基于分散式优化的燃料电池汽车经济型车队巡航控制方法

    公开(公告)号:CN115195722A

    公开(公告)日:2022-10-18

    申请号:CN202210829206.X

    申请日:2022-06-27

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于分散式优化的燃料电池汽车经济型车队巡航控制方法,属于新能源网联汽车领域,包括以下步骤:S1:构建巡航控制场景下燃料电池车队的通信拓扑模型、车距控制模型、队列稳定性模型;S2:在车队控制层中,以乘坐舒适性、跟车安全性与队列稳定性为控制目标,构建基于共识型交替方向乘子法的分散式优化框架;S3:采取后向建模方法构建车队中各个车辆的动力系统模型,并构建各车载能量源的动力学模型与寿命模型;S4:以满足需求功率为前提,车队中各个车辆在车辆控制层中以减小氢气消耗量与部件寿命退化为目标,求解整车功率分配优化问题。本发明在保证车队队列稳定性的同时降低了全寿命周期内的使用成本。

    基于纯电动汽车的双电机布置和凸优化算法的转矩优化方法

    公开(公告)号:CN108215747B

    公开(公告)日:2019-08-27

    申请号:CN201810002393.8

    申请日:2018-01-02

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于纯电动汽车的双电机布置和凸优化算法的转矩优化方法,该方法包含如下步骤:S1:根据汽车的参数,建立汽车的纵向动力学模型;S2:选择汽车的循环工况,根据所选择的循环工况,计算汽车的需求转矩Tdem(k)、需求功率Pdem(k)、最大需求转矩Tdem,max和最大需求功率Pdem,max;S3:在假设汽车电池的容量满足动力性需求的前提下,根据Tdem,max和Pdem,max的值,选择汽车的电机尺寸和电池尺寸;S4:通过凸优化算法对汽车的电机和电池进行凸优化处理;S5:对汽车传动系统的各部件工作状态进行约束;S6:确定成本目标函数。本发明方法选择双电机布置,弥补了单电机布置电动汽车电机工作效率低的缺点,同时本发明的优化算法计算时间快,结果准确。

    基于驾驶工况识别的混合动力汽车自适应能量管理方法

    公开(公告)号:CN113859219A

    公开(公告)日:2021-12-31

    申请号:CN202111346005.6

    申请日:2021-11-15

    Abstract: 本发明涉及一种基于驾驶工况识别的混合动力汽车自适应能量管理方法,属于新能源汽车领域,包括S1:划分驾驶工况网格单元,计算各网格单元的典型特征参数;S2:采用PCA方法对工况特征参数进行降维处理,采用聚类分析算法进行工况分类;S3:建立基于神经网络的工况识别算法,采用步骤S2中的特征参数和工况类型离线训练神经网络模型;S4:利用历史速度数据在线识别工况类型,实时更新等效因子,采用等效燃油消耗最小策略在线获取发动机‑电机功率分配,使得发动机工作在高效率区域。本发明考虑了驾驶工况对能量管理性能的影响,通过在线识别驾驶工况,可实时优化等效因子,提高了车辆燃油经济性以及能量管理策略的工况适应性。

    三电机传动结构纯电动汽车及其转矩分配优化算法

    公开(公告)号:CN108544913B

    公开(公告)日:2019-08-27

    申请号:CN201810283989.X

    申请日:2018-04-02

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及新能源汽车领域,具体公开了一种三电机传动结构纯电动汽车,包括一个前轴驱动电机和两个型号相同的后轮驱动电机,两个后轮驱动电机为左后轮驱动电机及右后轮驱动电机;其中前轴驱动电机与电动汽车前轴连接,左后轮驱动电机安装在电动汽车左后轮的轮毂上,右后轮驱动电机安装在电动汽车右后轮轮毂上;两个后轮驱动电机的尺寸、峰值转矩和功率均小于前轴驱动电机;前轴驱动电机的输出端连接有离合器,三个驱动电机为电动汽车提供转矩,所述离合器在断开时转矩平均分配给两个后轮驱动电机,所述离合器在需求转矩达到预定值时接合,转矩按预设分配算法分配给三个驱动电机。本发明还公开了一种三电机传动结构纯电动汽车的转矩分配优化算法。

