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公开(公告)号：CN112776673B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202011409457.X
申请日：2020-12-06
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种智能网联燃料电池汽车实时能量优化管理系统，属于燃料电池汽车优化控制领域。本发明的目的是提出了燃料电池汽车分层式实时能量滚动优化控制智能网联燃料电池汽车实时能量优化管理系统。本发明设计宏观长时域的平均交通流速轨迹预测模块，设计微观短时域的车速预测模块，建立面向能量优化控制的燃料电池汽车动力系统模型，建立能量优化管理问题，利用长时域预瞄信息，设计上层轨迹滚动优化控制器，利用短时域预瞄信息，设计下层能量滚动优化控制器，将求解得到的控制输入序列信号传递至燃料电池汽车的功率执行控制单元。本发明挖掘智能网联交通环境下燃料电池汽车的节能空间，显著提高了智能网联环境下燃料电池汽车的燃料经济性。
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公开(公告)号：CN110488830B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN201910792939.9
申请日：2019-08-26
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明面向智能车辆速度节能规划的高精度地图信息预解析系统及预解析方法，所述系统包括CAN通讯信号接收模块、信号解析处理模块、状态监视与故障管理模块和CAN通讯信号发送模块。所述方法包括解析工作输入信号的前期准备；根据车辆当前位置的定位信息，通过插值的方式去查询高精度地图数据包，解析当前道路信息；根据车辆当前位置的定位信息，通过插值的方式去查询高精度地图数据包，解析前方道路信息；根据解析得到的当前道路信息和前方道路信息约束车辆速度；智能车辆状态监视与故障管理；提取并输出解析数据及速度约束。本发明不仅实现了稳、准、快的地图数据解析，并且提前预测前方一定区域内的各种静态道路信号，实现速度规划安全、节能。
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公开(公告)号：CN112373457B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202010410078.6
申请日：2020-05-15
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W20/11 , B60W50/00 , G06F30/15 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 一种面向节能控制的混合动力汽车能量与热量一体化模型，属于混合动力汽车建模技术领域。本发明的目的是以发动机、电动机等动力驱动装置至车轮的动力链中各动力传输结点模块的面向节能控制的混合动力汽车能量与热量一体化模型。本发明步骤是：确定动力链输入，描述动力链中能量流动状态，建立电池模型，建立发动机能耗及温度模型，建立空调热传递模型，接收热力链输入指令，建立驾驶舱温度模型。本发明建立了高寒气候条件下驾驶舱供热需求、驾驶员动力需求和车辆能耗之间的耦合关系，实现部分重要热力学变量的软测量，为驾驶员舒适度评估提供了支撑。
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公开(公告)号：CN113928182B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202111459210.3
申请日：2021-12-02
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种基于全局交通信息的混合动力汽车电池热管理优化系统，属于混合动力汽车电池优化控制领域。本发明的目的是设计一个利用全局车速信息，得到全局的动力电池需求功率，通过控制不同冷却方式的作用效果，既保证了电池温度可以降低至合理范围内，又使电池冷却耗能减少的基于全局交通信息的混合动力汽车电池热管理优化系统。本发明首先获得电池需提供的全局驱动功率信息，然后建立面向控制的混合动力汽车电池热管理系统模型，再建立混合动力汽车电池热管理优化。本发明解决了电池模型能量与热量耦合建模难的问题，并且可以同时满足两者需求，更深一步挖掘了混合动力汽车电池热管理系统的节能空间，温度控制策略提升了45.96%的电池热管理系统经济性，进一步挖掘了混合动力汽车电池热管理系统的节能空间。
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公开(公告)号：CN115958935A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211599393.3
申请日：2022-12-12
Applicant: 吉林大学
IPC: B60H1/00
Abstract: 本发明公开了一种网联电动车热泵空调系统节能控制方法、控制器及车辆，所述控制方法通过建立面向节能控制的热泵空调系统数学模型，使用动态规划算法求解，最终设计热泵空调系统在线规则化控制策略；所述模型是根据压缩机转速、鼓风机进气量和按频率读取的自身车速信息，计算车舱温度、蒸发器压力和热泵空调系统功率；所述热泵空调系统在线规则化控制策略中，根据车舱目标温度和车舱实际温度偏差划分工作模式，基于热泵空调系统对自身车速的灵敏度划分的车速区间控制压缩机转速和鼓风机进气量。本发明结合智能网联信息，保证将车舱温度维持在设定温度的同时，考虑未来车速变化对热泵空调系统效率的影响，提高了热泵空调制热工况下的能耗经济性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112373457A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202010410078.6
