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并聯(lián)混合動(dòng)力汽車(chē)能量管理系統的仿真研究
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國家自然科學(xué)基金資助項目(51205105);河北省高等學(xué)校科學(xué)技術(shù)研究項目(ZD2017213);河北省科技計劃項目(17394501D);廣東省教育廳特色創(chuàng )新項目(2019KTSCX201);肇慶市社會(huì )與民生科技項目(2020SN004);廣東省教育廳重點(diǎn)領(lǐng)域項目(2021ZDZX1061)


Simulation Research on Energy Management System of Parallel Hybrid Electric Vehicle
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    摘要:

    對于混合動(dòng)力汽車(chē)而言,節能減排是促使其發(fā)展的主要原因,而能量管理策略是節能減排的關(guān)鍵技術(shù),因此針對并聯(lián)混合動(dòng)力汽車(chē)的能量管理策略展開(kāi)研究;首先運用ADVISOR電動(dòng)汽車(chē)仿真軟件,選用某款并聯(lián)混合動(dòng)力車(chē)型,并使用標準ECE_ECDU和UDDS循環(huán)工況來(lái)評估整車(chē)燃油經(jīng)濟性和污染物排放效果;然后,采用門(mén)限參數優(yōu)化的方法對控制策略進(jìn)行優(yōu)化;最后對比優(yōu)化前后不同循環(huán)工況仿真結果中汽車(chē)的燃油經(jīng)濟性和排放性能的變化,并分析了優(yōu)化后的策略對汽車(chē)性能的影響;研究表明,所提出的優(yōu)化方法使汽車(chē)在ECE_ECDU和UDDS循環(huán)工況中的每百公里油耗分別降低了8.45%和10%,有害氣體HC、CO和NOX含量分別減少了5.88%和5.8%、12.24%和11.54%、8.55%和7.51%,進(jìn)一步驗證了優(yōu)化策略的有效性。

    Abstract:

    For hybrid electric vehicles, energy saving and emission reduction are the main reasons for their development, and energy management strategy is the key technology for energy saving and emission reduction. Therefore, research on the energy management strategy of parallel hybrid electric vehicles is carried out; First, using ADVISOR electric vehicle simulation software, select a certain parallel hybrid vehicle, and use the standard ECE_ECDU and UDDS cycle conditions to evaluate the fuel economy and pollutant emission effect of the whole vehicle; Then, the method of threshold parameter optimization is used to optimize the control strategy; Finally, the changes of the fuel economy and emission performance of the vehicle in the simulation results of different cycle conditions before and after the optimization are compared, and the influence of the optimized strategy on the vehicle performance is analyzed; The research shows that the proposed optimization method can reduce the fuel consumption per 100 kilometers of the car in the ECE_ECDU and UDDS cycle conditions by 8.45% and 10%, respectively, and the harmful gases HC, CO and NOX content by 5.88% and 5.8%, 12.24% and 11.54%, 8.55% and 7.51%, further verifying the effectiveness of the optimization strategy.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

歐陽(yáng)壯,張瑞,朱天軍.并聯(lián)混合動(dòng)力汽車(chē)能量管理系統的仿真研究計算機測量與控制[J].,2023,31(1):133-139.

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  • 收稿日期:2022-06-06
  • 最后修改日期:2022-06-24
  • 錄用日期:2022-06-24
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2023-01-16
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