基于电动伺服系统的制动能量回收控制策略研究

基于电动伺服系统对制动能量回收控制策略进行研究。首先对电动伺服制动系统的部件组成和工作机理进行分析;然后取车速和制动强度双参数对制动模式进行划分,并兼顾整车经济性和车辆安全性对电液制动力进行协调分配,使用制动强度、初始车速、电池SOC对电动机制动扭矩进行修正;分析了轮缸压力控制理论,并给出压力控制需求,基于电动伺服系统提出前馈加三闭环反馈的轮缸压力控制算法,实现轮缸压力的精确控制,通过仿真跟随正弦曲线目标压力对提出的算法进行验证,结果表明此压力控制算法可以满足控制需求;最后在纯电动整车平台上对提出的制动力分配策略和压力控制算法进行验证,并以制动能量回收率为节能评价指标,对制动能量回收策略进行经济性评价,试验结果验证了提出的制动力分配策略和压力控制算法的有效性和可行性。该制动能量回收策略能显著提高制动能量回收率,改善整车经济性。     

基于电磁机械耦合再生制动系统的电动汽车稳定性控制

针对现行电动汽车再生制动的不足,提出了一种电磁机械耦合再生制动系统,以克服摩擦制动和再生制动相互独立控制的缺点。在此基础上,以内嵌侧向力约束的二自由度车辆模型为参考模型,基于直接制动输入分配和模糊补偿控制提出了一种集成再生制动的电动汽车稳定性控制策略。以美国FMVSS126法规为试验工况和评价指标,以及低附路面阶跃转向工况为例,应用Matlab/SimulinkCar Sim车辆动力学仿真试验平台,对有、无模糊补偿控制的侧向稳定性、操纵响应性和能量回收率等进行对比分析。研究结果表明,有模糊补偿控制的车辆顺利通过法规测试,所提出的模糊补偿稳定性控制策略具有很好的鲁棒性和横摆稳定性,减小了横摆角速度和质心侧偏角的跟踪误差,即增加了行车安全性,又具有一定的制动能回收率。     

Plug-in混合动力汽车能量管理策略优化设计

应用PSAT前向仿真软件及矩阵分割全局优化算法,对并联式Plug-in混合动力汽车(PHEV)在不同电能消耗续驶里程(CDR)下的能量管理策略进行了优化设计研究.结果表明:PHEV电能消耗续驶里程越大,优化控制参数对整车经济性影响越小;小CDR优化控制参数的整车平均经济性能好于大CDR优化控制参数;利用优化设计得到的PHEV能量管理策略可以使整车平均等价油耗降至2.70 L/(100 km),相对于原型车经济性提高了近58%.     

一种并联混合动力汽车能量效率估算的方法

提出了一种基于汽车标准行驶工况的能量效率新概念,其可以在设计之初利用整车仿真模型进行能量效率的估算。实例分析表明,混合动力汽车的能量效率可以作为整车的一个重要性能指标;利用仿真模型进行能量效率估算的方法简单可行,对工程设计具有指导意义。     

Plug-in混合动力汽车能量管理策略优化设

应用PSAT前向仿真软件及矩阵分割全局优化算法，对并联式Plug-in混合动力汽车（PHEV）在不同电能消耗续驶里程（CDR）下的能量管理策略进行了优化设计研究。结果表明：PHEV电能消耗续驶里程越大，优化控制参数对整车经济性影响越小；小CDR优化控制参数的整车平均经济性能好于大CDR优化控制参数；利用优化设计得到的PHEV能量管理策略可以使整车平均等价油耗降至2.70 L/(100km)，相对于原型车经济性提高了近     

电-电混合动力电动汽车的建模与仿真

针对以蓄电池-超级电容所组成的混合动力电动汽车中的能量分配问题设计了两种控制策略,固定因子控制策略与模糊控制策略,基于Matlab/Simulink建立了蓄电池模型、超级电容模型、电动机模型以及在两种控制策略下的整车仿真模型,在城市六循环工况与美国UDDS行驶工况下分别进行了仿真对比分析,通过分析表明.模糊控制策略能够更好地提高车辆的经济性.     

