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純電動汽車剩余續(xù)駛里程估算研究

來源:論文學術網(wǎng)
時間:2024-08-18 16:22:58
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純電動汽車剩余續(xù)駛里程估算研究【摘要】:目前純電動汽車剩余續(xù)駛里程估算方法較為簡單,其估算結果與真實行駛里程存在較大差距,這樣直接造成用戶時刻擔心現(xiàn)有電量不能支持車輛到達預期地點,

【摘要】:目前純電動汽車剩余續(xù)駛里程估算方法較為簡單,其估算結果與真實行駛里程存在較大差距,這樣直接造成用戶時刻擔心現(xiàn)有電量不能支持車輛到達預期地點,從而導致“里程焦慮”,降低了用戶購買電動汽車的信心。因此,為了提高電動汽車普及率及使用方便性,在一定程度上提高剩余續(xù)駛里程估算精度是解決該問題重要方法之一,也是本課題研究的目的,其核心內容如下:(1)基于MATLAB/Simulink建立整車動力學、駕駛員、電機、電池以及整車能耗模型,該模型的建立是為后續(xù)章節(jié)對剩余續(xù)駛里程估算模型仿真作鋪墊。(2)詳細研究了三種剩余續(xù)駛里程估算方法:首先將傳統(tǒng)燃油車估算剩余續(xù)駛里程方法應用在純電動汽車上,即平均能耗法,該方法靠獲取電池電壓、電流來進行能耗計算,比較粗糙;然后引出工況識別法,該方法根據(jù)當前行駛工況自動判別當前能耗,且在傳統(tǒng)工況識別方法基礎上新增下述三點:(1)建立工況特征參數(shù)與能耗之間模糊規(guī)則庫,實現(xiàn)能耗預測。(2)單位能耗行駛里程優(yōu)化,根據(jù)實際經(jīng)驗建立單位能耗與剩余能耗之間的線性關系,使其剩余里程呈遞減優(yōu)化趨勢。(3)對輸出的剩余續(xù)駛里程進行卡爾曼濾波,使其更加真實;最后在工況識別基礎上新增工況預測法,該方法將BP神經(jīng)網(wǎng)絡和馬爾科夫結合在一起,實現(xiàn)在一定時間范圍的工況預測,從而再次提高剩余續(xù)駛里程估算精度。(3)因空調對剩余續(xù)駛里程影響較大,針對空調的開啟與關閉又單獨采用了另一種平均能耗估算方案:基于空調功率及開啟時間的平均能耗法。(4)為了能詳細對比三種方案的效果,分別從已行駛里程和能量消耗兩方面進行剩余續(xù)駛里程優(yōu)劣評估,仿真結果驗證了工況預測方法的優(yōu)勢。(5)實驗論證部分采用快速原型開發(fā)平臺,首先基于D2P-Motohawk及HIL平臺搭建硬件在環(huán)仿真測試環(huán)境,論證所提出算法模型的可行性及實時性;然后在轉鼓實驗臺進行循環(huán)跟蹤NEDC工況測試剩余續(xù)駛里程;最后通過已行駛里程和能量消耗對比三種方案的優(yōu)劣性,實驗結果表明將工況識別與預測相結合的方法滿足實際控制需求,并提高剩余續(xù)駛里程估算精度。 【關鍵詞】:模糊C聚類分析 馬爾科夫模型 工況識別 工況預測 剩余續(xù)駛里程
【學位授予單位】:江蘇大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:U469.72
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-10
  • 第一章 緒論10-16
  • 1.1 研究背景與意義10
  • 1.2 續(xù)駛里程估算技術在國內外的研究現(xiàn)狀10-13
  • 1.2.1 國內的研究現(xiàn)狀10-12
  • 1.2.2 國外的研究現(xiàn)狀12-13
  • 1.3 主要研究目標與內容13-16
  • 第二章 車輛系統(tǒng)建模16-30
  • 2.1 車輛縱向動力學模型16-17
  • 2.2 駕駛員模型17-22
  • 2.2.1 基于PID算法的駕駛員模型17-18
  • 2.2.2 基于RBF算法的駕駛員模型18-22
  • 2.3 電機模型22-24
  • 2.4 電池模型24-26
  • 2.5 整車能耗建模26-27
  • 2.6 本章小結27-30
  • 第三章 剩余續(xù)駛里程估算模型研究30-58
  • 3.1 平均能耗法30-33
  • 3.1.1 車輛初始剩余續(xù)駛里程計算30-32
  • 3.1.2 循環(huán)迭代計算剩余續(xù)駛里程32-33
  • 3.2 工況識別法33-44
  • 3.2.1 半監(jiān)督核模糊C均值聚類算法34-36
  • 3.2.2 汽車行駛工況識別36-38
  • 3.2.3 建立特征參數(shù)與能耗之間的模糊規(guī)則庫38-40
  • 3.2.4 單位能耗行駛里程優(yōu)化方案40-41
  • 3.2.5 儀表顯示的剩余續(xù)駛里程濾波方案41-44
  • 3.3 工況預測法44-51
  • 3.3.1 定義行駛工況狀態(tài)45
  • 3.3.2 轉移概率矩陣的計算45-46
  • 3.3.3 未來行駛工況的預測46-47
  • 3.3.4 馬爾科夫-BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型47-49
  • 3.3.5 汽車行駛工況預測仿真49-51
  • 3.4 空調對續(xù)駛里程影響51-52
  • 3.5 檔位對續(xù)駛里程影響52-54
  • 3.6 續(xù)駛里程保守估算54
  • 3.7 剩余續(xù)駛里程估算程序54-56
  • 3.8 本章小結56-58
  • 第四章 剩余續(xù)駛里程估算模型仿真分析58-66
  • 4.1 車輛實際續(xù)駛里程及能耗標定58-60
  • 4.1.1 勻速工況續(xù)駛里程58-59
  • 4.1.2 循環(huán)工況續(xù)駛里程59-60
  • 4.2 剩余續(xù)駛里程估算仿真研究60-63
  • 4.3 空調對剩余續(xù)駛里程影響63
  • 4.4 檔位對剩余續(xù)駛里程影響63-64
  • 4.5 本章小結64-66
  • 第五章 剩余續(xù)駛里程估算模型試驗分析66-78
  • 5.1 實驗系統(tǒng)方案66-72
  • 5.1.1 D2P-Motohawk實驗平臺66-68
  • 5.1.2 NI-HIL實驗平臺68-69
  • 5.1.3 轉鼓實驗69-72
  • 5.2 剩余續(xù)駛里程估算實驗研究72-77
  • 5.2.1 空調對剩余續(xù)駛里程影響實驗驗證76
  • 5.2.2 檔位對剩余續(xù)駛里程影響實驗驗證76-77
  • 5.3 本章小結77-78
  • 第六章 總結與展望78-80
  • 6.1 總結78-79
  • 6.2 展望79-80
  • 參考文獻80-82
  • 致謝82-83
  • 攻讀碩士期間發(fā)表的論文和專利83


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