伴隨著現(xiàn)代社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,資源消耗、環(huán)境污染問題愈發(fā)影響人們?nèi)粘Ｉ?“節(jié)能環(huán)保,綠色發(fā)展”的主題逐漸成為當(dāng)今世界的共識。相比傳統(tǒng)燃油汽車,清潔、安靜、效率更高的電動汽車應(yīng)運(yùn)而生,成為可持續(xù)發(fā)展大背景下實現(xiàn)節(jié)能減排目標(biāo)的關(guān)鍵途徑之一。電動汽車集機(jī)械、電氣、化學(xué)、磁等多學(xué)科工程技術(shù)于一身,驅(qū)動電機(jī)及其控制系統(tǒng)、動力電池及其管理系統(tǒng)、整車控制系統(tǒng)是電動汽車三大關(guān)鍵系統(tǒng),其中整車控制系統(tǒng)作為電動汽車的“大腦”,核心部分的整車控制策略負(fù)責(zé)調(diào)控電機(jī)、電池及整車的其他模塊協(xié)同運(yùn)行,保證電動汽車安全、高效行駛。雖然目前電動汽車的各方面技術(shù)發(fā)展異常迅猛,但仍然存在續(xù)航不足等問題,通過對整車控制策略的研究,致力于提高電動汽車的動力性和經(jīng)濟(jì)性。主要研究內(nèi)容分為以下幾部分:（1）根據(jù)性能指標(biāo)對電動汽車的電機(jī)、電池等部件及傳動比進(jìn)行參數(shù)匹配,并優(yōu)化傳動比,通過ADVISOR軟件進(jìn)行仿真驗證是否達(dá)到性能指標(biāo)。（2）對整車控制策略進(jìn)行研究,包括駕駛意圖識別模塊、扭矩控制模塊、能量回收模塊等。在扭矩控制部分,將電動汽車駕駛模式劃分為動力模式、一般模式、經(jīng)濟(jì)模式,提出基于支持向量機(jī)的駕駛意圖識別方法,以加速踏板開... 

【文章來源】：廣西大學(xué)廣西壯族自治區(qū)211工程院校

【文章頁數(shù)】：93 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

整車仿真模型

廣西大學(xué)碩士學(xué)位論文電動汽車動力參數(shù)匹配及整車控制策略研究18驅(qū)動電機(jī)溫度影響計算三個部分，根據(jù)需求扭矩和轉(zhuǎn)速計算蓄電池需求功率，將其通過功率總線傳遞到蓄電池；再計算實際輸出扭矩和轉(zhuǎn)速，將其傳遞給齒輪箱。圖2-5電機(jī)模型Fig.2-5Motormodel驅(qū)動電機(jī)部分參數(shù)如表2-4所示：表2-4驅(qū)動電機(jī)參數(shù)Table2-4Motorparameters變量名稱數(shù)值轉(zhuǎn)速范圍（r/min）mc_map_spd[010002000300040005000600070008000900011500]過載系數(shù)mc_overtrq_factor1.8最小電壓（V）mc_min_volts120最大電流（A）mc_max_crrnt480質(zhì)量（kg）mc_mass90（2）動力電池模型動力電池負(fù)責(zé)電動汽車上儲存和輸送電能，保證正常運(yùn)行時，電池組荷電狀態(tài)（SOC）的平衡，在ADVISOR整車模型中，接受功率總線模塊輸出功率需求信號，計算后輸出蓄電池組實際輸出功率、電流、電壓和荷電狀態(tài)信號，處于放電過程時，功率為正，反之為負(fù)。由圖2-6可以看到，Rint電池模型包括：功率限制模塊、電流計算模塊、SOC估算模塊、電池?zé)崮Ｐ湍K等部分。

廣西大學(xué)碩士學(xué)位論文電動汽車動力參數(shù)匹配及整車控制策略研究19圖2-6電池模型Fig.2-6Thebatterymodel動力電池部分參數(shù)如表2-5所示：表2-5動力電池參數(shù)Table2-5Thebatteryparameters變量名稱數(shù)值溫度范圍（°C）ess_tmp[02240]電池SOC值ess_soc[0:0.1:1]單體質(zhì)量（kg）ess_module_mass1.785單體數(shù)量ess_module_num130最小工作電壓（V）ess_min_volts3.5最大工作電壓（V）ess_max_volts8（3）車輪車軸模型車輪模型主要模擬正常車輛行駛時的運(yùn)動狀態(tài)，計算輪胎牽引力、速度，分別和主減速器、輪胎進(jìn)行雙向數(shù)據(jù)流傳遞，傳遞實際扭矩和轉(zhuǎn)速，驅(qū)動車輛行駛，模型如圖2-7所示：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于CRUISE的純電動汽車動力系統(tǒng)參數(shù)匹配及優(yōu)化研究[D]. 焦琨峰.長安大學(xué) 2019
[2]純電動汽車動力系統(tǒng)參數(shù)匹配及驗證[D]. 張小強(qiáng).南京理工大學(xué) 2018
[3]基于駕駛意圖識別的純電動汽車驅(qū)動控制策略研究[D]. 李曉東.長春工業(yè)大學(xué) 2018
[4]灰狼算法的優(yōu)化研究與實現(xiàn)[D]. 康娜.吉林大學(xué) 2018
[5]并聯(lián)式液混汽車再生制動系統(tǒng)研究及優(yōu)化[D]. 許高倫.浙江工業(yè)大學(xué) 2018
[6]插電式混合動力汽車制動模式切換協(xié)調(diào)控制策略[D]. 王超.重慶大學(xué) 2018
[7]某型客車EVCU故障診斷控制策略的研究[D]. 陳龍.重慶理工大學(xué) 2018
[8]基于工況識別的雙驅(qū)純電動汽車能量管理策略研究[D]. 祖國強(qiáng).重慶大學(xué) 2017
[9]基于MotoTron的電動汽車整車控制策略的研究[D]. 薛國森.廣西大學(xué) 2017
[10]純電動汽車自動起步控制策略研究[D]. 朱園園.湖南大學(xué) 2017



本文編號：3615373