CN110203075A - 一种四轮轮毂电机车辆***动力匹配方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种四轮轮毂电机车辆***动力匹配方法,以整车参数和动力性需求为依据,进行多工况下的动力学分析并计算车辆对电机整体性能的要求;确定电机选型和结构布置方案,根据驾驶员意图和行驶工况,制定不同行驶工况下的驱动策略;根据车型和用途,结合已有的车辆的行驶工况数据进行统计和大数据分析,分析车辆的常用的典型行驶工况的需求功率,作为分布式电机的参数匹配和功能划分的依据,对各个轮毂电机进行参数匹配;建立以动力性和经济性为优化目标,以电机具体的参数为优化变量,以动力性能要求和细化匹配具体要求作为约束条件的多目标优化模型;运用权重法简化为但目标求解优化问题,运用模拟退火算法寻找全局最优解。
Description
技术领域
本发明涉及电动汽车领域,具体涉及一种四轮轮毂电机车辆***动力匹配方法。
背景技术
新能源汽车是未来汽车发展的重要方向,而分布式驱动的新能源汽车是其发展方向之一,分布式驱动的新能源汽车动力匹配和选型方法是其一个关键技术。
轮毂电机分布式电驱动***是将驱动电机直接安装在驱动轮内,通过独立控制电动机驱动实现汽车行驶。目前轮毂电机分布式电驱动***的新能源汽车动力匹配和选型方法在国内还未成熟,更多的是将整车总体电机功率需求平均分配到各个车轮,采用四个完全相同的电动机,这样的匹配方法没有充分考虑车辆的常用工况和特殊工况要求,没有发挥分布式驱动各轮独立的优点,不能保证电机在汽车行驶过程中的常用工况下保持在高效率区工作,影响车辆的行驶里程,在动力性和经济性之间没有达到权衡。
发明内容
本发明要解决的技术问题是:提供一种四轮轮毂电机车辆***动力匹配方法,充分发挥轮毂电机各轮独立驱动的特点,提升车辆的能源利用效率。
本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为:一种四轮轮毂电机车辆***动力匹配方法。其特征在于它包括以下步骤:
S1、确定整车参数和动力性需求,以整车参数和动力性需求为依据,进行多工况下的动力学分析并计算车辆对电机整体性能的要求,所述的电机整体性能包括整车需求的峰值功率和峰值转矩;
S2、初步匹配:确定电机选型和结构布置方案,结合驾驶员意图和行驶工况,制定不同行驶工况下的驱动策略;
S3、细化匹配:根据车型和用途,分析车辆的应用场景,对车辆行驶工况数据进行统计和大数据分析,提取城市道路和高速公路上车辆的速度和加速度特征,将出现比例大于30%的速度和加速度特征作为常用行驶工况,计算车辆匀速巡航、起步加速等常用行驶工况的需求功率,作为分布式电机的参数匹配和功能划分的依据,对各个轮毂电机进行参数匹配;
S4、优化匹配:根据车型、行驶工况和对应的驱动策略,建立以动力性和经济性为优化目标,以电机具体的参数为优化变量,以动力性能要求和细化匹配具体要求作为约束条件的多目标优化模型;
S5、将多目标优化模型运用权重法简化为单目标求解优化问题,运用模拟退火算法,寻找全局最优解,作为最终匹配结果。全部匹配流程如图1所示。
按上述方法,所述的S1中的整车参数包括:整车整备质量m1,满载质量m0,轮胎滚动半径r,空气阻力系数Cd,迎风面积A,滚动阻力系数f,轮毂电机传动系总成的机械传动效率ηT,最大爬坡车速vamax,最大爬坡度αmax,重力加速度g,最高车速vmax,经济巡航车速ve,0-100km/h加速时间,旋转质量换算系数δ。
按上述方法,所述的S1车辆对电机整体性能的要求具体计算如下:
以最高车速、最大爬坡度和最短加速时间确定整车最大功率需求;以最大爬坡度确定整车最大转矩需求;越野车辆考虑越野路况下的通过性具体需求;
最高车速vmax对应的车辆需求功率pvmax为:
最大爬坡度αmax对应的车辆需求功率pαmax为:
原地起步加速到指定车速的全力加速时间tmax对应的车辆需求功率ptmax为:
整车整体电机最大功率pm取三者的最大值,即
pmax≥max(pvmax,pαmax,ptmax)
整车电机***最大转矩根据整车最大爬坡转矩Tαmax需求确定,即
按上述方法,所述的S2中,驱动策略基于车辆的需求功率和整车效率优化,利用全局寻优函数J=min(P1/η1+P2/η2+P3/η3+P4/η4),进行整车需求功率的分配,实现最小的整车能量消耗,其中Pi∈[0,min(Pi,m,Pi,re)],∑Pi=Prequired,Pi为各轮实际输出功率,Pi,re为各轮需求功率,Pi,m为各轮最大功率,Prequired为总需求力矩;
根据全局寻优函数和前后轮差异匹配原理可知,当需求功率小于小功率电机额定功率时,此时小功率电机效率较高,采用小功率电机两轮驱动模式能量消耗最低;当需求功率大于小功率电机额定功率且小于大功率电机额定功率时,必然存在一个转折功率点,在功率转折点处切换为使用大功率电机两轮驱动模式;当需求功率大于大功率电机额定功率时,存在功率转折点,此时切换为四轮驱动模式,四轮驱动时通过全局寻优函数进行前后轮功率分配,驱动模式如图2所示。
按上述方法,由于全局寻优函数的结果存在动力切换的功率转折点,采用人工干预全局寻优函数结果的方式对功率转折点进行修正,避免动力输出波动。
按上述方法,所述的S3具体包括:
首先对车辆的应用场景和功能定位进行分析,参考城市循环工况和车辆在城市中行驶时车速分布范围,选取出满足车辆不同动力性需求的两个车速工况点,分别作为小功率巡航车速ve1和大功率巡航车速ve2,另外车辆的最高车速为vmax,前轮额定转速对应整车经济车速,前轮峰值转速对应最高车速,前轮额定功率为该整车经济车速下整车的需求功率,后轮额定转速对应整车经济车速,后轮峰值转速对应最高车速,后轮额定功率为该整车经济车速下整车的需求功率。
