當(dāng)前,純電動(dòng)汽車的行駛里程嚴(yán)重受到電池技術(shù)發(fā)展的制約。因此,如何在電池能量有限的前提下,提高純電動(dòng)汽車的能量利用率成為了純電動(dòng)汽車發(fā)展的關(guān)鍵性問題。此外,能量管理策略的控制效果與行駛工況息息相關(guān)。當(dāng)前的能量管理策略大多以典型循環(huán)工況作為輸入,忽視了不同城市道路下的工況特性。為此,本文以單電源純電動(dòng)汽車為研究對(duì)象,考慮城市行駛工況和空調(diào)負(fù)載對(duì)能量管理控制效果的影響,對(duì)融合工況構(gòu)建和預(yù)測的電動(dòng)汽車模糊優(yōu)化能量管理進(jìn)行以下幾個(gè)方面的研究:（1）以純電動(dòng)汽車為試驗(yàn)對(duì)象,構(gòu)建城市行駛工況。采集大量城市實(shí)際行駛數(shù)據(jù),運(yùn)用主成分分析和K-均值聚類算法將運(yùn)動(dòng)學(xué)片段劃分成4類,并根據(jù)各類別占總時(shí)長的時(shí)間比例以及運(yùn)動(dòng)學(xué)片段距離聚類中心的距離選取代表性片段,構(gòu)建城市行駛工況。通過與預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證構(gòu)建的城市行駛工況的有效性。（2）提出純電動(dòng)汽車組合工況預(yù)測方法。對(duì)前后一定時(shí)間間隔的工況數(shù)據(jù)進(jìn)行車速相關(guān)性分析,驗(yàn)證行駛工況的馬爾科夫性。以預(yù)測準(zhǔn)確度為評(píng)價(jià)指標(biāo),確定滾動(dòng)時(shí)間窗的大小。采用滾動(dòng)預(yù)測的方法對(duì)行駛車速進(jìn)行預(yù)測,并在第一個(gè)滾動(dòng)時(shí)間窗內(nèi)采用基于構(gòu)建行駛工況下的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣進(jìn)行車速預(yù)測。該方法既... 

【文章來源】：江蘇大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

試驗(yàn)車輛Fig.2.1Thetestvehicle

融合工況構(gòu)建和預(yù)測的電動(dòng)汽車模糊優(yōu)化能量管理研究8第二章純電動(dòng)汽車城市行駛工況構(gòu)建純電動(dòng)汽車的能耗和行駛里程與實(shí)際行駛工況密切相關(guān)，因此，需要對(duì)行駛工況進(jìn)行研究。由于純電動(dòng)汽車與傳統(tǒng)汽車在驅(qū)動(dòng)方式上不同，純電動(dòng)汽車靠電機(jī)驅(qū)動(dòng)，而傳統(tǒng)汽車靠發(fā)動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)，兩者在速度響應(yīng)和轉(zhuǎn)矩響應(yīng)方面有很大不同，因而純電動(dòng)汽車的實(shí)際行駛工況和傳統(tǒng)汽車也存在差異[39]。為了能夠更好地研究純電動(dòng)汽車能量管理系統(tǒng)，需要以純電動(dòng)汽車為研究對(duì)象，構(gòu)建城市行駛工況。2.1城市行駛數(shù)據(jù)采集和處理2.1.1試驗(yàn)車輛及相關(guān)設(shè)備本文以純電動(dòng)汽車為研究對(duì)象，試驗(yàn)車輛選用奇瑞ARRIZO5e的純電動(dòng)汽車，如圖2.1所示。為了確保構(gòu)建的城市行駛工況可以真實(shí)有效的反映該地區(qū)的行駛特性，需要大量地采集該城市的行駛數(shù)據(jù)。圖2.1試驗(yàn)車輛Fig.2.1Thetestvehicle圖2.2試驗(yàn)測試系統(tǒng)Fig.2.2Thetestsystem本文測試系統(tǒng)由星網(wǎng)通XW-SC3663慣導(dǎo)和產(chǎn)品上位機(jī)軟件組成，如圖2.2所示。

