混合动力电动汽车能量及驱动系统的优化控制与关键技术

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61034007
  • 项目类别：
    重点项目
  • 资助金额：
    260.0万
  • 负责人：
    张承慧
  • 依托单位：
    山东大学
  • 学科分类：
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份：
    2014
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2014-12-31

项目摘要

发展电动汽车是当今世界应对能源和环境压力窘态的重大举措，亦是汽车工业发展的必然趋势。混合动力汽车(HEV)是一类具有高度不确定性的非线性复杂系统，作为HEV心脏的能量及驱动系统是制约HEV产业化发展的瓶颈，其优化控制涉及的科学问题与关键技术极具挑战性，亟待寻求新思路新理论予以突破。本课题拟在混杂切换系统理论框架下，研究HEV多模态切换稳定性与切换动态平滑及优化控制；综合运用路况预测、鲁棒预演控制及多目标优化等新理论和方法解决能量管理问题；基于数据驱动和鲁棒最优估计理论实现动力电池内部状态准确估计；采用广义Hamilton系统理论研究HEV驱动系统的整体建模、能量优化与控制等问题；并通过搭建试验平台和整车试验验证所提新理论方法的有效性。本课题属控制理论、电气工程、车辆工程等多学科交叉的前沿方向，不仅对发展我国电动汽车技术推进其产业化具有重要意义，而且对相关学科的理论研究和应用有显著促进作用。

结项摘要

混合动力电动汽车（HEV）能量与驱动系统优化控制是影响车辆性能和产业化进程的主要瓶颈问题之一，亟待突破。本课题将先进控制理论与发展电动汽车的重大现实需求相结合，深化HEV能量及驱动系统优化控制理论研究，突破制约其发展的关键技术瓶颈。主要成果包括：1）在混杂切换系统理论框架下，建立了HEV驱动系统的非线性多平衡点切换奇异系统模型，深入研究了其稳定性分析及反馈镇定控制等前沿理论问题，并基于广义Hamilton理论设计了非线性切换系统鲁棒反馈控制器，发展和完善了切换系统理论，为HEV能量及驱动系统优化控制提供了有效的方法。2）针对提升HEV能量管理系统效能对路况预测信息的实际需求，凝练并成功解决了具有多通道扰动信息的随机系统H无穷预演控制及最优控制问题；利用径向基函数神经网络等数据驱动方法实现路况的精确预测，进而提出了基于路况信息的滚动优化能量管理策略和回馈制动控制策略，明显提升了燃油经济性。3）突破了动力电池高度非线性、状态估计误差大、成组应用性能严重下降等关键技术瓶颈，系统研究并建立了一整套车载动力电池组建模-估计-诊断-管理的理论方法和技术体系，为电动汽车安全高效运行提供了重要保障。4）建立了HEV驱动系统广义Hamilton模型；从能量角度入手研究并成功解决了广义Hamilton系统的能量最优控制问题，进而将其用于HEV驱动系统效率优化控制，延长了车辆续驶里程，为HEV驱动系统的高效高性能控制提供了一条新途径。5）设计并搭建了HEV能量及驱动系统的硬件在环（HIL）综合测试平台，验证了相关理论和方法，并在混合动力汽车上完成整车试验验证。

项目成果

期刊论文数量（109）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（46）
专利数量（0）
Fuzzy energy management strategy for a hybrid electric vehicle based on driving cycle recognition
基于工况识别的混合动力汽车模糊能量管理策略
  • DOI：
    10.1007/s12239-012-0119-z
  • 发表时间：
    2012-12
  • 期刊：
    International Journal of Automotive Technology
  • 影响因子：
    1.6
  • 作者：
    WU J;ZHANG C H;CUI N X
  • 通讯作者：
    CUI N X
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  • DOI：
    10.1016/j.amc.2014.08.109
  • 发表时间：
    2014-12
  • 期刊：
    Applied Mathematics and Computation
  • 影响因子：
    4
  • 作者：
    R. P. Agarwal;M. Bohner;T. X. Li;C. H. Zhang
  • 通讯作者：
    C. H. Zhang
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  • DOI：
    10.1016/j.automatica.2012.03.024
  • 发表时间：
    2012-07
  • 期刊：
    Automatica
  • 影响因子：
    6.4
  • 作者：
    WANG Yuzhen;Zhang chenghui;LIU Zhenbin
  • 通讯作者：
    LIU Zhenbin
Oscillation of third-order neutral dynamic equations on time scales
三阶中性动力学方程在时间尺度上的振荡
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    Dynamics of Continuous Discrete and Impulsive Systems: Series B; Applications and Algorithms
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Chenghui Zhang;S. H. Saker;Tongxing Li
  • 通讯作者：
    Tongxing Li
Energy management strategy based on the driving cycle model for plugin hybrid hlectric vehicles
基于插电式混合动力汽车工况循环模型的能量管理策略
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Abstract and Applied Analysis
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Fu Xiaoling;Wang Huixuan;Cui Naxin;Zhang Chenghui
  • 通讯作者：
    Zhang Chenghui

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  • 期刊：
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  • 通讯作者：
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其他文献

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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