内容概要：本文详细探讨了燃料电池汽车能量管理和参数匹配系统的完整设计流程。首先，针对燃料电池动力源功率、驱动电机参数、蓄电池参数及主减速比进行精确匹配，确保车辆达到最高车速、最大爬坡度和百公里加速时间等关键性能指标。接着，在Simulink平台上建立了包括驾驶员模型、整车模型、整车控制策略（如功率跟随策略）和工况识别模块在内的全面仿真模型。特别地，引入了模糊逻辑优化蓄电池与燃料电池间的功率分配，提升氢气利用效率。同时，提供了Matlab参数匹配脚本用于辅助计算和验证。最后，附有两份详尽的技术文档，分别介绍仿真模型的具体内容及其优化设计方法。 适用人群：从事新能源汽车行业研究的专业人士，尤其是关注燃料电池汽车领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解燃料电池汽车能量管理机制的研究者；旨在帮助工程师掌握从理论到实际应用的全过程，包括参数选择、模型建立及优化调整，最终实现高效的能量管理系统。 其他说明：文中不仅涵盖了具体的技术细节，还包括了对未来发展的展望，强调持续创新对于推动绿色交通发展的重要性。

内容概要：本文探讨了基于模型预测控制（MPC）的燃料电池-动力电池混合动力汽车（FCHV）能量管理策略。研究对象为FCHV，重点在于在预测域内车速已知的情况下，构建最优控制问题并采用动态规划和PMP（庞加莱-莫尔森原理）求解方法，以获得最优的燃料电池输出功率。通过这两种方法，可以在不同车速和能源需求条件下，实现高效的能源分配，提升能源利用效率，延长续航里程，并减少排放。 适合人群：从事新能源汽车研究的技术人员、高校相关专业师生以及对混合动力汽车能量管理感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：适用于研究和开发燃料电池混合动力汽车能量管理系统，旨在提高车辆的能源利用效率和续航能力，同时减少环境污染。 其他说明：本文不仅介绍了具体的求解方法和技术细节，还对未来的研究方向进行了展望，强调了绿色出行和可持续发展的意义。

增程式电动汽车中基于工况的自适应ECMS（等效碳排放最小化策略）能量管理策略的Matlab实现。首先，通过一段核心代码展示了如何根据车辆行驶速度动态调整等效因子λ，从而优化发动机和电动机之间的功率分配。接着，文章解释了SOC（荷电状态）对等效因子的影响机制以及功率优化的具体实现方式。此外，还提供了一个典型的NEDC工况仿真实验，验证了该策略的有效性和优越性。实验结果显示，在不同工况下，自适应ECMS策略能够有效减少油耗并提高能源利用效率。 适合人群：从事新能源汽车研究、开发的技术人员，尤其是熟悉Matlab编程并对能量管理策略感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解增程式电动汽车能量管理策略的设计与实现的研究人员和技术开发者。目标是掌握如何通过编程手段优化车辆的能量管理系统，提升整车性能。 其他说明：文中提到的一些关键参数设置（如速度窗口、等效因子计算公式等）均来源于实际测试数据，为读者提供了宝贵的实践经验。同时强调了全局优化并非总是最佳选择，适时变化的等效因子更能适应复杂多变的实际驾驶环境。

内容概要：本文详细探讨了模型预测控制（MPC）在混合动力汽车能量管理中的应用。首先介绍了车速预测模型，如BP神经网络和RBF神经网络，用于预测未来的车速信息。接着讨论了动态规划（DP）算法与MPC的结合，实现了基于预测的优化控制策略。通过逆向迭代和正向求解的方法，能够在预测时域内找到局部最优解，从而提高燃油经济性和能量利用效率。此外，还提到了在线预测的魅力，即将预测模型与MPC结合，实现接近实时的最优能量管理。文中提供了大量伪代码示例，展示了具体的实现过程和技术细节。 适合人群：从事混合动力汽车研究的技术人员、高校师生及相关领域的研究人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解混合动力汽车能量管理策略优化的研究者，旨在通过MPC和DP的结合，提升车辆的燃油经济性和能量利用效率。 其他说明：文章不仅提供了理论分析，还包括了大量的代码示例，有助于读者更好地理解和实践。同时，作者分享了一些个人经验，如状态离散化策略、遗传算法优化BP神经网络等，进一步丰富了内容。

内容概要：本文详细介绍了基于模型预测控制（MPC）的燃料电池混合动力系统能量管理策略的MATLAB实现。文章涵盖了目标函数的设计，特别是引入了动力系统性能衰退的因素，使得能量管理更加全面和有效。此外，文中展示了两种预测方式（BP神经网络和LSTM）及其切换机制，确保了预测的灵活性和准确性。同时，文章讨论了SOC始末一致性的调节方法，以及不同工况下的适应性和优化措施。通过实际案例验证，该策略显著提升了燃料电池的使用寿命和系统效率。 适合人群：从事新能源汽车研究的技术人员、高校师生及相关领域的研究人员。 使用场景及目标：适用于燃料电池混合动力系统的能量管理研究与开发，旨在提高系统的性能、效率和能源利用率，延长燃料电池的使用寿命。 其他说明：文中提供的代码片段和详细的解释有助于读者理解和应用该策略，同时也鼓励读者根据自身需求进行改进和优化。

