基于神经网络的混合动力汽车驾驶意图识别方法

建立了基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络。通过对模糊神经网络进行训练,生成了驾驶意图模糊推理规则。从仿真结果可以看出运用本方法得到的模糊推理规则可以很好地识别驾驶意图,并且基于驾驶意图识别可以有效地优化混合动力汽车的控制策略,从而进一步提高混合动力汽车燃油经济性。     

基于驾驶意图的无级变速器目标速比确定方

运用模糊数学理论提出一种基于驾驶意图的金属带式无级变速器(CVT)目标速比的确定方法,不需采用传统的经过手动方式选择动力模式或经济模式的方式,即可确定一个在动力和经济模式之间的目标速比.根据基于模糊规则的驾驶意图指数确定的目标速比进行CVT的速比控制,以达到按照驾驶意图来兼顾汽车的动力性和经济性能,从而避免了传统模式选择过程中速比突变导致传动系统的冲击、振动和发动机颤动,且能够根据驾驶员的驾驶意图进行调整,提高了驾驶操纵性.最后根据目标速比控制策略设计了控制器,并通过试验验证了目标速比确定方法的适用性.     

驾驶员制动意图辨识的方法研究

采用基于模糊推理的多参数驾驶员制动意图识别的方法 ,以制动踏板力、制动踏板开度以及制动踏板开度变化率作为输入参数,将驾驶意图分为平稳制动、一般制动、紧急制动;通过Matlab自带的模糊推理工具箱,采用图形界面可视化工具建立驾驶意图识别的模糊推理系统。最后借助Matlab的Fuzzy工具箱,搭建驾驶员制动意图辨识模型的离线验证Simulink程序,利用大量实车的试验数据验证辨识模型的准确性。仿真结果证明该模型辨识度高,模型准确可靠。本模型也可用于制动辅助系统的控制策略的开发,从而提高制动辅助系统的响应时间,减轻驾驶员的负担,提高汽车的行驶安全性。     

混合动力汽车行星机构动力耦合器控制策略仿真

行星机构动力耦合器通过一组离合器的结合、分离实现混合动力汽车的各种驱动模式.运用虚拟杠杆法分析了行星机构动力耦合器的转速合成特性和转矩合成特性.为满足驱动模式切换过程的动态特性及离合器结合平顺的要求,研究了动力耦合器的模糊控制策略.该策略以加速踏板行程和踏板行程变化率为模糊输入量,得到的输出量为离合器结合的初始压力和结合时压力变化率.建立了动力耦合器的仿真模型,仿真结果表明该模糊控制策略既能反映驾驶员的操作意图,又能满足车辆的动力性和平顺性的要求.     

电动拖拉机驱动转矩控制策略研究

针对电动拖拉机在田间作业时,作业工况复杂、作业阻力非线性等问题,选取拖拉机的典型工况—犁耕,提出了电动拖拉机作业时的转矩控制策略。整车的转矩控制策略将驾驶员的驾驶意图模式划分为3种,并建立了驱动模式模糊识别器。再根据识别结果制定了对应模式下的转矩控制策略。仿真结果表明:该控制策略能有效地识别驾驶员意图,提升了整车的动力性和经济性。     

驾驶意图对轮毂电机制动能量回收的研究

对驾驶员的驾驶意图进行判断能够有效地提高汽车制动能量回收。针对四轮驱动电动汽车的制动能量回收问题,结合ECE法规、电机特性、电池SOC等主要限制条件建立了针对不同制动驾驶意图下的制动力分配策略。通过MATLAB/Simulink平台进行建模仿真来验证制动策略的合规性。结果表明,所建立的针对不同制动驾驶意图下的制动力分配策略,在不同的制动初始车速下都具有有效性,其制动距离也符合国家标准。     

基于BP神经网络的HEV加速意图识别

为满足混合动力汽车在燃油经济性条件下对动力性能的要求,从汽车的加速方面进行了分析,利用油门踏板的开度及其变化率和车速作为识别加速意图的指标,运用适应性强且识别准确率高的神经网络来预测驾驶员的加速意图。根据相应的实车采集数据和加速意图目标值进行训练神经网络,达到能实现较高的识别准确率。进而控制电机来补偿加速时发动机的动力不足的影响。     

