本文關(guān)鍵詞：基于電池動態(tài)特性的純電動汽車動力匹配技術(shù)的研究

  更多相關(guān)文章： 純電動汽車 電池 動力系統(tǒng)匹配 優(yōu)化 粒子群算法

【摘要】：為了應(yīng)對環(huán)境和能源危機,各國都開始致力于新能源汽車的開發(fā)和研究,其中純電動汽車以其零排放、高效率、結(jié)構(gòu)簡單的優(yōu)點成為新能源汽車的研究熱點。以目前純電動汽車關(guān)鍵部件以控制技術(shù)的發(fā)展水平來看,純電動汽車動力系統(tǒng)匹配技術(shù)是進一步提高整車經(jīng)濟性并降低整車成本的可行手段。電池作為純電動汽車的核心部件,其動態(tài)特性對于動力系統(tǒng)其他部件特性以及整車性能都有顯著的影響,因此,本文基于實驗與理論分析研究電池動態(tài)特性規(guī)律,為動力系統(tǒng)參數(shù)匹配提供理論和數(shù)據(jù)上的支持。文章的研究內(nèi)容包括如下幾個部分:首先,分析了純電動汽車的發(fā)展背景以及目前純電動汽車用動力電池的發(fā)展狀況,并對純電動汽車動力系統(tǒng)參數(shù)匹配研究現(xiàn)狀進行了總結(jié)。其次,采用試驗結(jié)合理論分析研究了純電動汽車關(guān)鍵部件—電池的動態(tài)特性,包括開路電壓特性、內(nèi)阻特性、容量特性、峰值功率特性以及循環(huán)壽命特性,并給出了不同容量電池的參數(shù)估計方法。結(jié)合各個部件特性分析并基于Advisor軟件搭建適用于純電動汽車的整車仿真模型,為下文動力系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化仿真奠定基礎(chǔ)。然后,以整車性能需求和電機以及電池特性分析為基礎(chǔ),結(jié)合各種約束條件,以滿足整車動力性經(jīng)濟性設(shè)計指標為目標,完成動力系統(tǒng)參數(shù)的初步匹配。最后,采用粒子群算法腳本調(diào)用基于Advisor的整車模型對初步匹配的動力系統(tǒng)參數(shù)進行進一步的優(yōu)化。本文基于電池動態(tài)特性的研究完成了一款純電動汽車的動力系統(tǒng)匹配工作,電池動態(tài)特性研究為動力系統(tǒng)匹配計算和電池建模仿真提供了數(shù)據(jù)支持和理論依據(jù),對提高動力系統(tǒng)匹配準確性具有重要意義。
【關(guān)鍵詞】：純電動汽車 電池 動力系統(tǒng)匹配 優(yōu)化 粒子群算法
【學位授予單位】：遼寧工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U469.72
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 緒論9-17
• 1.1 課題研究背景9-10
• 1.2 動力電池發(fā)展狀況10-14
• 1.3 本課題的研究意義及研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3.1 課題研究的意義14
• 1.3.2 課題研究的現(xiàn)狀14-16
• 1.4 本文的主要研究內(nèi)容16-17
• 2 鋰離子動力電池動態(tài)特性研究17-30
• 2.1 鋰離子動力電池在電動汽車中的應(yīng)用及電池參數(shù)17-20
• 2.1.1 電動汽車用動力電池17
• 2.1.2 電池參數(shù)17-20
• 2.2 電池動態(tài)特性分析20-29
• 2.2.1 開路電壓特性20-21
• 2.2.2 容量特性21-22
• 2.2.3 內(nèi)阻特性22-25
• 2.2.4 峰值功率特性25-28
• 2.2.5 循環(huán)壽命特性28-29
• 2.3 本章小結(jié)29-30
• 3 基于Advisor的整車仿真平臺的建立30-45
• 3.1 Advisor仿真軟件簡介30-33
• 3.1.1 Advisor概述30-31
• 3.1.2 Advisor工作機理31
• 3.1.3 Advisor的仿真過程31-33
• 3.2 純電動汽車模型的建立33-44
• 3.2.1 車身模型34-35
• 3.2.2 車輪模塊的建立35-36
• 3.2.3 建立變速器模型36
• 3.2.4 主減速器模塊的建立36-37
• 3.2.5 整車性能的仿真37-38
• 3.2.6 電池建模38-40
• 3.2.7 電機建模40-44
• 3.3 本章小結(jié)44-45
• 4 動力系統(tǒng)參數(shù)初步匹配45-57
• 4.1 匹配方案45-46
• 4.1.1 整車基礎(chǔ)參數(shù)與設(shè)計目標45
• 4.1.2 初步匹配方案45-46
• 4.2 動力系統(tǒng)初步匹配46-56
• 4.2.1 電機的匹配46-50
• 4.2.2 匹配電池系統(tǒng)參數(shù)及電池質(zhì)量估計50-53
• 4.2.3 其他關(guān)鍵參數(shù)匹配53-54
• 4.2.4 匹配結(jié)果與仿真分析54-56
• 4.3 本章小結(jié)56-57
• 5 基于PSO算法的動力系統(tǒng)匹配優(yōu)化57-67
• 5.1 優(yōu)化目標函數(shù)的確立57-59
• 5.1.1 優(yōu)化變量選擇57-58
• 5.1.2 優(yōu)化目標函數(shù)58-59
• 5.2 約束機制59-60
• 5.3 粒子群優(yōu)化算法簡介60-62
• 5.4 優(yōu)化過程分析62-63
• 5.5 優(yōu)化結(jié)果與仿真分析63-66
• 5.5.1 優(yōu)化結(jié)果分析63-64
• 5.5.2 仿真結(jié)果對比與驗證64-66
• 5.6 本章小結(jié)66-67
• 6 總結(jié)與展望67-69
• 6.1 全文總結(jié)67
• 6.2 研究展望67-69
• 參考文獻69-71
• 攻讀碩士期間發(fā)表學術(shù)論文情況71-72
• 致謝72

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本文編號：1042641