按上述方法,所述的S4中,选取的优化变量X包括前轮轮毂电机峰值功率Pm1、额定功率Pe1、额定转速ne1和后轮轮毂电机峰值功率Pm3、额定功率Pe3、额定转速ne3,表示为:
X=[Pm1,Pe1,ne1,Pm3,Pe3,ne3]
以动力性为优化目标,建立加速时间tmin、最高车速Vmax和最大爬坡度imax的优化目标函数:
F1(Pm1,Pe1,ne1,Pm3,Pe3,ne3)=tmin
F2(Pm1,Pe1,ne1,Pm3,Pe3,ne3)=vmax
F3(Pm1,Pe1,ne1,Pm3,Pe3,ne3)=imax
为提高整车的经济性,分别以一个NEDC循环工况周期、小功率巡航车速行驶100km、大功率巡航车速行驶100km消耗的电量为优化目标,建立优化目标函数:
F4(Pm1,Pe1,ne1,Pm3,Pe3,ne3)=W1
F5(Pm1,Pe1,ne1,Pm3,Pe3,ne3)=W2
F6(Pm1,Pe1,ne1,Pm3,Pe3,ne3)=W3
式中,W1别为一个NEDC循环工况周期消耗的电量,W2为小功率巡航车速行驶100km消耗的电量,W3为大功率巡航车速行驶100km消耗的电量;
总目标函数表达为:
min F(X)=[F1(X),1/F2(X),1/F3(X),F4(X),F5(X),F6(X)]
为了能得出得到最优解,采用加权系数法对分目标进行处理:
其中,为预设值,具体的取值根据车辆性能需求制定,且
然后考虑动力性、经济性和前后差异匹配建立多目标优化函数的约束条件:
F1(Pm1,Pe1,ne1,Pm3,Pe3,ne3)≤t
F2(Pm1,Pe1,ne1,Pm3,Pe3,ne3)≥v
F3(Pm1,Pe1,ne1,Pm3,Pe3,ne3)≥i
其中t,v,i为根据整车动力性能要求设定的具体数值;
考虑到前后差异匹配的要求,前轮轮毂电机功率小于四轮平均分配时的功率,后轮轮毂电机大于四轮平均分配时的功率:
式中,Pmax为整车电机总功率。
按上述方法,所述的S5具体利用模拟退火算法对模型进行求解,通过不断地在当前解的周围寻找更优解来进行迭代从而找到问题的最优解,得出优化的电机参数;具体为:
1)初始化:初始温度T,每个温度值迭代次数为L,降温次数N,降温系数为α,温度下限Tmin;
2)随机生成初始解X,计算目标函数F(X)的值;
3)扰动产生新解X′,计算目标函数F(X′)的值;
4)计算增量ΔF=F(X′)-F(X),若ΔF<0,则接受X′作为新解,若ΔF≥0,以概率接受X′作为新的当前解;其中k为玻尔兹曼常数;
5)然后返回3),进行迭代,直到达到迭代次数,然后T逐渐降低,返回2)进行迭代;
6)直到温度值T达到温度下限Tmin,则认为满足终止条件,输出结果作为最优解。
本发明的有益效果为:本发明通过对大数据进行分析,将整车的动力性需求合理地分配至四个轮毂电机,充分发挥轮毂电机各轮独立驱动的特点,根据车辆行驶工况选择不同的驱动方式,从而提升车辆的能源利用效率。
附图说明
图1为本发明一实施例的具体流程图。
图2为需求功率对应的驱动策略示意图
图3为外转子电动机转速-力矩-效率曲线简图。
图4为内转子电动机与行星齿轮减速器转速-力矩-效率曲线简图。
图5为本发明一实施例前轮轮毂电机匹配特性图。
图6为本发明一实施例后轮轮毂电机匹配特性图。
具体实施方式
下面结合具体实例和附图对本发明做进一步说明。
轮毂电机参数动力匹配方法满足以下原则:所述的电机频繁工作区间与车辆最常用的行驶工况一一对应,那么为了频次较为高的区域,从而对前轴双电机左前轮、右前轮和后轴双电机左后轮、右后轮的功能进行划分,进行统计分析,找出ves1-ves2与ves3-ves4区间是车辆工作区间的高频车速区域。所以电机左前轮、电机右前轮、电机左后轮、电机右后轮匹配时要充分考虑这两个区域的高效利用率。因此决定在进行参数初步匹配时将电机左前轮右前轮作为前轴电机,将电机左后轮右后轮作为后轴电机,前轴电机和后轴电机分别负责不同的工况,进而保证电机工作在高效率区间。
进一步地,依据前轴轮毂电机和后轴轮毂电机分工的原则,分布式轮毂电机在参数匹配过程中需遵循的几个原则:
原则一:后轴双电机一定要满足整车经济巡航车速行驶时的稳态功率需求,使汽车可以采用后轮驱动模式以经济巡航车速行驶,保证车辆的高效性。
原则二:后轴双电机独自运转工作时,转速高效率区间要满足C3-C4区间,如图3所示。
原则三:前轴电机一定要满足整车瞬态功率的需求。
原则四:前轴电机一定满足整车最大爬坡度功率的需求。
原则五:前轴电机独自运转工作时,转速高效率区间要满足小功率工况C1-C2区间,如图4所示。
根据匹配原则一,根据车辆运行时的车速的不同,稳态功率涉及的转速区间较小,主要有以下原则:适应于车辆在巡航工况行驶时的车速需求。后轴双电机左后轮右后轮需要在某些时候进行单独驱动时,在单独驱动时前轴电机左后轮、右后轮的高效区间应该要尽可能多的要覆盖C3-C4区间,电机左后轮、右后轮的额定转速范围计算。
根据匹配原则五,前轴双电机左前轮、右前轮进行的小功率工况行驶,进行前轴双电机左前轮、右前轮额定功率的范围计算。
根据匹配原则四,前轴双电机左前轮、右前轮进行最大爬坡工况功率的补充,进行前轴双电机左前轮、右前轮最大功率的范围计算。
本发明提供一种四轮轮毂电机车辆***动力匹配方法,如图1所示,它包括以下步骤:
S1、确定整车参数和动力性需求,以整车参数和动力性需求为依据,进行多工况下的动力学分析并计算车辆对电机整体性能的要求,所述的电机整体性能包括整车需求的峰值功率和峰值转矩。
