本文關(guān)鍵詞：混合動(dòng)力汽車自適應(yīng)控制策略研究

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【摘要】：隨著全球經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展,環(huán)境污染和能源危機(jī)也日益突出,而作為目前人們最普遍的交通工具之一,汽車已經(jīng)成為能源需求和大氣污染的重要部分。在這種背景下,汽車研究與開發(fā)的一個(gè)重要課題是實(shí)現(xiàn)汽車工業(yè)的可持續(xù)發(fā)展,從根本上改變汽車產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀,有效緩解或徹底解除汽車對(duì)石油資源的依賴。因此,具有動(dòng)力可靠、運(yùn)行高效、低碳排放等特點(diǎn)的新能源汽車成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。其中,混合動(dòng)力汽車(HEV)是現(xiàn)階段研究最成熟以及應(yīng)用最廣泛的新能源汽車�；旌蟿�(dòng)力汽車的能量管理控制策略是提高整車燃油經(jīng)濟(jì)性和排放性的重要手段,而車輛實(shí)際行駛工況又對(duì)控制策略的節(jié)能效果具有較大影響。為了更好地適應(yīng)行駛工況的動(dòng)態(tài)變化,控制策略應(yīng)當(dāng)能夠?qū)π旭偣r進(jìn)行實(shí)時(shí)識(shí)別,并依據(jù)識(shí)別出的結(jié)果自適應(yīng)調(diào)節(jié)至控制策略最優(yōu)參數(shù)。但是,理論構(gòu)建的典型工況與實(shí)際運(yùn)行路況的不一致導(dǎo)致混合動(dòng)力汽車對(duì)行駛工況的適應(yīng)性較差,因此設(shè)計(jì)一種基于工況識(shí)別的自適應(yīng)控制策略是本文研究的重點(diǎn)。本文依據(jù)課題組自主研發(fā)的數(shù)據(jù)采集監(jiān)控系統(tǒng),首先構(gòu)建了符合大連本地實(shí)際行駛道路特征的典型工況,然后采用模糊識(shí)別算法對(duì)道路工況進(jìn)行在線識(shí)別,并基于靜態(tài)邏輯門限值控制策略,采用蟻群優(yōu)化算法對(duì)“發(fā)動(dòng)機(jī)關(guān)斷扭矩系數(shù)”和“純電動(dòng)車速上限”兩個(gè)參數(shù)進(jìn)行了離線優(yōu)化,以獲得每種工況下的最優(yōu)控制參數(shù)。最后,應(yīng)用仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文提出的算法的準(zhǔn)確性和控制策略優(yōu)化方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：混合動(dòng)力汽車 工況識(shí)別 自適應(yīng)控制策略 蟻群算法
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(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4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-16
• 1.1 課題的研究背景與意義8
• 1.2 混合動(dòng)力汽車種類劃分8-12
• 1.2.1 按驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)布置形式9-11
• 1.2.2 按油電混合程度11-12
• 1.3 混合動(dòng)力汽車關(guān)鍵技術(shù)分析12-14
• 1.3.1 混合動(dòng)力汽車的節(jié)能原理12-13
• 1.3.2 混合動(dòng)力汽車的關(guān)鍵技術(shù)分析13-14
• 1.4 論文主要研究?jī)?nèi)容14-16
• 2 混合動(dòng)力汽車能量管理控制策略研究16-20
• 2.1 基于規(guī)則的控制策略16-17
• 2.1.1 靜態(tài)邏輯門限值控制策略16
• 2.1.2 模糊邏輯控制策略16-17
• 2.2 瞬時(shí)優(yōu)化控制策略17-18
• 2.3 全局最優(yōu)控制策略18
• 2.4 智能控制策略18-20
• 3 混合動(dòng)力系統(tǒng)模型構(gòu)建20-31
• 3.1 混合動(dòng)力系統(tǒng)建模仿真軟件20-22
• 3.2 ADVISOR軟件的仿真方法22-23
• 3.3 混合動(dòng)力系統(tǒng)主要部件的建模23-31
• 3.3.1 整車動(dòng)力學(xué)模型24-26
• 3.3.2 發(fā)動(dòng)機(jī)模型26-27
• 3.3.3 電機(jī)模型27-28
• 3.3.4 蓄電池?cái)?shù)學(xué)模型28-29
• 3.3.5 輪胎模型29-30
• 3.3.6 油箱模型30-31
• 4 行駛工況分類及識(shí)別31-34
• 4.1 行駛工況構(gòu)建31-32
• 4.2 行駛工況模糊識(shí)別32-34
• 5 基于蟻群算法參數(shù)優(yōu)化的自適應(yīng)控制策略34-46
• 5.1 基于路況自學(xué)習(xí)的混合動(dòng)力汽車控制策略優(yōu)化研究34-35
• 5.1.1 能量管理策略34
• 5.1.2 最優(yōu)控制參數(shù)確定34
• 5.1.3 離線優(yōu)化問題34-35
• 5.2 蟻群算法的原理35-36
• 5.2.1 蟻群行為描述35
• 5.2.2 蟻群算法的邏輯結(jié)構(gòu)35-36
• 5.3 蟻群算法對(duì)控制參數(shù)的優(yōu)化36-38
• 5.3.1 蟻群算法規(guī)則36-38
• 5.3.2 參數(shù)優(yōu)化求解過程38
• 5.4 仿真實(shí)驗(yàn)38-46
• 5.4.1 車輛參數(shù)38
• 5.4.2 行駛工況設(shè)定38-39
• 5.4.3 參數(shù)優(yōu)化流程39-41
• 5.4.4 實(shí)驗(yàn)對(duì)比與結(jié)果分析41-46
• 結(jié)論46-47
• 參考文獻(xiàn)47-50
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況50-51
• 致謝51-52

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：991823