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期刊信息/Journal information
重庆理工大学学报
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重庆理工大学

石晓辉

月刊

1674-8425

023-62769495

400050

重庆市九龙坡区杨家坪

重庆理工大学学报/Journal Journal of Chongqing Institute of Technology北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国学术期刊综合评价数据库来源期刊，中国科技核心期刊，重庆市一级期刊，教育部优秀期刊。主要刊登有创造性、探索性、开拓性的学术论文、科研成果报告、重要学术问题的评述和学科前沿的综述。
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    智能网联混合动力汽车能量管理研究综述

    唐小林郎陈佳郑林洋甘炯鹏...
    1-12页
    查看更多>>摘要：传统的能量管理设计大多基于标准工况,训练中的环境未涉及突变因素,训练结果与实际应用情况存在差异.随着基于新一代信息与通信技术的智能网联云控系统的出现,将人、车、路、云联成一体,实现了感知、决策与控制的融合,使混合动力汽车能量管理的控制性能可能提升.回顾了近年来经典的混合动力汽车能量管理策略研究进展,概述了智能网联云控系统,介绍了构架及工作原理,对基于智能网联环境下的单车和多车场景的混合动力汽车能量管理策略做了归纳和分析.最后,指出了当前智能网联技术应用的限制,展望了未来工作重点,展示了智能网联混合动力汽车能量管理领域的最新研究动态,方便相关领域的研究人员掌握有关研究现状.

    混合动力汽车能量管理策略智能网联云控系统

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    基于云端数据的电池组温度及电压一致性关联分析

    王丽梅张迎陆东赵秀亮...
    13-22页
    查看更多>>摘要：电池制造过程的初始差异和实际使用时的动态差异,带来动力电池组中各单体电池的一致性差异,对电动汽车整体性能产生负面影响,并造成安全隐患.以某电动汽车动力电池组为研究对象,对云端源数据进行预处理,实现了充放电片段的有效分割;提出了放电工况下基于层次聚类分析电池组温度一致性和电压一致性的方法;以类间距极差作为不一致性评价指标,分析了温度和电压不一致性变化趋势.研究发现,可根据温度不一致性将云端数据分为 5个阶段,电压不一致性受温度不一致性影响较大,电压不一致性具有一定的不可恢复性,总体呈上升趋势.

    动力电池组云端数据放电工况温度一致性电压一致性

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    分数阶扩展卡尔曼滤波算法的锂电池SOC估算

    安治国周志鸿伍柏霖
    23-30页
    查看更多>>摘要：由于锂离子电池的SOC(state of charge)不能直接被测得,目前只能通过电池外部输出特性对其进行估算.以磷酸铁锂电池为研究对象,考虑到电池各种复杂的非线性特征,分析了电池的电化学阻抗特性,采用恒相位元件(CPE)对传统的等效电路模型进行改进,建立了分数阶(fractional order)等效电路模型;联合遗传算法和混合脉冲动力试验对分数阶等效电路模型的参数进行离线识别;基于扩展卡尔曼滤波算法,建立了分数阶扩展卡尔曼滤波算法(frac-tional order extended Kalman Filter)的锂电池SOC 估算模型;根据动态应力试验DST(dynamic stress test)工况设计制定了锂电池充放电方案,在环境温度 25℃条件下,实时采集电池电流及电压数据,将采集所得数据输入到Matlab建立的模型中,对目标电池进行SOC估算.仿真结果表明:与二阶戴维南电路模型SOC仿真结果相比,基于FEKF算法的SOC估算结果具有更高的精度且波动性更小,误差均小于0.72%,均方根误差仅为0.24%.

    分数阶模型扩展卡尔曼滤波SOC估计遗传算法戴维南电路模型

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    基于频繁项统计的锂动力电池SOH估计

    李俊丽赵理客汉宸
    31-39页
    查看更多>>摘要：快速而精确的估计电池健康状态(SOH)是保证动力电池系统安全的基础.纯电动汽车在运行过程中,传统的估计方法难以利用车载有限的计算资源,在线构建精确的SOH估计模型.针对该问题,提出一种利用短时监测数据在线构建电池健康指标(HI)的特征提取方法.该方法将不同电压区间内积累的电量看作频繁项,利用Lossy Counting算法构建概要数据结构对频繁项分布进行统计,基于频繁项分布规律的变化对电池健康状态进行表征.仿真和实验结果表明,该方法能利用车载计算资源,以较小的时间和空间复杂度提取电池健康状态指标.

    锂离子电池SOH估计健康因子(HI)LossyCounting算法

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    几种机器学习算法的锂电池SOC估计研究

    张志冬李云伍李杨柳梁新成...
    40-48页
    查看更多>>摘要：荷电状态(SOC)是锂电池管理系统的重要参数,对其能否准确估计关系到电池系统的优化和使用寿命.为了消除传统方法在SOC估计精度、实时性等方面的不足,提出了一种改进的估计锂电池SOC的LightGBM算法.在Panasonic-18650PF-Data公开数据集的基础上应用其进行锂电池SOC估计,减小数据训练误差,并评估机器学习模型的泛化误差.将随机森林、支持向量机、线性回归及神经网络等常用估计模型算法作为对比.数据表明,改进的Light-GBM算法估计时间为随机森林的1/22、支持向量机的1/88 及神经网络的1/1 330,估计误差低于0.06.研究表明,该方法初步解决了现有锂电池SOC估计方法速率慢、拟合率低的问题,并拓展了该算法新的应用场景.

