004 基于Cruise的混合动力汽车能量管理与控制策略研究_东风商用车_殷政等
混合动力汽车能量管理策略研究
混合动力汽车能量管理策略研究随着汽车行业的快速发展和环境问题的日益突出，混合动力汽车作为一种创新的汽车动力系统，引起了广泛的关注。
混合动力汽车的能量管理策略对于其性能和燃油经济性至关重要。
本篇文章将探讨混合动力汽车能量管理策略的研究进展，重点关注了自适应能量管理策略、优化能量管理策略和预测能量管理策略。
自适应能量管理策略是混合动力汽车能量管理研究的重要方向之一。
这种策略通过实时监控车辆的状态和驾驶员行为，以及预测车辆未来的工作模式，来动态地分配动力系统中的内燃机和电动机的功率。
自适应能量管理策略的目标是最大化混合动力汽车的燃油经济性和性能。
许多研究者使用机器学习算法来开发自适应能量管理策略，例如神经网络、遗传算法和模糊逻辑。
这些算法可以根据实时数据进行学习和优化，从而实现最佳的能量管理策略。
优化能量管理策略是通过数学模型和优化算法来设计最佳的能量管理策略。
这种策略基于车辆的动力需求和动力系统的特性，通过优化算法来确定最有效的功率分配和能量流控制策略，以提高混合动力汽车的性能和能源利用效率。
常见的优化算法包括动态规划、二次规划、模型预测控制等。
优化能量管理策略能够在不同的工况下实现最优的能量管理，并且具有较高的鲁棒性和可靠性。
预测能量管理策略是通过预测未来的驾驶和路况信息，来制定最佳的能量管理策略。
这种策略利用传感器和智能算法来预测驾驶员的行为、路况和交通状况等因素。
通过精确的预测，混合动力汽车可以提前做出适当的响应，实现最优的功率分配和能源利用。
常用的预测算法包括马尔可夫模型、人工神经网络和支持向量机等。
预测能量管理策略可以显著提高混合动力汽车的燃油经济性和行驶性能。
综上所述，混合动力汽车能量管理策略研究涉及到自适应能量管理策略、优化能量管理策略和预测能量管理策略。
这些策略的共同目标是提高混合动力汽车的性能和燃油经济性。
自适应能量管理策略通过实时监控和学习来动态调整功率分配策略；优化能量管理策略利用数学模型和优化算法来设计最佳策略；预测能量管理策略通过预测未来信息来制定最优策略。
混动汽车的动力系统协同控制策略优化分析
混动汽车的动力系统协同控制策略优化分析随着对环境保护和能源效率的日益关注，混动汽车作为一种既具备内燃发动机又具备电动机的汽车类型，逐渐受到了消费者的青睐。
混动汽车的核心在于动力系统的协同控制策略，使得内燃发动机和电动机能够高效合作，实现汽车动力的优化。
本文将对混动汽车的动力系统协同控制策略进行分析，并提出优化建议。
一、混动汽车动力系统的组成混动汽车的动力系统由内燃发动机、电动机、电池组和传动系统等组成。
内燃发动机负责提供动力，而电动机则通过电池组储存的电能进行驱动。
传动系统将两种动力源相结合，实现动力输出。
这种设备结构使得混动汽车能够在不同工况下选择最佳的动力来源，从而提高燃油经济性和减少对环境的影响。
二、混动汽车动力系统协同控制策略的原理混动汽车的动力系统协同控制策略是指通过智能控制系统对内燃发动机和电动机进行有效的协调工作，使其在不同工况下实现最佳的功率输出。
具体来说，协同控制策略主要包括功率分配策略和能量管理策略。
1. 功率分配策略功率分配策略决定了内燃发动机和电动机在驱动汽车过程中所承担的功率比例。
对于加速行驶情况下，应优先使用电动机提供动力，以实现快速响应和高效能量利用；而在持续高速行驶时，则应更多地依赖内燃发动机，充分利用其经济性能。
因此，合理的功率分配策略能够在不同工况下最大化动力输出效率。
2. 能量管理策略能量管理策略主要指根据系统能量需求和能源状态，对电池组的充电和放电过程进行控制，以提高能量利用效率和延长电池寿命。
在低速行驶或怠速时，电动机主要通过充电和回馈能量的方式进行工作，并将多余的能量储存到电池中；而在高速行驶或加速时，则将电池储存的能量直接转化为动力输出，以提高整体的能源利用率。
三、混动汽车动力系统协同控制策略的优化建议为了进一步提高混动汽车动力系统的性能和能源利用率，以下是一些优化建议：1. 结合车辆特性和驾驶需求，制定适宜的功率分配策略。
根据不同的行驶工况和驾驶模式，动态调整内燃发动机和电动机的功率输出比例，以实现最佳的动力输出效果。
基于动态规划的混合动力汽车能量管理策略研究
基于动态规划的混合动力汽车能量管理策略研究混合动力汽车是一种集电动和内燃机动力系统于一体的汽车。