整车参数包括:整车整备质量m1,满载质量m0,轮胎滚动半径r,空气阻力系数Cd,迎风面积A,滚动阻力系数f,轮毂电机传动系总成的机械传动效率ηT,最大爬坡车速vamax,最大爬坡度αmax,重力加速度g,最高车速vmax,经济巡航车速ve,0-100km/h加速时间,旋转质量换算系数δ。
本发明以某款紧凑级纯电动轿车为匹配对象,表1列出了整车具体参数。
车辆对电机整体性能的要求具体计算如下:
以最高车速、最大爬坡度和最短加速时间确定整车最大功率需求;以最大爬坡度确定整车最大转矩需求;越野车辆考虑越野路况下的通过性具体需求;
最高车速vmax对应的车辆需求功率pvmax为:
最大爬坡度αmax对应的车辆需求功率pαmax为:
原地起步加速到指定车速的全力加速时间tmax对应的车辆需求功率ptmax为:
整车整体电机最大功率pm取三者的最大值,即
pmax≥max(pvmax,pαmax,ptmax)
代入数据计算得:pvmax=55.2kW,pαmax=34.3kW,ptmax=149.2kW,最大功率pm=150kw。
整车电机***最大转矩根据整车最大爬坡转矩Tαmax需求确定,即
代入数据计算得:Tαmax=1976.4N·m,Ttmax=1638.7N·m,最终取Tmax=2000N·m,此转矩为整车动力性所需最大转矩,具体分配至各轮轮毂电机的最大转矩需求则要考虑减速装置。
S2、初步匹配:确定电机选型和结构布置方案,根据驾驶员意图和行驶工况,制定不同行驶工况下的驱动策略。
根据前期产品的开发方案确定电机选型和结构布置方案,前后轴轮毂电机可以根据使用要求选择不同的结构和布置方案,同时选型和布置方案应与驱动策略相结合。本方法针对具体的选型和布置方案为:左前轮和右前轮的轮毂电机形式和参数相同,均选择电机直接驱动的驱动方式;左后轮和右后轮的轮毂电机形式和参数相同,均选择电机和行星齿轮减速器匹配的减速驱动型驱动方式;前轮轮毂电机功率小于后轮轮毂电机功率。
车辆驾驶过程中功率需求变化范围较大,而四轮轮毂电机拥有四个独立的驱动电机,因此要制定合理地驱动控制策略,可以更好地提高驱动电机的负载率,提高能源效率。具体的,在车辆行驶过程中实时监测车辆运行工况并计算整车需求功率,结合驾驶员需求,并根据整车需求功率选择各轮轮毂电机是否工作。驱动策略基于车辆的需求功率和整车效率优化,利用全局寻优函数J=min(P1/η1+P2/η2+P3/η3+P4/η4),进行整车需求功率的分配,实现最小的整车能量消耗,其中Pi∈[0,min(Pi,m,Pi,re)],∑Pi=Prequired,Pi为各轮实际输出功率,Pi,re为各轮需求功率,Pi,m为各轮最大功率,Prequired为总需求力矩。
根据全局寻优函数和前后轮差异匹配原理可知,当需求功率小于小功率电机额定功率时,此时小功率电机效率较高,采用小功率电机两轮驱动模式能量消耗最低;当需求功率大于小功率电机额定功率且小于大功率电机额定功率时,必然存在一个转折功率点,在功率转折点处切换为使用大功率电机两轮驱动模式;当需求功率大于大功率电机额定功率时,存在功率转折点,此时切换为四轮驱动模式,四轮驱动时通过全局寻优函数进行前后轮功率分配,驱动策略如图2所示。由于全局寻优函数的结果存在动力切换的功率转折点,采用人工干预全局寻优函数结果的方式对功率转折点进行修正,避免动力输出波动。
S3、细化匹配:根据车型和用途,分析车辆的应用场景,对车辆行驶工况数据进行统计和大数据分析,提取城市道路和高速公路上车辆的速度和加速度特征,将出现比例大于30%的速度和加速度特征作为常用行驶工况,计算车辆匀速巡航、起步加速等常用行驶工况的需求功率,作为分布式电机的参数匹配和功能划分的依据,对各个轮毂电机进行参数匹配。
S3具体包括:首先对车辆的应用场景和功能定位进行分析,参考城市循环工况和车辆在城市中行驶时车速分布范围,选取出满足车辆不同动力性需求的两个车速工况点,分别作为小功率巡航车速ve1和大功率巡航车速ve2,另外车辆的最高车速为vmax,前轮额定转速对应整车经济车速,前轮峰值转速对应最高车速,前轮额定功率为该整车经济车速下整车的需求功率,后轮额定转速对应整车经济车速,后轮峰值转速对应最高车速,后轮额定功率为该整车经济车速下整车的需求功率。
本实施例中,左前轮和右前轮的轮毂电机参数相同,均选择外转子电机的直接驱动型驱动方式,然后确定前轮电机峰值功率、前轮额定功率、前轮峰值转速、前轮额定转速、前轮最大扭矩、前轮额定转矩。左前轮和右前轮的电机参数具体按以下公式匹配:
前轮额定转速对应整车经济车速ne1和ne2为左前轮和右前轮额定转速;ve1为小功率工况巡航车速,i1为前轮减速器速比;普通家用车辆在城市道路行驶时,会频繁的进行加速和减速停车过程,且行驶速度较低,结合城市循环工况和统计数据的分析,选取小功率工况巡航车速为90km/h,前轮电机采用直接驱动形式,计算得出前轮轮毂电机额定转速ne1=ne2≥746.0r/min,取前轮轮毂电机额定转速为800r/min。
前轮峰值转速对应最高车速nm1和nm2为左前轮和右前轮峰值转速;计算得出nm1=nm2=1377.8r/min,峰值转速取整为1400r/min。
前轮额定功率为该经济车速下整车的需求功率为:
pe1和pe2为左前轮和右前轮额定功率,,代入数值计算最终取pe1=pe2=10kW。
前轮电机峰值功率pm1=pm2=λP1.pe1,pm1和pm2为左前轮和右前轮峰值功率,λP1为前轮电机过载系数,取λP1=2,计算得pm1=pm2=20kW。
前轮最大转矩Tm1和Tm2为左前轮和右前轮最大转矩,计算得Tm1=Tm2=239N·m。
