移线仿真,以及驾驶员与控制器硬件同时在环的测试。结果均表明,控制器在识别到驾驶风格后,能快速切换控制目标并作出响应,保障了保守与正常驾驶员过弯时的稳定性,同时也满足了激进风格驾驶员对于路径跟随和高横摆角速度增益的需求,降低了驾驶员操作负担。

关键词：纯电动汽车分布式驱动系统驾驶风格聚类分析人工神经网络滑模控制硬件在环测试

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一种自动紧急制动系统硬件在环仿真测试方法

一种自动紧急制动系统硬件在环仿真测试方法

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作者：栾铭湧郭鹏吴立香田磊 250200 山东省济南市章丘市圣井唐王山路北潘王路西

本发明提供一种自动紧急制动系统硬件在环仿真测试方法，方法涉及仿真测试技术领域，方法包括：执行测试进程，实时获取测试数据，并记录测试数据；解析测试数据的类型，判断测试数据的适用测试流程体系；根据解析出的测试数据类型以及... 详细信息

标准号: CN113406898B

本发明提供一种自动紧急制动系统硬件在环仿真测试方法，方法涉及仿真测试技术领域，方法包括：执行测试进程，实时获取测试数据，并记录测试数据；解析测试数据的类型，判断测试数据的适用测试流程体系；根据解析出的测试数据类型以及测试流程体系，对测试数据进行测试；输出并保存测试结果。本发明解决了目前辅助驾驶硬件在环仿真测试测试方法和测试目的的盲目性，还解决了基于现有硬件在环测试设备，对于对实时性要求很高的控制策略验证类测试用例很难充分测试验证的难题，使智能驾驶硬件在环仿真测试更加系统、更加精确、更加实用，能更及时更全面发现软件缺陷，缩短开发周期，能节省大量实车测试带来的风险成本。

关键词：测试硬件在环仿真测试数据测试流程解析验证测试数据类型记录测试数据紧急制动系统硬件在环测试实时性要求测试进程仿真测试风险成本辅助驾驶开发周期控制策略判断测试软件缺陷实车测试实时获取智能驾驶输出保存发现

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基于A-ECMS的燃料电池汽车能量管理策略研究

基于A-ECMS的燃料电池汽车能量管理策略研究

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作者：仇俊政青岛大学

学位级别：硕士

氢能作为一种资源丰富、安全环保的新型能源被广泛使用,在大气污染严重和石油资源紧缺等难题的时代背景下,氢燃料电池汽车产业蓬勃发展。合理的能量管理策略是改善整车的燃油经济性、优化燃料电池输出特性的重要途经,考虑到国内燃料电... 详细信息

氢能作为一种资源丰富、安全环保的新型能源被广泛使用,在大气污染严重和石油资源紧缺等难题的时代背景下,氢燃料电池汽车产业蓬勃发展。合理的能量管理策略是改善整车的燃油经济性、优化燃料电池输出特性的重要途经,考虑到国内燃料电池价格昂贵等因素,针对燃料电池工作时输出功率波动大、启停频繁等问题,将燃料电池汽车作为研究对象,以提高燃料电池的耐久性、延长其使用寿命为首要目标,以改善能量管理策略的行驶工况适应性为次要目标,设计并搭建了能量管理策略,利用硬件在环平台对其进行仿真测试。分析燃料电池汽车的组成,基于Matlab/Simulink软件搭建燃料电池模型、车辆动力学模型和驾驶员模型等仿真模型。针对能量管理策略的行驶工况识别问题,使用GPS等设备,在特定的时间和路线中采集汽车的实际行驶数据;对采集数据提取特征参数后,通过主成分分析法,对特征数据进行归一化、降维等处理;使用支持向量机算法,搭建实际行驶工况的识别模型,利用粒子群算法对识别模型进行优化。针对燃料电池存在的输出功率波动大和频繁启停等问题,在等效消耗最小策略的基础上,利用反馈调节方法搭建变载限制策略,降低燃料电池的输出波动;以行驶车速为参考搭建启停控制策略,减少燃料电池的启停次数,抑制负面问题对燃料电池造成的性能损耗。为了提高能量管理策略的工况适应能力,使用多岛遗传算法对不同行驶工况下的控制参数进行优化,结合工况识别模型实现能量管理策略的自适应调整。基于SCALEXIO和Micro Auto BoxⅡ搭建了硬件在环仿真平台,利用配套软件和代码自动生成技术,完成对仿真模型的编译。通过CAN总线实现硬件之间的数据交互,在Control Desk软件中进行实时仿真测试,监测并记录仿真的情况,整理和分析试验数据。结果表明,本文搭建的能量管理策略可以满足实时性要求,与没有行驶工况识别的D-ECMS策略相比,含有行驶工况识别的A-ECMS策略在氢气消耗基本一致的情况下,在WLTC和FTP75行驶工况中分别可以减少燃料电池22.34%和10.35%的电压衰退,验证了A-ECMS能量管理策略可以提高燃料电池的耐久性,延长其使用寿命。