其能源管理策略是指如何根据当前驾驶条件和需求，合理地分配电动机和内燃机的功率输出，以最大化车辆的燃料效率和性能。
首先，需要建立动态规划模型。
该模型需要考虑到驾驶条件、车辆状态和能量需求等因素。
驾驶条件包括驾驶速度、路段坡度和交通状况等。
车辆状态包括电池电量、燃料油箱剩余量和电动机/发动机工作模式等。
能量需求包括车辆加速、制动、起动和巡航等。
接下来，需要建立状态转移方程。
状态转移方程描述了车辆在不同驾驶条件下，从一个状态转移到另一个状态所需的功率输出。
例如，在起动过程中，电动机需要提供额外的功率来帮助发动机。
在巡航状态下，电动机可以利用回收制动能量来充电。
然后，需要定义驾驶条件和能量需求的代价函数。
代价函数用于衡量不同驾驶条件和能量需求对于燃料效率的影响。
例如，在高速驾驶过程中，内燃机的功率输出增加，燃料效率下降。
代价函数可以将这种关系量化，并作为动态规划模型的优化目标。
最后，使用动态规划算法求解最优能量管理策略。
动态规划算法通过计算每一个时间步长的最优状态和控制策略，以实现全局最优。
具体步骤包括初始化动态规划表、递归计算每个状态下的最优值和控制策略，并最终确定最优的能量管理策略。
动态规划的混合动力汽车能量管理策略研究具有以下优势。
首先，它可以考虑到多种因素对燃料效率的影响，如驾驶条件、车辆状态和能量需求等。
其次，它可以寻求最优解，以实现最大的燃料效率和性能。
最后，动态规划算法具有较高的计算效率和实时性，可以在实际驾驶中实时调整能量管理策略。
总之，基于动态规划的混合动力汽车能量管理策略研究可以帮助优化能源分配，提高燃料效率和性能。
随着混合动力汽车的普及和技术的发展，这一研究领域具有重要的理论和实践价值。
基于AVL Cruise的某重型商用车动力性、经济性分析及优化
基于AVL Cruise的某重型商用车动力性、经济性分析及优化摘要：本文以某重型商用车为研究对象，分析了其动力性、经济性和优化方案。
通过AVL Cruise软件模拟仿真，优化车辆动力系统，使其在满足动力要求的前提下具备更好的燃油经济性。
研究发现，在牵引工况下，改变气门正时角和点火提前角对车辆性能有较大的影响，而在惯性工况下，适当降低油门开度可以显著减少燃油消耗。
最后，结合实际应用需求，提出了优化方案，并且在AVL Cruise软件中进行仿真验证，取得了较为显著的效果。
关键词：AVL Cruise，商用车，动力性，经济性，优化方案正文：一、引言商用车具有承载重物和长时间运营的特点，因此，其动力性和燃油经济性是制造商和客户所关注的重要指标。
本文以某款重型商用车为研究对象，运用AVL Cruise软件，对车辆动力系统进行仿真分析，找出对其性能和经济性影响较大的参数，提出优化方案，为车辆动力系统的设计和应用提供价值参考。
二、研究方法本文采用AVL Cruise软件对商用车进行仿真分析。
首先，建立车辆动力学模型，包括发动机、传动系、车轮、车辆重量等参数，建立不同工况下的仿真模型。
然后，设置相应的仿真工况，对车辆进行动态性能和燃油经济性的评估。
最后，基于仿真数据和实测数据，对车辆动力系统进行优化，确定最优参数。
三、研究结果（一）动力性分析通过仿真分析，得出商用车在牵引工况下的加速时间和最大速度，发现改变气门正时角和点火提前角对车辆性能有较大的影响。
在两者的组合比较中，气门正时角在中低转速下的变化对车辆的牵引性能有明显的提升，但是对高转速下的提升作用较小；点火提前角对车辆加速性能的影响较大，其提前角越大，车辆的加速性能越好，但是其在一定程度上会使得发动机爆震现象加剧。
（二）经济性分析在惯性工况下，通过调整油门开度和车速，得到车辆的燃油消耗率。
在不同油门开度下，发现车辆的燃油消耗呈现出先降低后升高的趋势，在油门开度到达某一阈值之后，车辆的燃油消耗开始增加。
基于Cruise的整车动力性和经济性分析
Vol. 33 No. 1Juz 0071第38卷第1期2071年1月贵州大学学报(自然科学版)Journal of Guizhou University ( Natural Sciecces)文章编号 10004269(2021)019098 26DOI ： 10. 15755/j. ctU ydxPzrb. 0071.01. 15基于Crrise 的整车动力性和经济性分析郁逸桢，郑长江*(河海大学土木与交通学院，江苏南京710098 )摘要：动力传动系统作为影响车辆动力性和燃油经济性的重要部件，开展传动系统的优化设计 对车辆研发具有重要意义。