基于ECMS的插电式混合动力汽车能量管理策略研究

为针对某单轴并联插电式混合动力汽车(PHEV),提出了一种基于Equivalent Consumption Minimization Strategy(ECMS)方法的插电式混合动力汽车能量管理策略。首先基于Pontryagin's Minimum Principle(PMP)算法推导出ECMS 算法的可行性,然后基于MATLAB软件构建了ECMS算法的最优控制模型,最后仿真实现了PHEV的能量管理最优控制。仿真结果表明:电池State of Charge(SOC)轨迹满足PHEV设计要求,可为工程应用提供一定的理论基础。     

带风速风向补偿的车辆道路滑行阻力虚拟测试系统

设计了能够实现风速风向和道路坡度补偿的车辆道路滑行阻力虚拟测试系统,以满足减少环境因素影响并提高滑行测试精度和效率的测试要求。首先,以美国SAE J-2263法规和我国六阶段油耗测试标准为基础,设计了以美国NI嵌入式控制器cRIO为核心的测试系统,对风向风速、道路坡度、轮胎压力温度等测试方法和传感器布置等进行了系统阐述。其次,从分段滑行数据拼接、风速校正、异常数据剔除,以及基于本测试系统的滑行模型构建等方面给出了系统的数据处理方法。最后,将设计的测试系统应用于某乘用车上并进行了系统的滑行试验,试验验证了测试系统工作可靠,测试精度达到设计要求。试验数据处理结果表明风速风向和道路补偿后的试验车空载滑行阻力重复性为2.2%,与不进行补偿的滑行阻力的系统偏差为3.7%。滑行阻力测试系统有效提高了滑行测试精度,为转毂台架上进行整车性能试验补偿整车阻力提供了有效手段。     

基于自适应模拟退火算法的HEV能量管理优化

基于iSight和ADVISOR联合仿真平台,采用自适应模拟退火算法对混合动力汽车的能量管理策略进行优化,主要对模糊控制策略的隶属度函数进行了优化,从而克服了基于专家经验进行参数选择的弊端。在ADVISOR中对UDDS工况进行了仿真对比。优化结果表明,所设计的模糊控制器和自适应模拟退火算法合理有效,车辆的燃油经济性和排放性得到了明显改善,同时,不会影响电池的寿命和车辆的动力性能。     

基于分层模型的轮毂电机驱动车辆直接横摆力矩控制

为提高多轮轮毂电机驱动车辆动力学综合控制性能,提出了一种基于分层模型的直接横摆力矩控制策略。上层为运动跟踪控制层,设计了基于车轮转角的前馈控制器,对车辆横摆角速度稳态增益进行调节,同时将滑模控制进行改进,设计了滑模条件积分控制器进行反馈控制,使横摆角速度追踪其期望值;下层为转矩优化分配层,基于稳定性优先原则,建立了以减小轮胎负荷率为目标的优化函数,并且将控制分配问题转换为二次规划问题进行求解。依托某型8×8轮毂电机驱动样车进行实车试验,结果表明,在连续转向工况和双移线工况下,所提出的控制策略使车辆最大横摆角速度偏差分别降至理想横摆角速度的6%和9%以内。此外,该策略能够有效控制轮胎负荷率,实现转向行驶时的转矩优化分配,改善了车辆操纵稳定性。     

基于模糊控制的复合电源能量管理系统仿真研究

通过分析复合电源功率分配关系,结合复合电源系统设计要求和工作模式,设计基于模糊控制理论的复合电源能量管理控制器。以桌电动汽车为原型车,利用Cruise仿真软件搭建采用复合电源系统的电动汽车整车模型,选择NEDC循环工况对复合电源系统参数进行匹配;最后,结合Matlab／Simulink软件中建立的复合电源能量管理控制器对电动汽车进行联合仿真。结果表明,基于模糊控制的复合电源能量管理系统可以有效地分配动力电池和超级电容之间的功率,降低大电流对动力电池的冲击,较单一电源系统性能明显提升。     

混合动力汽车传动系优化匹配

针对扭矩复合型式的并联混合动力汽车，在循环工况和多能源系统能量控制策略确定的前提下，提出了基于复合形原理的动力传动系全局优化算法。该优化算法将燃油消耗作为评价动力优化匹配的依据，以汽车动力性能指标要求模糊化和电池能量平衡为约束条件，对其动力传动系速比进行优化匹配，通过一个具体实例进行了验证和说明。     

基于神经网络的拖拉机自动导航系统

针对数学模型复杂的拖拉机转向控制问题,使用基于神经网络的控制方法,以福田欧豹4040型拖拉机为研究对象,进行农用车辆导航控制研究。以车辆航向偏差和航向偏差的变化率为输入变量,以前轮转角的变化量为输出变量,设计车辆转向控制神经网络控制器,对拖拉机进行转向控制。仿真表明,该方法可以对拖拉机的转向进行有效控制。实验结果表明,拖拉机在50m的行驶距离内,最大横向偏差为0.18m。     

