基于出行特征的增程式電動(dòng)汽車能量管理策略研究
發(fā)布時(shí)間:2021-08-18 21:55
隨著工業(yè)4.0時(shí)代的到來,資源短缺和環(huán)境污染問題日益受到人們的關(guān)注。傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)汽車對石油的消耗巨大,汽車的尾氣排放已經(jīng)成為空氣污染的重要來源。許多國家都在大力提倡發(fā)展新能源汽車和相關(guān)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),這樣不僅可以減少對石油的依賴,也可以大大減少城市的污染,是汽車發(fā)展的大勢所趨。雖然純電動(dòng)汽車無排放、零污染的優(yōu)點(diǎn),但是由于動(dòng)力電池的能量密度問題,純電動(dòng)汽車的發(fā)展受到限制。增程式電動(dòng)汽車是新能源汽車的一種車型,它可以解決純電動(dòng)汽車的續(xù)駛里程相對較短的問題,并且結(jié)構(gòu)簡單,節(jié)油性高,因此受到了廣泛研究。本文在Cruise軟件中搭建了增程式電動(dòng)汽車的整車模型,并開發(fā)了控制策略,仿真驗(yàn)證了策略的合理性;隈{駛員采集的出行數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分析,提取出駕駛員的代表性工況,并基于出行工況對控制策略的控制參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,提高了節(jié)油效果的同時(shí)還降低了排放。主要研究內(nèi)容如下:使用GPS設(shè)備獲取測試人員的出行數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)中不合理的片段進(jìn)行預(yù)處理,采用小波降噪對預(yù)處理后的出行工況數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪。對工況數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)片段劃分并提取特征參數(shù),與國外標(biāo)準(zhǔn)工況和中國工況進(jìn)行對比分析,驗(yàn)證了采集工況的合理性。對提取的特征參數(shù)進(jìn)行相...
【文章來源】:吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:93 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
國外增程
國內(nèi)增程
吉林大學(xué)碩士學(xué)位論文18圖2.1小波降噪流程圖(1)閾值函數(shù)硬閾值去噪方法時(shí)在小波系數(shù)小于閾值的時(shí)候用零代替,在小波系數(shù)大于閾值的時(shí)候不做處理。軟閾值降噪方法與硬閾值降噪方法的不同在于當(dāng)小波系數(shù)大于閾值的時(shí)候,小波系數(shù)要減去閾值。硬閾值函數(shù)去噪所得到的峰值信噪比較高,均方誤差也優(yōu)于軟閾值去噪。但是重構(gòu)的信號在局部會(huì)產(chǎn)生抖動(dòng)的現(xiàn)象,還會(huì)發(fā)生突變,使得信號相對原始信號不夠平滑。軟閾值函數(shù)去噪所得到的信號要比使用硬閾值函數(shù)得到的信號要平滑。這是因?yàn)檐涢撝岛瘮?shù)去噪方法改變了小波系數(shù),使其在小波域的連續(xù)性較好。由于閾值函數(shù)有較大的改善空間,研究人員對其改進(jìn)提出了許多種不同樣的閾值函數(shù)。由于汽車速度不會(huì)突然發(fā)生變化的,因此本文對小波閾值的處理選用軟閾值方法,閾值函數(shù)的數(shù)學(xué)表達(dá)式如式2.4所示。xx-0xyxx································(2.4)(2)閾值選擇閾值的計(jì)算方法有很多種類,并且改進(jìn)的空間也比較大,實(shí)際應(yīng)用中需要根據(jù)信號的特點(diǎn)來選擇合適的計(jì)算閾值方法。常見的閾值計(jì)算方法有:無偏似然估計(jì)法、固定閾值法、啟發(fā)式閾值法和極值閾值方法。無偏似然估計(jì)原則是一種基于Stein無偏似然估計(jì)的自適應(yīng)閾值選擇方法。將用來估計(jì)閾值的的長度為N的小波系數(shù)向量取絕對值,并按照升序方式進(jìn)行排列,排序后取平方,組成新的估計(jì)向量M。對新向量中的每個(gè)元素按照式計(jì)算風(fēng)險(xiǎn),找出風(fēng)險(xiǎn)最小的元素,將該元素對應(yīng)的估計(jì)值開平方即得到最終的閾值。固定閾值原則即采取的閾值是固定不變的。啟發(fā)式閾值原則結(jié)合了前兩種估計(jì)方法,當(dāng)信噪比較大的時(shí)候,按照第一種方法。當(dāng)信噪比很小的時(shí)候使用第一種方法得出來的信號噪聲較大,采取第二種
