近日,，機(jī)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(tuán)隊(duì)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(jì)了預(yù)測等效消耗最小控制策略（PECMS），可實(shí)現(xiàn)高效,、精確的最佳EF實(shí)時(shí)估計(jì),，提升整車行駛經(jīng)濟(jì)性，有力支撐了機(jī)械工程學(xué)科“先進(jìn)測控與故障診斷”方向的電動汽車能源管控與智能運(yùn)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(jì),，是實(shí)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(shí)時(shí)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,。基于該約束,，結(jié)合極小值原理,，設(shè)計(jì)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(yàn)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(shí)時(shí)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(yùn)營成本,、準(zhǔn)確估計(jì)EF邊界、實(shí)時(shí)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(jī)和船舶）的電力和能量轉(zhuǎn)換,、推進(jìn)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。

論文鏈接：

https://ieeexplore.ieee.org/document/10599479

機(jī)電工程與自動化學(xué)院