关键词：燃料电池汽车行驶工况识别自适应等效消耗最小策略燃料电池耐久性硬件在环测试

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基于等效燃油消耗的轨迹参考控制策略研究

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青岛大学学报（工程技术版） 2022年第3期37卷 68-73页

作者：刘晓童赵红袁焕涛路来伟徐福良青岛大学机电工程学院山东青岛266071 中车青岛四方车辆研究所有限公司山东青岛266035

针对插电式混合动力电动汽车存在的电能未被充分利用的问题,本文开发了基于等效燃油消耗最小策略算法的瞬时优化能量管理策略,建立了以等效燃油消耗率为目标的数学优化模型,并基于庞特里亚金极小值原理,建立PHEV的哈密尔顿函数,以动力... 详细信息

针对插电式混合动力电动汽车存在的电能未被充分利用的问题,本文开发了基于等效燃油消耗最小策略算法的瞬时优化能量管理策略,建立了以等效燃油消耗率为目标的数学优化模型,并基于庞特里亚金极小值原理,建立PHEV的哈密尔顿函数,以动力电池荷电状态为状态变量,发动机或电机转矩为控制变量,利用ECMS算法求解最优控制序列,设计了SOC的轨迹参考跟随策略,并基于dSPACE设备完成了硬件在环仿真实验。实验结果表明,离线仿真与半实物仿真的电池SOC误差较小,最大误差为1.06%,最终电池荷电状态与未加入轨迹参考策略相比,由0.58降至0.42,验证了整车能量管理策略的有效性,电池电能可被合理充分使用,缓解了使用燃油的压力。该研究提升了插电式混合动力汽车的燃油经济性。

关键词： PHEV 能量管理策略等效燃油消耗轨迹参考跟随策略硬件在环测试

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基于FPGA-RTS的逆变器电磁瞬态特性分析

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高电压技术 2020年第9期46卷 3238-3244页

作者：刘志恒刘昊孟晓凯刘占强冉宁张照彦河北大学电子信息工程学院保定071002 天津大学光电信息技术教育部重点实验室天津300072 国网山西省电力公司电力科学研究院太原032100 中国建筑一局(集团)有限公司华北公司天津300457

为提高电力电子电磁瞬态仿真性能及算法收敛性,开发了一种基于FPGA-RTS的电磁瞬态仿真器,其采用改进的增强节点分析方法,将固定导纳矩阵节点方法与开关电导参数的最佳选择集成在一起,能够准确地再现电力电子设备中发生的电磁瞬态特征。... 详细信息

为提高电力电子电磁瞬态仿真性能及算法收敛性,开发了一种基于FPGA-RTS的电磁瞬态仿真器,其采用改进的增强节点分析方法,将固定导纳矩阵节点方法与开关电导参数的最佳选择集成在一起,能够准确地再现电力电子设备中发生的电磁瞬态特征。仿真器应用高效的稀疏矩阵到矢量乘法器,可实现非常低的积分时间步长,基于自动化程序,以避免重新设计FPGA代码,直接将EMTP-RV中设计的电路原理图转换为相关的FPGA求解器。通过搭建高容量三相两电平逆变器模型,并进行硬件在环(hardware-in-the-loop,HIL)测试,对比分析FPGA-RTS实时仿真与EMTP-RV离线仿真结果,三相负载电流的HIL仿真结果与测量波形之间的误差为0.02(标幺值),完全满足实际工程应用,为分析配电网故障中的电磁瞬态特性提供一种有效方法。