文中基于Cruise 软件建立了整车模型，将仿真结果对比工信部实测 数据,验证了 Cruise 软件所建立的车辆仿真模型是可靠的。
动力性计算指标误差在3%以内，燃油经济性误差在5%以内，具有较高精度。
通过改变传动系统中主减速器传动比和变速器各挡 位传动比对车辆性能进行优化，在动力性减弱1.52%的情况下，提升了 4. 97%的经济性，符合当 前节能减排的发展趋势。
该研究结果表明：基于Cruise 软件对车辆进行性能优化是非常有必要的,具有重要的工程应用和理论参考价值。
关键词：动力性；燃油经济性;Cruise 仿真模拟;优化匹配中图分类号:U492.8 文献标志码:A车辆的动力性和燃油经济性是综合评估汽车 性能的重要指标。
王锐［］通过对比某车型的动力 性理论数据和Cruwo 软件仿真结果得出，仿真分析 精确度高于理论计算。
朱路生⑵针对轻型卡车建 模仿真，对比分析了 Mule 车和标杆车型，确认了 Mule 车性能指标优于标杆车型，具备细分市场的 差异化竞争力。
王琳4］基于Cruise 软件仿真分析 了某款手动挡汽车,并将仿真结果与试验结果对比 研究，验证了动态建模仿真分析应用于产品开发研 究的可行性。
采用软件仿真并配合试验研究，在整 车动力性和经济性评价方面取得了较好的应用效 果。
基于规则结合ecms的四驱混合动力汽车能量管理策略
基于规则结合ECMS的四驱混合动力汽车能量管理策略四驱混合动力汽车能量管理策略是实现汽车节能减排和提升运行效率的重要手段之一。
基于规则和ECMS (经济性-舒适性-安全性)的能显管理策略是当前研究的热点之一。
基于规则的能量管理策略是通过总结经验。
制定一套管理规则，根据车辆状态和驾驶意图等信息，选择合适的能量管理策略。
这种策略简单易懂，易于实现，但可能不够优化。
ECMS策略是一种基于实际运行工况和驾驶风格的能量管理策略，通过实时监测车辆状态和驾驶风格等信息，动态调整能虽分配，以达到最优的能耗和经济性。
这种策略考虑了实际运行情况，更加精准和优化。
将基于规则和ECMS策略结合起来，可以发挥各自的优势，提高能量管理效率。
具体来说，可以通过以下几个方面来实现:1.制定综台管理规则:将基于规则和ECMS策略结合起来，制定一套综合的管理规则。
这些规则可以包括驾驶风格、道路状况、车辆状态等多个因素，通过综台考虑这些因素来选择最优的能量管理策略。
2.实时监测和调整:通过实时监测车辆状态和驾驶风格等信息，动态调整能量分配和管理策略。
这可以确保能量管理策略始终处于最优状态，提高汽车的能耗效率和运行经济性。
3.强化学习和自适应调整:通过强化学习算法，不断优化和调整能显管理策略，使其更加适应实际运行工况和驾驶风格。
这可以提高能显管理策略的自适应性和准确性。
基于规则结合ECMS的四驱混合动力汽车能量管理策略可以实现更加精准和优化的能量管理，提高汽车的能耗效率和运行经济性。
同时，这种策略还可以考虑实际运行工况和驾驶风格等因素，更加贴近实际需求。
未来随着智能驾驶技术的发展，这种策略有望得到更厂泛的应用和推广。
《2024年并联式混合动力汽车能量管理策略优化研究》范文
《并联式混合动力汽车能量管理策略优化研究》篇一一、引言随着全球对环境保护和能源效率的日益关注，混合动力汽车作为一种节能减排的有效手段，得到了广泛的关注和推广。
其中，并联式混合动力汽车（PHEV）以其独特的结构和工作原理，在市场上占据了一席之地。
然而，如何有效地管理其能量，使其在各种行驶工况下都能达到最优的能源利用效率，是当前研究的重点。
本文旨在研究并联式混合动力汽车的能量管理策略优化，以提高其能源利用效率和整车性能。
二、并联式混合动力汽车概述并联式混合动力汽车是一种混合动力汽车，其发动机和电机可以独立或联合工作，为汽车提供动力。
这种汽车的特点是结构简单、成本较低，同时具有较好的能源利用效率和排放性能。
然而，如何合理分配发动机和电机的功率输出，以达到最优的能源利用效率，是并联式混合动力汽车面临的主要问题。
三、能量管理策略现状及问题目前，并联式混合动力汽车的能量管理策略主要分为规则型和优化型两大类。
规则型策略主要是基于预先设定的规则对发动机和电机的功率进行分配，而优化型策略则是通过优化算法来寻找最优的功率分配方案。
然而，现有的能量管理策略仍存在一些问题，如规则过于简单导致能源利用效率不高，优化算法计算量大、实时性差等。
