基于参数扫描算法的HEV多能源控制策略优化研究

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基于混合遗传算法的HEV控制策略优化

ＫｅｗｒｓＨＥｙｏｄ：Ｖ；ｅｅｇｎｇｍｅｔｃｎｒｌｓａｅｙｎｒｙｍａａｅｎｏｔｏｔｔｇ；ｍｕｔｏｊｃｖｐｉｚｔｎｙｒｅｅｉｒｌ－ｂｅｆｅｏｔａｉ；ｈｂｉｇｎｔｉｉｍｉｏｄｃ
ａｇｒｔｌｏｉｈｍ；ｓｍｕａｅｎｎａｉｌｏｒｔｉｌｔｄａｅｌｎｇａｇｉｈｍ
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的优化分配提供了广阔空间，能获得传统汽车所不
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化问题，用混合优化方法，多目标遗传优化中引应在入模拟退火（ｉｕａｅｎｅｌｇＡ）法，克服ｓｌｔａｎａｉ，Ｓ算ｍｄｎ既
至无法收敛到全局最优解。本文中针对ＨＶ复杂非线性系统的全局最优Ｅ
混合动力电动汽车（ｙｒｌｃｃｖｈｃｅｈｂｄｅｔｅｉｌ，ｉｅｒｉＨＶ）过多种动力源的组合，用电力储能和电力Ｅ通采驱动技术，与传统汽车的内燃机驱动相结合，为能量

基于参数扫描算法的HEV多能源控制策略优化研究

后对控制策略优化前后的ＳＶ性能进行仿真。结果表明，Ｕ优化后燃油经济性在多种路况下都得到了不同程度提高。
关键词优化；仿真
ＡｔｄｎｔｅＯｐｉｚｔｏｆＨＥＶｌｉＥｎｒｙＣｏｔｏｔａｅｙＳｕｙｏｈｔｍｉａｉｎｏＭｕｔ— ｅｇｎｒｌＳｒｔｇＢａｅｎＰｒｍｅｅｗｅｐＡｌｏｉｍｓｄｏａａｔｒＳｅｇｒｔｈ
汽２１００年（３）８期第２卷第
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２０１７０１３
基于参数扫描算法的ＨＶ多能源控制策略优化研究Ｅ
李顶根王好端，
ｅｏｏｆＳｃｎｍｙｏＵＶｔｒｏｔｍｉａｉｎｈｓｉｒｖｄｔｉｆｒｎｘｅｔｎｅｉｅｅｔｒａｏｄｔｎ．ｆａｅｐｉｚｔａｍｐｏｅｏｄｆｅｅｔｅｔｎｓｕｄｒｄｆｒｎｏｄｃｎｉｉｓｏｆｏＫｅｗｏｒｓ：ＨＥＶ；ｍｕｔ・ｅｅｒｍｅｅｗｅｐａｇｒｔｙｄｌｉｌｖｌｐａａｔｒｓｅｌｏｉｈｍ；ｃｎｒｌｓｒｔｇｏｔｏｔａｅｙ；ｏｉｚｔｏｐｔｍｉａｉｎ；ｓｍｕａｉｉｌｔｏｎ
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基于MPC的混合动力汽车能量管理策略

基于MPC的混合动力汽车能量管理策略万欣;荀径;WU Guoyuan;赵子枞【期刊名称】《北京交通大学学报》【年(卷),期】2022(46)5【摘要】混合动力汽车(Hybrid Electric Vehicle,HEV)通常由两种或两种以上动力源共同驱动,通过控制算法协调各动力源的动力分配,以改善整车性能,提高车辆燃油经济性.以目标结构的混联式HEV作为研究对象,采用“黑盒”建模方法,结合参数识别、车辆动力学和动力传动系统的物理模型以及实际测试数据,评估输入变量对被控混联式HEV的影响以及存在的工作模式等.同时,提出了一种两层的模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)的能量管理策略.上层控制器利用车路协同信息(Vehicle-to-everything,V2X),包括道路速度限制、车辆跟车约束、交叉口信号状态,以及停车线位置,计算车辆的参考运行状态,并将这些信息提供给下层控制器.下层控制器通过MPC计算各部件力矩和制动力,以优化HEV的运行过程.matlab/Simulink仿真结果表明,电池荷电状态(State of Charge,SOC)消耗量降低了5%,验证了该方法的可行性和有效性.【总页数】10页(P149-158)【作者】万欣;荀径;WU Guoyuan;赵子枞【作者单位】北京交通大学;加州大学河滨分校电气与计算工程系【正文语种】中文【中图分类】U469.7【相关文献】1.基于MPC的液压混合动力车辆能量管理策略研究2.基于混合储能系统的插电式混合动力汽车能量管理策略优化研究3.基于ECMS-MPC混合动力汽车能量管理策略4.在质子照相中利用Abel逆变换反演等离子体自生磁场结构5.基于MPC-PI 的混合动力系统能量管理策略因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