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]中國移動(dòng)源排放標(biāo)準(zhǔn)發(fā)展歷程[J]. 倪紅. 世界環(huán)境. 2019(04)
[2]增程式電動(dòng)汽車控制策略的研究[J]. 宋光輝,崔俊博,宋楊,李楠. 客車技術(shù)與研究. 2018(01)
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[9]增程式電動(dòng)汽車控制策略的優(yōu)化[J]. 閔海濤,葉冬金,于遠(yuǎn)彬. 汽車工程. 2014(08)
[10]增程式電動(dòng)汽車能量控制策略的仿真分析[J]. 牛繼高,司璐璐,周蘇,章桐. 上海交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2014(01)
博士論文
[1]增程式電動(dòng)客車多動(dòng)力源能量管理策略研究[D]. 曹東江.北京理工大學(xué) 2014
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[3]城市混合道路行駛工況的構(gòu)建研究[D]. 姜平.合肥工業(yè)大學(xué) 2011
碩士論文
[1]基于工況識(shí)別的插電式混合動(dòng)力汽車控制策略研究[D]. 姜濤.合肥工業(yè)大學(xué) 2018
[2]雙電機(jī)驅(qū)動(dòng)的純電動(dòng)汽車性能優(yōu)化[D]. 曾禹喬.西南交通大學(xué) 2017
[3]增程式電動(dòng)汽車動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)匹配與仿真優(yōu)化研究[D]. 張方強(qiáng).浙江大學(xué) 2017
[4]增程式電動(dòng)汽車動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)設(shè)計(jì)與性能優(yōu)化研究[D]. 朱龍飛.合肥工業(yè)大學(xué) 2016
[5]增程式電動(dòng)客車能量管理控制策略研究[D]. 蔣永琛.北京理工大學(xué) 2016
[6]基于工況辨識(shí)的增程式電動(dòng)城市客車最優(yōu)能量分配策略[D]. 王靜.清華大學(xué) 2015
[7]增程式電動(dòng)轎車動(dòng)力系統(tǒng)控制策略設(shè)計(jì)及優(yōu)化研究[D]. 董欣陽.合肥工業(yè)大學(xué) 2015
[8]基于粒子群算法的增程式電動(dòng)汽車能量管理策略研究[D]. 王坤玉.東北大學(xué) 2014
[9]增程式電動(dòng)汽車動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)匹配及能量管理策略研究[D]. 趙金龍.重慶大學(xué) 2014
[10]增程式純電動(dòng)車動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)匹配及控制策略研究[D]. 葉冬金.吉林大學(xué) 2012
本文編號:3350695
【文章來源】:吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:93 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
國外增程
國內(nèi)增程
