傳統(tǒng)汽車產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展,在促進經(jīng)濟繁榮和社會進步的同時,也引起了資源短缺和空氣污染等一系列問題。因此,各國政府和汽車企業(yè)均大力研發(fā)具有環(huán)保無污染的純電動汽車。但純電動汽車續(xù)駛里程短的缺點嚴重制約了其發(fā)展,其中,C級純電動轎車作為高檔型汽車,對續(xù)駛里程的要求則更為嚴格。再生制動技術(shù)利用驅(qū)動電機回收制動能量,能夠有效提升車輛的能量利用率,延長續(xù)駛里程。本文以湖南大學和某企業(yè)聯(lián)合開發(fā)的一款C級純電動轎車為研究對象,對其再生制動系統(tǒng)的進行了研究,主要工作如下:依據(jù)C級純電動轎車的相關(guān)設(shè)計規(guī)范,設(shè)定了車輛所需滿足的性能指標。設(shè)計了轎車動力系統(tǒng)主要部件的相關(guān)特征參數(shù),在Simulink環(huán)境下建立了動力系統(tǒng)主要部件的仿真模型,用于后續(xù)的仿真研究。在對目前常見的制動力分配策略分析的基礎(chǔ)上,提出了一種根據(jù)制動強度的大小來進行車輛前、后制動力分配的控制策略。同時在確保制動效能的前提下,為了更多的采用再生制動,設(shè)計了再生制動模糊控制器,主要考慮了車輛行駛速度、車輛的制動強度和動力電池組荷電狀態(tài)SOC對再生制動力占比的影響。并在Simulink環(huán)境下,搭建了控制策略的模型,利用Advisor仿真軟件在典型循環(huán)... 

