题目：混合动力公交车能量管理策略研究

能源和环境污染是当今世界面临的最大问题，汽车作为能源消耗和污染物排放的的重要组成部分，越来越受到广泛的关注，发展节能和环保的交通工具是汽车工业发展的首要任务。混合动力汽车可以有效地减少燃油消耗和污染物排放，开发混合动力汽车新技术和产业化是混合动力汽车发展需要解决的关键问题。能量管理策略可以有效改善混合动力汽车性能，在满足整车性能的基础上可以合理分配发动机和电机之间的转矩，实现整车经济性和排放性能。

本文首先对混合动力公交车多能源系统的结构和性能进行了优化设计，通过设计要求和参数匹配流程确定了整车零部件选型和参数匹配。在此基础上确定了整车多能源系统结构型式和工作模式，并分析了各个工作模式下部件的工作状态。采用前向仿真环境在Matlab/Simulink仿真软件中搭建了整车和零部件模型，并进行整车模拟仿真分析，仿真结果表明零部件选型和参数匹配满足整车性能设计要求，为整车能量管理策略开发奠定基础。

其次，通过分析电动汽车制动系统的组成和特点，在分析了影响制动力分配的制动法规、电池、电机以及传动系统对制动能量回收限制的基础上，采用模糊语言的形式制定了基于不同行驶工况下的再生制动能量回收管理策略，并在高速紧急制动、高速正常制动、高速缓慢制动、低速紧急制动、低速正常制动、低速缓慢制动六种行驶工况下进行模拟仿真分析。仿真结果表明在不同的车辆行驶工况下，本文制定的基于不同工况的再生制动能量管理策略均能够合理地分配机械制动力和再生制动力，使整车安全高效地运行。在6种模拟仿真工况过程中,电池荷电状态值SOC（State of Charge）均有不同程度的提高，达到了整车回收制动能量的目的。

再次，在分析动力电池寿命影响因素和电池容量衰退方程的基础上，基于建立的跟车模型和电动汽车能量消耗模型模拟仿真电池寿命随车辆运行过程的变化趋势。在此基础上分析了电池寿命相关的变量SOC，应用改进的PNGV（the Partnership for a New Generation of Vehicles）等效电路模型,制定电池SOC的扩展卡尔曼滤波估计算法，并在Matlab中建立了扩展卡尔曼滤波SOC估算模型。选定恒流放电工况、恒流脉冲放电工况、ECE15三种工况进行仿真分析，研究结果表明三种工况下，扩展卡尔曼滤波方法可以精确地估算电池SOC值，解决了安时积分法中累积误差的问题，在整车实际运行状况下，电池电流变化比较剧烈时采用扩展卡尔曼滤波法可以较好的估算电池SOC。

最后，采用基于V模式方法开发了整车控制器软件和硬件系统以及相关功能模块。并在定远试车场进行混合动力公交车整车0-50km/h加速时间、最高车速、城市典型工况燃油消耗试验，试验结果表明本文开发的混合动力公交车能量管理策略能够达到整车性能设计要求，并能显著地提高整车的燃油经济性，实测节油率达到了25.2%，验证了整车参数匹配和能量管理策略的正确性。