混合动力城市客车控制策略研究

本文对串联式混合动力城市客车的两种常见控制策略进行了详细的分析,并在ADVISOR,中进行了仿真,比较二者的区别。     

人力驱动的混合动力汽车

这辆结构精简的概念车不仅身轻节能，而且在堵车时还能给我们锻炼身体的机会。[编者按]     

混合动力汽车制动系统再生效率Simuink软件仿真研究

利用Simuink软件构建了混合动力汽车制动系统再生效率数学模型,在Simuink环境下就不同关键参数对于再生效率的影响进行了仿真实验。仿真结果显示:汽车外部阻力消耗的能量比例最大,变速机构次之,通过排量控制曲线优化混合动力汽车变量泵/马达工作区间,可以有效提高液压混合动力系统能量再生效率,有积极的应用前景。     

混合动力汽车结构、原理及发展前景研究分析

本文对几种新能源汽车进行了分析比较,对混合动力汽车进行分类介绍,图文并茂的展示了混合动力汽车的基本驱动原理,对混合动力汽车的发展前景进行了研究,给我国混合动力汽车的发展指明了方向。     

串联式混合动力汽车结构技术分析

混合动力汽车是指以内燃机和电力能源（蓄电池）作为共同能源的汽车。混合动力汽车在环保与节能上有着很大的优势。目前混合动力汽车主要有两种结构：串联式和并联式。本文将对串联式混合动力汽车的系统结构和性能进行重点分析。     

—种混合动力汽车用动力耦合装置

开发出一种混合动力车辆动力耦合传动装置,能源转换效率高。     

丰田普锐斯混合动力汽车控制系统解析

丰田公司于1997年开始销售普锐斯混合动力汽车,为5座小型轿车。它是世界上第一款大批量生产的商业用途的混合动力车型。本文介绍丰田普锐斯混合动力汽车混合动力汽车控制系统的结构特点,工作过程。     

混合动力汽车的动力技术及发展前景刍议

混合动力电动汽车以其节能减排的优势兼具纯电动汽车和传统汽车的特点,随着各种高新技术的应用,其动力系统得到了全面的改进,节能效果不断获得提高,已实现了技术的稳定化和产品的市场化.可以预见,在世界各国环境立法日趋严厉以及石油日益短缺背景之下,混合动力汽车的市场份额将逐渐增大,拥有极其光明发展前景.     

混合动力汽车：少喝油多跑路

由于可以提供卓的燃料经济性，混合动力汽车引起业界关注。现在，基于其优异的性能，它们正蓄势产生更大的影响。     

浅析智能网联新能源汽车能量管理系统与控制策略

动力电池是智能网联新能源汽车的核心部件,所以车企要在动力电池技术上不断研发创新,缔造企业的核心竞争力.作为飞速的智能网联新能源汽车,动力电池的性能和能量管理系统控制策略密不可分.文章从满足智能网联新能源汽车驱动性能出发,阐述能量管理系统控制策略需要根据汽车动力系统的特性及即时工况,能够在驱动电机、低压电器之间合理的分配,以获车辆较优的经济性能、较佳的驾驶性能.     

基于需求扩张效应的电动汽车充电设施投资策略研究

基于电动汽车充电设施投资对电动汽车需求的扩张效应,分别建立Cournot和Stackelberg的充电设施投资市场中政府和私人企业投资的双寡头博弈模型。对比两个模型结果发现,政府与企业均在Cournot博弈模型下获得更大利润,而在Stackelberg模型下电动汽车充电设施投资总量更大。基于某市电动汽车实际应用的相关数据进一步分析发现,需求扩张效应刺激政府与私人企业对电动汽车充电设施的投资,当环境因素比社会财富更重要时,政府应成为市场引导者,推动市场中充电设施的投资。     

基于压电陶瓷的车内噪声模糊控制技术研究

基于国内对汽车车内噪声控制标准的提升，运用目前国内外对噪声主动控制方面的研究成果，结合汽车自身特点，阐述了利用压电陶瓷对车内噪声进行主动控制的研究；并根据车内声学模态对压电陶瓷优化配置方法和基于智能模糊的控制策略进行探讨，最后通过对轿车车内噪声控制试验验证这种主动控制方法。     

基于PLC混合电动汽车控制系统的设计

以汽油为动力的汽车对环境造成了大量的污染,新型节能环保汽车成为当前的研究热点,本位以PLC为控制器,设计风、光和电为能源动力的助力汽车,适用于城市的日常交通和可控范围里程的长途。文章主要研究混合动力汽车的结构设计、电路设计以及部分程序设计,为混合动力汽车设计提供参考。     

