發(fā)布時間：2022-01-05 11:38

　　隨著汽車工業(yè)的飛速成長,人們對石油資源的需求持續(xù)增長,導致世界環(huán)境污染問題日益惡化。受限于當前電池技術的發(fā)展,理想的純電動汽車難以快速實現(xiàn)推廣。并聯(lián)式混合動力電動汽車由于具有發(fā)動機和電力驅動雙系統(tǒng)結構,擁有傳統(tǒng)汽車和純電動汽車的雙重優(yōu)勢,短期內極具推廣價值。而目前對于混合動力電動汽車（Hybrid Electric Vehicle,HEV）的能量管理策略的研究已成為HEV產業(yè)發(fā)展的重點問題本文選擇并聯(lián)式混合動力電動汽車作為研究對象,主要做了如下幾個方面的工作:首先,介紹了HEV的研究背景,對HEV的國內外發(fā)展狀況及HEV的能量管理策略的研究狀況進行了簡單陳述。根據(jù)典型的并聯(lián)式HEV動力系統(tǒng)結構及相關汽車動力學知識,建立了車輛動力學模型及各主要部件的數(shù)學模型。其次,本文以最大化燃油經濟性和維持電池電量在高效區(qū)域平穩(wěn)變化運行為目標,提出基于優(yōu)化的自適應動態(tài)規(guī)劃（Adaptive Dynamic Programming,ADP）方法,并與基于規(guī)則的模糊邏輯控制策略、自適應模糊神經網絡控制方法對比。再次,由于對HEV的能量管理策略的研究易受到整車復雜非線性系統(tǒng)、實際運行工況和駕駛員操作等多種復... 

【文章來源】：長春工業(yè)大學吉林省

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

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第 4 章 系統(tǒng)仿真與分析第 4 章 系統(tǒng)仿真與分析基于系統(tǒng)的仿真結果可以清晰地反映控制效果的優(yōu)劣程度。本文第三章分別說明了兩類 HEV 的 EMS 方法：第一類是基于規(guī)則的 ANFIS 的控制算法；第二類是基于優(yōu)化的自適應動態(tài)規(guī)劃算法。本章以 Fuzzy 和 ANFIS 控制算法作為對比，著重分析基于 HDP 結構的 ADP 最優(yōu)控制策略的效果。4.1 行駛工況的選擇為了驗證算法的效果，需要結合 HEV 仿真專用 ADVISOR 軟件進行測試。基于ADVISOR 的軟件測試界面如圖 4.1 所示。


本文編號：3570284