混合动力车辆电力系统的优化控制算法研究

混合动力车辆电力系统的优化控制算法研究摘要：随着对环境保护和能源效率的关注日益提高，混合动力车辆作为一种新能源汽车，受到了广泛的关注。

而混合动力车辆的电力系统是其核心技术之一，对其进行优化控制算法研究，对提高车辆的燃料经济性和性能具有重要意义。

本文通过综述国内外相关研究，结合实际案例分析，探讨混合动力车辆电力系统的优化控制算法，希望为混合动力车辆技术的发展提供参考。

1. 引言混合动力车辆（Hybrid Electric Vehicle，HEV）是指采用多种能源形式为动力源的车辆，一般包括内燃机和电动机两种能源。

混合动力技术利用电力与燃油的混合作为动力源，有效地提高了燃料经济性和行驶性能。

电力系统作为混合动力车辆的核心技术之一，在实际应用中面临着诸多挑战，包括能量管理、动力分配和控制策略等。

因此，优化控制算法的研究具有重要意义。

2. 混合动力车辆电力系统的结构混合动力车辆的电力系统一般包括能量存储系统（ESS）、电动机、发动机和功率分配器等。

能量存储系统一般采用电池组和超级电容器等，它们能够存储能量并提供电动机所需的电能。

发动机则通过燃烧燃料产生动力，并驱动发电机发电，以供电池组充电和驱动电机。

功率分配器用来控制发动机和电动机的动力输出，并实现能量的回收和再利用。

3. 混合动力车辆电力系统的优化控制算法（1）能量管理算法能量管理算法是控制混合动力车辆电力系统能量流动的重要算法。

其主要目标是通过合理的能量分配，最大限度地提高燃料经济性。

在能量管理算法的设计中，可以考虑车辆的驾驶需求、电池状态、动力分配和发动机工作模式等因素。

常用的算法包括最优功率分配算法、模型预测控制算法和最小乘数规则控制算法等。

（2）动力分配算法动力分配算法用于控制发动机和电动机的功率输出，以满足驾驶需求并实现能量的高效利用。

一般情况下，动力分配算法根据不同的驾驶模式、车速和电池状态等因素，确定发动机和电动机的工作状态和工作比例。

基于PSO算法的HEV控制策略研究

燃油经济性并降低排放。
结合发动机万有特性，初步设计发动机与电机
的目标力矩［如式（１）所示］和电池组的输出功率［如
式（２）所示］。
ｆＴ一厂。ｐ（，，，Ｔ）
Ｔ，，．＝Ｔｏ－ｉ：叩。
提高ＨＥＶ电驱动系统性能，关键在于通过电机力
了研究，但这些研究多数只是针对逻辑门限切换算
法，无法实现控制效果的最优。该文采用粒子群优
化算法（ＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍ０ｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）对并联
摘要：混合动力电动汽车（ＨＥＶ）是当今国内外汽车领域研究的重点与热点，其中控制策略是混合动力电动汽车研发过程中的关键环节。文中结合并联式混合动力汽车系统特点，提出了一种基于粒子群优化算法（ＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍ０ｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）的优化控制策略，并在Ｓｉｍｕｌｉｎｋ环境下进行了仿真，结果表明所提出的控制算法正确、有效。关键词：汽车；混合动力电动汽车（ＨＥＶ）；控制策略；粒子群优化算法（ＰＳ０）；仿真分析中图分类号：Ｕ４６９．７文献标志码：Ａ文章编号：１６７１ —２６６８（２Ｏｌ３）０２ —００１１－０３