吉林大學(xué)碩士學(xué)位論文18圖2.1小波降噪流程圖(1)閾值函數(shù)硬閾值去噪方法時(shí)在小波系數(shù)小于閾值的時(shí)候用零代替,在小波系數(shù)大于閾值的時(shí)候不做處理。軟閾值降噪方法與硬閾值降噪方法的不同在于當(dāng)小波系數(shù)大于閾值的時(shí)候,小波系數(shù)要減去閾值。硬閾值函數(shù)去噪所得到的峰值信噪比較高,均方誤差也優(yōu)于軟閾值去噪。但是重構(gòu)的信號在局部會(huì)產(chǎn)生抖動(dòng)的現(xiàn)象,還會(huì)發(fā)生突變,使得信號相對原始信號不夠平滑。軟閾值函數(shù)去噪所得到的信號要比使用硬閾值函數(shù)得到的信號要平滑。這是因?yàn)檐涢撝岛瘮?shù)去噪方法改變了小波系數(shù),使其在小波域的連續(xù)性較好。由于閾值函數(shù)有較大的改善空間,研究人員對其改進(jìn)提出了許多種不同樣的閾值函數(shù)。由于汽車速度不會(huì)突然發(fā)生變化的,因此本文對小波閾值的處理選用軟閾值方法,閾值函數(shù)的數(shù)學(xué)表達(dá)式如式2.4所示。xx-0xyxx································(2.4)(2)閾值選擇閾值的計(jì)算方法有很多種類,并且改進(jìn)的空間也比較大,實(shí)際應(yīng)用中需要根據(jù)信號的特點(diǎn)來選擇合適的計(jì)算閾值方法。常見的閾值計(jì)算方法有:無偏似然估計(jì)法、固定閾值法、啟發(fā)式閾值法和極值閾值方法。無偏似然估計(jì)原則是一種基于Stein無偏似然估計(jì)的自適應(yīng)閾值選擇方法。將用來估計(jì)閾值的的長度為N的小波系數(shù)向量取絕對值,并按照升序方式進(jìn)行排列,排序后取平方,組成新的估計(jì)向量M。對新向量中的每個(gè)元素按照式計(jì)算風(fēng)險(xiǎn),找出風(fēng)險(xiǎn)最小的元素,將該元素對應(yīng)的估計(jì)值開平方即得到最終的閾值。固定閾值原則即采取的閾值是固定不變的。啟發(fā)式閾值原則結(jié)合了前兩種估計(jì)方法,當(dāng)信噪比較大的時(shí)候,按照第一種方法。當(dāng)信噪比很小的時(shí)候使用第一種方法得出來的信號噪聲較大,采取第二種
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[9]增程式電動(dòng)汽車控制策略的優(yōu)化[J]. 閔海濤,葉冬金,于遠(yuǎn)彬. 汽車工程. 2014(08)
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[1]增程式電動(dòng)客車多動(dòng)力源能量管理策略研究[D]. 曹東江.北京理工大學(xué) 2014
[2]增程式電動(dòng)汽車能量管理策略研究[D]. 顧杰.合肥工業(yè)大學(xué) 2013
[3]城市混合道路行駛工況的構(gòu)建研究[D]. 姜平.合肥工業(yè)大學(xué) 2011
碩士論文
[1]基于工況識(shí)別的插電式混合動(dòng)力汽車控制策略研究[D]. 姜濤.合肥工業(yè)大學(xué) 2018
[2]雙電機(jī)驅(qū)動(dòng)的純電動(dòng)汽車性能優(yōu)化[D]. 曾禹喬.西南交通大學(xué) 2017
[3]增程式電動(dòng)汽車動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)匹配與仿真優(yōu)化研究[D]. 張方強(qiáng).浙江大學(xué) 2017
[4]增程式電動(dòng)汽車動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)設(shè)計(jì)與性能優(yōu)化研究[D]. 朱龍飛.合肥工業(yè)大學(xué) 2016
[5]增程式電動(dòng)客車能量管理控制策略研究[D]. 蔣永琛.北京理工大學(xué) 2016
[6]基于工況辨識(shí)的增程式電動(dòng)城市客車最優(yōu)能量分配策略[D]. 王靜.清華大學(xué) 2015
[7]增程式電動(dòng)轎車動(dòng)力系統(tǒng)控制策略設(shè)計(jì)及優(yōu)化研究[D]. 董欣陽.合肥工業(yè)大學(xué) 2015
[8]基于粒子群算法的增程式電動(dòng)汽車能量管理策略研究[D]. 王坤玉.東北大學(xué) 2014
[9]增程式電動(dòng)汽車動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)匹配及能量管理策略研究[D]. 趙金龍.重慶大學(xué) 2014
[10]增程式純電動(dòng)車動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)匹配及控制策略研究[D]. 葉冬金.吉林大學(xué) 2012
本文編號:3350695
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