傳統(tǒng)汽車產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展在促進(jìn)社會進(jìn)步和經(jīng)濟發(fā)展的同時,也引發(fā)了嚴(yán)重的環(huán)境污染和能源短缺問題。電動汽車以其使用效率高、零污染、低噪音等一系列優(yōu)點受到廣大研究人員的青睞。目前電池的關(guān)鍵技術(shù)由于無法同時兼顧能量密度、功率密度以及結(jié)構(gòu)緊湊等優(yōu)點,使得電動汽車的發(fā)展受到了嚴(yán)重的制約。本文考慮將超級電容器與動力蓄電池以合理的結(jié)構(gòu)組合成復(fù)合電源系統(tǒng),引入能量管理控制策略,充分發(fā)揮兩能量源的優(yōu)勢,以改善汽車的動力、經(jīng)濟兩方面的性能,同時提高電動汽車?yán)m(xù)駛里程以及蓄電池使用壽命。本文通過分析動力蓄電池、超級電容器以及雙向DC/DC轉(zhuǎn)換器的工作特性和動力系統(tǒng)的需求,選定復(fù)合電源拓?fù)錁?gòu)型;根據(jù)電動車的動力性能技術(shù)要求,匹配了復(fù)合電源系統(tǒng)的參數(shù);為提高復(fù)合電源系統(tǒng)的能量利用效率,制定了復(fù)合電源的能量管理控制策略,對比分析不同控制策略的控制效果,選用模糊控制策略作為復(fù)合電源系統(tǒng)的功率分配策略;基于Matlab/Simulink建立動力蓄電池、超級電容器、雙向DC/DC轉(zhuǎn)換器以及控制策略仿真模型,結(jié)合ADVISOR軟件的二次開發(fā)建立復(fù)合電源純電動汽車整車仿真模型。為進(jìn)一步提高能量管理控制策略的控制精度,引入遺傳算法優(yōu)化模糊邏輯控制器中的隸屬度函數(shù)的參數(shù),在Matlab遺傳算法程序中調(diào)用ADVISOR得到最優(yōu)的模糊控制器參數(shù)。結(jié)果表明:在兩種典型的工況下,復(fù)合電源系統(tǒng)參數(shù)匹配能夠滿足設(shè)定的性能要求,復(fù)合電源系統(tǒng)能夠使蓄電池的充放電電流更平緩,制動能量的回收效率大大提高,有助于提高蓄電池的使用壽命,并延長電動汽車?yán)m(xù)駛里程;模糊控制能量管理控制策略能夠充分發(fā)揮蓄電池和超級電容器的優(yōu)勢,實現(xiàn)整車的控制目標(biāo);優(yōu)化后的控制器相比優(yōu)化之前控制效果明顯更好,不同工況下系統(tǒng)總能耗均明顯降低,蓄電池的使用情況明顯改善。
【學(xué)位單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：U469.7
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 電動汽車國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 復(fù)合電源系統(tǒng)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.3 能量管理控制策略研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究目標(biāo)
    1.4 本文的主要內(nèi)容
第2章 復(fù)合電源系統(tǒng)部件的特性與構(gòu)型分析
    2.1 動力蓄電池的特性分析
        2.1.1 蓄電池性能指標(biāo)
        2.1.2 蓄電池充放電特性
        2.1.3 蓄電池內(nèi)阻特性
        2.1.4 蓄電池容量特性
    2.2 超級電容器的特性分析
        2.2.1 超級電容器結(jié)構(gòu)與工作原理
        2.2.2 超級電容器充放電特性
        2.2.3 超級電容器內(nèi)阻特性
        2.2.4 超級電容器溫度特性
    2.3 雙向DC/DC轉(zhuǎn)換器的特性分析
    2.4 復(fù)合電源結(jié)構(gòu)選型
    2.5 本章小結(jié)
第3章 純電動車動力系統(tǒng)各部件參數(shù)匹配與建模
    3.1 整車基本參數(shù)與性能指標(biāo)
    3.2 驅(qū)動電機參數(shù)匹配
    3.3 復(fù)合電源系統(tǒng)參數(shù)匹配
        3.3.1 動力蓄電池參數(shù)匹配
        3.3.2 超級電容器參數(shù)匹配
    3.4 復(fù)合電源系統(tǒng)仿真模型搭建
        3.4.1 蓄電池仿真模型
        3.4.2 超級電容器仿真模型
        3.4.3 雙向DC/DC轉(zhuǎn)換器仿真模型
        3.4.4 功率總線仿真模型
        3.4.5 復(fù)合電源仿真模型
    3.5 本章小結(jié)
第4章 復(fù)合電源系統(tǒng)能量管理控制策略研究
    4.1 復(fù)合電源的控制目標(biāo)
    4.2 復(fù)合電源的工作模式
    4.3 邏輯門限控制策略
        4.3.1 邏輯門限控制策略制定
        4.3.2 邏輯門限值的確定
        4.3.3 控制策略仿真模型
    4.4 模糊控制策略
        4.4.1 模糊控制理論
        4.4.2 復(fù)合電源模糊控制策略分析
        4.4.3 模糊控制器的設(shè)計
    4.5 復(fù)合電源仿真及結(jié)果分析
        4.5.1 單一電源與復(fù)合電源對比分析
        4.5.2 控制策略仿真對比分析
        4.5.3 模糊控制策略仿真結(jié)果驗證
    4.6 本章小結(jié)
第5章 基于遺傳算法的模糊控制器優(yōu)化研究
    5.1 遺傳算法與模糊控制器的優(yōu)化
        5.1.1 模糊控制的優(yōu)化方法
        5.1.2 遺傳算法的運算流程
        5.1.3 遺傳算法優(yōu)化模糊控制原理
    5.2 復(fù)合電源優(yōu)化模型的建立
        5.2.1 復(fù)合電源控制算法優(yōu)化設(shè)計
        5.2.2 優(yōu)化參數(shù)的選取
        5.2.3 優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)與約束
        5.2.4 優(yōu)化算法數(shù)學(xué)模型
    5.3 優(yōu)化算法的求解過程
        5.3.1 初始種群的生成
        5.3.2 適應(yīng)度函數(shù)的選擇
        5.3.3 優(yōu)化算法參數(shù)設(shè)置
        5.3.4 遺傳算法優(yōu)化流程
    5.4 遺傳算法優(yōu)化模糊控制器的仿真分析
    5.5 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄 A 攻讀學(xué)位期間所取得的研究成果

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2880904