前轮额定转矩Te1和Te2为左前轮和右前轮额定转矩,计算得Te1=Te2=119N·m。
左后轮和右后轮的轮毂电机参数相同,均选择内转子电机与行星齿轮减速器匹配的减速驱动型驱动方式,然后确定后轮电机峰值功率、后轮额定功率、后轮峰值转速、后轮额定转速、后轮最大扭矩、后轮额定转矩。左后轮和右后轮的电机参数具体按以下公式匹配:
后轮额定转速对应经济巡航车速ne3和ne4为左后轮和右后轮额定转速;ve2为大功率工况巡航车速,i2为后轮减速器速比,初选减速比为5,计算得ne3=ne4≥4973.5r/min,取ne3=ne4=5000r/min。
后轮峰值转速对应最高车速nm3和nm4为左后轮和右后轮峰值转速,计算得出nm1=nm2=6458.3r/min,峰值转速取整为6500r/min。
后轮额定功率为该经济车速下整车的需求功率
pe3和pe4为左后轮和右后轮额定功率,计算得到pe3=pe4=20kW。
后轮峰值功率为整车总体电机最大功率pm与前轴双电机最大功率的功率之差pm3=pm4=(pm-pm1-pm2)/2,pm3和pm4为左后轮和右后轮峰值功率,,计算得pm3=pm4=55kW。
后轮最大转矩Tm3和Tm4为左后轮和右后轮最大转矩,计算得Tm3=Tm4=105N·m。
后轮额定转矩Te3和Te4为左后轮和右后轮额定转矩,计算得Te3=Te4=38N·m。
S4、优化匹配:根据车型、行驶工况和对应的驱动策略,建立以动力性和经济性为优化目标,以电机具体的参数为优化变量,以动力性能要求和细化匹配具体要求作为约束条件的多目标优化模型。
选取的优化变量X包括前轮轮毂电机峰值功率Pm1、额定功率Pe1、额定转速ne1和后轮轮毂电机峰值功率Pm3、额定功率Pe3、额定转速ne3,表示为:
X=[Pm1,Pe1,ne1,Pm3,Pe3,ne3]
以动力性为优化目标,建立加速时间tmin、最高车速Vmax和最大爬坡度imax的优化目标函数:
F1(Pm1,Pe1,ne1,Pm3,Pe3,ne3)=tmin
F2(Pm1,Pe1,ne1,Pm3,Pe3,ne3)=vmax
F3(Pm1,Pe1,ne1,Pm3,Pe3,ne3)=imax
为提高整车的经济性,分别以一个NEDC循环工况周期、小功率巡航车速行驶100km、大功率巡航车速行驶100km消耗的电量为优化目标,建立优化目标函数:
F4(Pm1,Pe1,ne1,Pm3,Pe3,ne3)=W1
F5(Pm1,Pe1,ne1,Pm3,Pe3,ne3)=W2
F6(Pm1,Pe1,ne1,Pm3,Pe3,ne3)=W3
式中,W1别为一个NEDC循环工况周期消耗的电量,W2为小功率巡航车速行驶100km消耗的电量,W3为大功率巡航车速行驶100km消耗的电量;
总目标函数表达为:
min F(X)=[F1(X),1/F2(X),1/F3(X),F4(X),F5(X),F6(X)]
为了能得出得到最优解,采用加权系数法对分目标进行处理:
其中,为预设值,具体的取值根据车辆性能需求制定,且
然后考虑动力性、经济性和前后差异匹配建立多目标优化函数的约束条件:
F1(Pm1,Pe1,ne1,Pm3,Pe3,ne3)≤t
F2(Pm1,Pe1,ne1,Pm3,Pe3,ne3)≥v
F3(Pm1,Pe1,ne1,Pm3,Pe3,ne3)≥i
其中t,v,i为根据整车动力性能要求设定的具体数值。
考虑到前后差异匹配的要求,前轮轮毂电机功率小于四轮平均分配时的功率,后轮轮毂电机大于四轮平均分配时的功率:
式中,Pmax为整车电机总功率。
S5、将多目标优化模型运用权重法简化为但目标求解优化问题,运用模拟退火算法,寻找全局最优解,作为最终匹配结果。
S5具体利用模拟退火算法对模型进行求解,通过不断地在当前解的周围寻找更优解来进行迭代从而找到问题的最优解,得出优化的电机参数;具体为:
1)初始化:初始温度T,每个温度值迭代次数为L,降温次数N,降温系数为α,温度下限Tmin;
2)随机生成初始解X,计算目标函数F(X)的值;该初始解即为所述的优化变量X;该目标函数F(X)即为前面定义并简化处理过的总目标函数F(X);
3)扰动产生新解X′,计算目标函数F(X′)的值;
4)计算增量ΔF=F(X′)-F(X),若ΔF<0,则接受X′作为新解,若ΔF≥0,以概率接受X′作为新的当前解;其中k为玻尔兹曼常数;
5)然后返回3),进行迭代,直到达到迭代次数,然后T逐渐降低,返回2)进行迭代;
6)直到温度值T达到温度下限Tmin,则认为满足终止条件,输出结果作为最优解。
运用Matlab软件进行程序编写,模拟退火算法的基本参数设置为:
初始温度T=1000,降温次数N=1000,降温系数α=0.99,每个迭代次数L=1000。
得到的优化结果见表1所示,前轴电机外特性图如图5所示,后轴电机外特性图如图6所示:
表1优化前后参数对比
名称 | 符号 | 优化前 | 优化后 |
前轮电机峰值功率 | P<sub>m1</sub> | 20kw | 22.3kw |
前轮电机额定功率 | P<sub>e1</sub> | 10kw | 13.6kw |
前轮电机额定转速 | n<sub>e1</sub> | 800r/min | 913r/min |
后轮电机峰值功率 | P<sub>m3</sub> | 55kw | 53.8kw |
后轮电机额定功率 | P<sub>e3</sub> | 20kw | 17.9kw |
后轮电机额定转速 | n<sub>e3</sub> | 5000r/min | 4795r/min |
