電動(dòng)汽車(chē)因其節(jié)能環(huán)保的優(yōu)點(diǎn)受到人們廣泛青睞。目前大多數(shù)電動(dòng)汽車(chē)以鋰電池作為主要能源,然而單獨(dú)使用鋰電池可能導(dǎo)致電池組過(guò)熱并縮短其壽命,需要配合輔助能源使用。超級(jí)電容可以實(shí)現(xiàn)快速充放電,而且功率密度大、瞬時(shí)功率高,可以與鋰電池組成混合動(dòng)力系統(tǒng)作為動(dòng)力源。本文針對(duì)混合動(dòng)力系統(tǒng)的能量管理進(jìn)行了以下研究:首先,概述了本文的研究背景,分析目前國(guó)內(nèi)外能量管理策略的發(fā)展現(xiàn)狀以及主要研究方法,針對(duì)傳統(tǒng)能量管理策略中存在的不足,提出了本文的主要研究?jī)?nèi)容。介紹了實(shí)驗(yàn)所采用的電動(dòng)汽車(chē)研究實(shí)驗(yàn)平臺(tái),并根據(jù)各儲(chǔ)能單元的工作原理及特性建立了鋰電池和超級(jí)電容的等效模型,推導(dǎo)了汽車(chē)運(yùn)行所需功率與速度的關(guān)系。其次,為了降低混合動(dòng)力系統(tǒng)的能量損耗,在基于規(guī)則的能量管理策略的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了兩種能量管理策略:基于規(guī)則與非線性預(yù)測(cè)控制的復(fù)合能源管理策略以及基于規(guī)則與Q-learning增強(qiáng)學(xué)習(xí)的復(fù)合能源管理策略。兩種策略中,在汽車(chē)處于驅(qū)動(dòng)狀態(tài)時(shí),分別通過(guò)非線性預(yù)測(cè)控制以及Q-leaming增強(qiáng)學(xué)習(xí)完成對(duì)混合動(dòng)力系統(tǒng)的能量管理,其他情況則直接根據(jù)規(guī)則進(jìn)行能量管理。最后,在MATLAB仿真平臺(tái)與電動(dòng)汽車(chē)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上選取ECE及UDD... 

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【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外電動(dòng)汽車(chē)發(fā)展及現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)外電動(dòng)汽車(chē)發(fā)展及現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)內(nèi)電動(dòng)汽車(chē)發(fā)展及現(xiàn)狀
    1.3 能量管理策略國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 本文研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排
第2章 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)介紹和混合動(dòng)力系統(tǒng)模型
    2.1 電動(dòng)汽車(chē)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)介紹
        2.1.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)硬件介紹
        2.1.2 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)軟件介紹
    2.2 混合動(dòng)力系統(tǒng)建模
        2.2.1 鋰電池等效模型
        2.2.2 超級(jí)電容等效模型
        2.2.3 混合動(dòng)力系統(tǒng)狀態(tài)方程
        2.2.4 車(chē)輛速度功率模型
    2.3 本章小結(jié)
第3章 基于規(guī)則與基于模糊控制的能量管理策略
    3.1 基于規(guī)則的能量管理策略
    3.2 基于模糊控制的能量管理策略
        3.2.1 模糊能量管理控制器設(shè)計(jì)
        3.2.2 輸入輸出變量的選擇與量化
        3.2.3 隸屬度函數(shù)的確定
        3.2.4 模糊規(guī)則的確定
        3.2.5 去模糊化
    3.3 本章小結(jié)
第4章 基于規(guī)則與非線性預(yù)測(cè)控制的能量管理策略
    4.1 基于非線性預(yù)測(cè)控制的能量管理策略
        4.1.1 基于非線性預(yù)測(cè)控制的能量管理策略設(shè)計(jì)
        4.1.2 利用二次規(guī)劃法求解目標(biāo)函數(shù)
        4.1.3 非線性預(yù)測(cè)控制的能量管理策略的過(guò)程
    4.2 仿真結(jié)果分析與比較
    4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較與分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 基于規(guī)則與Q-learning的能量管理策略
    5.1 基于Q-learning增強(qiáng)學(xué)習(xí)的能量管理策略設(shè)計(jì)
        5.1.1 策略π
        5.1.2 系統(tǒng)狀態(tài)量S
        5.1.3 動(dòng)作量a
        5.1.4 價(jià)值函數(shù)Q
    5.2 基于規(guī)則與Q-learning增強(qiáng)學(xué)習(xí)策略的過(guò)程
    5.3 仿真結(jié)果比較與分析
    5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較與分析
    5.5 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
個(gè)人簡(jiǎn)歷
攻讀碩士學(xué)位期間主要的研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]基于遺傳算法的鋰離子電池等效電路參數(shù)識(shí)別[J]. 姚靜,虞隨,胡婧昕.  計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制. 2017(11)
[3]基于進(jìn)化-增強(qiáng)學(xué)習(xí)方法的插電式混合動(dòng)力公交車(chē)能量管理策略[J]. 陳征,劉亞輝,楊芳.  機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2017(16)
[4]電動(dòng)汽車(chē)的關(guān)鍵技術(shù)與商業(yè)化發(fā)展前景[J]. 滕巨輝,孫偉.  現(xiàn)代制造技術(shù)與裝備. 2017(02)
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[6]汽車(chē)尾氣對(duì)環(huán)境的影響及治理[J]. 靳顯浩,劉航.  資源節(jié)約與環(huán)保. 2015(05)
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[10]鉛酸蓄電池在混合電動(dòng)汽車(chē)中的應(yīng)用現(xiàn)狀與研究進(jìn)展[J]. 孫曉娟,楊家寬,張偉,胡雨辰,朱新鋒,袁喜慶.  蓄電池. 2013(05)

博士論文
[1]混合動(dòng)力電動(dòng)汽車(chē)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與能量管理策略研究[D]. 胡悅.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院) 2018

碩士論文
[1]基于城市軌道交通車(chē)輛的超級(jí)電容儲(chǔ)能系統(tǒng)的研究[D]. 王雪迪.北京交通大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3148216