实验室

一、实验室名称

先进车辆动力系统实验室

二、实验室简介

1.先进车辆动力系统实验室，致力于车辆新型储能系统、电气化推进系统、智能网联化控制、车辆动力学及自动驾驶等方面的基础理论与应用基础研究。实验室依托重庆大学国家卓越工程师学院、高端装备机械传动全国重点实验室、国家“2011 计划”重庆自主品牌汽车协同创新中心、重庆大学国家储能技术产教融合创新平台等多个国家级科研与教学平台，在新能源汽车动力系统设计、优化与控制领域建立了国内一流的应用基础研究实验条件。实验室现有教授7名，副教授3名，博士后1名，博硕研究生90余名。

2. 实验室研究方向

（1）车辆新型储能系统

u电池建模与状态估计

电池等效电路模型建模，电化学机理模型建立、降阶、简化和重构，机-电-热-老化多物理场耦合建模，模型参数辨识，电池荷电状态（SOC）、温度状态（SOT）、健康状态（SOH）、功率状态（SOP）等关键状态估计，以及多状态协同估计，基于模型与数据驱动融合驱动的电池状态估计。

u电池健康管理与寿命预测

构建电池特征工程，健康特征提取和筛选，电池衰减行为辨识，机理与数据特征融合。耦合多环境变量，利用人工智能算法建立电池老化模型，基于数据驱动算法预测未来趋势，建立电池剩余使用寿命预测模型。

u电池热管理

锂离子电池三维温度场在线重构，低温加热/快充中温度的监测，极限快充的高效散热以及热失控时的极速热疏导，空调-乘员舱热管理，电池热管理和整车热管理策略。

u电池系统安全预警与故障诊断

电池性能安全演化机理，电池安全表征和特征提取，多源信息融合的电池热失控安全预警，电池系统多故障耦合机制，机理与数据故障特征提取，电池系统传感器、短路和连接等多故障的检测与分离，电池系统综合安全管控策略。

u退役电池储能应用

电池性能特征参数识别，基于人工智能的聚类分析，电池异构兼容模型建立，能量调度优化，削峰填谷。储能经济性分析，储能设备优化管理。

（2）电气化推进系统方向

u1.混合动力系统模型构建

多时间尺度、多物理场混合动力总成系统模型，发动机/电机模型构建、电池模型结构有用性评价及全生命周期多场多尺度模型构建、动力总成系统分层数学式模型构建。

u2.混合动力汽车预测能量流最优控制

基于数据驱动和模型预测控制的实时预测能量管理策略，长时域车速规划、长时域SOC规划、短时域动态车速预测、数据驱动的能量管理策略、多目标能量管理策略。

u3.混合动力总成部件配置与能量管理快速联合优化

混合动力总成部件配置与能量管理快速联合优化方法，部件尺寸优化、动力总成快速参数匹配、部件尺寸与能量管理快速协同优化、部件配置与行车能量管理分层联合优化。

（3）智能网联化控制方向

uV2V/V2I—网联节能型汽车信息物理控制

汽车跟随动态的复杂性、车辆间距自动调整、融合（V2V）/（V2I）信息以减少汽车跟驰的油耗。把实时交通反馈数据用于PHEV的能量预测控制，通过预先感知动态交通信息，开发用于参考SOC轨迹生成的功率平衡PHEV模型。

uV2G/V2H—PEV、PV和智能家居能量管理

计及插入式电动汽车蓄电池和蓄能光伏阵列的智能家居能量管理的随机控制。利用随机动态规划方法解决了具有可再生能源和电动车储能的智能家居能量管理难题。光能和电动车使用的随机性得到很好的处理和利用。

（4）车辆动力学及自动驾驶

u感知与车辆动力学控制算法与软件

目标跟踪、传感器融合、深度学习、传感器故障处理、动力学状态估计、参数辨识车辆动力学、横纵向控制。车辆动力学系统建模、操纵稳定性技术，底盘结构创新—系统分析—功能调控一体化。

u线控底盘系统控制算法与试验

智能线控底盘整车操控稳定性多目标集成控制，线控制动设计、参数优化、制动性能多目标集成控制；线控转向构型设计、操控稳定性多目标集成控制；线控驱动整车行驶稳定性多目标集成控制；智能线控底盘整车安全行驶稳定性多目标集成控制。

