基于路況信息的混合動力汽車全局優(yōu)化能量管理策略

【摘要】：在能源消耗快速增長,環(huán)境污染日益嚴(yán)重的當(dāng)下,為替代高油耗、高污染的傳統(tǒng)汽車,各種電動汽車脫穎而出?；旌蟿恿ζ?Hybrid Electric Vehicle, HEV)因其顯著的燃油經(jīng)濟(jì)性和環(huán)境友好性,并能兼顧傳統(tǒng)汽車和純電動汽車的優(yōu)點(diǎn),被認(rèn)為是近期最有可能替代傳統(tǒng)汽車進(jìn)而邁向純電動汽車的一種車型。而HEV能量管理控制策略作為HEV的靈魂和整車技術(shù)中的核心技術(shù),成為各國學(xué)者研究的熱點(diǎn)。 本文首先概述了國內(nèi)外HEV發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢,分析了當(dāng)前HEV的關(guān)鍵技術(shù)。介紹了不同結(jié)構(gòu)類型的HEV,以及各種結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)。對現(xiàn)有的各種能量管理策略進(jìn)行分類并具體分析了各自控制原理及各種策略的優(yōu)缺點(diǎn)。 HEV能量管理策略一般分為基于規(guī)則的控制策略和基于優(yōu)化的控制策略?；趦?yōu)化的控制策略一般又可分為瞬時(shí)優(yōu)化控制策略和全局優(yōu)化控制策略。瞬時(shí)優(yōu)化控制策略只與當(dāng)前路況有關(guān)且易于實(shí)現(xiàn)。全局優(yōu)化控制策略以車輛行駛在固定路線上的燃油經(jīng)濟(jì)性為控制目標(biāo),依賴于路況信息,是一種全局最優(yōu)控制策略。因此,對HEV路況建模和預(yù)測的研究逐漸成為當(dāng)前HEV研究的熱點(diǎn)。隨著全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System, GPS)、智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transport System, ITS)和地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System, GIS)等技術(shù)的發(fā)展,路況信息越來越易于采集,這也為全局優(yōu)化控制策略的實(shí)踐應(yīng)用提供了可能。 本文采用廣義徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Genealized Radias Neural Network, GRNN)對路況建模并以模型為依據(jù)預(yù)測路況,建立了山東大學(xué)千佛山校區(qū)-洪家樓校區(qū)路況預(yù)測模型,為設(shè)計(jì)基于路況預(yù)測的優(yōu)化策略奠定了基礎(chǔ)。 在動態(tài)規(guī)劃(Dynamic Programming, DP)算法的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了基于改進(jìn)動態(tài)規(guī)劃算法的混合動力汽車能量管理策略,提高了傳統(tǒng)動態(tài)規(guī)劃算法的運(yùn)算效率。仿真結(jié)果表明,與基于規(guī)則的能量管理策略相比,基于改進(jìn)動態(tài)規(guī)劃算法的能量管理策略提高了混合動力汽車的燃油經(jīng)濟(jì)性。此外,設(shè)計(jì)了基于路況預(yù)測和改進(jìn)動態(tài)規(guī)劃算法相結(jié)合的混合動力汽車能量管理策略,與基于規(guī)則的能量管理策略相比,仿真結(jié)果表明基于路況預(yù)測和改進(jìn)動態(tài)規(guī)劃算法相結(jié)合的混合動力汽乍能量管理策略在顯著縮短運(yùn)行時(shí)間的同時(shí),也明顯提高了混合動力汽車的燃油經(jīng)濟(jì)性。 【關(guān)鍵詞】：混合動力汽車 路況預(yù)測 廣義徑向基函數(shù) 改進(jìn)動態(tài)規(guī)劃算法 燃油經(jīng)濟(jì)性 能量管理
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：U469.7
【目錄】：

• 摘要8-10
• ABSTRACT10-12
• 第一章 緒論12-22
• 1.1 混合動力汽車的研究背景和意義12-14
• 1.2 混合動力汽車的發(fā)展現(xiàn)狀及前景14-15
• 1.3 混合動力汽車分類15-20
• 1.3.1 按驅(qū)動連接方式分類16-19
• 1.3.2 按油電混合程度分類19-20
• 1.4 混合動力汽車關(guān)鍵技術(shù)20-21
• 1.5 本文主要研究內(nèi)容21-22
• 第二章 混合動力汽車能量管理策略22-36
• 2.1 能量管理策略概述22
• 2.2 能量管理策略分類22-27
• 2.2.1 基于確定規(guī)則的能量管理策略23-24
• 2.2.2 基于模糊規(guī)則的能量管理策略24-25
• 2.2.3 瞬時(shí)優(yōu)化能量管理策略25-26
• 2.2.4 全局優(yōu)化能量管理策略26-27
• 2.3 能量管理策略驗(yàn)證平臺簡介27-30
• 2.4 路況載入方法簡介30-31
• 2.5 動力系統(tǒng)關(guān)鍵部件選型31-32
• 2.5.1 電機(jī)功率的選擇31
• 2.5.2 發(fā)動機(jī)功率的選擇31-32
• 2.5.3 電池?cái)?shù)目的選擇32
• 2.6 混合動力汽車動力性能測試32-35
• 2.7 小結(jié)35-36
• 第三章 基于廣義徑向基函數(shù)的路況建模及路況預(yù)測36-50
• 3.1 路況建模的背景和意義36-37
• 3.2 路況信息采集37-39
• 3.2.1 NMEA-0183通信協(xié)議簡介37-38
• 3.2.2 路線選取及數(shù)據(jù)采集38-39
• 3.3 路況信息處理39-43
• 3.4 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)原理簡介43-45
• 3.5 路況建模及路況預(yù)測45-49
• 3.6 小章小結(jié)49-50
• 第四章 基于改進(jìn)動態(tài)規(guī)劃算法的能量管理策略50-58
• 4.1 動態(tài)規(guī)劃算法原理50-51
• 4.2 基于改進(jìn)動態(tài)規(guī)劃算法的能量管理策略設(shè)計(jì)51-55
• 4.2.1 改進(jìn)動態(tài)規(guī)劃算法思想51
• 4.2.2 基于改進(jìn)動態(tài)規(guī)劃算法的能量管理策略模型51-52
• 4.2.3 改進(jìn)動態(tài)規(guī)劃算法求解52-55
• 4.3 UDDS路況下的運(yùn)行結(jié)果55-57
• 4.4 本章小結(jié)57-58
• 第五章 基于路況預(yù)測和改進(jìn)動態(tài)規(guī)劃算法的能量管理策略58-65
• 5.1 能量管理策略仿真結(jié)果58-64
• 5.2 能量管理策略仿真結(jié)果分析64-65
• 第六章 總結(jié)與展望65-68
• 參考文獻(xiàn)68-74
• 附錄一74-76
• 致謝76-78
• 碩士期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及參加的科研項(xiàng)目78-79
• 學(xué)位論文評閱及答辯情況表79

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混合動力汽車控制策略研究進(jìn)展    歐健;張勇;陳寶;鄧國紅;張志遠(yuǎn);

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混合動力汽車控制策略研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢    陳智家;陳祥豐;歐陽海;

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并聯(lián)型混合動力汽車能量管理策略研究    舒紅

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