四、优化策略研究针对上述问题，本文提出了一种基于机器学习的并联式混合动力汽车能量管理策略优化方法。
该方法利用神经网络等机器学习算法，对历史行驶数据进行学习，从而得到在不同行驶工况下的最优功率分配方案。
此外，还采用了启发式算法对神经网络输出的结果进行优化，以提高算法的实时性和计算效率。
五、实验与结果分析为了验证本文提出的能量管理策略优化方法的有效性，我们进行了大量的实验。
实验结果表明，经过优化的能量管理策略能够显著提高并联式混合动力汽车的能源利用效率，降低油耗和排放。
同时，优化后的策略还能在各种行驶工况下保持较好的实时性和计算效率。
六、结论与展望本文研究了并联式混合动力汽车的能量管理策略优化问题，提出了一种基于机器学习的优化方法。
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]。
混合动力汽车动力系统能量管理策略研究
混合动力汽车动力系统能量管理策略研究随着环境污染和能源危机的日益加剧，混合动力汽车作为一种高效低排放的出行方式，越来越受到人们的关注。
混合动力汽车以燃油和电力为动力源，在动力系统的设计和能量管理策略的选择上有着独特的优势。
本文将探讨混合动力汽车动力系统能量管理策略的研究。
一、混合动力汽车的动力系统混合动力汽车的动力系统由内燃机和电机组成。
内燃机可以采用汽油发动机、柴油发动机或燃料电池等形式，而电机通常由锂电池供电。
内燃机和电机可以独立工作，也可以同时工作，从而实现最佳的燃油效率和动力输出。
二、能量管理的重要性能量管理是指对混合动力汽车的动力系统进行智能化控制，使其在不同工况下能够以最高效的方式传递能量。
混合动力汽车的动力系统具有非常复杂的能量流动路径，因此合理的能量管理策略对于提高燃油效率、降低尾气排放、延长锂电池使用寿命等方面都具有重要意义。
三、能量管理策略的研究1. 基于功率分配的能量管理策略基于功率分配的能量管理策略是指根据当前车辆工况和驾驶员需求，将内燃机和电机的功率分配到合适的比例上。
根据驾驶员对动力输出的需求情况，系统可以选择纯电模式、纯内燃机模式或混合模式工作。
这样可以充分利用电机的高效率和内燃机的高功率输出，提高整车的燃油效率。
2. 基于能量管理状态机的能量管理策略基于能量管理状态机的能量管理策略是通过建立能量管理状态机来对能量的分配进行控制。
根据不同的工况和需求，将车辆的工作状态划分为不同的阶段，然后确定每个阶段下内燃机和电机的功率分配方案。
这种策略对于实时控制和调整动力系统的能量流动具有很好的效果。
3. 基于预测的能量管理策略基于预测的能量管理策略是依据历史数据和预测模型来对未来的驾驶工况进行预测，并根据预测结果来制定最佳的能量管理策略。
通过利用车辆的导航系统和驾驶员的行驶习惯等信息，系统可以提前做好充电和动力分配计划，从而使混合动力汽车在道路行驶过程中具有更高的燃油经济性和性能表现。
基于Cruise的纯电动汽车建模及仿真研究
基于Cruise的纯电动汽车建模及仿真研究Modeling and simulation of pure electric vehicles based on Cruise朱红军1 李智豪21.江苏金彭集团有限公司，江苏 徐州 2110112.安徽工程大学智能汽车线控底盘系统安徽省重点实验室，安徽 芜湖 241000摘要：为了缩短纯电动汽车设计开发周期，采用基于Cruise与MATLAB/SIMULINK联合仿真的方法，依据仿真试验结果对所选电机及所设计控制策略运行状态进行分析。
首先，运用Cruise软件搭建纯电动汽车仿真模型；其次，在MATLAB/SIMULINK中建立纯电动汽车控制策略；最后，通过两者的联合仿真，在多个工况下分析车速跟随情况、电机转速及扭矩、电池荷电状态（state of charge，SOC）值变化情况，进而分析控制策略与所选电机运行状况是否匹配，缩短整车电机选型、控制策略设计及开发的周期。
关键词：纯电动汽车；Cruise；联合仿真；控制策略中图分类号：U469.72 文献标识码：A0 引言随着国内外新能源汽车产业的蓬勃发展，市场对新能源汽车的产品设计提出新要求，因此汽车更新迭代速度极快[1]。
在新能源汽车开发过程中，缩短设计、试制和试验周期，提高产品设计准确性与快速审计对抢占汽车市场先机具有重要意义[2]。
本文基于某款纯电动汽车车型，搭建仿真模型，通过分析计算结果来评估整车所选电机及控制策略是否满足设计需求。
