混合動力汽車控制系統(tǒng)設計與仿真

【摘要】：能源危機和環(huán)境惡化是當今影響全球發(fā)展的兩個重大問題,研發(fā)節(jié)能、低排放的汽車能夠有效緩解能源壓力和改善環(huán)境質量。混合動力汽車具有低油耗、低排放、長行駛里程、技術成熟等優(yōu)點,是目前最切實可行、可批量生產的節(jié)能汽車?；炻撌交旌蟿恿ζ囀且环N新型混合動力汽車,具有比并聯式混合動力汽車更好的綜合性能。目前,國內外對混聯式混合動力汽車的研究不多,且大多是基于無級變速的混合動力汽車。 本文以國家863 計劃混合動力轎車項目課題為背景,借鑒國內外最新研究成果,以基于機械式自動變速器的混聯式混合動力汽車控制系統(tǒng)作為研究對象,將模糊控制、神經網絡、人工免疫網絡等智能技術,面向對象迭代增量式設計方法,和基于模型仿真技術等方法應用于控制系統(tǒng)設計中,為混合動力汽車控制系統(tǒng)設計提供了新的行之有效的設計方法。 提出一種新的混合式建模方法,建立了混聯式混合動力汽車控制系統(tǒng)模型,將后向式建模方法和前向式建模方法結合,用后向式建模方法確定混合動力系統(tǒng)方案和主要參數,用前向式建模方法建立具體控制系統(tǒng)模型,從而兼顧模型的運行速度和準確性。 針對混聯式混合動力汽車特有的工作模式,提出一種新的能量管理策略,增加了串聯運行等工作模式。混合動力汽車是一種高度非線性系統(tǒng),對該類系統(tǒng)進行控制需要利用智能技術。本文設計了模糊神經網絡能量管理控制器,利用神經網絡自學習能力,自動生成模糊規(guī)則和隸屬函數,并不斷優(yōu)化隸屬函數的參數。在神經網絡學習時,為了防止陷入局部極值點,本文采用人工免疫網絡優(yōu)化神經網絡的參數,取得較好的優(yōu)化效果。 研究了車輛系統(tǒng)控制器軟件的設計方法,提出一種新的基于通用框架的控制系統(tǒng)設計方法。在設計混合動力汽車這樣的復雜實時系統(tǒng)時,需要利用面向對象迭代增量式設計方法,以降低設計難度,加快設計進度?；谕ㄓ每蚣艿脑O計方法能夠在 【關鍵詞】：混合動力汽車 能量管理策略 實時控制系統(tǒng) 模糊神經網絡 人工免疫網絡
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2005
【分類號】：U469.7
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 1 緒論11-32
• 1.1 課題的背景和來源11-16
• 1.2 HEV 技術簡介16-21
• 1.3 HEV 實時系統(tǒng)設計方法概述與分析21-25
• 1.4 HEV 控制策略研究現狀25-28
• 1.5 本文主要研究內容與體系結構28-32
• 2 混聯式混合動力汽車特征分析和建模32-65
• 2.1 PSHEV 系統(tǒng)結構32-34
• 2.2 HEV 建模方法34-38
• 2.3 PSHEV 后向式模型的建立38-39
• 2.4 PSHEV 前向式模型的建立39-61
• 2.5 PSHEV 模型仿真系統(tǒng)介紹61-64
• 2.6 小結64-65
• 3 能量管理策略研究和模糊能量管理控制器設計65-92
• 3.1 引言65-66
• 3.2 需求轉矩識別方法66-69
• 3.3 工作模式運行區(qū)域確定方法69-76
• 3.4 工作模式切換的規(guī)則76-78
• 3.5 轉矩分配和動態(tài)轉矩平衡78-82
• 3.6 簡單規(guī)則能量管理控制器設計82-84
• 3.7 模糊能量管理控制器設計84-91
• 3.8 小結91-92
• 4 基于人工免疫網絡的模糊神經能量管理控制器參數優(yōu)化92-110
• 4.1 引言92-94
• 4.2 人工免疫網絡優(yōu)化算法和改進94-100
• 4.3 人工免疫網絡在模糊神經能量管理控制器參數優(yōu)化中應用100-106
• 4.4 仿真和分析106-109
• 4.5 小結109-110
• 5 基于通用框架的HEV 控制系統(tǒng)設計方法研究和應用110-140
• 5.1 引言110-112
• 5.2 基于UML 符號和元模型的實時控制系統(tǒng)建模112-117
• 5.3 基于通用框架的實時控制系統(tǒng)設計方法117-123
• 5.4 基于通用框架的HEV 控制系統(tǒng)設計123-139
• 5.5 小結139-140
• 6 仿真結果分析和試驗140-153
• 6.1 PSHEV 與原裝車仿真和試驗比較140-147
• 6.2 PSHEV 和PHEV 的仿真結果比較分析147-149
• 6.3 不同控制策略仿真結果比較分析149-152
• 6.4 小結152-153
• 7 總結與展望153-155
• 7.1 全文總結153-154
• 7.2 研究展望154-155
• 致謝155-156
• 參考文獻156-167
• 附錄1 攻讀博士學位期間發(fā)表論文目錄167-168
• 附錄2 攻讀博士學位期間參與的課題與完成情況168

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