發(fā)布時(shí)間：2017-10-06 03:26

  本文關(guān)鍵詞：混合動(dòng)力汽車能量管理多目標(biāo)優(yōu)化研究

  更多相關(guān)文章： 混合動(dòng)力汽車 能量管理 多目標(biāo)優(yōu)化 進(jìn)化算法

【摘要】：當(dāng)前混合動(dòng)力汽車管理控制策略優(yōu)化的研究?jī)?nèi)容主要以燃油經(jīng)濟(jì)性為主,基本都為單目標(biāo)優(yōu)化研究?jī)?nèi)容,也有學(xué)者研究綜合研究燃油經(jīng)濟(jì)性與排放性,進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化,但是所采用的方法大多數(shù)本質(zhì)上屬于單目標(biāo)優(yōu)化方法,同時(shí),對(duì)于混合動(dòng)力汽車其它性能關(guān)注較少,比如駕駛性。但是混合動(dòng)力汽車結(jié)構(gòu)復(fù)雜,各部件之間相互耦合,本質(zhì)上屬于非線性的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,故傳統(tǒng)單目標(biāo)方法以及加權(quán)的多目標(biāo)優(yōu)化方法難以反映出混合動(dòng)力汽車優(yōu)化的各個(gè)目標(biāo)的真實(shí)情況,難以實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)權(quán)衡控制。本文依托國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51305473)、中國(guó)博士后科學(xué)基金項(xiàng)目(2014M552317)、重慶市基礎(chǔ)與前沿研究計(jì)劃項(xiàng)目(cstc2013jcyjA60007),針對(duì)混合動(dòng)力系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化研究中存在的不足,建立混合動(dòng)力汽車多目標(biāo)優(yōu)化仿真模型,以多目標(biāo)進(jìn)化算法為基礎(chǔ),研究混合動(dòng)力系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化的算法與多目標(biāo)權(quán)衡控制優(yōu)化問(wèn)題,采用一種無(wú)需進(jìn)行加權(quán)處理的多目標(biāo)優(yōu)化算法對(duì)混合動(dòng)力汽車能量管理系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化,并得到多組Pareto最優(yōu)解集,然后對(duì)最優(yōu)解集進(jìn)行處理,得到最優(yōu)控制曲面(對(duì)于兩目標(biāo)問(wèn)題為曲線,三目標(biāo)問(wèn)題為曲面),為后期多目標(biāo)實(shí)時(shí)控制提供基礎(chǔ),得到的多目標(biāo)權(quán)衡控制曲面也是實(shí)時(shí)控制的目標(biāo)與依據(jù)。本文主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)分析混合動(dòng)力汽車能量管理控制策略優(yōu)化的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,總結(jié)混合動(dòng)力汽車能量管理控制多目標(biāo)優(yōu)化存在的問(wèn)題,得出本文進(jìn)行燃油經(jīng)濟(jì)性與排放性及駕駛性多目標(biāo)優(yōu)化研究的必要性,以及進(jìn)行多目標(biāo)權(quán)衡控制的先決條件。(2)以并聯(lián)混合動(dòng)力汽車為研究對(duì)象,分析發(fā)動(dòng)機(jī)、電機(jī)、變速器等主要部件,建立相應(yīng)的仿真模型,并分析目前混合動(dòng)力汽車主要采用的控制策略,在Matlab/Simlink下建立本文混合動(dòng)力汽車多目標(biāo)優(yōu)化仿真所需要的仿真模型,為后續(xù)算法性能優(yōu)化奠定基礎(chǔ)。(3)研究多目?jī)?yōu)化問(wèn)題理論并根據(jù)此理論建立混合動(dòng)力汽車能量管理控制系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型,以燃油經(jīng)濟(jì)性與排放性以及駕駛性為優(yōu)化目標(biāo),以能量管理控制策略的控制參數(shù)與一些對(duì)目標(biāo)有較大影響的傳動(dòng)系參數(shù)為優(yōu)化參數(shù),以混合動(dòng)力汽車必須滿足的動(dòng)力性與荷電平衡條件為約束條件,建立本文多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的優(yōu)化模型。(4)研究多目標(biāo)進(jìn)化算法理論,以此為基礎(chǔ),針對(duì)本文研究的問(wèn)題的特點(diǎn)對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn),建立HEV-NSDEA多目標(biāo)優(yōu)化算法,聯(lián)合混合動(dòng)力汽車多目標(biāo)優(yōu)化模型進(jìn)行仿真分析。結(jié)果表明,混合動(dòng)力汽車燃油經(jīng)濟(jì)、性排放性以及駕駛性能的目標(biāo)評(píng)價(jià)指標(biāo)均得到提升,同時(shí)得到多組Pareto最優(yōu)解集。(5)在多目標(biāo)優(yōu)化的基礎(chǔ)上提出混合動(dòng)力汽車權(quán)衡控制曲面,采用LOWESS方法對(duì)得到的Pareto最優(yōu)解進(jìn)行擬合,得到混合動(dòng)力汽車多目標(biāo)權(quán)衡控制曲面,此方法對(duì)混合動(dòng)力汽車多目標(biāo)權(quán)衡控制具有指導(dǎo)作用。
