基于遺傳算法和模糊控制的某型純電動汽車整車控制策略的研究

【摘要】：近年來,溫室氣體的排放和自然資源的枯竭已成為嚴重的全球性問題,城市污染氣體的排放中,汽車已占了70%以上。電動汽車效率高并且零尾氣排放,被公認為解決這些問題的方案。整車控制器是電動汽車關(guān)鍵技術(shù)的核心,整車控制器性能直接影響到整車的動力性、經(jīng)濟性。本文研究的是動力電池和超級電容作為復(fù)合能源系統(tǒng)的純電動汽車,通過整車控制器協(xié)調(diào)兩者工作,提高續(xù)駛里程并延長動力電池使用壽命。 本文主要研究了整車結(jié)構(gòu),具體分析整車動力總成的架構(gòu)和復(fù)合能源系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),確定復(fù)合能源的能量來源類型和結(jié)構(gòu),還具體分析關(guān)鍵零部件的性能；制定控制策略并建立整車仿真模型,分析車輛運行工況,以及復(fù)合能源的特性,制定了整車能量分配控制策略；利用MATLAB/Simulink建立驅(qū)動電機、動力電池、超級電容和DC/DC等仿真模型,并以此建立整車系統(tǒng)模型； 離線仿真整車系統(tǒng)模型,驗證控制策略的有效性；優(yōu)化整車控制策略,用遺傳算法優(yōu)化在電-電混合純電動汽車中運作良好的模糊控制策略,優(yōu)化了其隸屬度函數(shù)和控制規(guī)則,并在MATLAB中完成遺傳算法的程序設(shè)計并仿真；硬件半實物仿真實驗驗證,用dSPACE/MATLAB平臺搭建硬件半實物仿真系統(tǒng),對設(shè)計的整車控制器進行實驗,分析實驗結(jié)果。 仿真和試驗結(jié)果表明：邏輯門限控制策略以及模糊理論控制策略都能夠?qū)崿F(xiàn)車輛的控制目標,發(fā)揮了復(fù)合電源系統(tǒng)的優(yōu)勢；優(yōu)化后的模糊控制策略消耗的能源更低,增加續(xù)駛里程；通過硬件半實物仿真實驗得出,在課題中設(shè)計的整車控制器是符合設(shè)定要求。 【關(guān)鍵詞】：電-電混合純電動汽車 復(fù)合能源系統(tǒng) 控制策略 整車控制器 硬件半實物仿真
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：U469.72
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• Abstract9-10
• 目錄10-12
• 插圖清單12-15
• 表格清單15-16
• 第一章 緒論16-25
• 1.1 研究背景16-17
• 1.2 研究意義17-18
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀18-24
• 1.3.1 新能源汽車國內(nèi)外研究現(xiàn)狀18-21
• 1.3.2 整車控制器國內(nèi)外研究現(xiàn)狀21-24
• 1.4 本文的研究內(nèi)容24-25
• 第二章 電-電混合純電動汽車整車結(jié)構(gòu)分析25-40
• 2.1 引言25
• 2.2 電-電混合純電動汽車整車總體結(jié)構(gòu)設(shè)計25-26
• 2.3 關(guān)鍵部件的性能26-36
• 2.3.1 驅(qū)動電機的特性26
• 2.3.2 復(fù)合能源的結(jié)構(gòu)26-27
• 2.3.3 動力電池的特性27-30
• 2.3.4 超級電容的特性30-33
• 2.3.5 DC/DC的特性33-36
• 2.4 整車基本參數(shù)及關(guān)鍵零部件參數(shù)36-39
• 2.4.1 整車的基本參數(shù)36-37
• 2.4.2 電機參數(shù)37-38
• 2.4.3 復(fù)合能源系統(tǒng)參數(shù)38-39
• 2.5 本章小結(jié)39-40
• 第三章 整車控制策略的制定和整車系統(tǒng)模型的建立40-62
• 3.1 引言40
• 3.2 整車控制策略的制定40-46
• 3.2.1 邏輯門限控制策略40-43
• 3.2.2 模糊理論控制策略43-46
• 3.3 整車系統(tǒng)模型的建立46-56
• 3.3.1 整車控制模型47-50
• 3.3.2 駕駛員模型50-51
• 3.3.3 電機及其控制器模型51-53
• 3.3.4 復(fù)合能源管理系統(tǒng)模型53-56
• 3.4 離線仿真及分析56-61
• 3.4.1 仿真結(jié)果及分析56-59
• 3.4.2 復(fù)合能源優(yōu)勢分析59-60
• 3.4.3 控制策略分析60-61
• 3.5 本章小結(jié)61-62
• 第四章 基于遺傳算法的模糊控制器優(yōu)化研究62-73
• 4.1 引言62
• 4.2 模糊控制的優(yōu)化問題62-63
• 4.2.1 模糊控制常用的優(yōu)化方法62-63
• 4.2.2 遺傳模糊優(yōu)化方法63
• 4.3 遺傳模糊算法設(shè)計63-69
• 4.3.1 初始種群生成65-67
• 4.3.2 適應(yīng)度函數(shù)的選取67
• 4.3.3 運行參數(shù)設(shè)定67-68
• 4.3.4 約束條件68-69
• 4.4 遺傳模糊控制器的仿真分析69-72
• 4.5 本章小結(jié)72-73
• 第五章 整車控制器硬件半實物仿真試驗73-78
• 5.1 引言73
• 5.2 基于dSPACE的硬件半實物仿真試驗73-75
• 5.2.1 試驗方案設(shè)計74-75
• 5.2.2 試驗?zāi)Ｐ痛罱?/span>75
• 5.3 試驗結(jié)果分析75-77
• 5.4 本章小結(jié)77-78
• 第六章 全文總結(jié)及展望78-80
• 6.1 全文總結(jié)及創(chuàng)新點78-79
• 6.1.1 全文總結(jié)78
• 6.1.2 創(chuàng)新點78-79
• 6.2 展望79-80
• 參考文獻80-83
• 攻讀學位期間的學術(shù)活動及成果清單83

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