申请日：2020-05-15
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W20/11 , B60W50/00 , G06F30/15 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 一种面向节能控制的混合动力汽车能量与热量一体化模型，属于混合动力汽车建模技术领域。本发明的目的是以发动机、电动机等动力驱动装置至车轮的动力链中各动力传输结点模块的面向节能控制的混合动力汽车能量与热量一体化模型。本发明步骤是：确定动力链输入，描述动力链中能量流动状态，建立电池模型，建立发动机能耗及温度模型，建立空调热传递模型，接收热力链输入指令，建立驾驶舱温度模型。本发明建立了高寒气候条件下驾驶舱供热需求、驾驶员动力需求和车辆能耗之间的耦合关系，实现部分重要热力学变量的软测量，为驾驶员舒适度评估提供了支撑。
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公开(公告)号：CN111891110B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202010410080.3
申请日：2020-05-15
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W20/11 , B60W40/105 , B60W50/00
Abstract: 一种智能网联混合动力汽车能量‑热量一体化实时管理系统，属于混合动力汽车的节能控制技术领域。本发明的目的利用网联信息提供实时动态的交通预瞄信息，并将热力链的温度效应考虑到整车能效优化问题中，目标是兼顾驾驶员在动力性和温度等方面的多维需求，实现整车燃油经济性进一步提升的智能网联混合动力汽车能量‑热量一体化实时管理系统。本发明步骤是：结合交通流云数据采集所有路段上的实时交通信息流，确定全局路线，结合行驶路线上的队列车速信息，将长、短时间尺度的车速预测结果传递给混合动力车辆动力链‑热力链动耦合力学预测模块，利用多尺度车速预测模块提供的长、短时间尺度的车速信息，设计SOC轨迹实时优化控制器。本发明提高了在线优化求解效率，保证了系统的实时性。
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公开(公告)号：CN112265546B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202011152720.1
申请日：2020-10-26
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W40/105 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62
Abstract: 一种基于时空序列信息的网联汽车车速预测方法，属于汽车智能网联技术领域。本发明的目的是利用智能网联技术获取的行驶数据，定量化分析行驶数据中相关特征与车速的关联度后，建立起基于LSTM神经网络的未来短时车速预测模型，最终实现了全路况下车速高精度预测的基于时空序列信息的网联汽车车速预测方法。本发明步骤是：获取并处理智能网联汽车行驶数据集,车速预测模型输入‑输出特征间的关联度，建立LSTM神经网络车速预测模型，训练LSTM神经网络模型。本发明为车辆控制系统提供了准确车速预瞄信息，为提升车辆的能效、安全和舒适等性能提供了基础。
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公开(公告)号：CN110329258B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201910665709.6
申请日：2019-07-23
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W30/14
Abstract: 本发明提供了一种智能驾驶汽车节能减排协调控制方法，所述方法首先采集前方车距及相对速度信号，通过高精度地图信息的采集获取未来路段的道路信息，综合利用上述信息以节能为目标对智能巡航驾驶车辆进行速度规划，实现对车辆的驱动转矩的控制，并以减少排放为目标，利用节能目标下的动力需求转矩对节气门开度、EGR开度及点火提前角进行控制，实现最小的氮氧化合物的排放效果，最终实现智能驾驶下汽车的预测节能减排协调控制。本发明融合了汽车工业的传统节能减排技术和智能化所带来的多源信息，通过合理匹配车辆的动力传动系统、车辆运动与道路条件之间的关系，在满足自适应巡航驾驶的同时达到节能与减排的目的。
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公开(公告)号：CN112265546A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011152720.1
申请日：2020-10-26
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W40/105 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62
Abstract: 一种基于时空序列信息的网联汽车车速预测方法，属于汽车智能网联技术领域。本发明的目的是利用智能网联技术获取的行驶数据，定量化分析行驶数据中相关特征与车速的关联度后，建立起基于LSTM神经网络的未来短时车速预测模型，最终实现了全路况下车速高精度预测的基于时空序列信息的网联汽车车速预测方法。本发明步骤是：获取并处理智能网联汽车行驶数据集,车速预测模型输入‑输出特征间的关联度，建立LSTM神经网络车速预测模型，训练LSTM神经网络模型。本发明为车辆控制系统提供了准确车速预瞄信息，为提升车辆的能效、安全和舒适等性能提供了基础。
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