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基于自适应无迹卡尔曼滤波的分布式驱动电动汽车车辆状态参数估计

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北京理工大学学报 2018年第7期38卷 698-702页

作者：王震坡薛雪王亚超北京理工大学电动车辆国家工程实验室北京100081 北京电动车辆协同创新中心北京100081

以精确估计车辆状态参数为目标,提出了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波的车辆状态参数估计算法,采用非线性三自由度车辆模型,将模糊控制与无迹卡尔曼滤波算法相结合,实现对系统测量噪声的自适应调整,通过对方向盘转角,纵向加速度和横向加... 详细信息

以精确估计车辆状态参数为目标,提出了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波的车辆状态参数估计算法,采用非线性三自由度车辆模型,将模糊控制与无迹卡尔曼滤波算法相结合,实现对系统测量噪声的自适应调整,通过对方向盘转角,纵向加速度和横向加速度等低成本传感器信息融合实现对质心侧偏角和横摆角速度的状态估计.应用CarSim与Matlab/Simulink建立分布式驱动电动汽车整车模型并且联合仿真对估计算法的有效性进行验证.结果表明自适应无迹卡尔曼滤波比无迹卡尔曼滤波更能有效准确地进行车辆状态参数估计,在双移线工况中,质心侧偏角估计精度提高了6.7%,横摆角速度估计精度提高了4.8%.

关键词：自适应无迹卡尔曼滤波状态参数估计分布式驱动电动汽车

新能源汽车动力电池安全管理技术挑战与发展趋势分析

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汽车工程 2020年第12期42卷 1606-1620页

作者：王震坡袁昌贵李晓宇北京理工大学机械与车辆学院北京100081 电动车辆国家工程实验室北京100081 北京电动车辆协同创新中心北京100081

动力电池安全管理是保证新能源汽车安全运行的重要手段,直接影响着整车耐久性和可靠性。本文从动力电池安全概念、关键技术和未来发展趋势3方面进行综述,将动力电池安全研究关键技术归纳为热失控的机理与控制措施和防护结构分别展开阐述... 详细信息

动力电池安全管理是保证新能源汽车安全运行的重要手段,直接影响着整车耐久性和可靠性。本文从动力电池安全概念、关键技术和未来发展趋势3方面进行综述,将动力电池安全研究关键技术归纳为热失控的机理与控制措施和防护结构分别展开阐述,并对比剖析现有关键技术的成就及不足;针对当前动力电池安全管理所面临的挑战,提出未来电池安全管理发展趋势——从机理分析到系统优化设计,从被动安全防护到主动风险预测。

关键词：新能源汽车动力电池热失控安全管理

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产业融合背景下的新能源汽车技术发展趋势

北京理工大学学报 2020年第1期40卷 1-10页

作者：王震坡黎小慧孙逢春北京理工大学机械与车辆学院北京100081 电动车辆国家工程实验室北京100081 北京电动车辆协同创新中心北京100081

发展新能源汽车是促进未来可再生能源应用和电气化交通运输技术发展的重要途径,是保证未来能源安全、缓解能源紧缺、提高环境质量的重要手段.目前发展新能源汽车已成为全球共识和共同行动.我国新能源汽车产业发展取得了巨大成就,呈现出... 详细信息

发展新能源汽车是促进未来可再生能源应用和电气化交通运输技术发展的重要途径,是保证未来能源安全、缓解能源紧缺、提高环境质量的重要手段.目前发展新能源汽车已成为全球共识和共同行动.我国新能源汽车产业发展取得了巨大成就,呈现出多产业融合的特点.基于新能源汽车发展现状,分析我国汽车产业融合与变革趋势,从六个方面提出未来新能源汽车技术发展热点.围绕高效节能、安全舒适、全气候目标,提出产业融合背景下新能源汽车十大核心关键技术发展趋势和方向,指导未来新能源汽车产业的发展.在大数据体系的助推下,新能源汽车将加速实现大规模商业化应用,产业实现深度融合与可持续健康发展.

