电动汽车乘员舱与动力电池协同加热控制方法及装置

    公开(公告)号:CN115230433B

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202211013077.3

    申请日:2022-08-23

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种电动汽车乘员舱与动力电池协同加热控制方法及装置,属于整车热管理领域。该方法包括:根据车辆传感器上获取的上游信号,获取温度、车速及阳光辐射状态向量;根据车辆参数,获取热泵空调系统‑乘员舱动态热模型及其耦合模型,动力电池的电‑热耦合模型以及电池加热回路模型;设计带有分布式模型预测控制器DMPC的争锋相对的新型控制方法,输出控制信号,其中DMPC采用非合作博弈方法迭代求解;输出下游信号到热控制中央处理器,控制各热管理零部件。本发明能够有效过滤处理传感器输入的数据,避免无效数据传入热管理系统中央处理器,提高主机运行效率,保证在系统节能、乘员舱温度控制和电池温控等方面均有良好的效果。

    基于TD3算法的多控制器协同控制整车热管理控制方法

    公开(公告)号:CN116638914A

    公开(公告)日:2023-08-25

    申请号:CN202310591348.1

    申请日:2023-05-24

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及基于TD3算法的多控制器协同控制的整车热管理控制方法,属于整车热管理领域。包括步骤:S1:建立汽车空调与乘客舱的热耦合模型;S2:建立锂离子电池电热模型和冷却回路模型;S3:建立电动汽车整车热管理系统仿真模型;S4:结合PID控制和逻辑控制,建立关于整车热管理系统仿真模型相匹配的整车热管理智能控制方法。本方案针对不同的控制目标合理采用不同的控制器进行协同控制以对电动汽车热管理系统进行高效、准确的控制,使电池温度控制在合理的工作范围内的前提下,保证乘客舱的热舒适度并降低空调能耗。

    一种基于交通信息的电动汽车车队热管理系统控制方法

    公开(公告)号:CN116604998A

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202310584401.5

    申请日:2023-05-23

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于交通信息的电动汽车车队热管理系统控制方法,属于整车热管理技术领域。该方法为:S1:建立纯电动汽车整车动力-电机-电池系统模型;S2:基于集总参数法建立了电动汽车空调系统、电池冷却系统、电机冷却系统以及乘员舱的模型,为后续热管理系统控制策略的建立奠定了基础;S3:构建了交通信号灯正时场景模型,基于能耗优化建立了能够保证在绿灯时顺利通过的车队纵向速度规划数学模型;S4:设计了一种结合车速纵向规划的模型预测控制智能热管理控制方法。本发明基于交通信息、车车信息以及能耗优化的车辆纵向规划车速对队列进行耦合控制,实现车辆队列的温度控制和节能控制,具有比较好的好温控能力和节能效益。

    电动汽车乘员舱与动力电池协同加热控制方法及装置

    公开(公告)号:CN115230433A

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202211013077.3

    申请日:2022-08-23

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种电动汽车乘员舱与动力电池协同加热控制方法及装置,属于整车热管理领域。该方法包括:根据车辆传感器上获取的上游信号,获取温度、车速及阳光辐射状态向量;根据车辆参数,获取热泵空调系统‑乘员舱动态热模型及其耦合模型,动力电池的热‑电耦合模型以及电池加热回路模型;设计一种带有分布式模型预测控制器DMPC的争锋相对的新型控制方法,输出控制信号,其中DMPC采用非合作博弈方法迭代求解;输出下游信号到热控制中央处理器,控制各热管理零部件。采用本申请的装置及方案,能够有效的过滤处理传感器输入的数据,避免无效数据传入热管理系统中央处理器,提高主机运行效率,同时采用本申请的方法策略,能够保证在系统节能、乘员舱温度控制和电池温控等方面均有良好的效果。

    基于TD3算法的电动汽车空调与乘客舱热管理控制方法

    公开(公告)号:CN116714411A

    公开(公告)日:2023-09-08

    申请号:CN202310591339.2

    申请日:2023-05-24

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及基于TD3算法的电动汽车空调与乘客舱热管理控制方法,属于整车热管理技术领域,包括步骤:S1:建立汽车空调与乘客舱的热耦合模型;S2:建立乘客热舒适性评估计算模型;S3:进行TD3算法的设计及智能体训练验证;S4:结合乘客热舒适性评估模型,建立关于汽车空调与乘客舱热耦合模型相匹配的基于TD3算法的控制策略。本发明采用基于强化学习TD3算法的控制策略,更适合于复杂多变的环境控制问题,使控制更加节能,且在整个车辆行驶过程中能为乘客的舒适安全保驾护航。

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