    锂电池荷电状态(SOC)LightGBM算法机器学习

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    锂离子电池故障诊断算法研究综述

    张扬李晓杰马兹林彭星渊...
    49-61页
    查看更多>>摘要：锂离子电池在新能源汽车领域具有广阔的应用前景,其安全性是影响新能源汽车推广的重要因素,发展安全可靠的锂电池故障诊断技术已成为行业共识.故障诊断算法是锂电池故障诊断技术的基础,因此,对锂离子电池故障诊断算法的研究十分重要.对锂离子电池故障诊断算法进行了分类,综述了近年来基于知识、模型和数据驱动的故障诊断算法的研究现状,阐述了不同算法的优缺点,最后总结和展望了锂离子电池故障诊断算法.

    锂离子电池故障诊断安全性能模型数据驱动

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    P1P3构型PHEV双电机协同制动能量回收策略研究

    罗勇张嘉璐李小凡李莉莎...
    62-70页
    查看更多>>摘要：选择了配备有P1 和P3 的双电机插电式混合动力汽车(plug-in hybrid electric vehi-cle,PHEV)作为研究平台.在能量回收过程中,P1 和P3 电机可以同时进行,相比其他构型而言有着更加明显的能量回收优势.车辆制动过程中,当P1 电机效率高于P3 时,优先选用P1 电机进行制动,P3 电机提供剩余所需制动力;当P3 电机效率高于或等于P1 时,则优先选用P3 电机进行制动,P1 电机弥补剩余所需的制动力.以搭载AMT(电控机械制动变速箱)的双电机插电式混合动力汽车为研究对象,在保证制动安全性的前提下,为尽可能地回收能量,提出一种基于双电机能量回收的前后轴制动力分配、机电制动力分配以及双电机制动力分配的多级制动力分配策略.结合Matlab/Simulink搭建整车模型,并进行仿真分析.仿真结果显示,制动能量回收率最高能达到66.56%,回收效果良好.

    插电式混合动力汽车双电机构型制动能量回收控制策略

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    燃料电池汽车工况自适应的模糊能量管理策略

    聂金泉王敖魏长银陈晨...
    71-78页
    查看更多>>摘要：针对燃料电池汽车能量管理策略在复杂工况下适应性较差的问题,提出一种融合反向传播(BP)神经网络工况识别的自适应模糊能量管理策略.选取中国乘用车行驶工况(CLTC-P)作为样本工况,以最高速度、平均速度、怠速时间比为特征参数,建立BP神经网络工况识别模型.制定3 种典型工况下的模糊能量管理策略,使用遗传算法对模糊策略参数进行离线优化,运用BP神经网络在线识别工况并选取相适应的策略参数.仿真结果显示:与基于规则的策略和有工况识别的模糊控制策略相比,工况自适应模糊能量管理策略分别使整车的等效氢气消耗量降低6.87%和3.41%,表明所提策略能够有效识别随机工况,改善策略适应性,进一步提高整车经济性.

    燃料电池汽车工况识别反向传播神经网络能量管理策略

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    插电式混合动力汽车车速预测能量管理策略

    赵爽罗勇孙强
    79-87页
    查看更多>>摘要：针对混合动力汽车预测型能量管理策略中车速预测精度不足,使得燃油经济性降低问题,提出一种基于小波分解(wavelet decomposition,WD)和双通道卷积神经网络(convolu-tional neural network,CNN)的车速预测方法,以提高车速预测精度.采用小波分解将原始车速序列分解为多个分量,以降低原始车速序列的非平稳性;将各分量送入 2 个并行的卷积神经网络进行特征提取,经特征融合后送入长短期神经网络(long short-term memory neural network,LSTM)进行预测;将各分量预测结果叠加,得到最终的车速预测结果.最后,基于车速预测结果,以燃油经济性最优为目标,建立了基于模型预测控制的能量管理策略,对预测时域内动力源输出进行滚动优化.仿真结果表明:在 CLTCP 工况下,所提出的车速预测方法预测精度比CNN-LSTM神经网络模型高58.96%;比动态规划策略的油耗增加 13.3%,比基于规则的策略油耗降低了18.98%,从而验证了该车速预测方法和预测能量管理策略的有效性.

    能量管理车速预测小波分解卷积神经网络长短期神经网络

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    基于粒子群优化的模糊自适应等效油耗最小能量管理策略

    潘公宇郭丛揺晋恩荣
    88-99页
    查看更多>>摘要：为提高等效燃油消耗最小能量管理策略(ECMS)对不同工况的适应能力,提出一种基于粒子群算法优化的模糊自适应等效燃油消耗最小的能量管理策略(PSO-fuzzy A-ECMS).以基于SOC反馈原理对等效因子进行比例调节方法为基础,针对仅依靠SOC反馈的等效因子调节方式存在一定局限性的问题,引入模糊控制以需求功率和SOC为输入对比例系数进行调节,利用粒子群算法优化模糊控制器中的隶属度函数,减少模糊控制在能量管理应用中对专家经验的依赖,最后在标准循环工况下进行仿真.仿真结果显示:相较于基于SOC反馈的等效因子修正方法,本文提出的PSO-fuzzy A-ECMS策略能够维持SOC在合理区间内变化,在燃油经济性和电池充放电平衡方面能够取得更好的控制效果.

    能量管理策略混合动力客车等效燃油消耗最小策略模糊控制粒子群算法

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