混合動力汽車能量管理系統(tǒng)的模糊控制研究

【摘要】： 汽車帶來的環(huán)境污染和能源短缺問題引起了人們的普遍關(guān)注,于是混合動力電動汽車登上了歷史舞臺?；旌蟿恿﹄妱悠囈云洫?dú)有的特點(diǎn)成為世界上新一代清潔汽車的研究重點(diǎn)。HEV是由發(fā)動機(jī)和電機(jī)混合提供動力,通過優(yōu)化控制發(fā)動機(jī)和電機(jī)的能量分配,使發(fā)動機(jī)一直工作在高效區(qū)中,實(shí)現(xiàn)減少油耗和降低排放的目的。而在HEV的設(shè)計中,無論其結(jié)構(gòu)有何差異,能量控制策略始終是HEV設(shè)計最重要的部分。 本文以并聯(lián)式混合動力電動汽車(Parallel Hybrid Electric Vehicle,簡稱PHEV)為主要研究對象,利用ADVISOR和MATLAB/SIMUlink建立發(fā)動機(jī)、電機(jī)、電池等部件的數(shù)學(xué)模型和整車控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。 然后,設(shè)計了一種以模糊控制理論為基礎(chǔ)的PHEV模糊邏輯控制策略,這種策略是根據(jù)模糊邏輯控制原理,以電池的荷電狀態(tài)(State-Of-Charge,簡稱SOC)值和駕駛員需求功率為模糊輸入來確定發(fā)動機(jī)的實(shí)際輸出轉(zhuǎn)矩,從而實(shí)現(xiàn)驅(qū)動能的合理分配,最終達(dá)到減小發(fā)動機(jī)燃油消耗并保證電池SOC平衡的目的。 最后,在MATLAB/SIMUlink中對模糊邏輯控制策略建模,并將建立的控制策略模型嵌入到ADVISOR汽車模擬仿真軟件中進(jìn)行仿真試驗(yàn)。通過與并聯(lián)電輔助式控制策略的仿真對比,結(jié)果表明,模糊邏輯控制策略能夠更好地提高燃油經(jīng)濟(jì)性,同時兼顧電池SOC平衡。然后針對傳統(tǒng)的獲取隸屬度函數(shù)和模糊規(guī)則方法的不足,研究了對設(shè)計的模糊邏輯控制器采用遺傳算法優(yōu)化其隸屬度函數(shù)的方法。最后對優(yōu)化后的模糊邏輯控制策略進(jìn)行仿真研究,結(jié)果表明,采用優(yōu)化后的模糊邏輯控制策略的混合動力電動汽車的燃油經(jīng)濟(jì)性有所提高。 【關(guān)鍵詞】：模糊邏輯控制 混合動力電動汽車 能量控制 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號】：TP273.4
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-18
• 1.1 研究的目的和意義9-10
• 1.2 HEV的特點(diǎn)10-12
• 1.3 HEV的發(fā)展和研究綜述12-16
• 1.3.1 HEV的發(fā)展歷程12-13
• 1.3.2 國內(nèi)外HEV的研究現(xiàn)狀13-16
• 1.3.3 HEV的發(fā)展趨勢16
• 1.4 本文的研究內(nèi)容16-18
• 第2章 PHEV結(jié)構(gòu)與整車建模18-28
• 2.1 PHEV結(jié)構(gòu)和工作原理18-19
• 2.2 PHEV工作模式19
• 2.3 PHEV的優(yōu)缺點(diǎn)19-20
• 2.4 PHEV整車建模20-27
• 2.4.1 車輛模型的建立20-22
• 2.4.2 發(fā)動機(jī)建模22-24
• 2.4.3 電機(jī)建模24-26
• 2.4.4 電池建模26-27
• 2.5 本章小結(jié)27-28
• 第3章 PHEV的控制策略和仿真方法28-38
• 3.1 PHEV的控制策略28-34
• 3.1.1 并聯(lián)電輔助式控制策略29-31
• 3.1.2 并聯(lián)自適應(yīng)式控制策略(實(shí)時控制策略)31-33
• 3.1.3 SOC的扭矩平衡式控制策略33-34
• 3.2 PHEV控制策略的選擇34
• 3.3 HEV仿真方法34-37
• 3.3.1 前向仿真法34-35
• 3.3.2 后向仿真法35-36
• 3.3.3 混合仿真法36-37
• 3.4 本章小結(jié)37-38
• 第4章 模糊邏輯控制基礎(chǔ)理論38-48
• 4.1 模糊邏輯控制理論概述38-40
• 4.1.1 模糊控制理論的產(chǎn)生與發(fā)展38-39
• 4.1.2 模糊理論的現(xiàn)狀39-40
• 4.2 模糊邏輯基礎(chǔ)40-42
• 4.2.1 模糊集合及隸屬度函數(shù)40-42
• 4.2.2 模糊控制規(guī)則42
• 4.3 模糊邏輯控制的基本原理42-43
• 4.4 模糊邏輯控制器的設(shè)計43-47
• 4.4.1 模糊控制參數(shù)44-45
• 4.4.2 確定模糊控制規(guī)則45
• 4.4.3 規(guī)則的評估45-46
• 4.4.4 沖突消解46
• 4.4.5 反模糊化46-47
• 4.5 本章小結(jié)47-48
• 第5章 PHEV能量管理系統(tǒng)的模糊控制48-71
• 5.1 ADVISOR軟件仿真49-52
• 5.2 遺傳算法的基礎(chǔ)理論52-56
• 5.2.1 遺傳算法的基本原理52-54
• 5.2.2 遺傳算法的構(gòu)成要素54-55
• 5.2.3 遺傳算法的應(yīng)用步驟55-56
• 5.3 PHEV能量模糊邏輯控制策略設(shè)計與仿真56-63
• 5.3.1 模糊邏輯控制策略56-57
• 5.3.2 模糊邏輯控制器的設(shè)計57-60
• 5.3.3 仿真結(jié)果分析60-63
• 5.4 用遺傳算法優(yōu)化模糊控制器63-66
• 5.4.1 參數(shù)的編碼和初始種群的產(chǎn)生64
• 5.4.2 適應(yīng)度函數(shù)的確定64-65
• 5.4.3 解碼65
• 5.4.4 遺傳操作的設(shè)計65
• 5.4.5 各項(xiàng)參數(shù)的取值65-66
• 5.5 隸屬度函數(shù)優(yōu)化結(jié)果66-67
• 5.6 優(yōu)化前后仿真結(jié)果與分析67-70
• 5.7 本章小結(jié)70-71
• 第6章 結(jié)論和展望71-73
• 6.1 全文總結(jié)71-72
• 6.2 研究展望72-73
• 參考文獻(xiàn)73-76
• 作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文76-77
• 致謝77

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