混合电动汽车驱动系统的分类方法及应用

研究了混合电动汽车驱动系统的4种分类方法,对每一种分类方法中包含的各种类型的混合电动汽车驱动系统的结构特点进行了分析,对国内外一些典型结构的混合电动汽车进行了研究,在此基础上,根据提出的分类方法以及越野车的运行特点,选取分路式并联混合动力驱动系统作为CFA 6470HEV混合动力越野车的驱动系统方案,车辆的各项性能都达到了预定的目标,证明所选取的方案是合理的。     

基于神经网络的混合电动汽车发动机特性研究

利用MATLAB神经网络工具箱建立了发动机特性的拟合和仿真模型，在此基础上得到了发动机的万有特性曲线，并对发动机的万有特性进行了分析，得到了并联混合电动汽车行驶过程中发动机的最优工作范围；研究了并联混合电动汽车驱动系统中发动机与驱动电机之间的功率匹配问题，确定了车辆行驶所需的最大功率与发动机和驱动电机功率之间的关系，据此可选择适合类型的发动机和驱动电机，实现并联混合电动汽车驱动系统的优化设计．     

混合电动汽车驱动系统及其智能控制技术

能源危机和环境污染是当今世界面临的两大问题,寻找新的替代能源并减少环境污染已经成为汽车工业发展的必然趋势。电动汽车由于使用电能全部或部分替代了石化燃料并可减少环境污染而日益受到各国的重视,本文对电动汽车驱动系统及其智能控制技术进行了评述。     

天然气及其在内燃机中的应用技术

介绍了天然气的性质及其在内燃机中的使用特点 ,对天然气内燃机的燃料供给系统进行了描述 ,研究了天然气内燃机设计中的一些关键技术问题。     

基于混沌遗传算法的PHEV能量管理策略优化

提出了一种新的混沌遗传算法,改进了混沌映射和遗传算法的结合方式,使种群在进化的过程中能够混沌搜索解空间,从而增强遗传算法的遍历性.该算法有效地克服了遗传算法局部收敛的缺陷.在软件ADVISOR2002中,以一辆采用模糊能量管理策略的插电式混合动力电动汽车(Plug-in Hybrid Electrical Vehicle,PHEV)为研究对象,应用该混沌遗传算法对其隶属函数和控制规则进行了优化.仿真结果表明,该算法可以实现对模糊控制器的全局优化.与原模糊控制策略相比,优化后的燃油经济性提高了5.15%,CO排放减少了6.39%.     

混合动力驱动系统及其在越野车中的应用

综述了混合动力驱动系统的结构类型、特点及适应场合,提出了混合动力驱动系统的选取方法。选取分路式并联混合动力驱动系统作为CFA6470HEV混合动力轻型越野车的驱动系统方案,并对该系统的动力参数匹配进行了研究,得到了合适的驱动电机以及电池组参数。     

神经网络方法在发动机特性仿真中的应用研究

根据发动机特性实验结果研究了发动机扭矩和转速与燃油耗及节气门开启角之间的关系.分析了利用BP神经网络工具箱对该网络进行设计的过程,建立了发动机扭矩和转速与燃油耗及节气门开启角关系的神经网络模型,即基于函数trainbpx和trainlm的模型.结果表明,基于函数trainbpx的模型的稳定性较好,而基于函数trainlm的模型的结构较简单,训练时间较短.     

电喷发动机过渡工况空燃比鲁棒控制研究

阐述了最优H∞控制理论，并将其用于电喷发动机空燃比控制；在充分考虑外部干扰和系统模型不确定性的情况下，讨论并制定了最优H∞理论控制策略.采用面向对象的GT-Power仿真软件，从物理模型出发建立了电喷发动机仿真模型；用Matlab/Simulink软件建立起相应的最优H∞控制器和PI控制器；最后运用Matlab/Simulink与GT-Power的接口，建立电喷发动机实时控制系统.仿真结果表明：最优H∞控制相对于PI控制具有更好的鲁棒稳定性和抗干扰能力，提高了空燃比的控制精度.