定义整车功率冗余度来评价整车的经济性,以此作为评价指标对优化方案进行评价。某一时刻的整车驱动功率冗余度定义为ωi为四个轮毂电机的有效系数,电机主动驱动状态时ωi=1,电机不工作时ωi=0。整车功率冗余度即驱动电机输出功率与额定功率之差的绝对值比上电机的额定功率,功率冗余度越小,则驱动电机的效率越高。在指定的工况下,根据运行工况的实际需求功率和依据全局寻优函数选择的驱动方式,计算每个时刻对应的全部驱动电机的功率冗余度,并进行对时间的积分计算,可以得到整个时间域上的功率冗余度的量化指标对应的当指定工况下的整车功率冗余度越小,对应的经济性也越好。根据优化前和优化后的电机参数,计算两种匹配下城市循环工况的驱动功率冗余度积分,对优化结果进行评价。
表2整车参数及其符号定义
表3整车总体动力性需求参数与符号定义
名称 | 单位 | 符号 | 数据 |
峰值功率 | kw | p<sub>max</sub> | 150 |
最大扭矩 | N·m | T<sub>max</sub> | 2000 |
表4前轴轮毂电机左前轮、右前轮参数与符号定义
表5后轴轮毂电机左后轮、右后轮参数与符号定义
名称 | 单位 | 符号 |
左后轮峰值功率 | kw | p<sub>m3</sub> |
左后轮额定功率 | kw | p<sub>e3</sub> |
左后轮峰值转速 | rpm | n<sub>m3</sub> |
左后轮额定转速 | rpm | n<sub>e3</sub> |
左后轮最大转矩 | N.m | T<sub>m3</sub> |
左后轮额定转矩 | N.m | T<sub>e3</sub> |
右后轮峰值功率 | kw | p<sub>m4</sub> |
右后轮额定功率 | kw | p<sub>e4</sub> |
右后轮峰值转速 | rpm | n<sub>m4</sub> |
右后轮额定转速 | rpm | n<sub>e4</sub> |
右后轮最大转矩 | N.m | T<sub>m4</sub> |
右后轮额定转矩 | N.m | T<sub>e4</sub> |
传动比 | i |
针对现有的新能源汽车续航里程不足问题,本发明了提供分布式轮毂电机布置方案、动力匹配方法和驱动策略制定,通过前后轮差异匹配的匹配方法和前后轮电机单独工作和联合工作的优化,车辆低速时发挥小功率外转子电机低速大扭矩优势,高速时发挥大功率内转子电机高速高功率优势,对车辆行驶过程进行考虑效率的电机使用和功率分配策略优化,能够使得电机工作在较高的效率区,提升新能源汽车的续航里程。
以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点,其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施,本发明的保护范围不限于上述实施例。所以,凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰,均在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种四轮轮毂电机车辆***动力匹配方法,其特征在于:它包括以下步骤:
S1、确定整车参数和动力性需求,以整车参数和动力性需求为依据,进行多工况下的动力学分析并计算车辆对电机整体性能的要求,所述的电机整体性能包括整车需求的峰值功率和峰值转矩;
S2、初步匹配:确定电机选型和结构布置方案,结合驾驶员意图和行驶工况,制定不同行驶工况下的驱动策略;
S3、细化匹配:根据车型和用途,分析车辆的应用场景,对车辆行驶工况数据进行统计和大数据分析,提取城市道路和高速公路上车辆的速度和加速度特征,将出现比例大于30%的速度和加速度特征作为常用行驶工况,计算常用行驶工况的需求功率,作为分布式电机的参数匹配和功能划分的依据,对各个轮毂电机进行参数匹配;
S4、优化匹配:根据车型、行驶工况和对应的驱动策略,建立以动力性和经济性为优化目标,以电机具体的参数为优化变量,以动力性能要求和细化匹配具体要求作为约束条件的多目标优化模型;
S5、将多目标优化模型运用权重法简化为单目标求解优化问题,运用模拟退火算法,寻找全局最优解,作为最终匹配结果。
2.根据权利要求1所述的四轮轮毂电机车辆***动力匹配方法,其特征在于:所述的S1中的整车参数包括:整车整备质量m1,满载质量m0,轮胎滚动半径r,空气阻力系数Cd,迎风面积A,滚动阻力系数f,轮毂电机传动系总成的机械传动效率ηT,最大爬坡车速vamax,最大爬坡度αmax,重力加速度g,最高车速vmax,经济巡航车速ve,0-100km/h加速时间,旋转质量换算系数δ。
3.根据权利要求1所述的四轮轮毂电机车辆***动力匹配方法,其特征在于:所述的S1车辆对电机整体性能的要求具体计算如下:
以最高车速、最大爬坡度和最短加速时间确定整车最大功率需求;以最大爬坡度确定整车最大转矩需求;越野车辆考虑越野路况下的通过性具体需求;
最高车速vmax对应的车辆需求功率pvmax为:
最大爬坡度αmax对应的车辆需求功率pαmax为:
原地起步加速到指定车速的全力加速时间tmax对应的车辆需求功率ptmax为:
整车整体电机最大功率pm取三者的最大值,即
pmax≥max(pvmax,pαmax,ptmax)
整车电机***最大转矩根据整车最大爬坡转矩Tαmax需求确定,即
4.根据权利要求1所述的四轮轮毂电机车辆***动力匹配方法,其特征在于:所述的S2中,驱动策略基于车辆的需求功率和整车效率优化,利用全局寻优函数J=min(P1/η1+P2/η2+P3/η3+P4/η4),进行整车需求功率的分配,实现最小的整车能量消耗,其中Pi∈[0,min(Pi,m,Pi,re)],∑Pi=Prequired,Pi为各轮实际输出功率,Pi,re为各轮需求功率,Pi,m为各轮最大功率,Prequired为总需求力矩;