    基于驾驶工况识别的混合动力汽车自适应能量管理方法

    公开(公告)号:CN113859219B

    公开(公告)日:2024-07-05

    申请号:CN202111346005.6

    申请日:2021-11-15

    Abstract: 本发明涉及一种基于驾驶工况识别的混合动力汽车自适应能量管理方法,属于新能源汽车领域,包括S1:划分驾驶工况网格单元,计算各网格单元的典型特征参数;S2:采用PCA方法对工况特征参数进行降维处理,采用聚类分析算法进行工况分类;S3:建立基于神经网络的工况识别算法,采用步骤S2中的特征参数和工况类型离线训练神经网络模型;S4:利用历史速度数据在线识别工况类型,实时更新等效因子,采用等效燃油消耗最小策略在线获取发动机‑电机功率分配,使得发动机工作在高效率区域。本发明考虑了驾驶工况对能量管理性能的影响,通过在线识别驾驶工况,可实时优化等效因子,提高了车辆燃油经济性以及能量管理策略的工况适应性。

    基于凸优化考虑电机热状态的混合动力汽车能量管理方法

    公开(公告)号:CN111976707B

    公开(公告)日:2022-06-03

    申请号:CN202010930943.X

    申请日:2020-09-07

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于凸优化考虑电机热状态的混合动力汽车能量管理方法,属于新能源汽车领域。该方法包含以下步骤:S1:根据汽车的参数,建立汽车的纵向动力学模型;S2:根据所选择的循环工况,计算汽车的需求转矩、需求功率;S3:建立各部件动力学模型,以及电机热状态模型S4:通过凸优化拟合方法,对动力系统各部件模型凸化处理;S5:对传动系统的各部件工作状态及电机热状态进行约束;S6:确定目标函数,建立凸优化框架;S7:利用凸优化工具箱,在保证约束条件有效情况下下,计算最佳功率分配。本发明弥补了现有混合动力能量管理方法忽略电机工作状态的缺点,同时本发明的优化算法计算时间快,结果准确。

    基于MPC和凸优化算法的纯电动汽车自适应巡航控制方法

    公开(公告)号:CN108313057B

    公开(公告)日:2019-09-24

    申请号:CN201810313067.9

    申请日:2018-04-09

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于MPC和凸优化算法的纯电动汽车自适应巡航控制方法,属于新能源汽车技术领域。该方法具体包括:S1:根据跟车控制性能要求,建立预测模型;S2:根据S1建立的模型,通过MPC算法,预测车辆未来时刻的速度输出;S3:根据S2中MPC算法中求出的速度输出和S1中建立的模型,求出车辆未来时刻的功率需求;S4:根据S3得出的功率需求,用凸优化算法求解最优的转矩分配,使得两个电机工作在高效率区域,电池输出电量最少。本发明通过跟车控制与能量优化,将前后两车保持在一个安全的距离范围的同时,获得最优的能量管理策略而不影响模型预测控制的实时性运用,不仅缓解交通压力,还能减少能量消耗。

    基于MPC和凸优化算法的纯电动汽车自适应巡航控制方法

    公开(公告)号:CN108313057A

    公开(公告)日:2018-07-24

    申请号:CN201810313067.9

    申请日:2018-04-09

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于MPC和凸优化算法的纯电动汽车自适应巡航控制方法,属于新能源汽车技术领域。该方法具体包括:S1:根据跟车控制性能要求,建立预测模型;S2:根据S1建立的模型,通过MPC算法,预测车辆未来时刻的速度输出;S3:根据S2中MPC算法中求出的速度输出和S1中建立的模型,求出车辆未来时刻的功率需求;S4:根据S3得出的功率需求,用凸优化算法求解最优的转矩分配,使得两个电机工作在高效率区域,电池输出电量最少。本发明通过跟车控制与能量优化,将前后两车保持在一个安全的距离范围的同时,获得最优的能量管理策略而不影响模型预测控制的实时性运用,不仅缓解交通压力,还能减少能量消耗。

    基于分散式优化的燃料电池汽车经济型车队巡航控制方法

    公开(公告)号:CN115195722B

    公开(公告)日:2024-07-23

    申请号:CN202210829206.X

    申请日:2022-06-27

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于分散式优化的燃料电池汽车经济型车队巡航控制方法,属于新能源网联汽车领域,包括以下步骤:S1:构建巡航控制场景下燃料电池车队的通信拓扑模型、车距控制模型、队列稳定性模型;S2:在车队控制层中,以乘坐舒适性、跟车安全性与队列稳定性为控制目标,构建基于共识型交替方向乘子法的分散式优化框架;S3:采取后向建模方法构建车队中各个车辆的动力系统模型,并构建各车载能量源的动力学模型与寿命模型;S4:以满足需求功率为前提,车队中各个车辆在车辆控制层中以减小氢气消耗量与部件寿命退化为目标,求解整车功率分配优化问题。本发明在保证车队队列稳定性的同时降低了全寿命周期内的使用成本。

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