混合动力汽车能效优化与控制策略研究

1　引言混合动力汽车作为一种结合了内燃机和电动机的节能环保型汽车，具有独特的优势。

它能够在不同的行驶状态下选择最佳的动力源，从而实现能效优化。

然而，如何实现混合动力汽车的能效优化和控制策略，是当前研究的热点和难点问题。

本文将从混合动力汽车的能效优化和控制策略两个方面展开研究。

（1）研究背景与意义。

在全球范围内，能源危机和环境问题已经成为各国政府和各行各业关注的焦点。

汽车行业作为能源消耗和排放的主要源头之一，其可持续发展已经成为刻不容缓的任务。

节能和环保已经成为汽车行业发展的两大主题，而混合动力汽车正是在这种背景下应运而生的一种新型汽车。

混合动力汽车是一种结合了内燃机和电动机的汽车，通过同时搭载两种动力源来实现节能和环保的目标。

相比传统汽车，混合动力汽车具有更高的燃油经济性和更低的排放，因此具有广阔的市场前景。

随着政府对环保要求的不断提高和消费者对节能环保的日益关注，混合动力汽车的需求量不断增长，其研发和应用已经成为汽车行业的重要趋势。

然而，混合动力汽车的能效优化和控制策略是实现其优势的关键所在。

如何合理地管理和优化内燃机和电动机的工作状态，提高整车的性能和燃油经济性，是当前研究的热点和难点问题。

针对这一问题，本文将重点探讨混合动力汽车的能效优化和控制策略，以期为节能环保型汽车的研发和应用提供理论支持和实践指导。

通过深入研究和对比国内外相关文献，本文将从混合动力汽车的工作原理及特点、能效优化方法研究、控制策略研究等方面展开讨论。

首先，我们将简要介绍混合动力汽车的基本概念和工作原理，分析其特点和发展趋势。

在此基付强吉林工程技术师范学院　吉林省长春市　130052摘要：随着环境问题和能源危机的日益严重，混合动力汽车作为一种节能环保的交通工具，得到了广泛关注。

能效优化和控制策略是混合动力汽车研究的重要方向，对于提高汽车性能、降低能耗、减少排放具有重要意义。

本文旨在探讨混合动力汽车的能效优化和控制策略，以提高汽车的整体性能和燃油经济性。

48V微混HEV BOOST模式转矩瞬态优化控制

48V微混HEV BOOST模式转矩瞬态优化控制随着环保要求的不断提高，48V微混合动力汽车得到了越来越广泛的应用。

在48V微混合动力汽车中，BOOST模式是实现电动增压的最基本模式。

然而，在这种模式下，转矩瞬态响应速度通常较慢，会影响车辆的动力性和燃油经济性。

因此，本文提出了一种48V微混合动力汽车BOOST模式转矩瞬态优化控制算法。

首先，我们需要理解48V微混合动力汽车的BOOST模式。

在这种模式下，电机通过电池向发动机提供额外的动力。

动力电池的电压通常是48V，因此BOOST模式也称为48V增压模式。

控制器根据车辆的动力需求，通过电机控制适当的增压水平，以提高车辆的加速性和动力性。

在BOOST模式下，电机控制器控制电机的输出转矩，这与传统的油门踏板控制方式不同。

因此，设计高效的控制算法可以优化车辆的性能和燃油经济性。

为了实现转矩瞬态响应速度的优化，本文提出了一种基于模型预测控制（MPC）的算法。

该算法通过预测车辆的动力需求和附加转矩，以预测未来时刻电机输出转矩的变化趋势，并控制电机在未来时刻输出合适的转矩。

通过这种方式，可以优化转矩瞬态响应速度，提高车辆的加速性和动力性。

此外，该算法还可以通过预测未来时刻的转矩需求，实现更加精准的燃油经济性控制。

在研究中，我们通过仿真验证了该算法的有效性。

通过与传统的PID控制算法进行比较，结果表明，MPC算法可以实现更快的转矩响应速度和更高的转矩精度。

此外，该算法对控制器参数和车辆参数的变化具有较强的鲁棒性，可以适应不同车辆类型和不同路况的需求。

综上所述，本文提出了一种基于MPC的48V微混合动力汽车BOOST模式转矩瞬态优化控制算法。

通过对算法的仿真验证，我们证明了该算法的有效性和优越性。

希望这种算法能够为48V微混合动力汽车的控制器设计和优化提供参考。

进一步探究本文提出的48V微混合动力汽车BOOST模式转矩瞬态优化控制算法的特点及其优化效果。

首先，MPC算法可以根据车辆动力需求和附加转矩预测下一时刻的转矩需求，以此实现更精确的转矩控制。

混合动力电动汽车能量管理策略研究开题报告

开题报告题的研究进展及现状进行了全面总结,从不同角度对混合动力电动汽车的能量管理问题进行描述,并对主要能量管理策略进行了分析和对比研究,指出各种控制方法的优点及其存在的问题与不足,最后对混合动力电动汽车能量管理策略研究的未来发展方向进行了展望[6]。

面对能源和环境的巨大压力,混合动力汽车已成为世界汽车产业重点发展领域,其中,能量管理系统是相关研究领域的重点和难点.根据算法,现阶段的能量管理策略可以分为基于确定规则的控制策略、基于模糊规则的控制策略、基于瞬时优化的控制策略、基于全局优化的控制策略四种[7]文中分析并比较这四种能量管理策略,基于模糊规则的控制策略自适应性强和基于瞬时优化的控制策略精确度高,应给予关注。

燃料电池/蓄电池混合动力电动汽车存在动力的耦合和分离过程,能量管理策略比较复杂。

为了进一步合理分配燃料电池和蓄电池之间的动力输出,增强其能量管理策略的鲁棒性,从理论上分析了燃料电池/蓄电池双能源电动汽车的功率分配方法[8],用Matlab/Simulink建立了功率跟随模式控制策略的仿真模型,利用ADVISOR2002的并联框架完成燃料电池/蓄电池双能源混合动力汽车能量管理的建模与仿真。