融合工況構(gòu)建和預(yù)測的電動(dòng)汽車模糊優(yōu)化能量管理研究10面地反映了城市一天的道路交通情況。采樣頻率對(duì)采集得到的數(shù)據(jù)質(zhì)量有很大影響[42]，為了確保采集數(shù)據(jù)的質(zhì)量和方便后續(xù)的數(shù)據(jù)處理，本文以1Hz的采樣頻率對(duì)行駛數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集。圖2.3試驗(yàn)線路Fig.2.3Thetestroad如圖2.4所示，試驗(yàn)測試系統(tǒng)采集行駛數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)格式為$GPFPD,GPSWeek,GPSTime,Heading,Pitch,Roll,Lattitude,Longitude,Altitude,Ve,Vn,Vu,Baseline,NSV1,NSV2,Status*cs<CR><LF>。如圖2.5所示，為實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)的部分結(jié)果，每一行表示1秒采集得到的數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)格式參照?qǐng)D2.4，其中紅色方框圈出的部分分別是高度、東向速度和北向速度，可用于后續(xù)的坡度和速度計(jì)算。圖2.4試驗(yàn)系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)格式Fig.2.4Datacollectedformatbythetestsystem

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]電動(dòng)汽車復(fù)合儲(chǔ)能系統(tǒng)能量管理策略及其快速控制原型驗(yàn)證[J]. 汪亞飛,田國富,劉忠旭,鄭春花.  集成技術(shù). 2020(01)
[2]基于工況預(yù)測的復(fù)合儲(chǔ)能系統(tǒng)功率分配策略研究[J]. 王峰,羅玉濤.  汽車工程. 2019(11)
[3]純電動(dòng)車復(fù)合電源功率邏輯門限控制策略研究[J]. 陳慶樟,王正義,王康,王尚.  重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(11)
[4]灰狼優(yōu)化算法研究綜述[J]. 張曉鳳,王秀英.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2019(03)
[5]基于模糊邏輯并聯(lián)混合動(dòng)力汽車控制策略研究[J]. 張志文,張碩,李天宇.  中北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(06)
[6]純電動(dòng)汽車復(fù)合電源功率分配策略研究[J]. 陳燎,葉揚(yáng)波,盤朝奉.  重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)). 2018(03)
[7]電動(dòng)汽車城市行駛工況構(gòu)建[J]. 徐小俊,李君,劉宇,張毅.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2017(35)
[8]基于K-均值聚類分析的城市道路汽車行駛工況構(gòu)建方法研究[J]. 彭育輝,楊輝寶,李孟良,喬學(xué)齊.  汽車技術(shù). 2017(11)
[9]基于聚類分析法的公交車行駛工況構(gòu)建研究[J]. 李加強(qiáng),王洪榮,周建文,馬媛媛,徐磊,何超.  汽車工程學(xué)報(bào). 2017(06)
[10]基于灰狼算法的改進(jìn)研究[J]. 郭振洲,劉然,拱長青,趙亮.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2017(12)

博士論文
[1]基于工況與駕駛風(fēng)格識(shí)別的混合動(dòng)力汽車能量管理策略研究[D]. 詹森.重慶大學(xué) 2016
[2]插電式混合動(dòng)力公交車工況構(gòu)建和變時(shí)域預(yù)測能量管理[D]. 彭劍坤.北京理工大學(xué) 2016
[3]插電式混合動(dòng)力電動(dòng)汽車能量管理策略研究[D]. 張冰戰(zhàn).合肥工業(yè)大學(xué) 2011

碩士論文
[1]基于工況預(yù)測的電動(dòng)汽車能量管理策略研究[D]. 梁巖巖.江蘇大學(xué) 2019
[2]基于灰狼算法的改進(jìn)及應(yīng)用研究[D]. 劉然.沈陽航空航天大學(xué) 2018
[3]基于駕駛意圖識(shí)別的純電動(dòng)汽車模糊控制策略研究[D]. 祁華憲.合肥工業(yè)大學(xué) 2017
[4]純電動(dòng)汽車整車驅(qū)動(dòng)控制策略研究[D]. 萬海桐.北京理工大學(xué) 2016
[5]混合動(dòng)力汽車城市循環(huán)工況構(gòu)建及運(yùn)行工況多尺度預(yù)測[D]. 潘登.北京理工大學(xué) 2015
[6]雙能量源純電動(dòng)汽車能量管理的模糊控制研究[D]. 林玉敏.長安大學(xué) 2015
[7]包含空調(diào)系統(tǒng)的混合動(dòng)力汽車能量管理策略優(yōu)化仿真研究[D]. 張佳騫.華中科技大學(xué) 2015
[8]城市道路車輛行駛工況的構(gòu)建與研究[D]. 李寧.河北農(nóng)業(yè)大學(xué) 2013
[9]基于馬爾科夫模型的短時(shí)交通流預(yù)測研究[D]. 胡楓.南京郵電大學(xué) 2013



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