摘要：基于混合动力脉冲功率特性试验数据辨识得到了锂离子动力电池的等效电路模型参数,提出了基于滑模观测器算法的动力电池荷电状态估计方法。设计了滑模观测器,最后进行了算法验证。结果表明,对FUDS工况,应用滑模观测器算法进行荷电状态估计的最大误差为1.17%,方差为0.000 04,比传统算法获得了更好的估计精度和鲁棒性。

摘要：基于提出的制动强度二次再分数学模型,系统研究了并联复合制动系统预测模型的设计方法。设计了离线优化流程:对由车速v、电池So C及制动强度z构成的连续设计空间进行试验设计(Design of experiments,DOE)。基于DOE采样点,采用协同优化设计方法(CO),通过定义再生制动能量回收和制动稳定性两个子系统,得到离线优化数据,进而建立了制动力分配预测模型。基于预测模型的仿真验证表明:预测模型可实现实时最优控制,可在保证制动稳定性的前提下,最大化回收再生制动能量,具有较大的工程应用价值。

摘要：选取合适的动力电池模型用于混合动力汽车控制策略设计和性能仿真。比较分析了基于等效电路的电压-内阻模型和PNGV动态模型,提出了基于测试数据的特性场模型。以功率型N iMH动力电池组为例,进行了模型参数的辨识。仿真结果与实验结果对比表明:特性场模型和PNGV动态模型具有相近的精度,但PNGV动态模型的精度与模型参数的辨识结果密切相关,电压-内阻模型简单适用于稳态仿真。

摘要：锂离子电池在快速充电过程中极易触发内部过热,并加速寿命衰退,因此在确保快速充电的同时主动约束锂离子电池重要中间物理状态具有重要意义。因此,提出一种基于多物理过程变量约束的电池快速充电方法。建立电-热-老化综合模型,并在典型充电场景下进行电热模拟精度验证;在此基础上,设计基于模型的荷电状态与内部温度估计方法,兼顾充电速度、温度约束与寿命衰退抑制,设计基于模型预测控制的快速充电策略。试验验证结果表明,所提出的充电策略能主动限制电池内部温度始终低于预定阈值,在相似的充电速度前提下,所提出的充电策略相比优选的恒流恒压充电法具有更低的寿命衰减速率,两者200次快充-放电循环的容量衰减分别为2.12%和4.88%。所提出的快速充电策略基于模型预测控制方法实现了电池内部状态的有效约束,综合提升了锂离子电池充电过程的快速性、安全性和耐久性。

摘要：为探究用户的行为习惯对电动汽车电池老化的影响,本文基于大数据的统计分析方法,依托企业监管平台大量高品质的用户和车辆数据,开展了用户车辆所在地域、用户的充电方式偏好和驾驶风格对电池老化的影响规律研究。结果表明:随着电池平均运行温度的升高,电池容量衰减呈先减后增的趋势;北京用户的电池老化程度比广东用户整体高10.59%~19.09%;随着快充频率的升高,电池的容量衰减率呈逐渐增大的趋势,但增大的速率逐渐减小;偏好快充充电的用户车辆的电池老化比偏好慢充充电的用户快33.45%~56.24%;激进的驾驶模式会加剧电池老化,整体比温和型的驾驶模式快1.73%~10.37%。研究成果对车企优化整车功能设计,指导用户健康行车具有借鉴意义。

摘要：讨论了电池组容量选择对电动车辆整车动力性和续驶里程的影响,提出了一种合理配备电池组容量的方法——影响因子综合评价法.定义了车辆动力性和续驶里程影响因子,给出了相应的计算公式,建立了相应的匹配原则.详细讨论和评价了两种典型的电动车辆用电池组连接方案.通过对BJD6100-EV电动公交车的匹配计算,验证了该匹配理论的正确性.该匹配方法可用于指导电动车辆的设计,特别是电池组容量的匹配设计和连接方案的设计.

摘要：为研究油气弹簧工作过程中的生热机理,建立油气弹簧参数化热模型。采集试验数据对油气弹簧阻尼示功特性进行数值拟合,得到活塞运动速度-阻尼力关系的数学表达式。对油气弹簧的传热路径和换热特点分析,建立油气弹簧热阻网络模型,计算得到工作过程中油气弹簧2种工作介质的温度变化特性。设计试验对油气弹簧的热模型计算结果进行验证。试验结果表明:阻尼力做功是油气弹簧温度升高的主要热量来源,油液温度比气体温度上升更快、平衡温度更高,该模型可以准确地计算出油气弹簧不同工作介质的温升情况,为油气弹簧热-机耦合动力学研究提供了参考。

摘要：针对采用拉维娜行星齿轮机构和传统多挡变速器的并联混合动力构型选择,采用基于杠杆法以挡位设计规则、动力特性规则、工作模式规则、可制造性规则相结合的一种综合评价方法,对混合动力系统构型进行分析和筛选,并确定了构型方案和该方法的筛选流程。其次针对整车的设计目标,对发动机、电机的参数进行了选择,并运用GT-SUITE软件搭建整车纵向动力学模型。在此基础上,采用Pareto前沿对变速器参数进行了优选,最终在确定混合动力构型的基础上,优选确定了混合动力系统的设计参数,并通过仿真验证了方案的可行性,为采用拉维娜行星齿轮机构和传统多挡变速器的并联混合动力系统研究提供了理论依据。

摘要：针对无人驾驶车辆路径跟踪控制问题中预测模型准确性与计算成本平衡制约问题,本文提出了一种基于学习的模型预测(learning-based model predictive control, LB-MPC)路径跟踪控制策略。建立了车辆2自由度单轨动力学模型,深入分析了其与IPG TruckMaker模型单步响应误差随车速、踏板开度及前轮转向角的变化规律,设计了误差数据集构建和滚动更新方法,基于高斯过程回归(Gaussian process regression, GPR)建立了误差拟合模型,对标称单轨模型进行实时误差补偿修正。将误差修正模型作为预测模型,设计了路径跟踪代价函数,构建了二次规划优化问题,提出了一种基于学习的模型预测路径跟踪控制架构。基于IPG TruckMaker&Simulink联合仿真平台与实车平台,验证了所提GPR模型误差修正与LB-MPC路径跟踪控制策略的实时性与有效性。结果表明,相较于传统模型预测(model predictive control, MPC)路径跟踪控制策略,所提LB-MPC策略路径跟踪平均误差降低了23.64%。

摘要：为了在混合动力汽车(HEV)设计及应用中合理地分配及使用车载能源,对HEV几个效率影响因素进行了研究。通过对比计算和仿真,对几种结构方案及控制策略的适用性作了评价,并分析了双动力源连接方式、混合比、循环工况和控制策略等因素对系统效率的影响。分析结果表明:使用行星架作为输出轴、增大混合比、借助于模糊逻辑控制有利于提高车辆在循环工况(特别是市区工况)下的效率。