结果表明该电动汽车动力传动系统参数匹配合理,能满足动力性设计指标要求。

能源管理系统[9]是混合动力电动车的一个重要管理系统.该系统全面管理能源在电动车上的释放、存储、分配与回收,是实现混合动力电动车的关键技术之一.和其他同类系统相比,本系统具有抗干扰性好、可靠性高、控制简单、成本低等特点.该系统已经研制成功,试运行情况良好。

电动汽车电能供给方式、电动汽车充电站建设典型模式、系统功能需求,以形成系统服务体系的框架,结合物联网、多代理等新技术,从硬件设备及通信角度设计了能量管理系统的开发方案,使充电站结合自身的情况,在电网稳定的前提下尽可能地满足电动车的要求,统筹好电网、充电站、电动汽车三者的利益。

研究成果对于促进电动汽车产业化进程具有重要的意义[10]。

混合动力汽车能量管理与优化策略研究

混合动力汽车能量管理与优化策略研究随着全球能源需求和环境问题日益严峻，混合动力汽车作为一种新兴的交通工具，承载着减少能源消耗和尾气排放的期望。

能量管理和优化策略是混合动力汽车的核心问题之一，它对于提高燃油经济性和车辆性能至关重要。

本文将介绍混合动力汽车能量管理和优化策略的研究现状和关键技术。

一、混合动力汽车能量管理的研究现状混合动力汽车能量管理是指如何合理地分配内燃机和电动机的能量输出，以最大限度地提高车辆的综合效能。

目前，混合动力汽车能量管理的研究主要集中在两个方面：优化控制策略和能量储存系统。

1. 优化控制策略优化控制策略的目标是在保证动力性能和驾驶体验的前提下，尽量降低能源消耗和排放。

常用的策略包括基于规则的能量管理策略、基于经验规则的能量管理策略和模型预测的能量管理策略。

这些策略通过调整内燃机和电动机之间的协调性来实现对能量的优化利用。

2. 能量储存系统能量储存系统是混合动力汽车能量管理的关键组成部分，主要包括电池组、超级电容器和动力电子控制装置等。

目前，锂离子电池是最常用的能量储存装置。

未来的研究方向包括改进电池容量和寿命、提高超级电容器的能量密度和功率密度等。

二、混合动力汽车能量管理的优化策略1. 智能能量管理策略智能能量管理策略利用先进的算法和模型来实时分析和预测车辆的能源需求，从而实现对车辆能量输出的智能化控制。

例如，采用模糊控制算法可以实现对不确定性的适应性控制，提高车辆在不同路况下的能效表现。

2. 协同控制策略协同控制策略是指内燃机和电动机之间的有效协调，以提高整车性能和能源利用效率。

这种策略可以通过智能控制算法和实时信息的交互来实现，例如，优化电池充电和放电策略，实时调整内燃机的功率输出等。

3. 能量回收和储存技术能量回收和储存技术是提高混合动力汽车能量管理效率的关键技术之一。

通过回收和储存制动能量、惯性能量和废热能量等，可以有效提高能量利用效率，并延长能量储存系统的寿命。

基于多目标优化的电力系统能耗最优化控制

基于多目标优化的电力系统能耗最优化控制随着社会的发展和人民生活水平的提高，电力系统在现代社会中的重要性日益凸显。

而电力系统的能耗问题也成为了亟待解决的难题之一。

为了实现电力系统的可持续发展和资源的有效利用，基于多目标优化的电力系统能耗最优化控制成为了当前研究的热点之一。

本文将从多个角度对这一主题进行论述。

一、电力系统能耗问题的背景与意义能耗问题是由于电力系统的扩容以及人民电力需求的增长而导致的。

传统的电力系统设计和运营往往存在着能耗效率低下、寿命周期短等问题，这不仅导致社会资源的浪费，还会给环境带来严重的污染。

因此，通过对电力系统的能耗进行最优化控制，可以有效地提高能耗的效率，减少资源浪费，并为环境保护做出贡献。

二、基于多目标优化的电力系统能耗最优化控制的方法与技术1. 能耗最优化模型的建立基于多目标优化的电力系统能耗最优化控制需要建立相应的数学模型。

该模型应该能够考虑多个目标指标，如能源利用率、发电成本、环境影响等。

同时，还需要综合考虑各种约束条件，如电力负荷平衡、电力供应安全等。

建立合理的数学模型是实现能耗最优化的基础。

2. 优化算法与技术的应用为了求解能耗最优化模型，需要运用优化算法和技术。

常见的优化算法包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。

这些算法可以通过搜索算法找到一组最优解，并在多个目标指标之间找到一种平衡。

此外，还需要结合实际情况，运用相应的技术手段，如智能电网技术、能源存储技术等，提高能耗最优化控制的效果。

