王艳艳
(山西铁道职业技术学院,太原 030013)
随着全球能源问题日益突出,环境污染日益加剧,新能源汽车作为一种绿色低碳型交通工具,受到了广泛关注。随着科技的发展,嵌入式系统在新能源汽车领域中的应用也越来越广泛[1-2]。嵌入式系统是一种通过在设备内部嵌入专用计算机系统来控制和管理设备的技术,它具有高效、稳定、低功耗等特点,为新能源汽车提供了强大的控制和管理能力。
智能节能控制是新能源汽车领域中的一项重要技术,通过对车辆的能量管理、动力分配、驾驶行为识别以及环境感知等方面的智能控制,可以最大限度地提高新能源汽车的能源利用效率,延长续航里程,减少能源浪费和排放,从而实现对环境和资源的可持续保护[3]。
因此,本文分析了基于嵌入式系统的新能源汽车智能节能控制系统的设计,该系统通过对车辆的能量管理、动力分配、驾驶行为识别和环境感知等方面进行智能化控制,以实现对新能源汽车的高效能源利用。系统采用了先进的嵌入式处理器、传感器和通信模块,具有较强的计算和通信能力,可以实现实时的能源管理和控制策略实施。同时,系统还采用了先进的驾驶行为识别技术和环境感知技术,能够根据驾驶者的驾驶习惯和道路环境的实时变化,自动调整车辆的动力分配和能量管理策略,从而最大限度地减少能源的浪费和排放,提高新能源汽车续航里程和经济性。通过本文的研究和探讨,能够为解决能源和环境问题提供一些有力的技术支持和实践经验。
新能源汽车智能节能控制系统是指在电动汽车、混合动力汽车等新能源汽车中,通过智能化技术实现对车辆能量的高效利用和节能降耗的控制系统[4]。近年来,国内外在新能源汽车智能节能控制系统方面进行了大量研究和探索,取得了一系列重要的研究成果。
1.1.1 动力管理策略
国内研究者通过对电动汽车、混合动力汽车动力系统进行建模和仿真分析,开展了基于模型预测控制、最优控制等不同策略的动力管理研究。研究者通过对车辆的能量需求进行精准预测和控制,实现对车辆动力系统的高效利用,从而降低能源消耗。
1.1.2 能量管理系统
国内研究者通过对车辆能量管理系统的设计和优化,实现了能量的高效利用。研究者通过对车辆能量存储系统的优化控制,提高了能量存储系统的充放电效率,从而减少能源的浪费[5]。
1.1.3 智能驾驶
国内研究者通过将智能驾驶技术与新能源汽车控制系统相结合,实现了对车辆的智能驾驶和能量管理的协同控制。研究者通过对车辆行驶环境和路况的实时感知和分析,实现了对车辆能源的智能管理和优化控制,从而提高车辆的能源利用效率。
1.2.1 欧洲地区
欧洲地区在新能源汽车智能节能控制系统的研究方面较为活跃。研究者们主要关注新能源汽车的动力管理、能量管理和智能驾驶等领域。例如,研究人员利用模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)技术优化电池的充放电策略,提高新能源汽车的能量利用率;利用机器学习和人工智能技术对车辆行驶环境进行感知和分析,实现智能驾驶和节能控制的协同优化。
1.2.2 美国
美国在新能源汽车智能节能控制系统的研究方面有许多成果。研究者们主要关注新能源汽车的能源管理和智能驾驶等领域。例如,研究人员利用优化算法和预测控制技术,实现对新能源汽车能量存储系统的优化管理,提高车辆的续航里程和能源利用率;利用高精度地图和传感器数据,实现车辆的精准定位和路径规划,实现智能驾驶和能源管理的协同控制。
1.2.3 日本
日本在新能源汽车智能节能控制系统的研究方面也取得了不少成果。研究者们主要关注新能源汽车的动力管理、能量管理和充电策略等领域。例如,研究人员通过优化车辆的动力控制策略,实现对电池充放电过程的精细控制,提高新能源汽车的能源利用率和续航里程;利用充电桩和电网数据,实现对车辆充电过程的智能管理,包括充电时段、充电功率的控制等。