首先，利用Cruise软件完成纯电动汽车建模设计。
其次，利用MATLAB/ SIMULINK软件进行控制策略设计。
基于两个软件的联合仿真功能，建立多工况下的模拟仿真任务。
通过分析仿真试验结果，判断所选电机及控制策略是否合理。
最后，依托试验结果来验证电机选型和控制策略是否需要调整，避免在开发过程中盲目进行电机选型和控制策略设计，从而缩短开发周期[3]。
1 纯电动汽车结构及参数该纯电动汽车动力系统主要由电机、动力电池、单挡变速箱、电耗元件、驱动桥和车轮组成（图1）。
燃料电池混合动力汽车能量管理策略研究进展
燃料电池混合动力汽车能量管理策略研究进展
胡后征
【期刊名称】《品牌研究》
【年(卷),期】2024()6
【摘要】随着能源与环境问题日益凸显,混合动力汽车 (Hybrid Electric Vehicle,HEV) 成为目前汽车行业的一个重要发展方向。
燃料电池混合动力汽车(Fuel Cell Hybrid Electric Vehicle,FCHEV) 由于其具有零排放、绿色环保、运行噪音低等优点,也被认为是汽车行业中极具吸引力的技术之一。
FCHEV 作为一种混合动力系统汽车,能量管理策略也是 FCHEV 混合动力系统控制策略的核心,使汽车在保证动力性和经济性的前提下实现能量高效且合理分配。
就目前而言,FCHEV 的能量管理策略仍有很多挑战。
本文从此着手,先从多个角度概述能量管理的策略,并分析不同类型策略的优缺点以及不足,最后结合分析对 FCHEV 能量管理策略的研究方向进行展望。
【总页数】3页(P0093-0095)
【作者】胡后征
【作者单位】昆明理工大学
【正文语种】中文
【中图分类】U469.7
【相关文献】
1.基于马尔可夫决策理论的燃料电池混合动力汽车能量管理策略
2.燃料电池混合动力汽车分层能量管理策略
3.基于遗传算法优化支持向量机工况识别的燃料电池混合动力汽车能量管理策略
4.基于深度强化学习的燃料电池混合动力汽车能量管理策略研究
5.基于TD3-PER的氢燃料电池混合动力汽车能量管理策略研究
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混合动力汽车的能量控制策略
混合动力汽车的能量控制策略能量管理策略的控制目标是根据驾驶人的操作，如对加速踏板、制动踏板等的操作，判断驾驶人的意图，在满足车辆动力性能的前提下，最优地分配电机、发动机、动力电池等部件的功率输出，实现能量的最优分配，提高车辆的燃油经济性和排放性能。
由于混合动力汽车中的动力电池不需要外部充电，能量管理策略还应考虑动力电池的荷电状态（SOC）平衡，以延长其使用寿命，降低车辆维护成本。
混合动力汽车的能量管理系统十分复杂，并且因系统组成不同而存在很大差别。
下面简单介绍3种混合动力汽车的能量管理策略。
1、串联式混合动力汽车能量管理控制策略由于串联混合动力汽车的发动机与汽车行驶工况没有直接联系，因此能量管理控制策略的主要目标是使发动机在最佳效率区和排放区工作。
为优化能量分配整体效率，还应考虑传动系统的动力电池、发动机、电动机和发电机等部件。
串联式混合动力汽车有3种基本的能量管理策略。
（1）恒温器策略当动力电池SOC低于设定的低门限值时，起动发动机，在最低油耗或排放点按恒功率模式输出，一部分功率用于满足车轮驱动功率要求，另一部分功率给动力电池充电。
而当动力电池SOC上升到所设定的高门限值时，发动机关闭，由电机驱动车辆。
其优点是发动机效率高、排放低，缺点是动力电池充放电频繁。
加上发动机开关时的动态损耗，使系统总体损失功率变大，能量转换效率较低。
（2）功率跟踪式策略由发动机全程跟踪车辆功率需求，只在动力电池SOC大于设定上限，且仅由动力电池提供的功率能满足车辆需求时，发动机才停机或怠速运行。
由于动力电池容量小，其充放电次数减少，使系统内部损失减少。
但是发动机必须在从低到高的较大负荷区内运行，这使发动机的效率和排放不如恒温器策略。
（3）基本规则型策略该策略综合了恒温器策略与功率跟踪式策略的优点，根据发动机负荷特性图设定高效率工作区，根据动力电池的充放电特性设定动力电池高效率的SOC范围。
同时设定一组控制规则，根据需求功率和SOC进行控制，以充分利用发动机和动力电池的高效率区，使两者达到整体效率最高。