u自动驾驶决策规划算法与试验

自动驾驶决策与控制，高级别辅助驾驶和人机共驾系统，车—路—云一体化协同感知与控制，复杂智能交通和车路协同环境下网联汽车群集协同决策、规划和控制。

3. 联系方式（联系人、邮箱）

李佳承老师：lijiacheng91@foxmail.com

张凯博士：kaizhang@cqu.edu.cn

三、实验室成员

1. 负责人（姓名、职称）

胡晓松，教授

2. 教师（姓名、职称）

刘丛志，副教授；

谢翌，教授；

杨亚联，教授；

唐小林，教授；

李夔宁，教授；

潘勇军，副教授；

张凯，助理研究员；

3. 工程师（姓名、职称）

四、研究成果

本实验室依托重庆大学国家卓越工程师学院、高端装备机械传动全国重点实验室和国家“2011计划”重庆自主品牌汽车协同创新中心，长期开展车辆混合动力系统控制与优化方面的理论研究与工程技术攻关，突破了多时间尺度、多物理场建模、预测能量管理、部件配置与能量管理协同优化等关键核心技术。在国际知名期刊上发表SCI论文100余篇，包括 Nature 子刊 Nature Reviews Electrical Engineering (封面文章)、Nature Communications (IF: 16.6)、Cell子刊Joule (IF: 39.8)、Energy & Environmental Science (IF:32.5)、Progress in Energy and Combustion Science (IF:29.5)等顶级杂志，SCI引用18000余次，ESI高被引论文30余篇，获最佳论文奖13次，授权发明专利46项。团队负责人获IEEE Fellow，教育部霍英东基金会高等院校青年科学奖，重庆市十佳科技青年奖，IEEE智能交通系统杰出青年学者奖，中国汽车工业优秀青年科技人才奖，国家青年千人等国内外重要科技人才荣誉16项。实验团队获国内外重要科技成果奖励9项，主要包括：

u项目《车用动力电池多尺度建模、估计与最优充电控制理论与方法》获2020年重庆市自然科学一等奖；

u项目《新能源汽车动力电池运行安全监测管控技术及应用》获2022年重庆市科技进步一等奖；

u项目《插电式混合动力汽车高性能动力系统关键技术研发及产业化》获2023年中国交通运输协会科技进步一等奖；

u项目《车载多动力源系统建模、仿真与能量优化控制及应用》获2022年中国仿真学会自然科学一等奖；

u项目《Advanced Battery Management and Optimal Powertrain Control of Hybrid Electric Vehicles for Energy Saving and Environmental Protection》获2021年国际汽车工程师学会SAE交通环境卓越奖(首个中国主导获奖团队)；

u项目《Combined Component Sizing and Control Optimization for Hybrid Powertrains》获2023年国际汽车工程师学会SAE车辆传动创新奖(首个中国获奖团队)。

五、科研合作

胡晓松教授一直专注于新能源汽车动力系统设计、优化与控制方面的基础理论与应用基础研究，在国际上率先提出锂离子动力电池模型有用性概念及基于此概念的状态估计、健康预测与最优充电算法，对动力电池系统安全管控这一瓶颈技术的突破起到重要推动作用；创新提出机电复合动力传动系统的优化和控制方法，解决了构型分析、部件配置和能量管理的快速优化难题。主持/参与国家级、省部级科研项目10余项，以第一/通讯作者发表高水平SCI论文100余篇，SCI引用18000余次，谷歌学术H指数97，ESI高被引论文30余篇，出版专著2部、译著4部，授权发明专利50余项。

针对长安新能源汽车电池系统内部状态估计不准与安全运行区间保守等工程难题，在电池单体及系统高效建模、全生命周期下的多状态联合估计、多故障诊断与分级预警等方面开展了联合研发，并实现多套算法的实车验证及初步应用。

针对华为有限公司储能电站中大批量电池热安全监控与预测运维难题，在储能电池单体核心温度实时估计、模组三维温度场细节重构、单体及模组容量及健康因子衰减轨迹预测等方面开展联合技术攻关，相关模型和算法初步应用于华为分布式储能电池管理系统模块。

针对中国汽车工程研究院有限公司大批量电动汽车动力电池健康状态评估检测时间长、能源消耗大，动力电池多种类型故障无法准确识别等实际难题，在基于数据驱动的锂离子电池健康状态估计、剩余寿命预测、故障诊断与预警方面开展联合技术攻关，技术成果被国家监管平台、地方监管平台及头部企业采纳应用，累计识别风险隐患车辆＞300辆，支撑公安部全国首个新能源汽车年检试点(重庆)，同时在全国500余家新能源汽车后市场服务站点规模化应用。

与长安汽车联合研发的长安蓝鲸iDD混合动力系统获评“中国心”十佳发动机及混合动力系统，长安智电iDD混合动力系统获评首届世界十佳混合动力系统，在长安UNI系列车型实现集成应用。

与青山工业合作研发了多款混合动力专用变速器，所参研的EF135 变速器平均效率为95.93%，性能优于德国格特拉克变速器，达到国际先进水平。

与重庆小康新能源汽车设计院有限公司联合开展一体化机电耦合电驱动系统集成技术研究，完成了机电耦合构型设计与动力部件的最优参数匹配，并完成了样机开发与实车验证。

与长安新能源、赛力斯汽车等联合研发，采用多目标部件配置优化方法对部件尺寸与传动比进行优化，改善了已有能量管理策略的节能性与自适应性，并进行了大量的实车验证及批量应用。