关键词：产业融合新能源汽车全气候车辆大数据

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挡位数设计对纯电动公交车能耗的影响

北京理工大学学报 2016年第5期36卷 441-445页

作者：高玮邹渊北京理工大学机械与车辆学院电动车辆国家工程实验室北京100081

为系统地分析挡位数对电动公交车能耗的影响及车辆变速箱匹配问题,建立了电动公交车动力驱动系统模型.文中使用动态规划方法对车辆变速箱分别采用4,3,2挡设计,对车辆变速箱在4种工况下进行换挡控制优化,并提取最优双参数换挡策略,得到... 详细信息

为系统地分析挡位数对电动公交车能耗的影响及车辆变速箱匹配问题,建立了电动公交车动力驱动系统模型.文中使用动态规划方法对车辆变速箱分别采用4,3,2挡设计,对车辆变速箱在4种工况下进行换挡控制优化,并提取最优双参数换挡策略,得到最优能耗数据.结果表明:以4挡变速箱为参考标准,使用3挡变速箱仅增加约1%的能耗,而2挡变速箱则增加大约5%的能耗.

关键词：动态规划双参数换挡挡位数设计

串联式混合动力电动客车能量管理系统的前向仿真

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汽车工程 2013年第2期35卷 121-126页

作者：王文伟程夕明尹义林方元奇北京理工大学电动车辆国家工程实验室北京100081

在建立车辆、电机、APU、动力电池组、超级电容组和驾驶员模型的基础上,构建了串联式混合动力客车的能量管理前向仿真系统。开发了On/Off控制算法、负载跟随控制算法和总线电压控制算法,并进行仿真。结果表明,负载跟随控制策略对串联混... 详细信息

在建立车辆、电机、APU、动力电池组、超级电容组和驾驶员模型的基础上,构建了串联式混合动力客车的能量管理前向仿真系统。开发了On/Off控制算法、负载跟随控制算法和总线电压控制算法,并进行仿真。结果表明,负载跟随控制策略对串联混合动力客车的经济性更有利,更具有实际使用价值。

关键词：混合动力电动客车能量管理前向仿真

8×8轮毂电机全轮驱动车辆动力学建模与仿真

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北京理工大学学报 2014年第2期34卷 143-147页

作者：刘明春张承宁王志福北京理工大学电动车辆国家工程实验室北京100081

建立了8×8轮毂电机全轮驱动车辆的整车驾驶模型,该模型包括驾驶员输入处理模块、路面条件和22自由度车辆动力学模型,给出了在一定路面条件下,从驾驶员输入到车辆动力学和运动学状态输出的数学方程.采用模块化的方法,在Matlab/Simulink... 详细信息

建立了8×8轮毂电机全轮驱动车辆的整车驾驶模型,该模型包括驾驶员输入处理模块、路面条件和22自由度车辆动力学模型,给出了在一定路面条件下,从驾驶员输入到车辆动力学和运动学状态输出的数学方程.采用模块化的方法,在Matlab/Simulink中建立了计算机仿真模型,对所建立的模型进行了操纵稳定性和行驶平顺性的仿真试验,并与常规8×8车辆模型及二自由度线性模型进行了对比分析.仿真结果表明所建立的模型能正确反映车辆在各种工况下的动力学特性,非簧载质量的增加一定程度上降低了车辆的操纵稳定性,尤其降低了车辆的行驶平顺性.

关键词：轮毂电机全轮驱动动力学模型计算机仿真

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锂离子电池状态估计机器学习方法综述

汽车工程 2021年第11期43卷 1720-1729页

作者：谢奕展程夕明北京理工大学机械与车辆学院电动车辆国家工程试验室北京100081

本文旨在综述机器学习方法在锂离子电池状态(包括荷电状态、健康状态和剩余可用寿命)估计领域的研究进展。首先,阐述机器学习方法在电池状态估计中的应用现状。然后,归纳电池状态估计机器学习方法的5个具体实施环节,即数据准备、模型选... 详细信息

