發(fā)布時(shí)間：2017-08-06 21:00

  本文關(guān)鍵詞：混合動(dòng)力汽車動(dòng)力總成參數(shù)匹配算法的研究

  更多相關(guān)文章： 混合動(dòng)力汽車 動(dòng)力總成 參數(shù)匹配算法 極小值原理 ADVISOR

【摘要】：隨著全球環(huán)境的不斷惡化和世界能源的日益短缺,能源問題已成為制約汽車行業(yè)發(fā)展的主要因素。汽車制造商和廣大科研工作者都在進(jìn)行新能源汽車的研發(fā),力求在節(jié)約能源、降低油耗、減少尾氣等方面突破創(chuàng)新。零污染的氫動(dòng)力汽車和純電動(dòng)汽車由于技術(shù)尚未成熟而無法進(jìn)入批量化生產(chǎn)階段,因此混合動(dòng)力汽車作為燃油汽車向電動(dòng)汽車過渡的產(chǎn)物,逐漸占據(jù)了汽車領(lǐng)域的重要地位�；旌蟿�(dòng)力汽車是在傳統(tǒng)汽車的基礎(chǔ)上增加儲(chǔ)能裝置和電機(jī)等配件,通過一定的控制策略和優(yōu)化方法合理分配汽車的動(dòng)力來源以達(dá)到節(jié)能減排的目的�；旌蟿�(dòng)力汽車動(dòng)力總成的關(guān)鍵部件主要包括發(fā)動(dòng)機(jī)、電機(jī)、儲(chǔ)能裝置、傳動(dòng)系統(tǒng)等。動(dòng)力總成的參數(shù)匹配主要通過對動(dòng)力總成各部件的規(guī)格及參數(shù)進(jìn)行合理的選擇和匹配,從而提高汽車的燃油經(jīng)濟(jì)性及排放性能,達(dá)到節(jié)能和環(huán)保的雙重目標(biāo)。本文主要研究了混合動(dòng)力汽車動(dòng)力總成的結(jié)構(gòu),對其關(guān)鍵部件進(jìn)行了選型及參數(shù)分析。針對并聯(lián)型混合動(dòng)力汽車,提出了一種將最優(yōu)控制理論中的極小值原理應(yīng)用于動(dòng)力總成參數(shù)匹配及優(yōu)化領(lǐng)域的方案。使用工況分析法確定了整車需求功率和動(dòng)力總成的關(guān)鍵參數(shù)。根據(jù)極小值原理建立數(shù)學(xué)模型,以混合度作為系統(tǒng)的控制變量,電池荷電狀態(tài)作為系統(tǒng)的狀態(tài)變量,總?cè)加拖淖鳛橄到y(tǒng)的性能指標(biāo),對主要參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化分析,即可得到最少的燃油消耗量和最低的污染物排放量�；贛ATLAB和ADVISOR仿真平臺(tái),建立了并聯(lián)型混合動(dòng)力汽車的仿真模型,采用多種城市循環(huán)工況的組合作為仿真條件進(jìn)行了汽車性能的仿真與分析。結(jié)果表明,運(yùn)用極小值原理進(jìn)行參數(shù)匹配之后,混合動(dòng)力汽車的百公里油耗和污染物排放量都得到了明顯的降低。其中百公里油耗降低了約16.17%,HC、CO、NOx的排放量分別降低了4.8%、3.0%和5.2%,整車性能得到了顯著改善。
【關(guān)鍵詞】：混合動(dòng)力汽車 動(dòng)力總成 參數(shù)匹配算法 極小值原理 ADVISOR
【學(xué)位授予單位】：東北林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U469.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-13
• 1.1 論文的研究背景和意義8-9
• 1.2 混合動(dòng)力汽車的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢9-10
• 1.3 混合動(dòng)力汽車參數(shù)匹配算法的研究現(xiàn)狀10-12
• 1.4 論文的主要研究內(nèi)容12-13
• 2 混合動(dòng)力汽車動(dòng)力總成的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)13-21
• 2.1 混合動(dòng)力汽車的分類13-15
• 2.2 混合動(dòng)力汽車動(dòng)力總成的部件選型15-19
• 2.2.1 發(fā)動(dòng)機(jī)選型16
• 2.2.2 電機(jī)選型16-17
• 2.2.3 儲(chǔ)能裝置17-18
• 2.2.4 傳動(dòng)系統(tǒng)18-19
• 2.3 仿真車型與整車參數(shù)19-20
• 2.3.1 仿真車型的選取19
• 2.3.2 整車參數(shù)的配置19-20
• 2.4 本章小結(jié)20-21
• 3 基于工況分析法的動(dòng)力總成參數(shù)匹配21-31
• 3.1 工況分析法簡介21
• 3.2 車輛行駛的力學(xué)模型21-25
• 3.2.1 汽車驅(qū)動(dòng)力22
• 3.2.2 空氣阻力22-23
• 3.2.3 滾動(dòng)阻力23-24
• 3.2.4 爬坡阻力24-25
• 3.2.5 加速阻力25
• 3.3 特征工況的功率分析25-27
• 3.3.1 最高車速工況25-26
• 3.3.2 最大爬坡度工況26
• 3.3.3 最大加速度工況26-27
• 3.4 動(dòng)力總成的關(guān)鍵參數(shù)匹配27-30
• 3.4.1 參數(shù)匹配流程27-29
• 3.4.2 參數(shù)匹配結(jié)果29-30
• 3.5 本章小結(jié)30-31
• 4 基于極小值原理的動(dòng)力總成參數(shù)匹配31-40
• 4.1 極小值原理簡介31
• 4.2 動(dòng)力總成的參數(shù)要求31-33
• 4.2.1 發(fā)動(dòng)機(jī)最大功率31-32
• 4.2.2 電機(jī)最大功率32
• 4.2.3 電池功率及容量32-33
• 4.3 控制策略的設(shè)計(jì)33-35
• 4.4 數(shù)學(xué)模型的建立35-38
• 4.4.1 電池荷電狀態(tài)36
• 4.4.2 混合度36-37
• 4.4.3 總?cè)加拖?/span>37-38
• 4.4.4 最優(yōu)解38
• 4.5 本章小結(jié)38-40
• 5 混合動(dòng)力汽車的ADVISOR仿真40-52
• 5.1 仿真軟件的介紹40
• 5.2 仿真模型的建立40-46
• 5.2.1 發(fā)動(dòng)機(jī)模型41
• 5.2.2 電機(jī)模型41-42
• 5.2.3 蓄電池模型42-43
• 5.2.4 傳動(dòng)系統(tǒng)模型43-46
• 5.3 仿真過程的實(shí)現(xiàn)46-48
• 5.3.1 整車參數(shù)設(shè)置界面46
• 5.3.2 仿真參數(shù)設(shè)置界面46-47
• 5.3.3 仿真結(jié)果輸出界面47-48
• 5.4 仿真結(jié)果的分析48-51
• 5.5 本章小結(jié)51-52
• 結(jié)論52-53
• 參考文獻(xiàn)53-56
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文56-57
• 致謝57-58

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本文編號：631385