基于模糊控制的PHEV转矩协调控制策略研究

为了提高汽车燃油经济性和排放性能,针对并联混合动力汽车,提出了一种基于模糊控制技术的转矩协调控制策略。首先,分析并联混合动力汽车驱动系统的整体结构和转矩耦合下的运行模式,其次,利用MATLAB/Simulink工具建立系统转矩模糊控制策略,并在5次NEDC和UDDS循环工况下与ADVISOR平台进行联合仿真。结果表明,相较于电机辅助控制策略,在满足动力性能前提下,该方法进一步提升了整车燃油经济性、环保性和发动机工作性能。     

电传动车辆反拖系统设计与分层控制策略研究

针对轮边电传动汽车长距离下坡工况中发动机的高怠速、高油耗,设计了反拖回馈电传动系统,轮边电动机再生制动能量回馈至直流母线,由整流模块切换到控制同步牵引发电机,使其工作在牵引电动机状态,反拖发动机至额定转速,此时发动机油门关闭。依据分层控制思想,提出了车辆行驶状态判断的上层控制算法、基于发电机转子频率跟踪的中层控制算法和基于双模糊控制的底层控制算法反拖回馈的3层控制体系。台架试验表明:该传动方式可以提供发动机功率20%的连续制动力,节省燃油,控制策略鲁棒性好,对驾驶员意图识别能力强。     

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.     

单行星排式混合动力汽车控制策略仿真及应用

分析了单行星排混合动力汽车的元件参数匹配要求,对发动机、电机和电池进行了参数分析验证,并确定了行星排齿数比系数k以及主减速器速比。采用AVL-Cruise软件中自带的单行星排式混合动力汽车的各元件参数搭建仿真模型,基于汽车的行驶阻力方程在Simulink平台构建了逻辑门限值控制策略。通过dll文件进行动态链接,实现Cruise和Simulink的联合仿真计算,分析了整车在NEDC循环工况下的汽车运行特性。结果证明,采用本控制策略可以使SOC值保持在较稳定的水平,电池得到了保护。同时验证了基于该模型及控制策略的混合动力汽车经济性、排放性和动力性可以满足要求。     

车辆半主动悬架粒子群模糊混合控制策略

在Matlab中建立4自由度1/2半主动悬架车辆模型后,构建模糊混合控制器,利用粒子群优化算法对模糊混合控制器的隶属度函数和模糊控制规则同时进行优化,开发了粒子群模糊混合控制策略。为了有效验证所提出的控制策略,在搭建的车辆半主动悬架系统控制策略硬件在环仿真试验平台上进行了粒子群模糊混合控制策略的半实物仿真试验。硬件在环仿真试验结果表明,粒子群模糊混合控制策略明显优于传统模糊控制策略,能有效地提高半主动悬架系统的综合性能,并且在不同路面输入激励下均能取得较好的控制效果。     

汽车主动避撞系统主动制动实现方法研究

汽车主动避撞系统主动制动不仅是保障行车安全的重要措施,更是保障驾驶员驾驶安全的基础内容。基于此,文章对汽车主动避撞系统存在的问题进行了分析,研究了汽车主动避撞系统主动制动实现的方法,以保证驾驶员在行驶过程中及时预测危险事件,预防危险,并构建了以驾驶员及乘客为核心的安全避撞系统,这种安全避撞系统的构建,能为探究汽车主动避撞系统主动制动提供具有参考价值的发展建议,进一步提升驾驶员和乘客在汽车驾驶过程中的安全性。     

汽车智能前照灯研究及其控制策略分析

汽车智能前照灯系统可以根据转向盘转角等各种车载传感器,判断驾驶员的操纵意图,并直接控制前照灯的转动、补偿角度及光照类型,为驾驶员提供了更为有效的照射区域。从前照灯灯光分布特性出发,结合现有的智能前照灯发展现状,介绍了目前国际主流的基于汽车行驶状态信息和基于道路几何信息的智能前照灯控制策略。     