关键词：三相两电平逆变器电磁瞬变 FPGA-RTS 实时仿真硬件在环测试

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面向轨迹跟踪的智能汽车双电机自主转向系统迟滞建模与控制研究

面向轨迹跟踪的智能汽车双电机自主转向系统迟滞建模与控制研究

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作者：刘振宇江苏大学

学位级别：硕士

“低碳化、智能化、信息化”相互支撑和赋能,对我国汽车技术发展提出了新需求。智能化自动驾驶汽车是感知、决策、控制一体化的复杂系统,离不开电动化底盘的执行与控制,而线控(自主)转向系统是实现自动驾驶的核心部件。本文提出了高可... 详细信息

“低碳化、智能化、信息化”相互支撑和赋能,对我国汽车技术发展提出了新需求。智能化自动驾驶汽车是感知、决策、控制一体化的复杂系统,离不开电动化底盘的执行与控制,而线控(自主)转向系统是实现自动驾驶的核心部件。本文提出了高可靠性双电机自主转向系统构型,重点开展了通讯延时与机械齿隙迟滞影响下的自主转向鲁棒控制研究,以提高智能汽车轨迹跟踪性能。首先,构建了考虑转向系统机械齿隙与控制通讯延时的动力学模型。分析了不同通讯延时对自主转向系统控制性能的影响,据此结合离散的车辆跟踪误差模型和CAN网络通讯机制,建立了包含网络时滞不确定项的车辆动力学模型。进一步地,分析了机械齿隙对自主转向系统执行器控制性能的影响,并结合双电机自主转向系统动力学模型和死区模型,建立了考虑传动齿隙的双电机转向系统等效模型。其次,提出了基于双电机转向齿隙模型的多目标滑模前轮转角控制方法。通过分析自主转向过程并考虑齿隙影响,进行双电机转向系统等效模型分段处理,获得接触和齿隙两种模式下的状态空间方程。通过权重配比接触模式和齿隙模式下的误差以设计滑模面,并利用PSO(Particle Swarm Optimization)算法优化误差权值,进一步采用合理的趋近率设计多目标滑模前轮转角控制策略。仿真结果表明,多目标滑模控制策略的转角跟踪精度优于常规的三环PID,验证了多目标滑模控制策略对转向齿隙的补偿能力。再次,基于车辆时滞动力学模型设计了鲁棒LQR(Linear Quadratic Regulator)轨迹跟踪控制策略。为了实现线性表达模型中的不确定项,采用矩阵多胞形模型描述车辆时滞动力学模型中的不确定项。进一步地,结合LQR的基本思想和鲁棒控制理论,提出了基于鲁棒LQR的轨迹跟踪控制策略。仿真结果表明,所提出的鲁棒LQR控制策略在轨迹跟踪精度和车辆稳定性上均优于常规的LQR控制策略,验证了鲁棒LQR控制策略对网络时滞的鲁棒性。最后,搭建了基于双电机自主转向台架的半实物HiL(Hardware-in-Loop)测试平台并对比验证了所提控制策略。分析了双电机自主转向系统的构建需求,并据此确定了系统中机械部分、转向执行电机、电机减速器以及电机驱动器等关键零部件,实现了双电机自主转向台架的搭建。基于HiL测试系统分别搭建了整车模型、鲁棒LQR轨迹跟踪控制和多目标滑模前轮控制模型,并配置了三个节点之间的信号交互,从而完成半实物HiL测试平台的搭建。试验结果表明,多目标滑模前轮转角控制策略比三环PID在正弦响应和阶跃响应的跟踪误差上分别降低了 57.1%和33.3%,验证了该控制策略对齿隙的补偿能力;所提出的鲁棒LQR轨迹跟踪控制策略比常规LQR在双移线工况下的横向误差峰值和横摆角误差峰值上分别降低了 5.6%和27.0%,验证了该控制策略对网络时滞的鲁棒性。