拖拉机自动导航单因子控制系统设计

针对当前拖拉机自动导航转向控制系统结构复杂、算法繁琐及对上位所检测机位置姿态信息要求较高等特点,设计了一种基于51单片机为中央控制载体的拖拉机自动导航执行系统。本系统在不改变原车的液压转向控制系统的前提下,通过加装以步进电机为动力的驱动装置带动方向盘转动实现前轮转向;同时利用角度传感器不断检测前轮转角,为系统在进行转向决策时提供反馈,并且在执行过程中采用涡轮电机控制齿轮啮合与分离。控制系统采用单因子补偿控制算法,通过判断当前车辆的横向偏差走势判断当前的车身偏角。为验证程序算法以及结构设计的可行性,以TN954为实验对象,构建了转向系统和车身偏角的数学模型,运用Matlab/Simulink进行仿真。结果表明:拖拉机以3 km/h作业速度行驶时,在初始横向轨迹偏差设定在5 cm的调整过程中,稳态误差达到2%,单因子补偿控制算法所需的平均调整时间为1. 4 s,满足当今拖拉机自动驾驶控制实时性的要求。     

油电混合果园自动导航车控制器硬件在环仿真平台设计与应用

果园由于面积范围广、地形复杂、壕沟多、杂草丛生、土壤湿度较高且土质较为疏松，对自动导航小车（AGV）的机械结构、控制系统，以及能源动力系统的设计都提出了更高的标准和要求。混合动力AGV小车可以满足果园中长距离移动的需求。为探索合适的混合动力AGV控制系统算法以及能量管理策略，同时减少设计过程中由于果园地形复杂导致的控制器设计验证迭代、需求多样化问题带来的人力、物力，以及时间成本，本研究针对果园面积广的特点，选择串联式油电混合动力系统进行AGV动力能源系统模型的搭建。另外，针对果园AGV需要适应地形范围广的特点，采用履带车模型结构，利用硬件在环仿真技术，以树莓派作为控制系统搭载控制算法实物，利用Matlab和RecurDyn软件建立包含能源动力系统、电机驱动系统、履带车行驶部分模型以及路面模型的系统实时仿真模型，最终实现了串联式混合动力AGV控制器硬件在环仿真功能。基于串级比例积分微分（PID）以及模糊控制器控制算法的仿真验证表明，模糊控制器控制算法能够减少参数调节带来的时间成本，在转向角度小时响应速度加快了50%，在转向角度大时串级PID控制器产生了10%的超调，而模糊控制器无超调，转向更加平稳。结果表明硬件在环仿真平台能够有效地应用于果园AGV控制器的开发，避免了控制实物试验，在降低成本的同时可以加快果园自动导航小车的开发过程。     

液力机械传动车辆模糊换挡策略研究

为实现车辆换挡操纵的自动化，在车辆模型及其工作原理的基础上，确立了液力机械传动车辆换挡控制的原则。等于模糊理论，建立了由基本模糊换挡策略和模糊修正模块所组成的模糊换挡控制方案，并进而设计了模糊换挡策略。仿真结果表明了所设计的模糊换挡策略的可行性和有效性。     

四轮转向车辆后轮转角与横摆力矩联合模糊控制

为提高车辆在极限工况下的稳定性,充分考虑悬架、转向系统以及轮胎等部件的非线性,运用多体动力学仿真分析软件ADAMS/Car建立了四轮转向车辆的虚拟样机模型.确定了质心侧偏角和横摆角速度具有理想输出响应的控制目标.针对车辆的非线性,提出了后轮转角与横摆力矩联合控制的模糊控制策略,并设计了对应的非线性模糊控制系统.最后应用ADAMS/Car和Matlab/Simulink联合仿真技术,对控制系统的性能进行了仿真验证.仿真结果表明:后轮转角与横摆力矩联合模糊控制可有效防止车辆在极限转向工况下发生侧滑失稳.     

高速履带车辆静液传动改进模糊控制

针对高速履带车辆静液传动系统具有非线性及时变负载等特点,设计了应用于该传动系统的模糊控制器,因系统响应在上升和稳定阶段对模糊控制器的比例因子有不同的要求,定比例因子的模糊控制器难以二者兼顾,故提出一种改进方法,以补偿量及其绝对值的乘积作为新的补偿量对系统进行控制,构成变比例因子的模糊控制器.仿真及试验表明,改进的模糊控制器响应迅速,能有效抑制系统超调量,且系统的动态和静态性能有明显改善,适用于高速履带车辆的静液传动控制.