总的来说,国外的研究主要集中在新能源汽车的动力管理、能量管理和智能驾驶等方面,通过优化控制策略、利用先进的传感器和人工智能技术,实现对新能源汽车的智能节能控制[6-7]。
系统应具备高效的动力管理策略,能够对车辆动力系统进行精准控制,以最大程度地提高能源利用效率。系统应能够实时监测车辆的能量需求,并根据不同驾驶条件和路况,智能地选择合适的动力来源和控制策略,如电池、发动机或者其他辅助能源,以降低能耗并延长车辆续航里程。
系统应具备先进的能量管理技术,对车辆的能量流进行优化控制,包括能量的收集、存储和分配。系统应能够实时监测和管理车辆的能量存储系统,如电池管理系统(BMS),以确保其充放电效率和寿命,并合理利用能量储备,减少能源浪费[8]。
系统应与智能驾驶技术相结合,通过对车辆行驶环境和路况的实时感知和分析,实现对车辆能源的智能管理和优化控制。例如,系统可以根据实时的交通情况和路线信息,智能地控制车辆的速度、加速度和制动力,以减少能耗并提高驾驶安全性。
系统应具备高效的数据通信和互联互通能力,能够与车辆内部各个子系统(如动力系统、能量存储系统、车辆控制单元等)进行实时数据交互和协同控制,实现系统内各个组件之间的智能协同工作。同时,系统应具备与外部环境进行数据通信和互联互通的能力,如与车辆云平台、充电桩和交通管理系统等的数据交互,以实现更智能化和高效的能源管理。
系统应具备高度的安全性和可靠性,以确保车辆安全运行。系统应具备完善的安全措施,如防火、防爆、电气隔离等,以保障车辆和乘客的安全。同时,系统应具备高度的可靠性,能够在各种复杂的驾驶条件下稳定运行,避免因系统故障导致的能耗增加或能量管理失效。
新能源汽车智能节能控制系统框架如图1所示。
图1 新能源汽车智能节能控制系统结构示意图
基于嵌入式系统的新能源汽车智能节能控制系统处理器选型如表1所示。
表1 嵌入式处理器型号
通信模块作为新能源汽车智能节能控制系统的重要组成部分,用于实现车辆与外部环境之间的信息传递和数据交互。通信模块的设计与选型需要考虑通信方式、通信协议、通信硬件以及数据安全等因素。本研究通信模块的设计与选型如表2所示。
表2 通信模块的设计与选型
环境感知模块是新能源汽车智能节能控制系统中的一个重要组成部分,主要用于通过传感器检测和识别车辆周围的环境信息,包括道路条件、交通流量、天气状况等,并将这些信息传递给嵌入式系统,从而实现对车辆的智能节能控制。本研究设计结果如表3所示,环境感知模块可以通过嵌入式系统进行数据融合和处理,从而实现对车辆周围环境的感知和识别。通过准确获取环境信息,智能节能控制系统可以根据不同的驾驶场景和环境条件,自动调整车辆的能耗管理策略,从而实现对能耗的优化和节约。
表3 环境感知模块选型与设计
本文基于嵌入式系统的新能源汽车智能节能控制系统进行了设计和研究,包括驾驶行为识别技术、环境感知模块等关键技术的选型与设计。通过对国内外研究现状的综述和设计要求的分析,本文提出了一种综合考虑能耗优化和驾驶行为的智能节能控制系统设计方案。在环境感知模块方面,通过选择合适的传感器,并进行数据融合和处理,实现了对车辆周围环境的实时监测和识别,从而为能耗优化提供了更加精准的环境信息。
本文设计了一种基于嵌入式系统的新能源汽车智能节能控制系统,并进行了相关技术的选型与设计,但仍存在一些值得进一步研究和改进的方向。首先,目前驾驶行为识别技术在复杂驾驶场景下的准确性和稳定性仍有待提高,需要进一步优化传感器选择、算法设计和模型训练等方面的研究。其次,环境感知模块在不同天气条件和道路环境下的适应性和稳定性也需要加强,可以考虑引入多传感器融合和机器学习等技术,提高环境信息的精准度和可靠性。