关键词：自动驾驶双电机自主转向轨迹跟踪控制非线性迟滞硬件在环测试

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基于深度强化学习的插电式混合动力汽车能量管理策略研究

基于深度强化学习的插电式混合动力汽车能量管理策略研究

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作者：沈亮屹河北工业大学

学位级别：硕士

插电式混合动力汽车(Plug-in Hybrid Electric Vehicle,PHEV)是一种拥有多动力源的新型交通工具,负责协调控制多个动力源的能量管理策略是该类车辆控制技术的核心组成部分,其工作效能直接影响整车性能表现,故对能量管理策略的研究具有... 详细信息

插电式混合动力汽车(Plug-in Hybrid Electric Vehicle,PHEV)是一种拥有多动力源的新型交通工具,负责协调控制多个动力源的能量管理策略是该类车辆控制技术的核心组成部分,其工作效能直接影响整车性能表现,故对能量管理策略的研究具有重要意义。本文针对某功率分流式PHEV,提出一种基于改进深度强化学习的能量管理策略,通过实时优化能量分配,协调控制多动力源工作状态,提升了车辆经济性,降低了燃油消耗和尾气排放,使整车性能得到了提升。主要研究内容如下:(一)选取功率分流式PHEV作为研究对象,搭建前向仿真的整车模型,为能量管理策略研究提供基础。基于THS-Ⅲ平台,通过对其驾驶员模型、发动机、电动机、发电机、动力电池和传动系统等主要组成部分进行分析和建模,建立了适用于能量管理策略研究的整车数字模型。(二)针对深度强化学习算法收敛困难、学习效率低、学习不稳定等问题,通过层归一化和优先经验回放对深度确定性策略梯度算法和双延迟深度确定性策略梯度算法进行改进,同时建立相应的马尔可夫决策过程,提出基于改进深度强化学习的能量管理策略,并与车辆自适应巡航功能进行深度融合,以促进该能量管理策略的实际应用。选取国家标准工况WLTC-Class3作为基本数据驱动进行仿真实验,结果显示该策略在两种工况下均表现良好,运行数据平稳。(三)与电量消耗-电量维持(Charge Depleting-Charge Sustaining,CD-CS)能量管理策略和动态规划能量管理策略进行对比仿真实验分析,本文提出的能量管理策略相比于CD-CS策略在WLTC-Class3工况下总花费节省16.51%,燃油消耗量下降15.56%,尾气排放平均减少16.52%,在ACC-60工况下总花费节省31.95%,燃油消耗量下降29.96%,尾气排放平均减少40.57%,且与需知全局信息的动态规划能量管理策略得出的最优解相比差距极小,结果表明了所提策略的有效性和先进性。(四)搭建了基于VT System的硬件在环测试系统,对装载了基于改进深度强化学习能量管理策略的控制器开展实时测试。结果显示,本文提出的基于改进深度强化学习的能量管理策略具有良好的实时性、稳定性和可靠性,对车辆经济性、油耗和动力的优化切实有效。

关键词： PHEV 深度强化学习能量管理策略自适应巡航硬件在环测试

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考虑驾驶风格的自适应巡航及无模型纵向控制方法研究

考虑驾驶风格的自适应巡航及无模型纵向控制方法研究

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作者：冯张棋江苏大学

学位级别：硕士

继汽车“新四化”之后,“个性化”成为汽车技术的第五大发展趋势。在跟车驾驶行为中,不同的驾驶员呈现出明显的个性化特征,因此,在设计汽车自适应巡航控制(ACC,Adaptive Cruise Control)系统时,应考虑不同驾驶员的跟车特性,以满足用户对... 详细信息