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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。
基于AVL Cruise的某重型商用车动力性、经济性分析及优化
基于AVL Cruise的某重型商用车动力性、经济性分析及优化摘要：本文结合AVL Cruise仿真平台，对某重型商用车的动力性、经济性进行分析与优化。
在分析了该车型的性能参数与载荷要求后，设计了不同的工况下的仿真模型，运用优化算法对发动机参数进行优化，得出了最优化的发动机参数，并评估其性能表现。
结果表明，优化后的发动机能够满足车辆运行要求，实现了动力性与经济性的平衡，具有较高的经济性和驾驶舒适性。
关键词：AVL Cruise；商用车；动力性；经济性；优化算法正文：一、引言随着现代物流业的飞速发展，越来越多的商用车投入到货运、物流等领域中。
对于这类车型，动力性和经济性是其最重要的性能指标之一。
为了满足市场的需求，车辆制造商不断地提升商用车的动力性能和经济性能，以提高车辆的可靠性和利润率。
AVL Cruise是一种基于Matlab/Simulink平台的汽车仿真工具，可用于评估和优化车辆性能。
本文将结合AVL Cruise仿真平台，对某重型商用车的动力性、经济性进行分析与优化，旨在提高车辆的性能表现和运营效益。
二、分析模型1. 车辆性能参数对于商用车来说，其运行状态和载荷要求是确定性能参数的关键因素。
本文选取某重型商用车作为研究对象，其主要性能参数如下：①车重：25吨。
②最高时速：70km/h。
③载荷：25吨。
④发动机最大功率：300kW。
⑤变速器齿比范围：10~0.8。
2. 仿真模型基于以上性能参数，本文设计了不同工况下的仿真模型，包括起步、加速、行驶和制动等工况。
其中，速度和时间分别受到限制，以确保车辆在安全的范围内行驶。
在仿真过程中，考虑到车辆质量、空气阻力、滚动阻力等对车辆性能的影响，以实现对车辆动力性、经济性的准确分析。
三、优化算法优化算法是本文研究的重点，其目的在于优化发动机参数，以提高车辆的动力性和经济性。
本文采用遗传算法作为优化算法，并设计了相应的遗传算法模型，在仿真平台上运行，获得最优化的发动机参数。
《基于工况识别及预测的燃料电池汽车能量管理策略研究》范文
《基于工况识别及预测的燃料电池汽车能量管理策略研究》篇一一、引言随着全球对环保和能源效率的日益关注，燃料电池汽车（Fuel Cell Vehicle, FCV）作为一种清洁、高效的交通方式，其发展日益受到重视。
然而，为了实现FCV的优化运行，必须采取有效的能量管理策略。
本篇论文将重点研究基于工况识别及预测的FCV能量管理策略，以提高FCV的能源利用效率和延长其使用寿命。
二、燃料电池汽车的工作原理与特点燃料电池汽车（FCV）利用氢气和氧气在燃料电池中发生化学反应产生电能，排放物主要是水蒸气，具有零排放、高效率等特点。
然而，FCV的运行过程中仍面临能量管理、系统复杂度等挑战。
因此，设计有效的能量管理策略对FCV的发展至关重要。
三、工况识别与预测技术工况识别与预测是FCV能量管理策略的关键技术之一。
通过识别车辆行驶过程中的不同工况（如加速、减速、匀速等），以及预测未来的行驶状态，可以更好地管理FCV的能量使用，提高能源利用效率。
（一）工况识别技术工况识别技术主要依靠车辆传感器、控制系统和数据处理技术等，对车辆行驶过程中的状态进行实时监测和识别。
例如，通过分析车辆速度、加速度、道路坡度等数据，可以识别出车辆的当前工况。
（二）工况预测技术工况预测技术则基于车辆历史行驶数据、交通流量、天气状况等信息，利用机器学习、深度学习等算法进行预测。
通过预测车辆未来的行驶状态，如速度、加速度等，可以提前调整FCV的能量管理策略，以实现更高效的能源利用。
四、基于工况识别及预测的能量管理策略针对FCV的能量管理问题，本文提出了一种基于工况识别及预测的能量管理策略。
该策略首先通过工况识别技术实时监测和识别车辆行驶状态，然后利用工况预测技术对未来的行驶状态进行预测。
在此基础上，能量管理系统根据当前和未来的工况信息，调整FCV的功率输出、电池充放电策略等，以实现更高效的能源利用和延长FCV的使用寿命。
五、实验与结果分析为了验证本文提出的能量管理策略的有效性，我们进行了实车实验和仿真实验。
基于CR UI SE的混联式混合动力汽车电动优先混合控制策略仿真
１ 目标 车 型 布 置 与期 望 性 能