【關(guān)鍵詞】：混合動(dòng)力汽車 能量管理 多目標(biāo)優(yōu)化 進(jìn)化算法
【學(xué)位授予單位】：重慶交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U469.7
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-17
• 1.1 選題背景及研究意義11-12
• 1.1.1 選題背景11-12
• 1.1.2 研究意義12
• 1.2 能量管理控制策略國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線14-17
• 1.3.1 主要研究?jī)?nèi)容14-15
• 1.3.2 技術(shù)路線15-17
• 第二章 并聯(lián)混合動(dòng)力系統(tǒng)仿真建模17-33
• 2.1 混合動(dòng)力汽車結(jié)構(gòu)分析17-19
• 2.1.1 串聯(lián)型混合動(dòng)力汽車17-18
• 2.1.2 并聯(lián)型混合動(dòng)力汽車18
• 2.1.3 混聯(lián)型混合動(dòng)力汽車18-19
• 2.2 并聯(lián)混合動(dòng)力汽車工作模式分析19-21
• 2.3 并聯(lián)混合動(dòng)力汽車主要部件分析與建模21-30
• 2.3.1 整車與車輪模型21-24
• 2.3.2 傳動(dòng)系統(tǒng)模型24-27
• 2.3.3 動(dòng)力模塊27-30
• 2.4 邏輯門限控制策略分析30-32
• 2.5 本章小結(jié)32-33
• 第三章 混合動(dòng)力汽車能量管理多目標(biāo)優(yōu)化模型33-47
• 3.1 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題33-36
• 3.1.1 多目標(biāo)問(wèn)題的數(shù)學(xué)描述33-34
• 3.1.2 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的本質(zhì)特征34-35
• 3.1.3 Pareto解集定義35-36
• 3.2 多目標(biāo)的求解算法36-38
• 3.2.1 傳統(tǒng)求解方法36-38
• 3.2.2 智能多目標(biāo)優(yōu)化算法38
• 3.3 混合動(dòng)力能量管理多目標(biāo)優(yōu)化模型38-43
• 3.3.1 優(yōu)化目標(biāo)建立38-42
• 3.3.2 優(yōu)化變量建立42-43
• 3.3.3 約束條件建立43
• 3.3.4 多目標(biāo)優(yōu)化模型43
• 3.4 混合動(dòng)力汽車多目標(biāo)優(yōu)化對(duì)象仿真模型43-45
• 3.5 本章小結(jié)45-47
• 第四章 基于多目標(biāo)進(jìn)化算法的混合動(dòng)力系統(tǒng)能量管理多目標(biāo)優(yōu)化47-65
• 4.1 多目標(biāo)進(jìn)化算法研究47-51
• 4.1.1 多目標(biāo)進(jìn)化算法的概述47-48
• 4.1.2 多目標(biāo)進(jìn)化算法的設(shè)計(jì)流程48-49
• 4.1.3 多目標(biāo)算法的設(shè)計(jì)要點(diǎn)49-50
• 4.1.4 非支配解集的構(gòu)建50-51
• 4.2 NSDEA多目標(biāo)優(yōu)化算法51-55
• 4.2.1 NSDEA構(gòu)造解集的特點(diǎn)51-52
• 4.2.2 差分進(jìn)化算法分析52-54
• 4.2.3 NSDEA多目標(biāo)優(yōu)化算54-55
• 4.3 HEV-NSDEA多目標(biāo)優(yōu)化仿真與分析55-63
• 4.3.1 HEV-NSDEA多目標(biāo)優(yōu)化仿真55-57
• 4.3.2 HEV-NSDEA多目標(biāo)優(yōu)化仿真結(jié)果分析57-63
• 4.4 本章小結(jié)63-65
• 第五章 Pareto權(quán)衡最優(yōu)控制曲面65-75
• 5.1 曲面研究的意義65-66
• 5.2 權(quán)衡控制曲面擬合方法66-67
• 5.2.1 LOWESS方法介紹66-67
• 5.2.2 LOWESS關(guān)鍵步驟分析67
• 5.3 曲面擬合與結(jié)果分析67-74
• 5.4 本章小結(jié)74-75
• 第六章 總結(jié)與展望75-77
• 6.1 總結(jié)75-76
• 6.2 展望76-77
• 致謝77-79
• 參考文獻(xiàn)79-83
• 在學(xué)期間發(fā)表的論文和取得的學(xué)術(shù)成果83-85

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