本文關(guān)鍵詞：基于工況識別的起停系統(tǒng)多模式控制策略研究

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【摘要】：起停系統(tǒng)是微混合動力汽車的關(guān)鍵技術(shù),它可以減少發(fā)動機怠速時的燃油消耗與排放,成為了當前汽車節(jié)能減排研究的熱點問題,并且得到了廣泛的應(yīng)用。但是,起停系統(tǒng)面臨的兩個主要問題是無效怠速停機與頻繁起停,導(dǎo)致汽車部件的損耗與節(jié)油效果變差。汽車行駛工況就是導(dǎo)致無效怠速停機與頻繁起停的主要原因。為了使起停系統(tǒng)更有效,針對不同行駛工況類型進行合適的起�？刂撇呗缘脑O(shè)計;為了使起停系統(tǒng)更智能,對行駛工況類型進行自動識別。本文在行駛工況識別的基礎(chǔ)上采用合適的控制參數(shù)(延遲作用時間與設(shè)置速度閾值)對起停系統(tǒng)控制策略進行研究。本文的主要研究內(nèi)容包括:(1)對起停系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)、工作原理以及基本控制策略展開分析,針對無效怠速停機與頻繁起停這兩個影響因素,有效的方法是選擇合適的延遲作用時間與速度閾值,并且闡述了行駛工況與這兩個影響因素之間的關(guān)系。(2)鑒于行駛工況對起停系統(tǒng)的影響,為了避免無效怠速停機與頻繁起停,在不同行駛工況下進行合適控制策略的設(shè)計。本文選取四種典型行駛工況,對四種典型行駛工況的怠速分布特征進行統(tǒng)計分析,選取每次怠速停車前工況塊的平均車速作為速度閾值。采用約束優(yōu)化思想,提出典型行駛工況下控制參數(shù)尋優(yōu)方法,即把原問題轉(zhuǎn)換成目標函數(shù)為節(jié)省的怠速時間最大化,控制變量為延遲作用時間與速度閾值的最優(yōu)化問題,通過建立數(shù)學模型,進行控制參數(shù)組合的尋優(yōu)。分別得到四種典型行駛工況下的最佳控制參數(shù),即多模式控制策略。(3)汽車行駛工況識別是實現(xiàn)多模式控制策略的前提,本文介紹了行駛工況的研究現(xiàn)狀,為提高行駛工況識別的準確率,采用基于Wrapper框架特征選擇方法選擇出最優(yōu)特征參數(shù)子集(其中采用廣度優(yōu)先搜索得到特征全集與SVM作為評價函數(shù));利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢,采用LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行汽車行駛工況識別。本文最后對基于工況識別的多模式控制策略進行仿真實驗。第一,采用最優(yōu)特征參數(shù)子集的LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對四種典型行駛工況進行識別,其識別準確率達到95.02%能很好地滿足識別要求。第二,分別在四種典型行駛工況下采用優(yōu)化控制策略進行仿真對比分析。仿真結(jié)果表明優(yōu)化控制策略能有效的避免無效怠速停機并且整體節(jié)油效果也有提升。
【關(guān)鍵詞】：起停系統(tǒng) 典型行駛工況 多模式控制策略 行駛工況識別
【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U469.7;U464
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 課題研究的背景及意義10-11
• 1.2 汽車起停系統(tǒng)研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 起停系統(tǒng)存在問題13-14
• 1.4 本文研究內(nèi)容14-15
• 1.5 本文組織結(jié)構(gòu)15-16
• 第二章 起停系統(tǒng)16-26
• 2.1 起停系統(tǒng)基本組成結(jié)構(gòu)16-18
• 2.2 起停系統(tǒng)工作原理18
• 2.3 起停系統(tǒng)基本控制策略18-22
• 2.3.1 起停功能開啟/關(guān)閉18-19
• 2.3.2 自動停機19-20
• 2.3.3 自動起動20-22
• 2.4 起�？刂撇呗杂绊懸蛩�22-25
• 2.4.1 無效怠速停機22-23
• 2.4.2 發(fā)動機頻繁起停23
• 2.4.3 避免無效怠速停機與頻繁起停的方法23-24
• 2.4.4 行駛工況對起�？刂撇呗缘挠绊�24-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第三章 典型行駛工況下起�？刂撇呗�26-37
• 3.1 典型行駛工況選取與分析26-30
• 3.1.1 四分類典型行駛工況選取26-27
• 3.1.2 四分類典型行駛工況怠速分布27-29
• 3.1.3 典型行駛工況下控制參數(shù)的選擇29-30
• 3.2 起�？刂撇呗钥刂茀�(shù)選擇方法30-33
• 3.2.1 非線性約束優(yōu)化31-33
• 3.2.2 控制參數(shù)選擇步驟33
• 3.3 優(yōu)化控制策略結(jié)果分析與多模式控制策略33-36
• 3.3.1 優(yōu)化控制策略結(jié)果分析33-35
• 3.3.2 多模式控制策略35-36
• 3.4 本章小結(jié)36-37
• 第四章 汽車行駛工況識別37-51
• 4.1 行駛工況識別研究現(xiàn)狀37-38
• 4.2 行駛工況特征參數(shù)選擇38-47
• 4.2.1 行駛工況特征參數(shù)全集38-40
• 4.2.2 基于Wrapper框架特征選擇40-41
• 4.2.3 求解最優(yōu)特征參數(shù)子集41-47
• 4.3 基于LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行駛工況識別47-50
• 4.3.1 LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)47-49
• 4.3.2 LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習算法49
• 4.3.3 LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計49-50
• 4.4 本章小結(jié)50-51
• 第五章 基于工況識別的多模式控制策略仿真51-60
• 5.1 汽車燃油消耗仿真模型51-53
• 5.2 汽車油耗仿真參數(shù)53-54
• 5.3 典型行駛工況下實驗分析54-59
• 5.3.1 基于LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行駛工況識別結(jié)果54-57
• 5.3.2 基于工況識別的多模式控制策略節(jié)油效果分析57-59
• 5.4 本章小結(jié)59-60
• 結(jié)論與展望60-62
• 參考文獻62-66
• 攻讀碩士學位期間取得的研究成果66-67
• 致謝67-68
• 附件68

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本文編號：773148