继汽车“新四化”之后,“个性化”成为汽车技术的第五大发展趋势。在跟车驾驶行为中,不同的驾驶员呈现出明显的个性化特征,因此,在设计汽车自适应巡航控制(ACC,Adaptive Cruise Control)系统时,应考虑不同驾驶员的跟车特性,以满足用户对ACC的个性化要求。汽车纵向动力学系统作为ACC的基础,是典型的参数时变不定、多扰动的非线性离散系统,因此基于精确数学模型的控制算法较难取得理想效果。针对上述问题,本文研究一种纵向动力学无模型自适应控制策略,提出一种泛化性强的驾驶行为特性识别与驾驶风格分类方法,并设计一种融入驾驶风格的ACC控制策略,通过仿真和实验对所提出的ACC控制策略的有效性进行验证。主要研究内容如下:(1)建立了车辆纵向动力学系统模型,并针对车辆纵向控制系统具有强非线性、参数时变不确定性、多外部干扰与迟滞等特性,将无模型自适应控制算法与滑模控制算法、模型预测控制算法结合,设计了两种应用于纵向控制的无模型自适应控制算法,并通过理论推导证明了算法的稳定性,在不同的典型加速度输入下验证了算法的效果。结果表明,所设计的纵向控制算法不仅提高了控制精度与鲁棒性,还缩短了调节时间,改善了控制效果。(2)基于NGSIM公开数据集筛选出真实驾驶员的跟车数据,通过IDM(Intelligent Driver Model)模型参数表征驾驶员跟车特性并标定出每个驾驶员的跟车参数,依据其分布规律,选定期望车头时距与期望最大减速度作为分类参数,采用模糊C均值聚类方法进行聚类,将驾驶员风格分为激进型、中间型与保守型三类。通过对各类驾驶风格的边界参数进行多项式拟合,建立了驾驶员风格分类的离线数学模型,实现对驾驶员风格的快速分类。(3)基于“2-1-2”三段函数设计了考虑驾驶风格的巡航车速平滑算法,确定了适用于不同驾驶风格的调整系数,采用PID算法作为巡航工况的控制算法。引入驾驶风格分类的结果,设计了考虑前后车速差的固定车头时距安全距离模型,使用MPC控制算法设计跟车控制器,分别构建了预测模型、约束条件与目标函数,最终将跟车多目标优化问题转化为带约束的二次规划问题。(4)提出了考虑驾驶员风格的自适应巡航系统控制架构,基于分层式控制架构,分为驾驶风格识别模块、上层控制模块与下层控制模块。设计了三个典型工况,通过仿真验证了巡航车速平滑算法与考虑驾驶员风格的自适应巡航控制系统的有效性。搭建了驾驶员在环仿真平台,通过三种不同风格的驾驶员在环实验,验证了驾驶员风格识别算法的有效性。搭建了Hi L测试环境,在循环跟车工况下验证了本文设计的自适应巡航控制系统在实际控制器中的可行性与有效性。

关键词：智能汽车纵向动力学无模型自适应模型预测控制驾驶风格识别硬件在环测试

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基于多目标控制的汽车自适应巡航系统研究

基于多目标控制的汽车自适应巡航系统研究

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作者：黄鹏长安大学

学位级别：硕士

自适应巡航控制(Adaptive Cruise Control,ACC)系统作为驾驶辅助系统的重要组成部分,能够在很大程度上减轻驾驶员工作负担,有效降低人为因素引发的交通事故。本文设计了一种综合考虑跟随性、舒适性和燃油经济性的多目标ACC系统,并基于... 详细信息

