本文關(guān)鍵詞：基于工況與駕駛意圖識別的HEV控制策略，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著汽車工業(yè)的蓬勃發(fā)展,汽車的產(chǎn)銷量和保有量逐年增高的同時(shí),其也成為了環(huán)境污染和能源危機(jī)的主要貢獻(xiàn)者。為了緩解環(huán)境和能源壓力,汽車節(jié)能減排形勢十分緊迫,而發(fā)展混合動(dòng)力汽車是目前汽車節(jié)能減排、汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型以及技術(shù)升級的必經(jīng)之路,也是行之有效的方案。整車控制策略作為混合動(dòng)力汽車的靈魂,是混合動(dòng)力汽車研究的關(guān)鍵技術(shù)。本課題在對城市工況分類構(gòu)建方法,行駛工況識別方法和駕駛意圖識別方法進(jìn)行研究基礎(chǔ)上,提出了基于工況與駕駛意圖識別的聯(lián)合控制策略,并進(jìn)行了建模仿真驗(yàn)證。 首先,針對目前城市工況是統(tǒng)一的工況,但是在實(shí)際車輛運(yùn)行過程中行駛狀態(tài)變化無常,不能簡單的滿足一個(gè)行駛工況的問題,若將城市工況進(jìn)行細(xì)致的分類構(gòu)建,可以更好反應(yīng)城市工況的細(xì)致特征,本課題綜合考慮道路類型和擁擠程度,建議將城市工況采取四分類,并提出了基于二次聚類的四分類城市工況構(gòu)建方法,在混合動(dòng)力城市公交車遠(yuǎn)程監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,構(gòu)建了大連市的四分類城市工況。 其次,針對行駛工況的識別方法進(jìn)行了研究,本課題采用了將模式識別與人工智能優(yōu)點(diǎn)合的模糊模式識別方法,并將在土木等領(lǐng)域成功使用的新架構(gòu)模糊模式識別方法首次引入到行駛工況識別中,規(guī)避了傳統(tǒng)模糊模式識別的缺點(diǎn),搭建基于模糊模式識別的行駛工況識別仿真模型并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)現(xiàn)了對行駛工況的準(zhǔn)確識別。 然后,針對僅靠加速踏板位移和制動(dòng)踏板位移來識別駕駛意圖而導(dǎo)致識別的不準(zhǔn)確問題,本課題采用基于模糊推理的多參數(shù)駕駛意圖識別的方法,將駕駛意圖分為7類,以加速踏板位移及變化率、制動(dòng)踏板位移及變化率和車速為輸入?yún)?shù),基于模糊推理進(jìn)行識別,實(shí)現(xiàn)了對駕駛意圖的準(zhǔn)確識別。 最后,針對目前行駛工況識別與駕駛意圖識別不能同時(shí)兼顧而導(dǎo)致不能實(shí)現(xiàn)全面控制的問題,本課題在基于行駛工況識別方法、駕駛意圖識別方法的深入研究基礎(chǔ)上,提出了基于工況識別的“多工況動(dòng)態(tài)邏輯門限值”控制策略、基于駕駛意圖識別的“邏輯門限與SOC平衡聯(lián)合”的加速策略和“階梯式制動(dòng)能量回收”的制動(dòng)策略,以及基于工況識別與駕駛意圖識別的聯(lián)合控制策略,經(jīng)過仿真對比驗(yàn)證了基于工況識別、駕駛意圖識別的控制策略均有較大的節(jié)油效果,并且其聯(lián)合控制策略結(jié)合二者優(yōu)點(diǎn),相比未聯(lián)合的策略具有更為顯著的節(jié)油效果。
【關(guān)鍵詞】：混合動(dòng)力汽車 行駛工況構(gòu)建 工況識別 駕駛意圖識別 控制策略
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：U469.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 緒論10-19
• 1.1 混合動(dòng)力汽車原理、結(jié)構(gòu)及特點(diǎn)10-12
• 1.1.1 混合動(dòng)力汽車原理11
• 1.1.2 混合動(dòng)力汽車結(jié)構(gòu)及特點(diǎn)11-12
• 1.2 混合動(dòng)力汽車控制策略研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 國內(nèi)外混合動(dòng)力汽車控制策略新技術(shù)13-15