目标 车型 采用 混 联 方 案 ， 驱 动 系统 布 置 如 其 图 １所 示 。系 统 中 ， 发动 机 、 电 机 、 发 电动 机 同轴 布置 ， 动机／ 电机组 和电动 机分 别布 置在 离合 发 发 器 两侧 。整车 的期 望性 能 如下 ： ～ １ ０ｋ ・ｈ ０ ０ ｍ
电动 汽车 的动力 系统 、 动 系 统 及 控制 系 统 的开 传
收 稿 日期 ： ０ １ １ １ ２ １ －２ ０
基 金项 目 ： 国家 自然 科 学 基 金 资 助项 目（１ ７ ０ ６ ． ６０４３） 作 者 简 介 ： 啸 霄 （ ９ ７） 男 ， 汉 科 技 大 学 硕 士 生． — ｉ：ａｘａｘａ ．ｌ＠ ｇ ｉ ｃ ｒ 蔡 １ ８－ ， 武 Ｅｍａ ｃｉｉｏ ｉｏｊ ｌ ｕ ｍａ． ｏ ｌ ｎ
中 图分 类 号 ： ６ ． ２ Ｕ４ ９ ７
文献 标 志码 ： Ａ
文 章 编 号 ：６４３４ （０ ２ ０ —３４０ １ ７—６ ４ ２ １ ） ４０ ０ —４
随着全 球石 油 资 源 日益 枯 竭 、 国家 节 能减 排 任务加 重 以及汽 车保有 量扩 大所 带来 的污染 日趋 严重 ， 寻找 清洁 的 替代 能 源 已成 为未 来 可 持 续发
标 车型 的期 望 性 能 ， 对仿 真 车 型 动 力 系统进 行 了匹 配 ， 实车 设 计 提 供 了参 考 依 据 。结 果 表 明 ， 制 策略 达到 为 控
了 预 期 目标 且 合 理 适 用 。
关键词 ：Ｒ Ｓ Ｃ ＵＩ Ｅ仿 真软 件 ； 合 动 力 轿 车 ； 力 匹 配 ； 混 动 电动 优 先 混 合 控 制
车 公 司 和 开 发 机 构 研 究 的 热 点 。 ｊ
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基于Cruise的混合动力汽车能量管理与控制策略研究
殷政周杰敏
（东风商用车技术中心，武汉，430056）
摘要：在CRUISE环境中分别建立11L加电机与13L发动机的车辆模型，分析了HEV能量管理策略和不同工作模式间相互切换的条件，在MATLAB/SIMULINK中搭建了基于负荷平衡的转矩分配策略。
对比分析两车型在CWTVC工况下的燃油消耗表现，为下一步控制策略调试和参数匹配优化提供数据支持。
关键词：混合动力；CRUSIE；模糊控制
主要软件：A VL CRUISE
1. 前言
随着排放法规的日趋严格，汽车厂家为降低排放所做的努力已不再局限于改善燃烧过程和后处理系统。
而目前发动机技术与投入的巨额开发成本相比，技术进步带来的收效却很小。
同时现行经济需求的变化，在油价不断高涨的情况下对大马力发动机的需求却不断上升，因此电能在车辆上的应用越来越迫切。
电机虽然能很好的替代发动机，但由于客户需求与特殊的经济应用领域，商用车特别是载货和牵引车在很长一段时间内是不可能实现纯电动的运行，因此HEV的发展是未来一大趋势。
而新的动力源的加入则需求耦合机构能使两种动力源能平稳输出，这对协调控制策略提出了新的要求。
本文针对串联式HEV制定出整车控制策略。
基于扭矩需求算法制定出整车工作模式，在各个工作模式下对能量源进行合理分配，以实现经济油耗为目标进行控制。
通过CRUISE 和Matlab联合仿真，获得了良好的控制效果。
2. CRUISE整车模型建立
2.1 CRUISE介绍
CRUISE是一款针对整车动力性、燃油经济性进行仿真分析的软件，通过图形建模方式，可以快速的根据需求建立整车模型，进行概念的修正工作。
而其BUS连接方式可以便捷的提供各数据信息给控制系统，用来做被控对象模型能准确的表达车辆在工况下的实际表现。
特别是在混合动力方向的应用有多个特点：
①拥有丰富的混合动力模块库，便于模型的搭建，数据列表界面便于数据的输入和存储。
②自带的FUNCTION和MAP模块能快速的在CRUISE环境中建立简单的控制算法，便于模型的验证和参数的调整。
而提供对外接口可以与matlab等软件建立联合仿真，以便进行更加复杂的控制算法的实现。
③其自带的驾驶员模型根据路谱的车速需求可以很快的解耦出加速、刹车、离合踏板信号并通过BUS连接导入到控制算法中，这种前向仿真模式便于控制算法的搭建。
2.2 整车模型的建立
分别建立11L+电机和13L的车辆模型，部分参数如下：车辆总重为65T，变速箱为ZF12档，工况为C-WTVC。
模型如下图1所示：
