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公开(公告)号：CN107933326B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201710905263.0
申请日：2017-09-29
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种双源无轨电车电电耦合控制方法及动力装置，利用小波变换功率分流策略将汽车的需求功率分解为高频和低频两部分，充分利用超级电容在提供瞬时的大电流和高频功率的优势，将汽车需求功率的高频部分让超级电容提供，汽车需求功率的低频部分由动力电池或供电线网提供，制动过程利用超级电容的特性首先给超级电容充电。整个系统将动力电池不擅长提供的高频部分能量由超级电容来提供，同时当处于在网工作模式时供电线网可以根据实际行驶状况以及动力电池和超级电容的荷电状态来实时调整能量分配，即给汽车行驶需求提供能量以及给动力电池和超级电容充电情况，而在脱网工作模式时动力电池和超级电容协同工作，提供汽车行驶的功率需求。
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公开(公告)号：CN108361366A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810044246.7
申请日：2018-01-17
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: F16H61/0213 , F16H59/24 , F16H59/44 , F16H59/48 , F16H59/52 , F16H59/66 , F16H2059/663 , F16H2061/0081 , F16H2061/009 , F16H2061/022
Abstract: 本发明涉及一种机械式自动变速器换挡方法，包括如下步骤：获得当前车辆质量和当前坡度；以车辆可以达到的最大加速度为动力性能指标，计算不同车速、不同加速度、不同油门开度、不同质量和不同坡度下的最佳动力性档位，作为车辆动力性换挡策略；以电机效率为经济性指标，在满足车辆的爬坡需求的基础上，计算不同车速、不同加速度、不同油门开度、不同质量和不同坡度下的最佳经济性档位，作为车辆经济性换挡策略；对车辆当前动力性和经济性需求进行判断，选择车辆动力性换挡策略和车辆经济性换挡策略之一来确定换挡点。从而对于车辆的不同质量和道路的不同坡度，计算最佳的换挡策略，并通过基于路况信息和车辆状态的多目标优化方法，对换挡策略进行优化，以提高换挡的智能化水平，避免频繁换挡，使车辆的动力性、经济性达到最优。
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公开(公告)号：CN108177648A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201810003711.2
申请日：2018-01-02
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于智能预测的插电式混合动力车辆的能量管理方法，利用了具有多源、混杂特点的行驶工况信息，在线学习优化PHEV全局能量分配，提高混合动力系统的智能化水平；建立实时学习和预测模型，提高控制时域的工况预测精度，实现滚动时域内的多目标优化能量管理，对深入挖掘PHEV的节能潜能有重要意义，具有诸多的有益效果。
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公开(公告)号：CN107933326A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201710905263.0
申请日：2017-09-29
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种双源无轨电车电电耦合控制方法及动力装置，利用小波变换功率分流策略将汽车的需求功率分解为高频和低频两部分，充分利用超级电容在提供瞬时的大电流和高频功率的优势，将汽车需求功率的高频部分让超级电容提供，汽车需求功率的低频部分由动力电池或供电线网提供，制动过程利用超级电容的特性首先给超级电容充电。整个系统将动力电池不擅长提供的高频部分能量由超级电容来提供，同时当处于在网工作模式时供电线网可以根据实际行驶状况以及动力电池和超级电容的荷电状态来实时调整能量分配，即给汽车行驶需求提供能量以及给动力电池和超级电容充电情况，而在脱网工作模式时动力电池和超级电容协同工作，提供汽车行驶的功率需求。
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公开(公告)号：CN117131993A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311152530.3
申请日：2023-09-07
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/30 , G06F30/15 , G06F30/20 , G06F119/06 , G06F119/08
Abstract: 本案涉及一种具有空调系统的车辆能量优化方法，属于动力车辆能量管理领域，用于解决现有技术中缺乏具有空调系统的车辆能量优化管理的问题。本方案具体为：基于第一时域区间的预测速度序列和预测乘客数量序列，获取动力电池SOC参考轨迹；基于第二时域区间的预测速度，对动力电池SOC参考轨迹进行优化，获取动力电池SOC优化轨迹，第二时域区间小于第一时域区间；利用动力电池SOC优化轨迹对具有空调系统和车辆的动力系统进行能量优化。通过长时域区间求解未来动力电池SOC参考轨迹作为短时域区间的滚动优化参考，使局部优化解进一步逼近全局最优解，进而提高动力电池的利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108427985B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201810003466.5
申请日：2018-01-02
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度强化学习的插电式混合动力车辆能量管理方法，其对多源高维行驶工况信息进行了表征提取，并处理为低维表征向量；利用冗余信息剔除算法，对所得低维表征向量、车辆自身状态信息、坡度等工况状态表征进行降维、融合处理，得到低维连续工况信息；构建基于深度强化学习的插电式混合动力车辆能量管理框架，输入低维连续工况信息，完成离线训练；利用训练好的策略控制能量分配，为综合考虑了多源高维行驶工况信息对插电式混合动力车辆能量管理效果的影响提供了途径，并可利用强化学习自主学习最优能量分配方案，挖掘其节能潜力。
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公开(公告)号：CN110991757B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201911257061.5
申请日：2019-12-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种混合动力电动汽车综合预测能量管理方法，其将车速预测和乘员预测相结合，更加全面地考虑车辆真实应用场景中的未来短期功率需求；采用基于模型预测控制的方法，可实现车辆能量管理的实时在线应用，通过本发明所提供的该方法能够实现预测工况更全面、预测精度更准确的车辆实时在线能量管理，提高混合动力电动汽车节能潜力，也易于在线实时实现，具有良好的工程应用前景。
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公开(公告)号：CN110991757A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911257061.5
申请日：2019-12-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种混合动力电动汽车综合预测能量管理方法，其将车速预测和乘员预测相结合，更加全面地考虑车辆真实应用场景中的未来短期功率需求；采用基于模型预测控制的方法，可实现车辆能量管理的实时在线应用，通过本发明所提供的该方法能够实现预测工况更全面、预测精度更准确的车辆实时在线能量管理，提高混合动力电动汽车节能潜力，也易于在线实时实现，具有良好的工程应用前景。
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公开(公告)号：CN108177648B
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201810003711.2
申请日：2018-01-02
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于智能预测的插电式混合动力车辆的能量管理方法，利用了具有多源、混杂特点的行驶工况信息，在线学习优化PHEV全局能量分配，提高混合动力系统的智能化水平；建立实时学习和预测模型，提高控制时域的工况预测精度，实现滚动时域内的多目标优化能量管理，对深入挖掘PHEV的节能潜能有重要意义，具有诸多的有益效果。
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公开(公告)号：CN108361366B
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201810044246.7
申请日：2018-01-17
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种机械式自动变速器换挡方法，包括如下步骤：获得当前车辆质量和当前坡度；以车辆可以达到的最大加速度为动力性能指标，计算不同车速、不同加速度、不同油门开度、不同质量和不同坡度下的最佳动力性档位，作为车辆动力性换挡策略；以电机效率为经济性指标，在满足车辆的爬坡需求的基础上，计算不同车速、不同加速度、不同油门开度、不同质量和不同坡度下的最佳经济性档位，作为车辆经济性换挡策略；对车辆当前动力性和经济性需求进行判断，选择车辆动力性换挡策略和车辆经济性换挡策略之一来确定换挡点。从而对于车辆的不同质量和道路的不同坡度，计算最佳的换挡策略，并通过基于路况信息和车辆状态的多目标优化方法，对换挡策略进行优化，以提高换挡的智能化水平，避免频繁换挡，使车辆的动力性、经济性达到最优。
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