• 1.2.2 并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車能量管理策略發(fā)展現(xiàn)狀15-16
• 1.3 課題主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)16-18
• 1.3.1 課題研究主要內(nèi)容17
• 1.3.2 課題研究創(chuàng)新點(diǎn)17-18
• 1.4 小結(jié)18-19
• 2 城市四分類標(biāo)準(zhǔn)行駛工況構(gòu)建19-37
• 2.1 行駛工況研究現(xiàn)狀19-22
• 2.2 城市行駛工況分類22
• 2.3 四分類標(biāo)準(zhǔn)行駛工況構(gòu)建22-36
• 2.3.1 工況解析23-24
• 2.3.2 試驗(yàn)規(guī)劃24
• 2.3.3 數(shù)據(jù)采集24-28
• 2.3.4 基于“二次聚類”的工況分類構(gòu)建方法28-29
• 2.3.5 行駛工況分類構(gòu)建29-36
• 2.4 小結(jié)36-37
• 3 基于模糊模式識別的行駛工況識別研究37-50
• 3.1 行駛工況識別研究現(xiàn)狀37-38
• 3.2 新架構(gòu)模糊模式識別理論38-41
• 3.3 行駛工況識別特征參數(shù)選擇41-45
• 3.3.1 行駛工況特征參數(shù)正交優(yōu)化試驗(yàn)41-42
• 3.3.2 行駛工況特征參數(shù)正交試驗(yàn)指標(biāo)42
• 3.3.3 行駛工況特征參數(shù)正交試驗(yàn)因素及水平42
• 3.3.4 行駛工況特征參數(shù)正交試驗(yàn)正交表42-43
• 3.3.5 行駛工況特征參數(shù)正交試驗(yàn)?zāi)繕?biāo)43
• 3.3.6 行駛工況特征參數(shù)正交試驗(yàn)方案43
• 3.3.7 行駛工況特征參數(shù)正交試驗(yàn)結(jié)果分析43-45
• 3.4 行駛工況的模糊模式識別方法研究45-48
• 3.4.1 行駛工況特征參數(shù)提取45-46
• 3.4.2 行駛工況的模糊模式識別46-48
• 3.5 基于模糊模式識別的行駛工況識別仿真及分析48-49
• 3.6 小結(jié)49-50
• 4 基于模糊推理的駕駛意圖識別研究50-61
• 4.1 駕駛意圖識別研究現(xiàn)狀50-51
• 4.2 模糊推理51-52
• 4.3 駕駛意圖識別的參數(shù)選擇52-53
• 4.4 基于模糊推理的駕駛意圖識別53-60
• 4.4.1 駕駛意圖分類53
• 4.4.2 制動(dòng)意圖識別53
• 4.4.3 加速意圖識別53-55
• 4.4.4 基于模糊推理的駕駛意圖識別仿真及分析55-60
• 4.5 小結(jié)60-61
• 5 基于工況識別與駕駛意圖識別的控制策略制定與建模仿真分析61-80
• 5.1 基于工況識別與駕駛意圖識別的控制策略制定61-66
• 5.1.1 基于工況識別與駕駛意圖識別的聯(lián)合控制策略62
• 5.1.2 能量管理策略62
• 5.1.3 基于工況識別的控制策略62-65
• 5.1.4 基于駕駛意圖識別的控制策略65-66
• 5.2 并聯(lián)混合動(dòng)力城市公交車建模66-73
• 5.2.1 并聯(lián)混合動(dòng)力汽車的結(jié)構(gòu)型式及工作模式66
• 5.2.2 動(dòng)力系統(tǒng)主要部件工作特性及仿真建模66-72
• 5.2.3 整車仿真模型72-73
• 5.3 基于工況識別與駕駛意圖識別的控制策略建模與仿真73-79
• 5.3.1 基于工況識別的控制策略建模73-75
• 5.3.2 基于工況識別的控制策略優(yōu)化與仿真分析75-76
• 5.3.3 基于駕駛意圖識別的控制策略建模76-78
• 5.3.4 基于駕駛意圖識別的控制策略仿真分析78
• 5.3.5 基于工況識別與駕駛意圖識別的聯(lián)合控制策略仿真分析78-79
• 5.4 小結(jié)79-80
• 結(jié)論80-82
• 參考文獻(xiàn)82-88
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況88-89
• 致謝89-90

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：297551