【摘 要】
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随着日益严苛的排放法规和油耗法规的颁布执行,目前正处在纯燃油汽车到纯电动汽车的过渡阶段,无论是技术发展还是市场表现,插电增程式汽车（plugin Extended-Range Electric Vehicle,简称EREV）都表现优异。其搭载了一台内燃机增程器作为备用动力源,随时为动力电池充电,很好地平衡了油耗与里程焦虑的问题。本文以某款EREV为研究对象,结合模拟的车联网数据在城市道路工况下对其
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随着日益严苛的排放法规和油耗法规的颁布执行,目前正处在纯燃油汽车到纯电动汽车的过渡阶段,无论是技术发展还是市场表现,插电增程式汽车（plugin Extended-Range Electric Vehicle,简称EREV）都表现优异。其搭载了一台内燃机增程器作为备用动力源,随时为动力电池充电,很好地平衡了油耗与里程焦虑的问题。本文以某款EREV为研究对象,结合模拟的车联网数据在城市道路工况下对其能量管理策略进行研究,并开发了应用于市郊行车工况下的预见性巡航控制功能。具体研究内容如下:首先,分析了EREV的四种工作模式和能量流动情况,将整车性能需求从极限工况、加速能力、效率优化三个方面进行剖析,通过在CD模式和CS模式下的需求计算,完成驱动电机、动力电池组、内燃机增程器、发电机等主要部件的选型匹配。之后,采用Matlab/Simulink、LMS AMESim和SUMO对前向仿真平台联合仿真建模,包括采用稳态试验模型的增程器模型、采用试验模型的电动机模型、采用二阶RC模型的动力电池模型、基于PID控制的驾驶员模型、考虑了轮胎模型的整车纵向动力学模型和采用分层控制模式的整车控制器模型。并结合实验室资源搭建了动力总成实验平台,对提出的能量管理策略和开发的速度规划算法进行验证,大大缩短了开发周期和验证成本。而后,在城市道路工况下,用SUMO（Simulation of Urban Mobility）软件仿真交通流环境,模拟车联网的数据,选取交通流平均速度等十个特征参数,用BP神经网络对实时路况进行辨识分类,用模糊推理逻辑对驾驶员的意图进行识别,提高了识别结果的准确率。选用最小等效燃油消耗策略（Equivalent Consumption Minimization Strategy,简称ECMS）作为能量管理方法,结合实时路况和驾驶员意图对等效因子等参数进行优化选取,并分别在前向仿真平台和动力总成实验平台上进行测试。结果表明:本文所提出的能量管理控制策略相较于发动机定点功率跟随策略的等效油有所降低。最后,规划了EREV在市郊工况下的预见性巡航控制（Predictive Cruise Control,简称PCC）功能,利用GPS传感器和IMU传感器提前采集道路数据并平滑滤波处理,模拟车联网的信息系统,使用动态规划算法计算出测试道路的最优速度序列,对车辆位置经过坐标变换和卡尔曼滤波处理后选择输出规划车速,并在动力总成试验台架上与ACC策略相比较,经济性表现更好。本文的研究对于插电增程式汽车的参数匹配、能量管理策略和与车联网信息的融合具有一定的参考价值,对于车联网技术的相关应用也有推动意义。
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