增程型电动轿车动力系统的参数匹配及试验研究

以某款增程型电动轿车为研究对象,在整车性能指标和系统结构确定的基础上,从电驱动系统、电储能系统、增程器及控制模式等方面出发,对整车动力系统进行了参数匹配分析及相关试验研究.同时通过Matlab/Simulink和Advisor联合仿真,在NEDC循环工况下对E-REV动力性进行了仿真分析.仿真及试验结果表明:发动机转速在2 800 r/min时可保证发电功率为6 kW,电池SOC变化曲线符合电量耗尽模式控制策略,驱动电机输出转矩满足E-REV行驶动力性要求,所确定的动力系统方案满足整车基本性能要求.     

煤层气发动机混合气充量系数模型的辨识

将充量系数作为预混合点燃式煤层气发动机转速和进气歧管压力的函数,根据实验数据,应用系统辨识方法,建立了基于多项式、BP神经网络和自适应神经网络模糊推理系统（ANFIs）的混合气充量系数模型,比较了各种模型的建模效果。为了验证模型的有效性,将所建充量系数模型分别嵌入煤层气发动机平均值模型,对平均值模型的估计值和实验数据进行了比较。检验结果表明,充量系数的非参数模型比多项式模型具有更高的预测精度,适合作为系统仿真的子模型。     

基于氧传感器的空燃比控制模型

基于反馈控制建立了一种计算方便、实用性强的空燃比控制模型,该发动机空燃比反馈控制模型以氧传感器信号为基础,由激活条件、调节振幅、方波、平衡、选择和滤波等6个模块构成。激活条件模块依据发动机运行条件选定空燃比是方波调节还是氧平衡控制调节,调节振幅模块则依据催化剂上游的废气质量流量确定燃油调节的幅度,调节信号经过选择、滤波后输出空燃比反馈修正系数,进而对喷油时间进行修正。论文最后将模块写进发动机电控单元(ECU)中进行初步的台架实验,结果表明发动机稳态时控制效果较好。     

煤层气发动机稳态空燃比前馈控制脉谱生成

基于煤层气发动机进气系统的物理特性,采用平均值、多项式和模糊神经网络建模方法,建立了用于稳态空燃比前馈控制的递阶模型,并通过该模型生成了三维初始控制脉谱图.借助于辨识的过量空气系数自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)模型,进行了静态空燃比前馈控制仿真.利用前馈控制模型生成的数据,检验了实际控制效果.结果表明,前馈控制模型具有良好的预测能力,模型最大和平均预测误差分别小于8%和5%.