三、多目标优化的电力系统能耗最优化控制的应用案例在实际应用中，多目标优化的电力系统能耗最优化控制已经取得了一些成效。

以某电力系统为例，通过基于多目标优化的方法，成功实现了该电力系统的能耗最优化控制。

通过对电力系统的负荷进行合理分配和实时调整，该系统的能源利用率得到了显著提高，发电成本得到了降低，系统的环境影响也得到了减少。

这一应用案例充分说明了多目标优化的电力系统能耗最优化控制的实际效果和潜力。

燃料电池混动汽车能量管理策略研究

河南科技Henan Science and Technology 计算机科学与人工智能总第804期第10期2023年5月燃料电池混动汽车能量管理策略研究王天祥（同济大学汽车学院，上海201800）摘要：【目的】能量管理策略（EMS）是燃料电池汽车能量控制的核心策略，一个优秀的能量管理策略能大幅度提高燃料电池的经济性与耐久性，有许多基于创新算法的能量管理策略被不断提出。

【方法】本研究以燃料电池汽车（FCEV）为研究对象，将能量管理策略分为基于规则和基于优化两大类，分析每个分类下各种能量管理策略的优缺点。

【结果】在对每种分类下的能量管理策略的表现分析后发现，当前燃料电池混动汽车使用的基于规则能量管理策略还有较大的改善空间。

【结论】未来其将会被以智能优化算法为导向的能量管理策略所替代。

关键词：燃料电池汽车；能量管理策略；动力系统；最优控制中图分类号：TM911文献标志码：A文章编号：1003-5168（2023）10-0026-04 DOI：10.19968/ki.hnkj.1003-5168.2023.010.005Research on Energy Management Strategy of Fuel Cell VehicleWANG Tianxiang(School of Automotive Engineering,Tongji University,Shanghai201800,China)Abstract:[Purposes]Energy management strategy is the core strategy of fuel cell vehicle energy control. An excellent energy management strategy can greatly improve the economy and durability of fuel cells. Many energy management strategies based on innovative algorithms have been proposed continuously.[Methods]This study takes fuel cell vehicles as the main research object,and divides energy manage⁃ment strategies into two categories:rule-based and optimization-based,and analyzes the advantages and disadvantages of various energy management strategies under each category.[Findings]After analyzing the performance of energy management strategies under each classification,it is found that there is still much room for improvement in the rule-based energy management strategies currently used in fuel cell hybrid vehicles.[Conclusions]In the future,it will be replaced by intelligent optimization algorithm-oriented energy management strategy.Keywords:fuel cell vehicle;energy management strategy;dynamical system;optimization-based control0引言随着世界各国对碳排放问题的关注度提高，新能源汽车受到世界上越来越多的国家青睐。

