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混合动力汽车开关磁阻集成起动/发电系统控制策略的研究
来源:河南科学 发布日期:2020-01-08
混合动力汽车开关磁阻集成起动/发电系统采用一台开关磁阻电机替代传统的起动机和发电机.运用电压、电流双闭环PID控制策略,进行起动控制、助力控制、发电控制等方面研究,利用此控制策略,系统具有起动、助力、发电功能,能提升车辆的动力性能,延长车载能源的续驶里程,提高燃油的利用率.
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混合动力汽车双电机驱动系统技术分析
来源:汽车文摘 发布日期:2019-11-28
本田雅阁混合动力轿车和荣威e550轿车自上市以来,以良好的整车性能得到了市场的认可,搭载高效率的双电机驱动系统使得这两款车表现出了较好的动力性和经济性。本文以混合动力双电机系统构型为切入点,对本田i-MMD系统和荣威EDU系统进行了方案描述,重点分析了双电机系统的工作模式及控制原理,同时对双电机系统起步控制和换挡协调控制过程进行了说明。
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单轴并联式混合动力汽车动力系统参数匹配的研究
来源:内燃机与配件 发布日期:2019-11-15
针对公司现有多功能抢险救援车高速履带行驶试验过程中动力不足现状,结合现有油电混合动力技术,开展了多功能抢险救援车切换高速履带行驶时的油电混合动力系统的研究及关键部位的参数匹配,构建了混合动力系统模型,提出了一种适合所述车辆行驶性能的参数匹配方法并进行研究分析,通过路况实测验证了该方法的有效性和合理性。
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节能减排及低碳经济下混合动力汽车的发展趋势
来源:南方农机 发布日期:2019-10-28
我国大力倡导节能减排与低碳经济,对汽车领域提出了更高的要求。在解决汽车节能减排、大力发展低碳经济的过程中,混合动力汽车成了汽车行业的一个重要发展方向,发挥着不可替代的作用。文章对混合动力汽车的发展现状及种类进行研究,并在此基础上论述了节能减排及低碳经济下混合动力汽车的发展趋势。
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混合动力汽车传动系统参数匹配设计
来源:汽车工程师 发布日期:2019-10-25
为了准确建立混合动力汽车传动系统的数学模型从而提高设计精度,该文以并联式混合动力车辆为研究对象,针对模式切换的动态过程进行研究,应用动态协调控制方法对切换过程进行协调控制,达到最优参数匹配,并建立混合动力车辆的发动机和电动机仿真模型,通过分析不同驱动模式下汽车性能指标的变化来验证动态协调控制方法的有效性,以达到最佳动力性和经济性。分析结果表明,该模型能够应用于混合动力汽车的匹配设计研究。
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混合动力汽车能量管理系统研究及展望
来源:节能 发布日期:2019-10-25
介绍了混合动力汽车能量管理系统的技术特点,同时阐述了其当前的技术现状及面临的主要技术问题,重点针对其未来发展趋势进行了展望。能量管理系统在改善混合动力汽车燃油经济性、降低排放、延长零部件寿命等方面起着重要作用,尽管目前依然存在一定的技术难点,但随着相关技术的不断完善,其必定会有着美好的应用前景。
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应用模型预测控制的混合动力汽车模式切换动态协调控制
来源:控制理论与应用 发布日期:2019-10-23
利用传统协调控制策略或模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)方法能够解决离合器模式切换的平顺性,但其改善效果不显著,且缺乏深入的细化研究.因此,为了改进混合动力汽车有离合器结合的模式切换过程中的平顺性,本文基于MPC制定有离合器模式切换过程的动态协调控制策略.在对混合动力系统有离合器模式切换模型进行简化的基础上,开展MPC在模式切换动态协调控制过程的原理描述,以
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插电式混合动力电动汽车热管理试验工况探索
来源:机械制造与自动化 发布日期:2019-10-20
由于插电式混合动力电动汽车比传统汽车散热系统更复杂,发动机舱结构紧凑,热管理需求高。设计1个更加适合的试验工况,覆盖大多数用户的使用情况,在控制开发成本的前提下,满足插电式混合动力电动汽车热管理的需求,这对汽车业的发展具有重要的现实意义。
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混合动力汽车用电池风机控制系统
来源:电源技术 发布日期:2019-10-20
为了保证混合动力汽车驾乘人员的舒适度和车用电池安全性,以氢镍动力电池风机为研究对象,使用分级调速的控制方法,实现在整车噪声和电池温度多因素条件下的风机控制。根据风机噪声和散热能力对风机档位等级进行定义。在不同温度条件下,获得所需温度最大档位,在不同车速下,根据整车噪声获得所需噪声最大档位,并将噪声因素下的风机档位作为限制性控制档位。使用MATLAB/Simulink实现快速原型开发。风机实验表明,
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基于LSSVM的混合动力汽车车内声品质烦躁度预测
来源:重庆理工大学学报(自然科学) 发布日期:2019-10-15
以某款混合动力汽车为研究对象,针对其非稳态工况下的车内噪声声品质进行研究。对采集到的噪声信号烦躁度指标进行主客观评价试验,得到非稳态工况下车内噪声的声品质特性。使用主成分分析法对客观参数进行降维处理,得到3维数据集。将经过主成分分析后的数据作为输入,烦躁度值作为输出,建立基于主成分分析-最小二乘支持向量机算法的声品质预测模型。统计了随机计算的20次结果,模型的最大相对误差为9. 47%,最小值为0
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