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基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電動(dòng)車再生制動(dòng)力分配方法研究

發(fā)布時(shí)間:2022-12-05 23:44
  隨著汽車保有量的不斷增長(zhǎng),能源消耗及環(huán)境污染問(wèn)題日益凸顯。電動(dòng)車作為新能源汽車,在降低能耗和減少排放領(lǐng)域彰顯出巨大的發(fā)展?jié)摿?吸引了全球眾多汽車科研機(jī)構(gòu)和開發(fā)廠商的熱捧。電動(dòng)車?yán)m(xù)航里程是表征其性能的關(guān)鍵性因素,由于電池等重點(diǎn)技術(shù)領(lǐng)域仍未突破,電動(dòng)車?yán)m(xù)航表現(xiàn)不盡人意。再生制動(dòng)能量回收作為電動(dòng)車環(huán)保節(jié)能的重要手段,既能在汽車制動(dòng)時(shí)提供一定的再生制動(dòng)轉(zhuǎn)矩,也能將一定程度上提高電動(dòng)車?yán)m(xù)航里程。為電動(dòng)車設(shè)計(jì)合理有效的制動(dòng)力分配策略,是實(shí)現(xiàn)再生制動(dòng)系統(tǒng)最大化能量回收和滿足電動(dòng)汽車安全性能要求的重點(diǎn)工作。本文主要進(jìn)行的研究工作:1.針對(duì)電動(dòng)汽車再生制動(dòng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),在Simulink環(huán)境中搭建關(guān)鍵零部件的模型。針對(duì)電機(jī)制動(dòng)部分,著重分析了電機(jī)、電池典型工作原理完成系統(tǒng)模型搭建,并進(jìn)行合理參數(shù)匹配;針對(duì)液壓制動(dòng)部分,著重分析了電磁閥、制動(dòng)輪缸和制動(dòng)盤的動(dòng)力學(xué)機(jī)理并完成模型搭建。2.針對(duì)再生制動(dòng)能量回收系統(tǒng)對(duì)整車安全性和節(jié)能性的要求,從前后軸制動(dòng)轉(zhuǎn)矩分配和再生制動(dòng)與液壓制動(dòng)轉(zhuǎn)矩分配角度進(jìn)行分析?紤]理想制動(dòng)條件和車輛安全性法規(guī)ECE的要求,確定常規(guī)駕駛工況下前后軸制動(dòng)力分配系數(shù)?紤]再生制動(dòng)性能受行駛車速... 

【文章頁(yè)數(shù)】:102 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 再生制動(dòng)系統(tǒng)構(gòu)成研究現(xiàn)狀
        1.2.2 再生制動(dòng)集成產(chǎn)品現(xiàn)狀
        1.2.3 再生制動(dòng)策略分配方面
    1.3 本文研究的主要內(nèi)容
第2章 再生制動(dòng)系統(tǒng)建模
    2.1 再生制動(dòng)系統(tǒng)建模
        2.1.1 再生制動(dòng)系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
        2.1.2 再生制動(dòng)系統(tǒng)建模
    2.2 液壓制動(dòng)系統(tǒng)建模
        2.2.1 液壓制動(dòng)系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
        2.2.2 液壓系統(tǒng)建模
    2.3 再生制動(dòng)影響因素分析
    2.4 本章小結(jié)
第3章 再生制動(dòng)系統(tǒng)下層控制器設(shè)計(jì)
    3.1 再生制動(dòng)系統(tǒng)分層控制器整體架構(gòu)
    3.2 制動(dòng)轉(zhuǎn)矩的下層控制器設(shè)計(jì)
        3.2.1 再生制動(dòng)轉(zhuǎn)矩控制
        3.2.2 液壓制動(dòng)轉(zhuǎn)矩控制
    3.3 下層控制器有效性驗(yàn)證
    3.4 本章小結(jié)
第4章 再生制動(dòng)系統(tǒng)上層控制器設(shè)計(jì)
    4.1 再生制動(dòng)系統(tǒng)制動(dòng)力優(yōu)化整體結(jié)構(gòu)
    4.2 前后軸制動(dòng)力系數(shù)分配
        4.2.1 前后軸制動(dòng)力分析
        4.2.2 前后軸制動(dòng)力分配系數(shù)分析
        4.2.3 前后軸制動(dòng)力分配
    4.3 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的上層邏輯控制器
        4.3.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)描述
        4.3.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上層控制器設(shè)計(jì)
        4.3.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
    4.4 本章小結(jié)
第5章 再生制動(dòng)力分配仿真分析
    5.1 再生制動(dòng)系統(tǒng)仿真模型搭建
    5.2 固定工況下仿真分析
        5.2.1 初始車速30km/h制動(dòng)
        5.2.2 初始車速60km/h制動(dòng)
        5.2.3 初始車速90km/h制動(dòng)
    5.3 循環(huán)工況下仿真分析
    5.4 本章小結(jié)
第6章 再生制動(dòng)硬件在環(huán)試驗(yàn)分析
    6.1 硬件在環(huán)系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
    6.2 硬件在環(huán)系統(tǒng)硬件
    6.3 硬件在環(huán)系統(tǒng)軟件
    6.4 硬件在環(huán)系統(tǒng)驗(yàn)證及分析
        6.4.1 固定工況下驗(yàn)證分析
        6.4.2 循環(huán)工況下驗(yàn)證分析
    6.5 本章小結(jié)
第7章 總結(jié)及展望
    7.1 全文工作總結(jié)
    7.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介
致謝


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[2]四驅(qū)電動(dòng)汽車再生制動(dòng)控制策略研究[J]. 潘公宇,施雁云.  汽車技術(shù). 2020(02)
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[5]電氣自動(dòng)化控制中人工智能技術(shù)的應(yīng)用研究[J]. 曹宏娟,李繼君.  電子測(cè)試. 2019(18)
[6]雙電機(jī)混聯(lián)構(gòu)型混動(dòng)車輛的制動(dòng)能量回收策略[J]. 章儼,楊義勇,李亮,李衛(wèi)兵,吳瓊.  中國(guó)機(jī)械工程. 2019(13)
[7]基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的研究熱點(diǎn)趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型對(duì)比與分析——BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)與LSTM模型[J]. 李靜,徐路路.  現(xiàn)代情報(bào). 2019(04)
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[10]2018年中國(guó)汽車市場(chǎng)運(yùn)行情況及2019年預(yù)測(cè)[J]. 許海東.  汽車縱橫. 2019(02)

博士論文
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[2]兩擋無(wú)動(dòng)力中斷變速器控制系統(tǒng)開發(fā)[D]. 臺(tái)玉琢.清華大學(xué) 2018

碩士論文
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[2]四輪轂電機(jī)驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車再生制動(dòng)系統(tǒng)研究[D]. 董昊軒.長(zhǎng)安大學(xué) 2018
[3]分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車再生制動(dòng)與ABS協(xié)同控制研究[D]. 于海峰.吉林大學(xué) 2018
[4]再生制動(dòng)與純電動(dòng)汽車機(jī)電耦合系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制[D]. 李旭健.清華大學(xué) 2017
[5]電動(dòng)汽車最佳能量回收并聯(lián)再生制動(dòng)策略研究[D]. 李成毅.湖南大學(xué) 2017
[6]分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)車電機(jī)制動(dòng)控制策略研究[D]. 陳磊.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[7]汽車制動(dòng)系統(tǒng)性能測(cè)試臺(tái)架的開發(fā)與應(yīng)用[D]. 李晨風(fēng).清華大學(xué) 2016



本文編號(hào):3710600

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