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2024-01-19
浅析内燃机在混合动力汽车上的应用
目
录
CONTENCT
内燃机与混合动力汽车概述
内燃机与电动机耦合方式分析
内燃机在混合动力汽车中性能表现
内燃机与电动机协同控制策略研究
内燃机在混合动力汽车中技术挑战与解决方案
未来发展趋势预测和展望
01
内燃机与混合动力汽车概述
工作原理
特点
内燃机是一种热力发动机，通过燃料在汽缸内燃烧产生高温高压气体，推动活塞运动，进而驱动曲轴旋转输出动力。
内燃机具有热效率高、功率范围广、燃料适应性强等优点。但同时也存在排放污染、噪音大等缺点。
定义
混合动力汽车是指同时搭载内燃机和电动机两种动力源的汽车，通过能量管理系统实现两种动力源的协同工作，以达到提高燃油经济性、减少排放的目的。
分类
根据动力源的不同组合方式，混合动力汽车可分为串联式、并联式和混联式三种类型。
动力输出
发电
能量回收
在混合动力汽车中，内燃机作为主要动力源之一，负责提供车辆行驶所需的大部分动力。
内燃机还可通过发电机将部分动力转化为电能，为电动机提供电力，实现能量的高效利用。
在制动或减速过程中，内燃机可协助电动机回收能量，提高能量利用效率。
02
内燃机与电动机耦合方式分析
01
02
03
04
系统构成
工作原理
优点
缺点
结构简单，控制方便，可实现内燃机在最佳工况下运行，提高燃油经济性。
内燃机不直接参与驱动车辆，而是作为发电机组的动力源，将化学能转化为电能供给电动机。
内燃机与发电机直接相连，通过发电机产生电能驱动电动机，进而驱动车辆行驶。
能量转换环节多，总体效率相对较低。
内燃机与电动机通过机械连接装置（如行星齿轮机构）并联，共同驱动车辆行驶。
系统构成
工作原理
优点
缺点
根据行驶工况和驾驶员需求，内燃机和电动机可单独或同时工作，实现能量的合理分配。
能量利用率高，动力性能好，可实现多种工作模式以适应不同行驶需求。
结构相对复杂，控制系统设计难度较大。
系统构成
工作原理
优点
缺点
结合了串联式和并联式混合动力系统的特点，既有内燃机发电、电动机驱动的串联模式，也有内燃机和电动机共同驱动的并联模式。
根据行驶需求和工况条件，混联式混合动力系统可灵活地在串联和并联模式之间切换，以实现最佳的能量利用和动力输出。
兼具串联式和并联式混合动力系统的优点，能量利用率高，动力性能好，适应性强。
结构复杂度高，控制系统设计难度大，成本相对较高。
03
内燃机在混合动力汽车中性能表现
燃油消耗降低
能量回收系统
优化控制策略
混合动力汽车还配备了能量回收系统，可以在制动和减速过程中将能量转化为电能储存起来，进一步提高了燃油经济性。
通过先进的控制策略，混合动力汽车可以实时调整内燃机和电动机的工作状态，使其在不同驾驶场景下都能保持最佳燃油经济性。
混合动力汽车通过内燃机和电动机的协同工作，实现了能量的高效利用，从而显著降低了燃油消耗。
80%
80%
100%
混合动力汽车通过优化内燃机燃烧过程和使用更清洁的燃料，显著减少了尾气中的污染物排放。
在低速和怠速行驶时，混合动力汽车可以仅依靠电动机驱动，从而避免了内燃机在这些工况下的高排放。
混合动力汽车还配备了先进的排放控制系统，如三元催化转化器和颗粒捕集器等，以进一步降低尾气中的有害物质含量。
减少污染物排放
电动驱动辅助
排放控制系统
内燃机与电动机协同工作
混合动力汽车通过内燃机和电动机的协同工作，实现了动力的叠加效应，从而提供了更强劲的动力输出。
04
内燃机与电动机协同控制策略研究
通过预设的规则和阈值，根据车辆状态和驾驶员需求，实时调整内燃机和电动机的功率分配，以实现最佳的燃油经济性和动力性能。
基于规则的能量管理策略
采用优化算法（如遗传算法、粒子群算法等）对能量管理策略进行寻优，以找到在不同工况下的最优功率分配方案。
基于优化的能量管理策略
利用机器学习、深度学习等方法，通过对历史驾驶数据的训练和学习，实现能量管理策略的自适应调整和优化。
基于学习的能量管理策略
分层控制结构
将协同控制算法分为上层决策层和下层执行层，上层负责能量管理策略的制定，下层负责内燃机和电动机的具体控制。
内燃机与电动机的协同
根据车辆行驶需求和能量管理策略，实现内燃机和电动机的协同工作，包括启动、加速、减速、停车等过程的协同控制。
考虑多种约束条件
在协同控制算法设计时，需要考虑多种约束条件，如内燃机和电动机的功率限制、电池SOC限制、排放限制等。
仿真模型建立
建立混合动力汽车的仿真模型，包括内燃机模型、电动机模型、电池模型等，以模拟实际车辆的行驶过程。
仿真实验设计
设计不同工况下的仿真实验，如城市工况、郊区工况、高速工况等，以验证协同控制算法的有效性和可行性。
实验结果分析
对仿真实验结果进行分析和比较，包括燃油经济性、动力性能、排放性
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