混合动力车辆的能量管理与优化策略研究

混合动力车辆的能量管理与优化策略研究随着全球对环保和能源问题的日益关注，混合动力车辆的市场份额逐渐增加。

混合动力车辆可以通过融合电力和燃油引擎技术，使汽车更加环保、节能、效率和安全，也为汽车消费者提供了更多的解决方案。

然而，混合动力车辆的能量管理是影响其性能和效率的关键因素。

混合动力车辆的能量管理主要涉及到能量流的控制和优化。

能量管理系统是混合动力车辆的核心控制系统，主要是监测和控制车辆各电气和机械子系统的工作状态和能量流动。

混合动力车辆的能量管理需要根据车辆的实际行驶状况，合理分配电池和发动机的功率输出，达到最佳的性能和能效。

混合动力车辆的能量管理策略可以分为三种类型：规则型、经验型和智能型。

规则型策略主要依靠预先制定的规则来分配能量流，通常采用类似优先级分配、控制电机驱动等策略。

经验型策略基于实验数据和统计模型来制定控制策略，通常采用模型预测和判别分析技术。

智能型策略则是利用人工智能、机器学习等技术，通过学习车辆的运行环境和历史数据，实现自主的能量管理控制。

混合动力车辆的能量管理需要考虑到许多因素，如车速、传感器数据、天气、行驶路线等。

目前，常用的优化策略包括动态程控制、能量回收、切分联合控制等。

动态程控制策略是基于车速和车辆行驶状态的控制策略，通过控制发动机与电机的功率输出，实现车辆在不同行驶状况下的最佳能量利用。

动态程控制策略通过实时监控电气和机械子系统的状态，动态调整车辆的能量流分配，进而优化车辆的能量利用率和性能。

能量回收策略是利用电机的逆变器将制动能量回收到电池中，再利用电池释放能量供应给电机。

混合动力车辆在制动过程中，将动能转化为电能储存到电池中，减少了制动时机械制动器的使用，从而使能量利用更加有效。

切分联合控制策略是一种综合控制策略，通过利用发动机和电机的优势，将车辆的功率输出进行协同控制，实现能量流的协调、平衡和最优化分配。

这种策略可使发动机尽量在高效区运行，同时实现电机的运转最佳自适应控制。

燃料电池汽车能量管理控制策略研究

燃料电池汽车能量管理控制策略研究倪如尧;刘金玲;许思传【摘要】针对燃料电池混合动力汽车(FCHEV)能量管理策略进行了研究,对燃料电池汽车的能量管理控制策略进行了梳理和分类.从基于规则和基于优化这两个角度将控制策略进行了横向分类,再将规则型和优化型控制策略做了纵向梳理.具体介绍了模糊控制、神经网络、动态规划、庞特里亚金极值原理与等效消耗最小原理等的具体应用.分析比较了不同优化算法的优劣势,并对之后控制策略的研究方向提出了建议.【期刊名称】《汽车实用技术》【年(卷),期】2019(000)001【总页数】5页(P34-38)【关键词】燃料电池汽车;能量管理控制策略;优化算法;规则型控制策略;优化型控制策略【作者】倪如尧;刘金玲;许思传【作者单位】同济大学新能源汽车工程中心,上海 201804;同济大学汽车学院,上海201804;同济大学新能源汽车工程中心,上海 201804;同济大学汽车学院,上海201804;同济大学汽车学院,上海 201804【正文语种】中文【中图分类】U473.4近年来，由于石油价格的上涨，资源的不稳定以及全球变暖的影响，越来越多的企业和研究者将目光投入到了新能源汽车的领域当中。

而在这其中，燃料电池混合动力汽车（FCHEV）凭借其燃料加注时间短，续驶里程长，零排放等优势受到众多研究者的青睐。

然而为了能够有效地提供车辆行驶所需的能量，并且减少氢气的消耗以及延长电池的寿命来与传统内燃机车辆进行竞争，必须开发用于FCHEV的能量管理控制策略来实现这一系列目标。

FCHEV的能量管理控制策略是在满足车辆行驶所需功率和有关约束的条件下，合理地对动力系统的各能量源的功率大小和方向进行分配，从而使得动力系统达到性能参数最优。

FCHEV能量管理控制策略首先要满足车辆正常行驶的功率需求，合理地控制功率分配和能量流向，也就是功率平衡问题；其次是进一步的精细控制，实现不同目标下的优化。

在过去能量管理控制策略总体可以分为基于规则的控制，基于优化的控制。

ISG型中度HEV控制策略优化算法研究

ＺＨＡ０Ｈａｎ，ＸＵＣｈｅｎｇ－ｆｕ，ＹＩＮＡｎ－ｄｏｎｇ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｃｈｉｎｅｒｙａｎｄＡｕｔｏｍｏｂｉｌｅＥｎｇｉｎｅｅｒｎｇｉ，ＨｅｆｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈｅｆｅｉ２３０００９，Ｃｈｉｎａ）
ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｓｔｒａｔｅｇｙ．Ｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｆｕｅｌｃｏｎ — ｓｕｍｐｔｉｏｎｖａｌｕｅｉｎｓｐｅｃｉｆｉｃｄｒｉｖｉｎｇｃｙｃｌｅｗａｓｇｉｖｅｎａｆｔｅｒｒｕｎｎｉｎｇｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｗａｓｕｓｅｄｔｏｅ —
ｌａｂ／Ｓｉｍｕｌｉｎｋ逆向验证模型，通过仿真得到特定工况下燃油消耗最优值，用以评价之后建立的基于遗传算法优化的Ａｄｖｉｓｏｒ整车模型。比较仿真结果，可以得出基于遗传算法优化的Ａｄｖｉｓｏｒ模型具有较高的精确性，其燃油消耗量与理论最优油耗值误差在３．２左右，总体油耗值在一个相对理想的范围。关键词：混合动力汽车；起动发电一体机；动态规划；遗传算法中图分类号：Ｕ４６９．７２文献标志码：Ａ文章编号：１００３ — ５０６０（２０１３）０９ — １０２５ — ０４

混合动力汽车控制策略优化研究

混合动力汽车控制策略优化研究作者：吴艳苹刘旭东段建民来源：《现代电子技术》2008年第17期摘要：将自适应遗传算法与序列二次规划算法结合构成混合遗传算法，用于求解混合动力汽车控制策略参数优化问题。