与重庆长安汽车股份有限公司联合开展了插电式混合动力汽车的共性控制系统技术研究，开发了基于大数据的混合动力控制数据平台化管理算法，研发了融合外界不确定性信息与动态车速预测的智能化能量管理策略，相关的能量管理控制器已进入实车验证阶段。

六、实验设备

1. 动力电池测试平台

实验室建立了完善的动力电池测试平台，具有1台8路独立控制通道新威CT-4008电池测试系统，2台16路独立控制通道的新威CT-8016电池测试系统，1台16路控制通道的美国必测公司电池测试仪，1台可2路通道独立控制的德国迪卡龙EVT300-0600-2*80KW电池测试系统，1套电池系统实际工况测试台架，用于电池组和电池包的充放电测试，1套电池水冷测试系统实验台，具备电池硬件在环模拟系统，可满足电池单体、模组和电池包的实验测试，以及电池热管理控制策略验证的需求。

（a）单体测试平台

（b）电池模组和电池包测试平台

（c）电池水冷测试系统实验台

图1 动力电池测试平台

2. 硬件在环仿真平台及电池云边协同测试设备

实验室搭建了电池在环仿真测试平台以及电池云边协同控制模拟系统，如图23所示。该系统可以同时测试车端先进BMS算法与云端大数据AI算法。同时实验室具有高性能计算平台和系统仿真软件，包含7台DELL高性能工作站，锂离子电池建模仿真软件AutoLion、COMSOL电池模型包、MATLAB/SIMULINK等仿真与控制软件并且拥有DYMOLA，FLOWMASTER，STAR-CCM+等系统级以及三维流场分析软件。

图2 电池在环测试平台

图3 电池云边协同控制模拟系统

图4 高性能计算平台和系统仿真软件

3. 新能源汽车动力系统测试平台

实验室拥有混合动力传动系统综合性能实验台、电机及控制系统性能实验台、高性能新能源汽车动力传动系统测试平台、dSPACE快速控制原型开发系统、新能源汽车硬件在环测试平台、汽车油耗和排放分析系统等实验设备及仪器，拥有多台大型计算机工作站和从事新能源动力传动及其综合控制研究的相关分析仿真软件(Matlab、Carsim、RT-Maps等)，可满足系统模型构建、车速预测、能量管理策略等相关算法的快速开发验证。

图7高性能新能源汽车动力系统测试平台

图8新能源汽车硬件在环测试平台

4. 车辆动力学测试及自动驾驶平台

实验室建立了车辆动力学测试平台，基于车辆动力学仿真数据来模拟汽车在真实环境中的行驶状态，搭建的智能红绿灯平台由红绿灯、仿真平台、控制器、远程通信等组成，可实现车路协同部分功能。硬件在环仿真平台(HIL)基于 Dspace Micro Autobox II 构建，道路场景由电脑主机搭建并演示。HIL平台使用智能摄像头获取道路信息，其传感器信息处理和车辆控制算法在Matlab/Simulink中搭建，可以代替部分实车测试。自动驾驶汽车通过控制器的程序实现自动操作机动车辆，完成环境感知、定位与路径规划、行为决策与控制。依靠智能摄像头、激光雷达、毫米波雷达、惯性测量单元和组合导航系统协同合作，感知外界环境。在算法控制下，自动驾驶汽车能够根据外界环境完成躲避障碍、车道保持、自主换道等一系列相应的决策规划，将最终指令传递给车辆执行机构。

图9硬件在环仿真平台

图10智能红绿灯平台

图11智能混合动力系统仿真测试平台

图12自动驾驶汽车

七、文化建设

文化建设不仅仅是科研工作的延伸，更是团队凝聚力的源泉。我们注重营造一种融洽友好的氛围，让每个实验室成员都感到彼此之间的紧密联系。

为了促进成员间的交流与互动，我们经常组织各种活动。其中，聚餐是我们日常生活中的一大亮点。每月定期举行的团队聚餐成为我们放松心情、畅谈工作和生活的绝佳时刻。在这个轻松的氛围中，成员们不仅仅是同事，更是朋友。聚餐时，大家分享着彼此的喜怒哀乐，增进了团队的凝聚力。

此外，为了在不同的环境中培养团队协作精神，我们还定期组织露营活动。在户外的大自然中，实验室成员们不再受限于实验室的墙壁，而是能够更自由地沟通、合作和建立更深层次的联系。这些露营活动不仅让大家更好地了解彼此，还培养了解决问题的团队意识。

总体而言，我们实验室注重打造一种积极向上、互帮互助的文化氛围。通过聚餐和露营等活动，我们不仅在科研领域有了更多的默契，也在日常生活中建立了深厚的友谊。这种融洽的团队文化不仅提升了实验室的整体效能，也使每个成员在这个大家庭中感到温馨和关爱。

图13 实验室团建活动