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混合動(dòng)力汽車的控制策略設(shè)計(jì)及其優(yōu)化方法研究

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混合動(dòng)力汽車的控制策略設(shè)計(jì)及其優(yōu)化方法研究【摘要】:混合電動(dòng)汽車是一種準(zhǔn)環(huán)保型的車輛,其能源裝置通常由發(fā)動(dòng)機(jī),電池和電機(jī)組合而成。它能根據(jù)不同的行駛工況,實(shí)現(xiàn)單能源或多能源聯(lián)合驅(qū)動(dòng)

【摘要】: 混合電動(dòng)汽車是一種準(zhǔn)環(huán)保型的車輛,其能源裝置通常由發(fā)動(dòng)機(jī),電池和電機(jī)組合而成。它能根據(jù)不同的行駛工況,實(shí)現(xiàn)單能源或多能源聯(lián)合驅(qū)動(dòng)方式,達(dá)到減少油耗和排放的最終目的。因此,在整車配置確定的前提下,如何實(shí)現(xiàn)多種動(dòng)力源的協(xié)調(diào)工作,是混合電動(dòng)汽車能源管理策略設(shè)計(jì)的核心問(wèn)題,也是混合電動(dòng)汽車的技術(shù)難點(diǎn)之一。本文主要根據(jù)并聯(lián)式混合電動(dòng)汽車(PHEV——Parallel Hybrid Electric Vehicle)的特點(diǎn),進(jìn)行了PHEV模糊控制器的設(shè)計(jì)與優(yōu)化,主要研究?jī)?nèi)容如下: 1)介紹了各種電動(dòng)汽車技術(shù),選擇以PHEV為研究對(duì)象,并針對(duì)PHEV的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)提出PHEV控制策略設(shè)計(jì)的重要性和技術(shù)關(guān)鍵。 2)基于ADVISOR2002的汽車仿真平臺(tái),對(duì)PHEV動(dòng)力系統(tǒng)的各部件進(jìn)行模型分析,為后面的研究奠定了理論基礎(chǔ)。 3)在前人研究成果的基礎(chǔ)上,深入研究和探討了各種PHEV控制策略的控制邏輯和特點(diǎn)。并根據(jù)PHEV動(dòng)力系統(tǒng)特點(diǎn),針對(duì)ADVISOR中自定的模糊控制器提出了改進(jìn)方案,完成PHEV模糊控制器的設(shè)計(jì)。并通過(guò)仿真分析,對(duì)比分析各種控制器的控制特性,驗(yàn)證了該控制器對(duì)PHEV系統(tǒng)的適用性。 4)為了進(jìn)一步改善PHEV的燃油經(jīng)濟(jì)性,動(dòng)力性和排放性,本文提出采用多目標(biāo)遺傳算法——NSGA-II(Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm-II)對(duì)PHEV模糊控制器的隸屬函數(shù)進(jìn)行多目標(biāo)尋優(yōu)設(shè)計(jì)。制定了設(shè)計(jì)變量的選取規(guī)則,并通過(guò)DOE分析提取重要的設(shè)計(jì)變量,提高優(yōu)化效率。最后,基于仿真結(jié)果,驗(yàn)證了該優(yōu)化方法的有效性。 本論文所做的研究將為PHEV能量管理控制策略的設(shè)計(jì)和優(yōu)化方法提供了重要的開(kāi)發(fā)手段,并對(duì)PHEV的開(kāi)發(fā)具有一定指導(dǎo)作用和參考價(jià)值。 【關(guān)鍵詞】:混合動(dòng)力汽車 模糊控制 隸屬函數(shù) 多目標(biāo)優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】:華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2007
【分類號(hào)】:U469.72
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-8
  • 1 緒論8-20
  • 1.1 課題的背景8-9
  • 1.2 電動(dòng)汽車分類9-11
  • 1.3 PHEV 能量管理的研究現(xiàn)狀11-14
  • 1.4 多目標(biāo)優(yōu)化在HEV 中的應(yīng)用14-15
  • 1.5 HEV 的國(guó)內(nèi)外發(fā)展概況15-18
  • 1.6 本文的主要工作和內(nèi)容安排18-20
  • 2 混合動(dòng)力汽車的模型20-29
  • 2.1 整車動(dòng)力學(xué)模型20-21
  • 2.2 車輪模型21-22
  • 2.3 主減速器模型22
  • 2.4 發(fā)動(dòng)機(jī)模型22-24
  • 2.5 電機(jī)模型24-26
  • 2.6 蓄電池模型26-28
  • 2.7 本章小結(jié)28-29
  • 3 混合動(dòng)力汽車的控制策略設(shè)計(jì)29-45
  • 3.1 引言29
  • 3.2 車型配置及相關(guān)參數(shù)29-30
  • 3.3 基于邏輯門限的電力輔助式控制策略介紹30-32
  • 3.4 基于模糊邏輯的控制策略設(shè)計(jì)32-33
  • 3.5 模糊控制概述33-38
  • 3.6 仿真分析38-44
  • 3.7 小結(jié)44-45
  • 4 多目標(biāo)優(yōu)化遺傳算法45-54
  • 4.1 引言45-46
  • 4.2 基本概念及術(shù)語(yǔ)46
  • 4.3 古典多目標(biāo)優(yōu)化方法46-48
  • 4.4 基于PARETO 的多目標(biāo)遺傳算法48-53
  • 4.5 小結(jié)53-54
  • 5 基于模糊控制的PHEV 多目標(biāo)優(yōu)化54-63
  • 5.1 引言54
  • 5.2 目標(biāo)函數(shù)和約束條件54-55
  • 5.3 設(shè)計(jì)變量的選取55-57
  • 5.4 優(yōu)化模型的建立57-58
  • 5.5 優(yōu)化過(guò)程的實(shí)現(xiàn)58-59
  • 5.6 優(yōu)化結(jié)果分析59-62
  • 5.7 小結(jié)62-63
  • 6 全文總結(jié)63-65
  • 6.1 總結(jié)63
  • 6.2 進(jìn)一步的研究工作63-65
  • 致謝65-66
  • 參考文獻(xiàn)66-70


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油電混合動(dòng)力汽車在美國(guó)大行其道    魏薇

混合動(dòng)力汽車技術(shù)取得新突破    記者 李文峰 通訊員 夏偉雄 劉亞鵬

新能源元年從“弱混”開(kāi)啟”    本報(bào)記者 金麗媛

發(fā)展混合動(dòng)力汽車刻不容緩    木子風(fēng)

并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車能量管理策略優(yōu)化研究    吳劍

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