發(fā)布時(shí)間：2017-12-18 12:43

  本文關(guān)鍵詞：基于博弈進(jìn)化算法的混合動(dòng)力汽車控制策略參數(shù)優(yōu)化

  更多相關(guān)文章： 混合動(dòng)力汽車 博弈論 控制策略 博弈進(jìn)化算法

【摘要】：以燃油為動(dòng)力來(lái)源的汽車在給人類帶來(lái)便利和經(jīng)濟(jì)利益的同時(shí),也導(dǎo)致了嚴(yán)重的能源緊缺和環(huán)境污染問題。新能源汽車的開發(fā)和應(yīng)用成了世界范圍內(nèi)的新課題和大趨勢(shì)�；旌蟿�(dòng)力汽車因其在節(jié)能環(huán)保及動(dòng)力性能方面的優(yōu)勢(shì),成為現(xiàn)階段各國(guó)政府和汽車行業(yè)的研發(fā)熱點(diǎn)�？刂撇呗允腔旌蟿�(dòng)力汽車中非常重要的組成部分,直接影響汽車的性能。優(yōu)秀的整車控制策略不僅能夠讓系統(tǒng)滿足動(dòng)力性能的要求,而且能夠依據(jù)整車的行駛工況合理地調(diào)度發(fā)動(dòng)機(jī)和蓄電池的工作狀態(tài),平衡各個(gè)部件間的能量流動(dòng),使整車的動(dòng)力系統(tǒng)具有良好的工作效率,降低燃油消耗和污染物的排放量。針對(duì)混合動(dòng)力汽車控制策略優(yōu)化問題,本文研究基于行為博弈論的博弈進(jìn)化算法,進(jìn)而為混合動(dòng)力汽車控制策略優(yōu)化提供新的有效優(yōu)化方法。主要研究?jī)?nèi)容為:(1)扼要綜述了當(dāng)前混合動(dòng)力汽車控制策略的優(yōu)化方法,簡(jiǎn)述了混合動(dòng)力汽車的典型動(dòng)力結(jié)構(gòu)及其控制策略。給出了混合動(dòng)力汽車的仿真方法,介紹了混合動(dòng)力汽車仿真軟件ADVISOR,并對(duì)ADVISOR中的并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車的整車仿真模型及相關(guān)主要子模塊的仿真模型進(jìn)行了說明和分析。(2)介紹了博弈論的基本知識(shí)和理論,研究了博弈論中的行為博弈機(jī)制,在建立博弈進(jìn)化模型的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了一種基于行為博弈機(jī)制的博弈進(jìn)化算法(Game EA),并針對(duì)不同的決策境況設(shè)計(jì)了不同的學(xué)習(xí)模型:模仿學(xué)習(xí)與信念學(xué)習(xí)算子。Game EA算法通過得益期望決定所執(zhí)行的學(xué)習(xí)操作,通過模仿學(xué)習(xí)操作實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)其它個(gè)體的目標(biāo),通過信念學(xué)習(xí)算子實(shí)現(xiàn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)目標(biāo)�；谒鶞y(cè)試的問題及數(shù)據(jù),可以得出結(jié)論:在迭代次數(shù)相同的情況下,GameEA比所選用的三個(gè)對(duì)比算法具有更好的尋優(yōu)能力,并能獲得精度更高的解。(3)將Game EA算法應(yīng)用于混合動(dòng)力汽車控制策略優(yōu)化。以混合動(dòng)力汽車的加速性能、最大爬坡度、最高車速等動(dòng)力性能指標(biāo)為約束條件,以最小化燃油消耗(L/100km)、HC(g/km)與NOx(g/km)排放量、CO(g/km)排放量為優(yōu)化目標(biāo),應(yīng)用所設(shè)計(jì)的Game EA算法,在Visual Studio環(huán)境下,通過調(diào)用Matlab及ADVISOR仿真軟件,對(duì)一款并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車的控制策略進(jìn)行了優(yōu)化。30組仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:系統(tǒng)的百公里燃油消耗、HC與NOx排放量、CO排放量分別至少下降了9.46%、35.88%和37.93%,發(fā)動(dòng)機(jī)效率、電動(dòng)機(jī)效率和系統(tǒng)整體效率分別至少提高了12.5%、44.44%和18.39%。
【學(xué)位授予單位】：貴州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP18;U469.7

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

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本文編號(hào)：1304222