根据全局寻优函数和前后轮差异匹配原理可知,当需求功率小于小功率电机额定功率时,此时小功率电机效率较高,采用小功率电机两轮驱动模式能量消耗最低;当需求功率大于小功率电机额定功率且小于大功率电机额定功率时,必然存在一个转折功率点,在功率转折点处切换为使用大功率电机两轮驱动模式;当需求功率大于大功率电机额定功率时,存在功率转折点,此时切换为四轮驱动模式,四轮驱动时通过全局寻优函数进行前后轮功率分配。
5.根据权利要求4所述的四轮轮毂电机车辆***动力匹配方法,其特征在于:由于全局寻优函数的结果存在动力切换的功率转折点,采用人工干预全局寻优函数结果的方式对功率转折点进行修正,避免动力输出波动。
6.根据权利要求1所述的四轮轮毂电机车辆***动力匹配方法,其特征在于:所述的S3具体包括:
首先对车辆的应用场景和功能定位进行分析,参考城市循环工况和车辆在城市中行驶时车速分布范围,选取出满足车辆不同动力性需求的两个车速工况点,分别作为小功率巡航车速ve1和大功率巡航车速ve2,另外车辆的最高车速为vmax,前轮额定转速对应整车经济车速,前轮峰值转速对应最高车速,前轮额定功率为该整车经济车速下整车的需求功率,后轮额定转速对应整车经济车速,后轮峰值转速对应最高车速,后轮额定功率为该整车经济车速下整车的需求功率。
7.根据权利要求1所述的四轮轮毂电机车辆***动力匹配方法,其特征在于:所述的S4中,选取的优化变量X包括前轮轮毂电机峰值功率Pm1、额定功率Pe1、额定转速ne1和后轮轮毂电机峰值功率Pm3、额定功率Pe3、额定转速ne3,表示为:
X=[Pm1,Pe1,ne1,Pm3,Pe3,ne3]
以动力性为优化目标,建立加速时间tmin、最高车速Vmax和最大爬坡度imax的优化目标函数:
F1(Pm1,Pe1,ne1,Pm3,Pe3,ne3)=tmin
F2(Pm1,Pe1,ne1,Pm3,Pe3,ne3)=vmax
F3(Pm1,Pe1,ne1,Pm3,Pe3,ne3)=imax
为提高整车的经济性,分别以一个NEDC循环工况周期、小功率巡航车速行驶100km、大功率巡航车速行驶100km消耗的电量为优化目标,建立优化目标函数:
F4(Pm1,Pe1,ne1,Pm3,Pe3,ne3)=W1
F5(Pm1,Pe1,ne1,Pm3,Pe3,ne3)=W2
F6(Pm1,Pe1,ne1,Pm3,Pe3,ne3)=W3
式中,W1别为一个NEDC循环工况周期消耗的电量,W2为小功率巡航车速行驶100km消耗的电量,W3为大功率巡航车速行驶100km消耗的电量;
总目标函数表达为:
min F(X)=[F1(X),1/F2(X),1/F3(X),F4(X),F5(X),F6(X)]
为了能得出得到最优解,采用加权系数法对目标函数进行处理:
其中,为预设值,具体的取值根据车辆性能需求制定,且
然后考虑动力性、经济性和前后差异匹配建立多目标优化函数的约束条件:
F1(Pm1,Pe1,ne1,Pm3,Pe3,ne3)≤t
F2(Pm1,Pe1,ne1,Pm3,Pe3,ne3)≥v
F3(Pm1,Pe1,ne1,Pm3,Pe3,ne3)≥i
其中t,v,i为根据整车动力性能要求设定的具体数值;
考虑到前后差异匹配的要求,前轮轮毂电机功率小于四轮平均分配时的功率,后轮轮毂电机大于四轮平均分配时的功率:
式中,Pmax为整车电机总功率。
8.根据权利要求1所述的四轮轮毂电机车辆***动力匹配方法,其特征在于:所述的S5具体利用模拟退火算法对模型进行求解,通过不断地在当前解的周围寻找更优解来进行迭代从而找到问题的最优解,得出优化的电机参数;具体为:
1)初始化:初始温度T,每个温度值迭代次数为L,降温次数N,降温系数为α,温度下限Tmin;
2)随机生成初始解X,计算目标函数F(X)的值;
3)扰动产生新解X′,计算目标函数F(X′)的值;
4)计算增量ΔF=F(X′)-F(X),若ΔF<0,则接受X′作为新解,若ΔF≥0,以概率接受X′作为新的当前解,其中k为玻尔兹曼常数;
5)然后返回3),进行迭代,直到达到迭代次数,然后T逐渐降低,返回2)进行迭代;
6)直到温度值T达到温度下限Tmin,则认为满足终止条件,输出结果作为最优解。
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---|---|
CN (1) | CN110203075B (zh) |
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110605974A (zh) * | 2019-09-18 | 2019-12-24 | 北京理工大学 | 一种多轴分布式电驱动车辆驱动型式切换控制方法 |
CN110605975A (zh) * | 2019-09-18 | 2019-12-24 | 北京理工大学 | 一种多轴分布式电驱动车辆转矩分配集成控制器和控制方法 |
CN110816514A (zh) * | 2019-10-30 | 2020-02-21 | 武汉理工大学 | 一种基于多模式切换的轮毂电机驱动车辆控制方法及*** |
CN110843535A (zh) * | 2019-11-26 | 2020-02-28 | 安徽江淮汽车集团股份有限公司 | 车辆动力匹配方法、装置、设备及存储介质 |
CN111737813A (zh) * | 2020-05-19 | 2020-10-02 | 武汉理工大学 | 双电机电动汽车的电机功率匹配方法、装置及设备 |