一方面，分析并建立了控制策略参数优化的有约束非线性模型；另一方面，改进算法中自适应交叉和变异概率调整公式，并提出了序列二次规划算子与遗传算法结合的新方式。

仿真结果表明，该算法提高了收敛速度和求解精度，保证了全局收敛性，在混合动力汽车控制策略参数优化中的应用是有效的。

关键词：混合动力汽车；控制策略；混合遗传算法；参数优化中图分类号：U469.72 文献标识码：A 文章编号：1004373X(2008)1713304Research on Optimum Control Strategy for Hybrid Electric VehicleWU Yanping,LIU Xudong,DUAN Jianmin(College of Electronic Information and Control Engineering,Beijing University of Technology,Beijing,100022,China)Abstract：On the basis of Adaptive Genetic Algorithm (AGA) and Sequential Quadratic Programming (SQP),a hybrid generic algorithm is presented for parametric optimization of control strategy for Hybrid Electric Vehicle (HEV).The optimal model of parameters is formulated as a constrained nonlinear programming problem.The hybrid genetic algorithm not only proposes a new calculation formula of crossover and mutation probability,but also proposes a new AGA and SQP combinative mode.The study on case proves the validity of the parameters optimization and the efficiency of this hybrid genetic algorithm.Keywords：hybrid electric vehicle;control strategy;hybrid genetic algorithm;parametric optimization1 引言混合动力汽车(Hybrid Electric Vehicle,HEV)结合了传统内燃机汽车和电动汽车的优点，可以在保证车辆动力性能的前提下，减小燃油消耗和废气排放。

基于切换系统的HEV能量控制系统优化设计

简称ＨＥ能量控制系统是将传统汽车的发动机、Ｖ）
机和蓄电池之间的能量的合理分配．文献［２—３根］
电动机和蓄电池进行有机整合，来解决能源紧缺用
和环境污染等问题．核心技术是发动机、其电动
初期，数学描述多数强调连续动态事件，弱化离散事
连续部分构成，即外部变量由在中取值ａ的离散部分和在中取值的Ｉ的连续部分构成，换系ＡＪ切统的动力学特征由离散状态的转移构成，且伴随并
着一个位置不变时连续部分的演化．
Ａｂｓｒｃ：Ｔｏｖｈｒｂｅｔｔｃｎｉｕｕａａｌｙａｃｓｓｅａｄｄｓｒｔｖｎｙａｃｓｓｅｔａｔｏｓｌｅｔｅｐｏｌｍｈａｏｔｎｏｓｖｒｂｅｄｎｍｉｙｔｍｎｉｃｅｅｅｅｔｄｎｍｉｙｔｍｉ
基于切换系统的ＨＶ能量控制系统优化设计Ｅ
胡春花，何仁，李楠
（．１江大学汽与交通工程学院，江苏镇江２２１．１０３；镇江高等专科学校电子信息系，２江苏镇江２２０）１０３
摘要：为了解决多能源混合动力汽车（Ｅ中能量控制系统在建模时不能完全描述连续动态事件ＨＶ）
Ｋｅｏｄｓ：ｈｂｉｌｃｒｃｖｈｉｌｙｗｒｙｒｄｅｅｔｉｅｃｅ；ｅｅｇｏｔｏ；ｓｔｈｄｓｓｅ；ｍｏｅｉｇ；ｓｍｕａｉｎｎｒｙｃｎｒｌｗｉｃｅｙｔｍｄｌｎｉｌｔｏ

混动汽车的混合动力控制与优化

混动汽车的混合动力控制与优化混动汽车（Hybrid Electric Vehicle, HEV）作为一种拥有两个或以上动力系统的汽车，通过合理地分配内燃机和电动机的功率输出，以达到节能减排和提高燃油经济性的目的。

混合动力控制和优化技术在混动汽车的发展中起到至关重要的作用。

本文将探讨混动汽车的混合动力控制策略及优化方法，并分析其对汽车性能和燃油经济性的影响。

一、混动汽车的动力系统组成混动汽车的动力系统由内燃机、电动机、电池和控制单元等组成。

其中，内燃机负责提供动力，电动机则通过电池供电进行驱动。

控制单元对两个动力系统进行协调控制，以达到最佳的功率输出和燃油经济性。

二、混动汽车的混合动力控制策略混合动力控制策略是混动汽车中最关键的部分，它决定了汽车在不同驾驶条件下内燃机和电动机的功率输出和运行模式的选择。

常见的混合动力控制策略有以下几种：1. 并联式混合动力控制策略并联式混合动力控制策略是指内燃机和电动机同时工作，相互协作，以满足驱动需求。

在低速启动和低负荷行驶时，主要由电动机提供动力，而在高速行驶和爬坡时，则由内燃机提供动力。

并联式混合动力控制策略能够兼顾动力性能和燃油经济性，是目前应用最广泛的控制策略之一。

2. 分度式混合动力控制策略分度式混合动力控制策略是根据驾驶工况的不同，将内燃机和电动机功率输出进行分度控制。

例如，在启动时，内燃机和电动机的功率输出比例可以更偏向于电动机；而在高速行驶时，内燃机的功率输出会更为突出。

通过合理的分度控制，可以达到最优的燃油经济性。

3. 增量式混合动力控制策略增量式混合动力控制策略是根据驾驶工况的变化，逐步调整内燃机和电动机的功率输出。

通过实时监测驾驶工况，控制单元可以根据需求对内燃机和电动机进行增量式的功率调整，以实现最佳的燃油经济性和动力性能。

三、混动汽车的混合动力优化方法除了合适的混合动力控制策略，混动汽车的混合动力优化方法也能进一步提升汽车性能和燃油经济性。

混合动力汽车的性能研究与优化

混合动力汽车的性能研究与优化近年来，汽车行业逐渐向着环保、节能、减排的方向发展，混合动力车（Hybrid Electric Vehicles，HEV）也因此得到了广泛的关注。