我国电动汽车补贴政策研究

大力发展电动汽车将为我国带来良好的社会、经济和环境效益,然而当前阶段电动汽车在我国全面推广面临诸多困难。电动汽车财政补贴可以有效缓解技术局限和配套设施不足等问题,加速电动汽车产业的发展,但是由于种种客观原因的限制,导致既有的国家和地方补贴政策对电动汽车推广工作的影响力非常有限。通过比较分析国内外既有的电动汽车推广补贴政策及实施办法,从补贴对象和机制、补贴时段和力度、补贴方式、融资机制以及监管体系等角度探索了提高政策实施效果的方法,并建议全面考虑社会、经济和环境效益,建立一个更加长期稳定和全面的政策框架。     

Application of genetic algorithm for optimization of control strategy in parallel hybrid electric vehicles

This paper describes the application of the genetic algorithm for the optimization of the control parameters in parallel hybrid electric vehicles (HEV). The HEV control strategy is the algorithm according to which energy is produced, used, and saved. Therefore, optimal management of the energy components is a key element for the success of a HEV. In this study, based on an electric assist control strategy (EACS), the fitness function is defined so as to minimize the vehicle engine fuel consumption (FC) and emissions. The driving performance requirements are then considered as constraints. In addition, in order to reduce the number of the decision variables, a new approach is used for the battery control parameters. Finally, the optimization process is performed over three different driving cycles including ECE-EUDC, FTP and TEH-CAR. The results from the computer simulation show the effectiveness of the approach and reduction in FC and emissions while ensuring that the vehicle performance is not sacrificed.     

中德美电动汽车产业创新政策比较

德国和美国是电动汽车产业发展最快且成熟度最高的2个国家,其产业创新政策值得我们学习借鉴。从电动汽车未来发展需要提高性能和降低价格的2个方向出发,围绕创新链构建政策分析框架,按照供给型、需求型和环境型的分类对中国、德国和美国电动汽车产业创新政策进行比较并提出政策建议。     

基于专利分析和SWOT分析的我国增程式电动汽车开发战略研究

从专利申请区域分布、专利申请年度分布、技术领域年度分布、专利申请人、核心专利等5个方面对增程式电动汽车开展专利分析,基于专利分析结果及相关市场和政策环境对我国增程式电动汽车的开发开展SWOT分析,指出我国在增程式电动汽车开发方面已具有一定的竞争实力,在成本上具有优势,具有市场利好和政策利好,但在关键技术研发方面还较为落后且面临较强的专利壁垒。据此,给出我国增程式电动汽车产业发展对策建议。     

企业隐性成本成因及控制策略

首先,从现代经济学和现代管理学更加开阔的视野来挖掘企业成本,找出隐藏于经济组织总成本之中游离于财务监督之外的隐性成本;然后,探讨了这些成本的表现形式和形成原因;最后,从建立科学有效的决策约束和激励机制、加强人力资源管理和完善隐性成本的核算等几个方面对其控制策略进行了探讨。     

Optimal control of linear delay systems via hybrid of block-pulse and Legendre polynomials

A method for finding the optimal control of a linear time varying delay system with quadratic performance index is discussed. The properties of the hybrid functions which consists of block-pulse functions plus Legendre polynomials are presented. The operational matrices of integration, delay and product are utilized to reduce the solution of optimal control to the solution of algebraic equations. Illustrative examples are included to demonstrate the validity and applicability of the technique.     

Energy management strategy for parallel hybrid electric vehicles based on approximate dynamic programming and velocity forecast

In parallel hybrid electric vehicles (HEVs), the power split between the engine and the electric motor as well as the gear shift in the gearbox determines the overall energy efficiency. In this paper an adaptive energy management strategy with velocity forecast is proposed to optimize the fuel consumption in parallel HEVs, which is formulated into a mixed-integer optimization problem. Approximate dynamic programming with a novel actor-gear-critic design is presented for simultaneously controlling the power split and gear shift online. The power split as a continuous variable is determined from an actor network to realize the energy distribution between two power sources. The gear shift as a discrete variable is obtained from a gear network to adjust the gear ratio in the gearbox. The concept enables an online learning of the energy management strategy for different driving behaviors without the requirement of a system model and the driving cycle. Simulation results indicate that the proposed strategy achieves close fuel economy compared with the optimal solutions resulting from dynamic programming. Furthermore, a multi-stage neural network is introduced for velocity forecast, providing a computationally efficient training framework with good prediction performance. The velocity prediction is finally combined with the energy management strategy for an effective application and fuel economy.