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外純電動汽車發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.1 國外發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀
    1.3 再生制動系統(tǒng)工作原理
    1.4 再生制動系統(tǒng)的應用與研究現(xiàn)狀
        1.4.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.4.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.5 本文的主要研究內(nèi)容
第2章 C級純電動轎車動力系統(tǒng)參數(shù)匹配與建模
    2.1 純電動車動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
    2.2 動力系統(tǒng)的參數(shù)匹配
        2.2.1 驅(qū)動電機的參數(shù)匹配
        2.2.2 動力電池組的參數(shù)匹配
    2.3 動力系統(tǒng)仿真模型搭建
        2.3.1 驅(qū)動電機仿真模型
        2.3.2 動力電池組仿真模型
    2.4 本章小結(jié)
第3章 C級純電動轎車再生制動控制策略設(shè)計
    3.1 再生制動控制策略理論基礎(chǔ)
        3.1.1 車輛制動過程中的動力學理論
        3.1.2 ECE制動法規(guī)
        3.1.3 常見的再生制動力控制策略
    3.2 前、后輪制動力分配控制策略設(shè)計
    3.3 再生制動模糊控制器設(shè)計
        3.3.1 模糊控制理論
        3.3.2 制動力分配模糊控制器結(jié)構(gòu)
        3.3.3 模糊控制器隸屬函數(shù)設(shè)計
    3.4 本章小結(jié)
第4章 C級純電動轎車再生制動控制策略建模與仿真
    4.1 Advisor軟件簡介
    4.2 再生制動控制策略建模
        4.2.1 Advisor再生制動控制策略分析
        4.2.2 再生制動控制策略建模
    4.3 仿真結(jié)果與分析
        4.3.1 車輛動力性能仿真與分析
        4.3.2 再生制動控制策略仿真驗證
    4.4 本章小結(jié)
第5章 基于遺傳算法的模糊控制器優(yōu)化
    5.1 遺傳算法與模糊控制器的優(yōu)化
        5.1.1 模糊控制優(yōu)化理論概述
        5.1.2 遺傳算法的運算流程
        5.1.3 模糊控制器的遺傳算法優(yōu)化原理
    5.2 再生制動優(yōu)化模型的建立
        5.2.1 再生制動控制算法優(yōu)化設(shè)計
        5.2.2 優(yōu)化參數(shù)的選取
        5.2.3 優(yōu)化目標函數(shù)與約束
        5.2.4 再生制動系統(tǒng)的優(yōu)化求解數(shù)學模型
    5.3 遺傳優(yōu)化算法的求解
        5.3.1 初始種群的生成
        5.3.2 適應度函數(shù)的選取
        5.3.3 優(yōu)化算法控制參數(shù)設(shè)置
        5.3.4 遺傳優(yōu)化算法與Advisor聯(lián)合仿真
    5.4 遺傳算法優(yōu)化仿真試驗驗證
    5.5 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻
致謝
附錄A 攻讀學位期間所取得的研究成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]汽車尾氣的治理和優(yōu)化控制[J]. 王延舉,陳玉玲.  內(nèi)燃機與配件. 2019(05)
[2]某純電動汽車動力系統(tǒng)參數(shù)匹配與仿真分析[J]. 黃鼎友,曾文杰,曾發(fā)林.  機械制造與自動化. 2018(06)
[3]基于改進人工蜂群算法的復合電源電動車FSM-Fuzzy能量管理策略[J]. 宋曉琳,任祥喜.  現(xiàn)代制造工程. 2018(03)
[4]基于模糊控制的純電動汽車再生制動策略的研究[J]. 路艷群,童亮,陳勇,劉尚,謝明偉.  中國科技論文. 2017(04)
[5]純電動汽車再生制動控制策略研究[J]. 惠登峰.  汽車實用技術(shù). 2016(05)
[6]純電動汽車動力系統(tǒng)匹配優(yōu)化與再生制動策略[J]. 張奇,符曉玲,李珂,邢國靖,張承慧.  系統(tǒng)仿真學報. 2016(03)
[7]自然光照下基于粒子群算法的農(nóng)業(yè)機械導航路徑識別[J]. 孟慶寬,張漫,楊耿煌,仇瑞承,項明.  農(nóng)業(yè)機械學報. 2016(06)
[8]混合動力汽車下坡輔助控制方法[J]. 韓云武,羅禹貢,李克強,陳龍.  機械工程學報. 2016(06)
[9]基于模糊控制的純電動汽車機電復合制動控制策略研究[J]. 潘盛輝,宋仲達,王系朋.  電腦知識與技術(shù). 2015(05)
[10]利用遺傳算法優(yōu)化改進型模糊控制器參數(shù)研究[J]. 方文茂,柏逢明.  長春理工大學學報(自然科學版). 2015(05)

博士論文
[1]混合動力轎車再生制動系統(tǒng)研究[D]. 王鵬宇.吉林大學 2008

碩士論文
[1]增程式電動汽車動力系統(tǒng)參數(shù)匹配及優(yōu)化研究[D]. 劉青.江蘇理工學院 2018
[2]基于復合電源純電動汽車的再生制動力研究[D]. 吳青青.華東交通大學 2018
[3]基于模糊控制的混合動力電動汽車再生制動控制策略研究[D]. 王天宇.沈陽工業(yè)大學 2018
[4]電動汽車動力系統(tǒng)參數(shù)匹配及優(yōu)化分析研究[D]. 王智超.西安科技大學 2018
[5]某純電動汽車制動能量回收控制建模與仿真研究[D]. 薄云雷.湖南大學 2018
[6]新能源汽車動力系統(tǒng)參數(shù)匹配與控制策略研究[D]. 汪博文.湖南大學 2018
[7]純電動汽車動力系統(tǒng)參數(shù)匹配及制動能量回收控制策略研究[D]. 周豪.重慶理工大學 2018
[8]純電動汽車再生制動節(jié)能潛力研究[D]. 呂優(yōu).吉林大學 2017
[9]基于ADVISOR的純電動汽車動力系統(tǒng)匹配與再生制動研究[D]. 尹連杰.長安大學 2017
[10]純電動汽車再生制動控制策略研究[D]. 方磊.北京信息科技大學 2017



本文編號：3727690