CN111783228A (zh) * | 2020-07-02 | 2020-10-16 | 重庆大学 | 一种面向节能的纯电动物流车三档变速***参数匹配优化方法 |
CN111791689A (zh) * | 2020-07-27 | 2020-10-20 | 长春汽车工业高等专科学校 | 一种商用车集成式轮毂电机及其控制方法 |
CN112069594A (zh) * | 2020-08-14 | 2020-12-11 | 开沃新能源汽车集团股份有限公司 | 一种纯电动汽车动力***匹配方法 |
CN113158328A (zh) * | 2021-02-23 | 2021-07-23 | 华域麦格纳电驱动***有限公司 | 电驱动***高效工作区仿真方法、装置、设备及存储介质 |
CN113553663A (zh) * | 2021-07-22 | 2021-10-26 | 上汽通用五菱汽车股份有限公司 | 电机***的选型方法、终端和可读存储介质 |
CN114325174A (zh) * | 2021-12-08 | 2022-04-12 | 一汽奔腾轿车有限公司 | 一种电动车电驱***效率评价方法 |
US11352767B2 (en) | 2020-04-20 | 2022-06-07 | Caterpillar Paving Products Inc. | Engine power management strategy |
CN115329670A (zh) * | 2022-08-11 | 2022-11-11 | 深圳朗道智通科技有限公司 | 一种无人驾驶车辆的数据采集方法 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104210383A (zh) * | 2014-09-18 | 2014-12-17 | 上海工程技术大学 | 一种四轮独立驱动电动汽车转矩分配控制方法及*** |
US20170253144A1 (en) * | 2016-03-04 | 2017-09-07 | Jtekt Corporation | Vehicle |
JP2017163791A (ja) * | 2016-03-11 | 2017-09-14 | トヨタ自動車株式会社 | 車輪制御装置 |
CN108215747A (zh) * | 2018-01-02 | 2018-06-29 | 重庆大学 | 纯电动汽车的双电机布置和基于凸优化算法的转矩优化方法 |
CN108528275A (zh) * | 2018-05-28 | 2018-09-14 | 武汉理工大学 | 一种轮毂电机驱动城市公交的动力分配及功率匹配方法 |
CN108544913A (zh) * | 2018-04-02 | 2018-09-18 | 重庆大学 | 三电机传动结构纯电动汽车及其转矩分配优化算法 |
US20180264950A1 (en) * | 2015-10-26 | 2018-09-20 | Mitsubishi Electric Corporation | Vehicle-speed control device |
CN108656938A (zh) * | 2017-03-29 | 2018-10-16 | 郑州宇通客车股份有限公司 | 纯电动汽车及其动力驱动***及其控制方法 |
CN109017448A (zh) * | 2016-12-14 | 2018-12-18 | 大连民族大学 | 四轮独立驱动电动汽车力矩分配的二次规划方法、制定约束条件及目标函数的方法 |
-
2019
- 2019-05-31 CN CN201910466688.5A patent/CN110203075B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104210383A (zh) * | 2014-09-18 | 2014-12-17 | 上海工程技术大学 | 一种四轮独立驱动电动汽车转矩分配控制方法及*** |
US20180264950A1 (en) * | 2015-10-26 | 2018-09-20 | Mitsubishi Electric Corporation | Vehicle-speed control device |
US20170253144A1 (en) * | 2016-03-04 | 2017-09-07 | Jtekt Corporation | Vehicle |
JP2017163791A (ja) * | 2016-03-11 | 2017-09-14 | トヨタ自動車株式会社 | 車輪制御装置 |
CN109017448A (zh) * | 2016-12-14 | 2018-12-18 | 大连民族大学 | 四轮独立驱动电动汽车力矩分配的二次规划方法、制定约束条件及目标函数的方法 |
CN108656938A (zh) * | 2017-03-29 | 2018-10-16 | 郑州宇通客车股份有限公司 | 纯电动汽车及其动力驱动***及其控制方法 |
CN108215747A (zh) * | 2018-01-02 | 2018-06-29 | 重庆大学 | 纯电动汽车的双电机布置和基于凸优化算法的转矩优化方法 |
CN108544913A (zh) * | 2018-04-02 | 2018-09-18 | 重庆大学 | 三电机传动结构纯电动汽车及其转矩分配优化算法 |