基于变结构模糊控制器的混合动力汽车控制策略及仿真

介绍了一种全新理念的基于变结构模糊控制器的混合动力汽车(HEV)控制策略并进行了仿真,通过引入变结构模糊控制器,设计了两种模式,分别制定了模糊控制的隶属度函数,并用Simulink软件进行仿真,通过比较两种模式的仿真结果,验证了设计的有效性和实用性。     

插电式混合动力农业运输车驱动工况控制及仿真

在建立了插电式混合动力农业运输车发动机、电机和电池的数学模型基础上，设计了插电式混合动力农业运输车驱动工况的控制策略，该控制策略采用基于规则的逻辑门限值控制策略，以汽车需求转矩和蓄电池荷电状态SOC为基本控制参数；利用MATLAB/Simulink和Stateflow软件对插电式混合动力农业运输车燃油经济性进行仿真分析。结果显示与相同类型的传统内燃机农业运输车相比，其燃油消耗明显降低，说明所设计的插电式混合动力农业运输车驱动工况的控制策略是有效的，同时分析了整车参数对汽车燃油消耗的影响。     

混合动力汽车牵引力分层控制与硬件在环试验

传统内燃机汽车牵引力控制系统发出的控制命令无法直接给混合动力汽车,需要重新设计混合动力汽车的牵引力控制系统。提出ISG型混合动力汽车牵引力分层控制体系,上层控制采用基于动态滑模的整车期望驱动总力矩制定策略;中层控制采用基于低通滤波的发动机目标转矩设计算法和基于模型匹配二自由度控制的转矩动态协调控制策略;底层控制采用基于动态补偿的系统退出策略。对控制系统进行了仿真和硬件在环试验验证,结果表明提出的混合动力汽车牵引力控制方法能够快速、准确地抑制车轮的过度滑转,有效地实现了ISG型混合动力汽车牵引力控制功能。     

基于人群搜索算法的四驱汽车扭矩分配控制策略

为了提高四驱汽车的整车性能,对四驱汽车扭矩分配特性进行了相关分析,并提出了一种新的扭矩分配控制策略。基于Matlab/Simulink构建了整车7自由度动力学模型;研究了不同路面、不同车速和不同转向工况下轴间扭矩分配和轮间扭矩分配对汽车质心侧偏角及横摆角速度的影响规律。以线性二自由度半车模型作为参考对象,基于人群搜索算法(Seeker optimization algorithm,SOA)和PID控制系统设计了扭矩分配控制系统,并进行了仿真分析。基于NI PXI设备构建了扭矩分配硬件在环试验平台,进行了试验验证。结果显示:该控制策略能较好地跟随驾驶员的转向意图,车辆行驶稳定性得到提升,试验结果也验证了控制系统的有效性。     

基于工况偏差在线计算的PHEV能量补偿控制方法

针对车辆真实工况与标准工况实时偏差导致的整车能量管理性能下降问题,提出一种基于工况偏差在线计算的插电式混合动力汽车(PHEV)能量补偿控制方法。根据车辆工况识别结果建立实际工况与标准工况之间偏差的数学表达式;以油电耗比为指标函数,构建能量管理系统控制偏差数学模型,给出工况偏差与控制偏差函数关系的离线建模方法;在此基础上,以工况偏差为输入,以控制偏差为被控对象,设计能量补偿模糊控制器,给出控制偏差的模糊控制规则和动力补偿分配权值。基于某控制策略对本文所提出的方法进行仿真验证,结果表明:所提出的能量分配补偿控制方法能够进一步降低整车燃油消耗,进而提升PHEV能量管理性能。     

混合动力汽车电驱动系统设计与仿真研究

电驱动系统是混合动力汽车的动力源.对串联式混合动力电动汽车的电驱动系统进行了结构分析和部件设计,在分析其工作模式的基础上,确定了峰值电源最大荷电状态的控制策略,基于Matlab软件对该电驱动系统建立了仿真模型.仿真试验分析表明,该控制策略将循环通过电动机和峰值电源的部分发动机能量最小化,从而减少发动机能量传递的损耗.建立的模型是合理有效的,为混合动力汽车整车的动力性、经济性等提供了仿真平台.