本文旨在综述机器学习方法在锂离子电池状态(包括荷电状态、健康状态和剩余可用寿命)估计领域的研究进展。首先,阐述机器学习方法在电池状态估计中的应用现状。然后,归纳电池状态估计机器学习方法的5个具体实施环节,即数据准备、模型选择与评价、超参数确定、数据预处理和模型训练,并提出了融合精度、实施成本和鲁棒性的学习算法评价方法。最后指出超参数确定方法仍存在的场景适应性问题,并建议建立多区域、跨季节、多模式和长时间的车用电池工况数据库,促进电池状态估计机器学习算法的实用性和普适性等方面的研究。

关键词：锂离子电池机器学习荷电状态健康状态剩余寿命

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纯电动汽车低压电气系统效率研究

汽车工程 2022年第4期44卷 601-608页

作者：程夕明胡薇翟钧罗荣华张盼徐野北京理工大学机械与车辆学院电动车辆国家工程实验室北京100081 重庆长安汽车股份有限公司重庆400020

为降低纯电动汽车的能耗和延长其续航里程,系统地研究了纯电动汽车低压电气系统效率低下的原因和能量管理策略的改进措施。首先,采用前向仿真方法构建适应长时间快速运行的低压电气系统效率模型,其中,DC/DC变换器效率模型由1阶惯性环节... 详细信息

为降低纯电动汽车的能耗和延长其续航里程,系统地研究了纯电动汽车低压电气系统效率低下的原因和能量管理策略的改进措施。首先,采用前向仿真方法构建适应长时间快速运行的低压电气系统效率模型,其中,DC/DC变换器效率模型由1阶惯性环节和效率插值函数组成,系统控制模型包括了浮充控制和规则控制两种策略。然后,搭建了系统试验台架,进行部件和系统的性能测试,以提取模型参数。最后,通过仿真和试验研究了负载功率、变换器效率、环境温度、蓄电池类型和控制策略对系统效率的影响。结果表明:系统效率会随着平均功率的减小、变换器效率的降低和蓄电池内阻的增高而下降,怠速时间的缩短、控制策略的改进和蓄电池类型更换都能提升系统效率,且规则控制的锂离子电池低压电气系统在轻载条件下能使系统效率提升10%。

关键词：纯电动汽车低压电气系统锂离子电池能量管理规则控制

面向变曲率道路的自动驾驶汽车换道博弈运动规划与协同控制研究

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汽车工程 2023年第7期45卷 1099-1111,1122页

作者：林程汪博文吕沛原宫新乐于潇北京理工大学电动车辆国家工程研究中心北京100081 清华大学车辆与运载学院北京100084

当多辆自动驾驶车辆在结构化道路上执行换道合流任务时,需要综合考虑转向和合流动作以避免事故的发生,同时曲率和周车车速的变化也增大了协同控制的难度。本文聚焦上述问题,提出了面向变曲率道路的多车换道博弈运动规划与协同控制方法... 详细信息

当多辆自动驾驶车辆在结构化道路上执行换道合流任务时,需要综合考虑转向和合流动作以避免事故的发生,同时曲率和周车车速的变化也增大了协同控制的难度。本文聚焦上述问题,提出了面向变曲率道路的多车换道博弈运动规划与协同控制方法。首先,建立曲率坐标系下的多车模型来解析车间安全距离及动力学状态。其次,通过系统地考虑道路曲率变化及周围车辆信息,提出基于博弈的多车换道运动规划算法,采用分布式框架快速求解兼顾个性化驾驶的最优速度轨迹及换道时机。最后,基于B样条曲线高效识别道路曲率及规划轨迹,构建了自适应时变预测控制算法实现轨迹跟踪,其特点在于单步参数矩阵实时更新,消除车速和曲率频繁变化带来的控制偏差累积。实验结果表明,相比斯坦利(Stanley)方法,能降低58%的跟踪误差;相较协同自适应巡航方法,能减少74%的合流时间;另外计算求解效率也仅为集中式模型预测控制方法的10%。

关键词：自动驾驶汽车多车博弈模型预测控制换道运动规划