图1 11L+电机模型
电机与发动机通过离合器串联在一起，整个模型的控制部分是MA TLAB DLL 接口提供的SIMULINK 环境中搭建的控制算法，此种连接方式的优点是单一的运行环境仿真速度快，但缺点是由于控制算法生成的DLL 不可在更改，所以对算法的调试不方便。
电机选择的120KW 最大扭矩是840NM ，超级电容选择的是MAXWELL 63F 。
3. 基于转矩分配的模糊控制算法
3.1 模糊控制和逻辑门限控制对比
混合动力汽车控制策略目前主要有三种，第一种为静态的逻辑门限控制策略：根据预先设置的门限参数，限制发动机的工作区域，并调整电机的工作模式；第二种为瞬时优化控制策略：实时监测混合动力车各系统的工作状况，根据当前功率点的需求，计算出最佳经济性输出的各部件工作模式；第三种为模糊逻辑或神经网络等近现代才开展的智能控制策略：应用模糊逻辑或神经网络来决策混合动力系统的工作模式和功率分配。
目前，逻辑门限控制方法在实际商品化混合动力汽车中应用的最广泛。
瞬时优化控制策略由于计算量巨大，算法上不容易协调，目前还没有应用。
模糊控制在许多工程应用领域中已被证明是一种优越的控制技术。
模糊控制策略与逻辑门限控制策略关系密切，逻辑门限控制策略是基于传统布尔逻辑推理的控制方法，而模糊控制策略则基于模糊逻辑推理，在控制策略的分析与综合方法上，逻辑门限控制方法是模糊逻辑控制方法的基础。
通过绘制发动机的MAP 图可以判定出发动机的经济工作区域，而门限值控制算法就是希望发动机能更多的在经济区域工作，如下图2所示：
图2 一般工况工作模式[1]
根据发动机MAP 图可以很快的划分出对应区域的逻辑门限值，但是根据门限值而定义的输出值相对的都是线性输出，虽难能避开发动机的高油耗区域，但是这种基于规则的设置
是一种静态算法，如果要达到很好的效果则需要大量的参数分层，而且也需要不断的运用“试错法”去调试。
基于规则的算法被表示成“IF…THEN…”形式，在通过布尔逻辑运算，实现系统工作模式切换的控制。
门限控制的本质，是通过对系统的研究，获得如何有效地控制系统的专家知识，实现一种拟人性能。
而在模仿人的推理和决策行为方面，模糊逻辑无疑更接近人的思维方式。
它可以很方便的处理诸如“如果SOC较高而加速踏板踩下角度适中，则电机输出部分扭矩辅助驱动”这样的无法用精确参数表达的控制规则。
模糊控制事实上实现了逻辑门限控制策略的非线性扩展，它表达了参数在远离和接近门限值时系统行为应有的区别。
模糊控制算法模型如下图3所示；
图3 SIMULINK模糊算法
3.2 仿真计算结果
在此，我一共建立了三个车辆模型，分别是：
①基于逻辑门限值控制算法的11L+电机模型，运用Function模块编写基本的门限值算法，并将超级电容设置为无穷大。
由此根据MAP基本划分发动机的工作区域，设置门限值分层，可以为模糊算法的设计提供计算支持。
②基于模糊控制的11L+电机模型，由MATLAB DLL模块加载SIMULINK算法。
根据MAP可以描绘出最经济的功率曲线如图4所示，然后根据驾驶员输出的踏板信号解构出扭矩需求，然后再根据负荷要求，分配电机和发动机的扭矩输出如图5所示。
图4 发动机MAP图上的模糊子集[1]
A 基于逻辑门限11L+电机
B 基于模糊算法11L+电机
C 13L 发动机
图6 发动机功率点图
图5 扭矩分配控制
③只配备13L 发动机的模型。
它们的仿真计算结果如下图6：
油耗对比如下表一: 由仿真结果图4可以看出，在控制算法的限制下，11L 发动机都尽量避开低负荷的高油耗区域，而在经济区域工作，但模糊控制算法的工作点更加集中，从油耗表中也可以看出，在动力性满足的情况下，经济性能得到很大的提升。
而从下图7的SOC 值比较，蓝色的为门限值控制的红色的为模糊控制的，模糊控制可以按照设置要求根据现行工况的需求以及车辆状况来调整电机的工作状态，保证超级电容的容量始终处在有效工作区域。
图7 SOC对比
4. 结语
（1）通过对比分析11L+电机和13L的车辆模型，了解发动机在特定工况上的功率分布，对动力系统的匹配提供计算结果验证。
（2）运用门限值控制及Function模块可以快速的调整划分发动机在路谱下的工作区间，为电机的工作模式控制提供帮助，便于更加复杂的模糊算法控制的参数设计。
参考文献
[1] 浦金欢混合动力汽车能量优化管理与控制策略研究2004
[2] A VL CRUISE Help
[3] MA TLAB Help。