与传统的燃油车相比，混合动力车在燃油效率和排放方面都有着显著的优势。

本文将探讨混合动力汽车的性能研究和优化。

一、混合动力汽车的发展现状混合动力汽车是一种采用燃油发动机和电动机结合的动力系统，既可以使用燃油发动机驱动车辆，也可以通过电动机驱动车辆，还可以使两种动力系统组合起来共同驱动车辆，从而达到能耗节约、环保、减少尾气排放等多方面的优势。

目前，市场上的混合动力汽车主要分为两种类型：串联式（Series）和并联式（Parallel）。

串联式混合动力车的电机只能通过发动机或者发电机进行充电，而并联式混合动力车则能够通过电池和插电来充电，因此电机在车辆驱动上承担着更大的责任。

二、混合动力汽车的性能分析1. 能耗优势混合动力汽车可以更有效地利用燃油，达到更好的能源利用效率。

燃油发动机在高速行驶下效率更高，而电机则在低速停顿和启动过程中可以发挥更大的作用，从而通过混合利用两种动力系统来降低车辆的能耗。

2. 零排放由于混合动力车在低速或停顿时会自动切换到使用电动机驱动，因此在城市道路行驶时混合动力汽车的二氧化碳排放量可以几乎为零。

而且，混合动力车将汽油与电动机的技术结合应用，可以将燃油汽车的尾气排放降至数倍甚至十几倍的水平。

3. 驾驶性能混合动力汽车的驾驶性能也有所提高。

电机的加速响应速度很快，从而可以更好地发挥起动加速和高速超车的作用，提升了汽车的驾驶质量。

三、混合动力车的优化策略1. 电机性能优化提高电机效率可以提高混合动力汽车的能源利用效率。

可以通过改进电机绕组、调节电机转速等方法来提高电机的效率。

2. 混合动力系统的控制优化对混合动力系统的控制很关键。

采用多种优化方法，包括PID控制，最优控制和模糊控制等，来控制电机和发动机的运转状态，从而提高系统的效率和稳定性。

混合动力汽车能量管理策略

混合动力汽车能量管理策略一、前言随着汽车工业的不断发展和技术的不断创新，混合动力汽车作为一种新型的动力系统已经逐渐进入人们的视野。

相比于传统燃油车，混合动力汽车具有更高的能效、更低的尾气排放和更好的驾驶体验。

然而，混合动力汽车中涉及到一个非常重要的问题，那就是如何科学地管理能量，以达到最优化的运行状态。

因此，本文将从混合动力汽车能量管理策略入手进行探讨。

二、混合动力汽车概述1. 混合动力汽车定义混合动力汽车（Hybrid Electric Vehicle, HEV）是指同时使用两种或两种以上不同形式的能源来驱动汽车行驶，并且通过电子控制系统实现这些能源之间协调配合工作的一类新型汽车。

2. 混合动力汽车分类目前市场上主流的混合动力汽车可以分为以下几类：（1）并联式混合动力：发动机和电机同时驱动同一个传动系统；（2）串联式混合动力：发电机通过发电来为电池充电，电池再通过电机来驱动车辆；（3）混合式混合动力：同时具备并联式和串联式的特点，可以根据行驶情况自动切换不同的工作模式。

三、混合动力汽车能量管理策略1. 能量管理策略定义能量管理策略是指在混合动力汽车中，通过对发动机、电池、电机等各个部件之间的协调配合来实现能量的高效利用和节约，从而达到最优化的运行状态。

2. 能量管理策略原理（1）能量流方向控制：通过对发动机、电机和电池之间的能量流向进行调控，使得汽车在不同的工况下都能够保持高效稳定地运行。

（2）能量转换控制：根据当前行驶状态和电池剩余容量等因素，通过控制发动机和电机之间的相互转换来实现最优化的能源利用。

（3）充放电控制：通过对电池充放电过程中的各个参数进行精细控制，使得电池在长期使用过程中仍然能够保持良好的性能表现。

3. 能量管理策略实现方法（1）基于规则型策略：通过预设一系列规则来实现能量管理策略的控制，这种方法简单易行，但是对于复杂的行驶情况可能无法进行有效的处理。

（2）基于模型型策略：通过建立混合动力汽车的模型，并且对各个部件之间的能量流动进行数学建模和优化，从而实现最优化的能量管理控制。