基于DP动态规划的全局最优能量管理策略：ECVT构型车辆电量维持型电池SOC管理策略与算法开发研究,基于DP动态规划的全局最优能量管理策略——ECVT车辆构型与电量维持型电池SOC策略,基于DP动态规划的全局最优能量管理策略，程序为MATLAB m编程完成，大约700行左右。 1.车辆构型为功率分流型（ECVT），类似丰田Pruis构型。 2.电池SOC为电量维持型策略。 3.全程序包含逆向迭代和正向寻优过程。 4.DP作为基于优化的整车能量管理策略的基础，对后续ECMS能量管理策略和MPC能量管理策略的开发学习有着重要作用，可以在此程序基础上进行更改和延伸。 ,基于DP的动态规划; 全局最优能量管理策略; MATLAB m编程; 功率分流型车辆构型(ECVT); 丰田Pruis构型; 电池SOC电量维持策略; 逆向迭代与正向寻优过程; 优化整车能量管理; ECMS与MPC能量管理策略基础。,基于DP算法的功率分流型车辆全局能量管理策略：逆向迭代与正向寻优的MATLAB m程序实现

VCU整车Simulink应用层模型：涵盖高压上下电、车辆蠕动等功能与能量管理、标定量详述，新能源汽车开发必备工具。,VCU整车Simulink应用层模型：涵盖高压上下电、车辆蠕动等核心功能，全局仿真通过，专为新能源汽车工程师设计,vcu整车simulink应用层模型 模型包含高压上下电，车辆蠕动，驻坡功能，能量管理，档位管理，续航里程，定速巡航等等。 每个功能都对应有详细的pdf文档详细说明，进入条件， 出条件，以及标定量详细说明。 程序已经实车测试完成，注意，项目级别的。 模型全局仿真通过，非常适合开发新能源汽车的工程师们。 ,VCU;Simulink应用层模型;高压上下电;车辆蠕动;驻坡功能;能量管理;档位管理;续航里程;定速巡航;实车测试;全局仿真;新能源汽车开发。,基于Simulink的VCU整车应用模型开发，含关键功能管理与仿真测试

基于MATLAB平台的燃料电池混合动力能量管理策略——等效氢气消耗最小化在线能量管理方法,基于MATLAB平台的燃料电池混合动力能量管理策略：等效氢气消耗最小化在线能量管理方法,等效氢气消耗最小的燃料电池混合动力能量管理策略 基于matlab平台开展，纯编程，.m文件 该方法作为在线能量管理方法，可作为比较其他能量管理方法的对比对象。 该方法为本人硕士期间编写，可直接运行 可更任意工况运行 ,等效氢气消耗;燃料电池混合动力;能量管理策略;Matlab平台;纯编程;.m文件;在线能量管理;硕士期间编写;直接运行;可更换工况。,基于Matlab编程的等效氢气消耗最小化燃料电池混合动力管理策略：在线应用与多工况适应性

基于分时电价机制的家庭能量管理策略优化研究：考虑空调、电动汽车及可平移负荷的精细控制模型,基于分时电价机制的家庭能量管理策略优化研究：集成空调、电动汽车与可平移负荷管理模型,MATLAB代码：基于分时电价条件下家庭能量管理策略研究 关键词：家庭能量管理模型 分时电价 空调 电动汽车 可平移负荷 参考文档：《基于分时电价和蓄电池实时控制策略的家庭能量系统优化》参考部分模型 《计及舒适度的家庭能量管理系统优化控制策略》参考部分模型 仿真平台：MATLAB+CPLEX 平台 优势：代码具有一定的深度和创新性，注释清晰，非烂大街的代码，非常精品 主要内容：代码主要做的是家庭能量管理模型，首先构建了电动汽车、空调、热水器以及烘干机等若干家庭用户用电设备的能量管理模型，其次，考虑在分时电价、动态电价以及动态电价下休息日和工作日家庭用户的最优能量管理策略，依次通过CPLEX完成不同场景下居民用电策略的优化，该代码适合新手学习以及在此基础上进行拓展 ,核心关键词： 家庭能量管理模型; 分时电价; 电动汽车; 空调; 可平移负荷; 优化控制策略; 仿真平台（MATLAB+CPLEX）; 深度创新性。,

内容概要：本文介绍了 MATLAB, RoadRunner 和 Sumo 在动力总成预测性能量管理软件测试中的联合仿真方法。具体涵盖了动力总成预测性能量管理软件的功能、测试环境的搭建、静态和动态场景的创建以及应用场景。文中详细讲解了如何利用这三种工具搭建虚拟测试环境，包括虚拟道路地图的生成、交通流的配置、车辆模型的仿真、驾驶员在环控制以及场景环境的泛化应用。重点讨论了如何利用联合仿真环境提升软件测试效率和准确性，尤其是在驾驶风格识别和速度序列预测方面。 适合人群：具备一定编程基础和技术背景的汽车工程师和研究人员。 使用场景及目标：适用于需要对混合动力汽车的动力总成预测性能量管理系统进行仿真测试和优化的研究机构和汽车制造商。目标是提高软件的鲁棒性和预测精度，同时降低实际测试的成本和时间。 其他说明：通过联合仿真环境，可以在虚拟环境中模拟各种复杂的驾驶情景，为动力总成预测性能量管理软件的研发提供了有力支持。未来在自动驾驶和其他智能汽车领域的应用潜力巨大。