CN108528275A (zh) * | 2018-05-28 | 2018-09-14 | 武汉理工大学 | 一种轮毂电机驱动城市公交的动力分配及功率匹配方法 |
Non-Patent Citations (7)
Title |
---|
孟庆华等: "轮毂电机驱动型电动汽车动力***研究", 《农业机械学报》 * |
朱曰莹等: "电动汽车动力***参数匹配及优化", 《哈尔滨工业大学学报》 * |
汪洋等: "纯电动城市客车动力参数匹配与优化分析", 《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》 * |
祁炳楠等: "电动车辆新型独立驱动***设计与参数匹配", 《汽车科技》 * |
秦大同等: "考虑运行工况的纯电动汽车动力传动***参数设计", 《重庆大学学报》 * |
陈龙等: "轮毂电机HEV能量管理策略优化研究", 《机械设计与制造》 * |
龚贤武等: "轮边电机驱动型电动汽车动力***参数优化设计", 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 * |
Cited By (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110605975B (zh) * | 2019-09-18 | 2021-03-23 | 北京理工大学 | 一种多轴分布式电驱动车辆转矩分配集成控制器和控制方法 |
CN110605975A (zh) * | 2019-09-18 | 2019-12-24 | 北京理工大学 | 一种多轴分布式电驱动车辆转矩分配集成控制器和控制方法 |
CN110605974A (zh) * | 2019-09-18 | 2019-12-24 | 北京理工大学 | 一种多轴分布式电驱动车辆驱动型式切换控制方法 |
CN110816514A (zh) * | 2019-10-30 | 2020-02-21 | 武汉理工大学 | 一种基于多模式切换的轮毂电机驱动车辆控制方法及*** |
CN110816514B (zh) * | 2019-10-30 | 2021-05-28 | 武汉理工大学 | 一种基于多模式切换的轮毂电机驱动车辆控制方法及*** |
CN110843535A (zh) * | 2019-11-26 | 2020-02-28 | 安徽江淮汽车集团股份有限公司 | 车辆动力匹配方法、装置、设备及存储介质 |
US11352767B2 (en) | 2020-04-20 | 2022-06-07 | Caterpillar Paving Products Inc. | Engine power management strategy |
CN111737813A (zh) * | 2020-05-19 | 2020-10-02 | 武汉理工大学 | 双电机电动汽车的电机功率匹配方法、装置及设备 |
CN111783228A (zh) * | 2020-07-02 | 2020-10-16 | 重庆大学 | 一种面向节能的纯电动物流车三档变速***参数匹配优化方法 |
CN111783228B (zh) * | 2020-07-02 | 2023-10-31 | 重庆大学 | 一种面向节能的纯电动物流车三档变速***参数匹配优化方法 |
CN111791689A (zh) * | 2020-07-27 | 2020-10-20 | 长春汽车工业高等专科学校 | 一种商用车集成式轮毂电机及其控制方法 |
CN111791689B (zh) * | 2020-07-27 | 2023-08-15 | 吉林大学 | 一种商用车集成式轮毂电机的控制方法 |
CN112069594A (zh) * | 2020-08-14 | 2020-12-11 | 开沃新能源汽车集团股份有限公司 | 一种纯电动汽车动力***匹配方法 |
CN113158328A (zh) * | 2021-02-23 | 2021-07-23 | 华域麦格纳电驱动***有限公司 | 电驱动***高效工作区仿真方法、装置、设备及存储介质 |
CN113553663A (zh) * | 2021-07-22 | 2021-10-26 | 上汽通用五菱汽车股份有限公司 | 电机***的选型方法、终端和可读存储介质 |
CN114325174A (zh) * | 2021-12-08 | 2022-04-12 | 一汽奔腾轿车有限公司 | 一种电动车电驱***效率评价方法 |
CN114325174B (zh) * | 2021-12-08 | 2023-11-21 | 一汽奔腾轿车有限公司 | 一种电动车电驱***效率评价方法 |
CN115329670A (zh) * | 2022-08-11 | 2022-11-11 | 深圳朗道智通科技有限公司 | 一种无人驾驶车辆的数据采集方法 |
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Publication number | Publication date |
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Legal Events
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---|---|---|---|
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