自适应巡航控制(Adaptive Cruise Control,ACC)系统作为驾驶辅助系统的重要组成部分,能够在很大程度上减轻驾驶员工作负担,有效降低人为因素引发的交通事故。本文设计了一种综合考虑跟随性、舒适性和燃油经济性的多目标ACC系统,并基于硬件在环测试平台进行测试验证。针对传统ACC系统在设计时对于舒适性和燃油经济性考虑不够充分、适应场景较为单一等问题,采用分层式控制方案对ACC系统整体架构进行设计。在设计过程中综合考虑了跟随性、舒适性及燃油经济性等,基于固定车间时距模型和模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)理论设计了上位控制器。下位控制器采用前馈加反馈控制策略实现期望加速度实时跟踪控制。为提高ACC系统对复杂工况的适应能力,根据车间距误差和相对速度设计变权重系数模糊控制器,针对不同行驶工况采用模糊控制理论在线调整MPC算法目标函数中跟随性以及舒适性的权重系数。对于极端危险工况下ACC系统无法提供足够的制动力,设计自动紧急制动系统介入控制,保证行驶过程中的安全性。为验证ACC控制器的有效性,基于d SPACE、PC上位机和ACC控制器搭建硬件在环测试平台,设计基于MPC控制策略的上位控制器C++程序,利用Simulink实现下位控制器控制策略并进行代码生成。对加速跟随前车、换道插入等五种典型工况进行硬件在环测试,测试结果表明,本文设计的ACC算法可以合理地根据不同工况需求切换控制模式,在各模式下ACC系统均具有良好的跟踪效果,对比LQR算法,基于MPC算法的ACC系统在保证跟随性的条件下可以在一定程度上提高行驶过程中舒适性和燃油经济性。

关键词：自适应巡航控制模型预测控制变权重系数硬件在环测试

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考虑模式切换频次的新型双电机PHEV实时能量管理策略

考虑模式切换频次的新型双电机PHEV实时能量管理策略

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作者：夏佳琪江苏大学

学位级别：硕士

混合动力专用变速箱(Dedicated Hybrid Transmission,DHT)具有驱动方式灵活多变和结构布置紧凑等优势,是发展高性价比插电式混合动力汽车(Plug-in Hybrid Electric Vehicle,PHEV)的重要技术路径,但其多模驱动方式使得传统PHEV能量管理策... 详细信息

混合动力专用变速箱(Dedicated Hybrid Transmission,DHT)具有驱动方式灵活多变和结构布置紧凑等优势,是发展高性价比插电式混合动力汽车(Plug-in Hybrid Electric Vehicle,PHEV)的重要技术路径,但其多模驱动方式使得传统PHEV能量管理策略(Energy Management Strategy,EMS)的计算实时性与优化精度难以满足要求,并且存在系统工作模式频繁切换的工程实际问题,距离算法实车在线应用还存在较大差距。本文依托国家重点研发项目开发的某双电机多模PHEV为研究对象,结合模型预测控制和人工神经网络算法,研究考虑模式切换频次的新型双电机PHEV能量管理策略。本研究主要内容包括:(1)分析新型双电机PHEV可行工作模式及其能量流,建立了驾驶员模型、车辆纵向动力学模型、动力部件模型(发动机模型、电机模型、电池模型)。(2)针对传统能量优化算法中出现的两类非期望工作模式切换现象(切换前后节能效果提升较小但涉及作动部件较多的切换、短时间内连续发生的模式切换),分别设计转移矩阵型和指数型模式切换频次抑制函数;在此基础上设计考虑模式切换频次的动态规划能量管理算法(Dynamic Programming-Mode Transition Frequency-Constrained EMS,DP-MTC),UDDS(Urban Dynamometer Driving Schedule)工况的仿真表明,该算法较DP算法模式切换次数显著降低53.1%、百公里油耗有2%的轻微增加。(3)为提升算法的实时可用性,进一步开发基于多神经网络的PHEV切换频次-能量消耗实时优化策略(EMS based on Multi-Neural Networks with Mode Transition Frequency Constrained,MNN-MTC),其包括基于斜率分析的能量管理快速求解算法(Slope Analysis-based Iterative EMS,SA-EMS)、基于长短期记忆神经网络的车速预测和基于学习矢量量化神经网络的实时模式切换频次抑制因子预测三个模块。仿真结果表明,相较于DP-MTC策略,UDDS工况下切换频次、百公里油耗最大偏差在2%以内,计算时间缩短96.5%。(4)搭建了基于NI架构的能量管理算法硬件在环仿真平台并对MNN-MTC进行测试,结果表明该策略实时性满足要求,且结果与理论仿真基本一致。

关键词：插电式混合动力汽车能量管理策略模式切换频次模型预测控制硬件在环测试

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