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基于道路工况预测混合动力公交车SOC开环控制策略: 2012年; 混合动力车辆一般采用基于荷电状态(SOC)闭环的控制策略,对蓄电池组进行频繁充电,使SOC维持在较高水平,影响制动能量的回收,从而导致燃油经济性不理想.为此,利用BP神经网络并结合城市公交运行特点,提出SOC开环控制策略,对公交车未来站点间的运行工况进行预测,减少蓄电池组的充电次数,降低蓄电池组的荷电状态.试验表明,采用该控制策略可以显著降低电池组充电时间和次数,有利于制动能量的回收,百公里油耗降低了3%.; 朱道伟谢辉严英; 关键词：混合动力公交车控制策略

Plug-in混合动力汽车能量管理策略全局优化研究被引量：32: 2010年; 应用动态规划全局优化算法,针对并联式Plug-in混合动力汽车在不同行驶里程下的能量管理策略进行了全局优化研究。结果表明:车辆的行驶里程小于55km时应使用电动机为主的能量管理策略,当车辆的行驶里程大于55km时应使用发动机为主的能量管理策略;在动态规划最优控制下,车辆行驶里程为55km时整车经济性能最佳,行驶里程小于110km时整车平均等价油耗为2.7L/100km,相对于原型车经济性提高了近58%。; 张博李君高莹杨成宏尹雪峰; 关键词：能量管理策略动态规划优化设计

混合动力汽车智能信息显示系统开发: 2009年; 设计了混合动力汽车智能信息显示系统,该系统以32位嵌入式系统为硬件平台,定制了WINCE6.0操作系统,采用EVC应用面向对象的方法进行嵌入式应用程序设计。系统实现了CAN通信、信息显示、数据保存、故障在线诊断、数据无线传送等功能,解决了高频电路设计、WINCE系统定制、程序实时性保证、程序内存控制、无线通信等技术难题。实车测试表明,该系统运行效果良好,实现了全部设计功能。; 曲大为杨世春李君高莹朱昌吉范鲁艳; 关键词：混合动力汽车嵌入式系统

并联式混合动力汽车遗传模糊控制策略的研究被引量：20: 2011年; 为带双离合器和单轴转矩耦合的某并联混合动力汽车开发了模糊控制策略,采用遗传算法对转矩分配模糊控制器进行了优化。在Matlab/Simulink和ADVISOR环境下基于试验数据建立了仿真模型,并进行了NEDC循环下只考虑经济性的控制策略优化和综合考虑经济性和排放性能的多目标控制策略优化。结果表明,应用遗传算法对模糊控制策略进行多目标优化后,油耗降低了3.65%,同时整车排放也有明显降低。; 杨世春朱传高高莹李君; 关键词：并联混合动力汽车遗传算法模糊控制

Plug-in混合动力汽车能量管理策略优化设计被引量：15: 2009年; 应用PSAT前向仿真软件及矩阵分割全局优化算法,对并联式Plug-in混合动力汽车(PHEV)在不同电能消耗续驶里程(CDR)下的能量管理策略进行了优化设计研究。结果表明:PHEV电能消耗续驶里程越大,优化控制参数对整车经济性影响越小;小CDR优化控制参数的整车平均经济性能好于大CDR优化控制参数;利用优化设计得到的PHEV能量管理策略可以使整车平均等价油耗降至2.70 L/(100 km),相对于原型车经济性提高了近58%。; 张博李君高莹杨世春杨成宏陈华艳; 关键词：PLUG-IN混合动力汽车能量管理策略仿真

基于ECE法规和Ⅰ曲线的机电复合制动控制策略被引量：34: 2013年; 具有再生制动功能的电动汽车制动系统与传统燃油汽车的摩擦制动系统不同,在回收部分制动能量的同时其制动稳定性会发生变化.在保证安全制动距离的前提下,制动能量回收率的提高受到制动稳定性的制约和限制.针对电制动和常规摩擦制动组成的机电复合制动系统,建立了电制动力、电制动力矩和电池充电功率计算模型.考虑到电机转矩特性和电池充电功率限制,以最大化回收制动能量为目标,设计3种不同的机电复合制动控制策略.通过在ADVISOR软件中建立嵌入式仿真模块对制动能量回收率、电池荷电状态和纯电动模式的续驶里程进行了仿真计算和分析.计算结果表明:I曲线和ECE(Economic Commissionof Europe safety regulations)法规边界线都不是理想的制动力分配曲线,所提出的制动力分配曲线OABCD综合性能较好,制动能量回收率达到59.56%,且一个循环的荷电状态变化很小,仅降低了4.29%.实车试验表明能量回收能够提高续驶里程.; 刘丽君姬芬竹杨世春徐斌; 关键词：电动汽车 ECE法规控制策略

基于GPRS的电动汽车道路行驶工况自学习被引量：17: 2010年; 提出了一种基于GPRS的道路行驶工况数据的远程采集方法,并将其应用在电动汽车的实际运行中,获得电动汽车道路试验原始数据库.同时将自组织映射(SOM)神经网络引入到行驶工况的自学习中,通过SOM网络对原始数据进行运动学片段的聚类分析,构建出了电动汽车在实际运行中的3种典型工况,为电动汽车基于行驶工况的自适应优化控制策略提供了基础环节.所构建的行驶工况和其他行驶工况相比具有一般规律,表明应用SOM网络能够很好地实现道路行驶工况的自学习功能.; 庄继晖谢辉严英; 关键词：电动汽车行驶工况自学习自组织映射网络 GPRS

基于PMP的HEV全局最优能量管理策略研究被引量：10: 2014年; 动态规划常用于求取已知工况的全局最优解,但该方法计算量大、求解时间长。为了解决这个问题,把发电机组和电池组模型适当化简,在保持电池组电量平衡的条件下,以电池组荷电状态为状态变量,以电池组输出功率为控制量,采用庞特里亚金极小值原理算法求解了混合动力汽车的能量管理问题,得到了全局最优解,并给出了详细的求解过程。与动态规划相比,该方法求解需要的时间很短。; 许世景吴志新; 关键词：最优控制能量管理策略

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国家高技术研究发展计划(2006AA11A112)