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機電工程與自動化學(xué)院青年教師郭寧遠(yuǎn)博士在 電動汽車領(lǐng)域國際知名期刊發(fā)表論文 2024-11-20 近日,，機電工程與自動化學(xué)院車輛工程系青年教師郭寧遠(yuǎn)博士與昆明理工大學(xué)陳崢教授團隊合作,，以佛山大學(xué)為第一署名單位在電動汽車領(lǐng)域國際知名期刊《IEEE Transactions on Transportation Electrification》上發(fā)表題為“Universal Bounds Estimation and Efficient Tuning for Equivalent Factor in Real-Time Cost-Optimal Predictive ECMS of PHEVs”的文章，郭寧遠(yuǎn)博士為第一作者,，昆明理工大學(xué)陳崢教授為通訊作者,。該論文基于混合動力汽車等效消耗最小理論，推導(dǎo)了不依賴控制目標(biāo)的通用化等效因子（EF）邊界確定方法,，以此設(shè)計了預(yù)測等效消耗最小控制策略（PECMS）,，可實現(xiàn)高效、精確的最佳EF實時估計,，提升整車行駛經(jīng)濟性,，有力支撐了機械工程學(xué)科“先進測控與故障診斷”方向的電動汽車能源管控與智能運維技術(shù)。
插電式混合動力汽車（PHEV）等效消耗最小化策略（ECMS）中等效因子（EF）的準(zhǔn)確高效估計,，是實現(xiàn)理想節(jié)能效果的關(guān)鍵環(huán)節(jié),。為此，本文提出了一種針對串聯(lián)PHEV成本最優(yōu)的實時預(yù)測ECMS（PECMS）,，旨在最小化關(guān)于燃油,、電池老化及電能的總成本。首先,，為建立傳動系的最小可行控制域,、降低控制復(fù)雜性，本文推導(dǎo)了關(guān)于電池功率命令的廣義統(tǒng)一約束,�,；谠摷s束,，結(jié)合極小值原理，設(shè)計了不依賴控制目標(biāo)的通用化等效因子邊界確定方法,，能有效降低EF整定難度與保守性,，通過理論分析與示例驗證的方式證明了該方法面向其他構(gòu)型與目標(biāo)問題的有效性。隨后,，基于EF邊界,，提出了一種簡潔高效EF在線整定方法，可實時確定最佳EF,；結(jié)合EF,，優(yōu)化求解哈密頓函數(shù)，確定最優(yōu)電池功率命令,。仿真和硬件在環(huán)測試結(jié)果表明,，所提出的策略能有效降低運營成本、準(zhǔn)確估計EF邊界,、實時高效整定EF,，提升整車節(jié)能效果。
《IEEE Transactions on Transportation Electrification》為中科院一區(qū)TOP期刊,，影響因子：7.2,，研究領(lǐng)域包括電動汽車（包括公路、越野,、非公路和軌道車輛,、飛機和船舶）的電力和能量轉(zhuǎn)換,、推進和驅(qū)動相關(guān)的組件,、子系統(tǒng)、系統(tǒng),、標(biāo)準(zhǔn)和電網(wǎng)接口技術(shù)等,。
稿件來源：機電工程與自動化學(xué)院 通訊員：紀(jì)江
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