纯电动汽车控制策略与动力系统参数匹配研究

"该文主要探讨了纯电动汽车的整车控制器模型和动力系统参数匹配，以及相关的控制策略。文章基于多项科研项目，旨在提高纯电动汽车的动力性、经济性和成本效益。主要内容涉及整车性能需求分析、关键影响因素研究以及控制技术的开发。" 在纯电动汽车领域，整车控制器模型扮演着至关重要的角色。正如标题所提及的"整车控制器模型-brownian motion and stochastic calculus 2nd edition"，该模型涉及到随机过程和布朗运动理论，这可能意味着在控制策略的制定中，考虑了随机变量如驾驶条件变化和环境影响等因素。控制器模型不仅包括控制策略模型，电机模型，电池模型，还有整车对象模型。控制策略模型接收驾驶员的踏板操作信息和车辆状态，输出转矩控制指令，电机模型则根据电池的功率输出和自身的扭矩特性来响应这些指令，车辆模型根据驱动力和阻力计算出车辆运动状态，而电池模型则根据电机需求调整功率输出，并计算能耗和电池状态(SOC)。 控制策略模型由四个主要模块组成：踏板信息处理模块处理驾驶员输入，基准转矩MAP查表模块根据驾驶条件查找合适的扭矩设定值，转矩补偿模块确保扭矩输出的准确，转矩平滑输出模块则确保扭矩变化的平稳。车辆运动模型则通过电机输入扭矩和车辆阻力计算出加速度，进而更新车辆的速度和位置信息。 论文重点讨论了纯电动汽车的动力系统参数匹配，这是提升车辆性能的关键。动力系统部件的研发和制造工艺改进是零部件供应商的重要任务，而整车企业则需要整合这些部件，通过整车控制技术的开发，最大化电动汽车的性能。性能评估不仅关注动力性和经济性，还包括成本因素。例如，提出将电池全生命周期的续航里程作为衡量使用成本的重要指标，通过能耗敏感度分析强调减轻车身重量对提高经济性的影响，并推崇多工况加权平均方法评估整车经济性。此外，论文还指出两档变速器在纯电动汽车中的应用优势，将其作为匹配的基本原则。 这篇论文深入研究了纯电动汽车的控制策略和动力系统参数优化，旨在提升纯电动汽车的整体性能，降低成本，增强市场竞争力，推动新能源汽车的产业化进程。