Оптимизация алгоритма управления автомобилем с гибридной силовой установкой

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Увеличение автомобильного парка в мире и в том числе в России с одновременным стремительным ростом цен на топливо заставляет обратить внимание на снижение расхода топлива автомобилем. Одним из направлений, позволяющих снизить потребление углеводородного топлива, является использование автомобилей с электромеханическим приводом. Источником энергии на таких автомобилях служат двигатель внутреннего сгорания и электрический двигатель. Приводятся результаты исследования расхода топлива гибридным автомобилем при различных алгоритмах его управления. Использовались методы математического и имитационного моделирования. Рассматриваются данные расхода топлива при использовании различных алгоритмов включения бензинового двигателя внутреннего сгорания в зависимости от скорости движения автомобиля. Посредством имитационного моделирования установлено, что для обеспечения наибольшей экономии топлива необходимо, чтобы бензиновый двигатель запускался при достижении автомобилем скорости не ниже 60 км/ч, тогда расход топлива в условиях городского цикла уменьшается на 50 % в сравнении с режимом запуска бензинового двигателя при скорости 30 км/ч.

Об авторах

Зар Ни Лин

Калужский филиал Московского государственного технического университета имени Н.Э. Баумана

Email: zarniznl15@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-1839-3845
Scopus Author ID: 57936166500

аспирант, кафедра колесных машин и прикладной механики

Российская Федерация, 248000, Калуга, ул. Гагарина, д. 6

Андрей Александрович Попов

Калужский филиал Московского государственного технического университета имени Н.Э. Баумана

Email: leonfn4@mail.com
ORCID iD: 0009-0000-3423-8517

студент, кафедра колесных машин и прикладной механики

Российская Федерация, 248000, Калуга, ул. Гагарина, д. 6

Владимир Николаевич Сидоров

Калужский филиал Московского государственного технического университета имени Н.Э. Баумана

Автор, ответственный за переписку.
Email: sidorov-kaluga@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0004-0214-1373
SPIN-код: 6162-2659
Scopus Author ID: 57222472914

доктор технических наук, профессор, профессор кафедры колесных машин и прикладной механики

Российская Федерация, 248000, Калуга, ул. Гагарина, д. 6

Светлана Александровна Голубина

Калужский филиал Московского государственного технического университета имени Н.Э. Баумана

Email: asbina@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0007-0905-0329
SPIN-код: 5344-1957
Scopus Author ID: 57206665616

кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры колесных машин и прикладной механики

Российская Федерация, 248000, Калуга, ул. Гагарина, д. 6

Список литературы

  1. Cárcel-Carrasco J, Pascual-Guillamón M, Salas-Vicente F. Analysis on the effect of the mobility of combustion vehicles in the environment of cities and the improvement in air pollution in Europe: a vision for the awareness of citizens and policy makers. Land. 2021;10(2):184. https://doi.org/10.3390/land10020184
  2. Rakov VA. Assessment methods of maintaining the technical condition of hybrid power plants vehicles. Technology of Wheeled and Tracked Machines. 2015;(2):25–31. (In Russ.)
  3. Becerra G, Alvarez-Icaza L, Flores De La Mota I, Mendoza-Soto JL. Simulation and optimization applied to power flow in hybrid vehicles. Applied Simulation and Optimization. 2017;2:185–224. https://doi.org/10.1007/978-3-319-55810-3_7
  4. He H, Guo X. Multi-objective optimization research on the start condition for a parallel hybrid electric vehicle. Applied Energy. 2018;227:294–303. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.07.082
  5. Insu C, Jongwon B, Junha P, Jinwook L. Experimental evaluation and prediction algorithm suggestion for determining SOC of lithium polymer battery in a parallel hybrid electric vehicle. Applied Sciences. 2018;8(9):1641. https://doi.org/10.3390/app8091641
  6. Hellgren J, Jonasson E. Maximisation of brake energy regeneration in a hybrid electric parallel car. International Journal of Electric and Hybrid Vehicles. 2007;1(1):95–121. https://doi.org/10.1504/IJEHV.2007.014449
  7. Rakov VA. Development of hybrid vehicle fleet. Transport na Alternativnom Toplive. 2013;(1):18–23. (In Russ.)
  8. Rakov VA. Improving the energy efficiency of hybrid engines with a parallel arrangement of elements. Alternative Energy Sources in Road Transport: Problems and Prospects of Rational Use: Materials of the International Scientific and Practical Conference. Voronezh; 2014. p. 118–123. (In Russ.)
  9. Chizhevskij KV, Sidorov VN, Lin ZN. Analysis of international driving cycles of motor vehicle. Current Scientific Research in the Modern World. 2020;(2):109–114. (In Russ.)
  10. Kulikov IA, Selifonov VV. Modeling and simulation of parallel type hybrid electric vehicle. Trudy NAMI. 2009;(242):67–84. (In Russ.)
  11. Cheranjov SV. Hybrid electric vehicle development with mathematical simulation software application. Izvestiya MGTU MAMI. 2011;(1):116–120. (In Russ.)
  12. Chizhevskij KV, Sidorov VN. Design features of modern hybrid power plants. Modern Automotive Materials and Technologies (SAMIT-2019): Collection of Articles of the XI International Scientific and Technical Conference. Kursk; 2019. p. 379–383. (In Russ.)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».