为了充分挖掘插电式混合动力公交车(Plug-in hybrid electric bus,PHEB)的节油潜力、增强车辆对不同类型驾驶员的自适应性,在基于规则类的控制策略基础上,增加驾驶员意图识别模型。对驾驶风格及加速意图进行模糊识别,通过驾驶员在环的...为了充分挖掘插电式混合动力公交车(Plug-in hybrid electric bus,PHEB)的节油潜力、增强车辆对不同类型驾驶员的自适应性,在基于规则类的控制策略基础上,增加驾驶员意图识别模型。对驾驶风格及加速意图进行模糊识别,通过驾驶员在环的半实物仿真验证了识别模型,以驾驶风格和加速意图识别结果为输入,建立转矩修正系数k的模糊控制器,反模糊化输出k值,对需求转矩进行修正。用system test工具将模糊控制器生成对应的模糊查询表。仿真及试验结果表明:有驾驶员意图识别控制策略较无驾驶员意图识别控制策略更加适应PHEB的运营、用电机制且燃油经济性进一步提高了1.8%。展开更多
文章以插电式混合动力汽车(plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)为研究对象,以提高整车燃油经济性和排放性能为目标,设计了能够实现需求转矩在发动机和驱动电机之间合理分配的模糊逻辑控制策略。该模糊控制策略以SOC参考轨迹作为切入...文章以插电式混合动力汽车(plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)为研究对象,以提高整车燃油经济性和排放性能为目标,设计了能够实现需求转矩在发动机和驱动电机之间合理分配的模糊逻辑控制策略。该模糊控制策略以SOC参考轨迹作为切入点,最大程度地发挥动力电池的存储能量。仿真结果表明,该模糊控制策略能够较好地优化发动机工作区间,提高燃油经济性和排放性能,并且能使动力电池SOC保持在设定的参考轨迹附近波动。展开更多
文摘为了充分挖掘插电式混合动力公交车(Plug-in hybrid electric bus,PHEB)的节油潜力、增强车辆对不同类型驾驶员的自适应性,在基于规则类的控制策略基础上,增加驾驶员意图识别模型。对驾驶风格及加速意图进行模糊识别,通过驾驶员在环的半实物仿真验证了识别模型,以驾驶风格和加速意图识别结果为输入,建立转矩修正系数k的模糊控制器,反模糊化输出k值,对需求转矩进行修正。用system test工具将模糊控制器生成对应的模糊查询表。仿真及试验结果表明:有驾驶员意图识别控制策略较无驾驶员意图识别控制策略更加适应PHEB的运营、用电机制且燃油经济性进一步提高了1.8%。
文摘文章以插电式混合动力汽车(plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)为研究对象,以提高整车燃油经济性和排放性能为目标,设计了能够实现需求转矩在发动机和驱动电机之间合理分配的模糊逻辑控制策略。该模糊控制策略以SOC参考轨迹作为切入点,最大程度地发挥动力电池的存储能量。仿真结果表明,该模糊控制策略能够较好地优化发动机工作区间,提高燃油经济性和排放性能,并且能使动力电池SOC保持在设定的参考轨迹附近波动。
