基于預(yù)測的混合動力汽車最優(yōu)動力分配控制策略

【摘要】：近年來,大氣環(huán)境遭到很大的破壞,而大量的汽車尾氣是造成大氣污染主要因素,因此研究新型能源汽車受到人們的重視?；旌蟿恿ζ嚨尿?qū)動源包括電機和發(fā)動機,這種車型是傳統(tǒng)汽車和純電動汽車的過度車型。如何合理利用和分配這兩種動力源,使混合動力汽車對能源的利用率更高和污染物的排放更少,成為當今混合動力汽車領(lǐng)域的研究熱點?；谶壿嬕?guī)則的混合動力汽車控制策略是目前研究最成熟、應(yīng)用最廣泛的。該控制策略實現(xiàn)簡單,但不能充分改善混合動力汽車整車經(jīng)濟性能。基于全局動態(tài)規(guī)劃的控制策略雖然在理論上使混合動力汽車的燃油經(jīng)濟性能夠達到全局最優(yōu),但是需要預(yù)知全局路況信息。為彌補傳統(tǒng)控制策略的不足,本文提出兩種預(yù)測方法來預(yù)測混合動力汽車未來的行駛信息,并根據(jù)預(yù)測到的信息制定了兩種不同的控制策略。本文主要工作和成果如下:1.提出運用馬爾可夫預(yù)測方法來預(yù)測混合動力汽車未來運行狀態(tài),并根據(jù)預(yù)測出的結(jié)果建立模糊邏輯控制器,來實現(xiàn)發(fā)動機和電機之間的最優(yōu)轉(zhuǎn)矩分配,使發(fā)動機工作在最佳工作點,電池SOC保持在預(yù)期范圍內(nèi)。觀察Advisor仿真結(jié)果可知,相比于基于邏輯規(guī)則和傳統(tǒng)模糊邏輯的控制策略,混合動力汽車整車經(jīng)濟性能有了明顯的改善。2.提出利用指數(shù)函數(shù)對混合動力汽車未來一段時間內(nèi)的車速進行預(yù)測,通過車輛動力學(xué)公式,由車速求出混合動力汽車未來一段時間內(nèi)的需求轉(zhuǎn)矩,然后結(jié)合動態(tài)規(guī)劃方法,求出未來一段時間內(nèi)的最優(yōu)發(fā)動機輸出轉(zhuǎn)矩,從而使混合動力汽車轉(zhuǎn)矩分配達到瞬時最優(yōu)。通過Advisor軟件仿真結(jié)果可知,該控制策略能提高混合動力汽車整體的經(jīng)濟性能。論文比較了這兩種控制策略,分析了各自的優(yōu)缺點。最后,對全文進行總結(jié),并對進一步的研究提出一些展望。 【關(guān)鍵詞】：混合動力汽車 馬爾可夫預(yù)測 模糊邏輯控制器 指數(shù)函數(shù)預(yù)測 動態(tài)規(guī)劃
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：U469.7
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-17
• 1.1 課題研究背景及意義10
• 1.2 國內(nèi)外混合動力汽車研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 混合動力汽車分類11-13
• 1.3.1 串聯(lián)式混合動力汽車12
• 1.3.2 并聯(lián)式混合動力汽車12-13
• 1.3.3 混聯(lián)式混合動力汽車13
• 1.4 混合動力汽車控制策略研究現(xiàn)狀及發(fā)展13-16
• 1.4.1 控制策略的研究現(xiàn)狀13-15
• 1.4.2 控制策略的發(fā)展15-16
• 1.5 本文主要研究內(nèi)容16-17
• 第2章 混合動力汽車動力系統(tǒng)模型建立17-26
• 2.1 發(fā)動機數(shù)學(xué)模型17-19
• 2.2 電機數(shù)學(xué)模型19-21
• 2.3 電池數(shù)學(xué)模型21-23
• 2.4 轉(zhuǎn)矩耦合器數(shù)學(xué)模型23-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第3章 基于馬爾可夫預(yù)測的混合動力汽車控制策略26-43
• 3.1 馬爾可夫預(yù)測原理26-28
• 3.1.1 馬爾可夫過程26-27
• 3.1.2 馬爾可夫鏈27-28
• 3.2 馬爾可夫預(yù)測過程28-30
• 3.2.1 狀態(tài)空間劃分28
• 3.2.2 初始概率的計算28-29
• 3.2.3 轉(zhuǎn)移概率的計算29
• 3.2.4 轉(zhuǎn)移概率矩陣的計算29-30
• 3.3 汽車行駛工況的馬爾可夫性驗證30-33
• 3.3.1 UDDS工況的馬爾可夫性驗證30-32
• 3.3.2 NEDC工況的馬爾可夫性驗證32-33
• 3.4 混合動力汽車未來狀態(tài)預(yù)測33-37
• 3.4.1 行駛狀態(tài)的識別34-35
• 3.4.2 狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣模型35-37
• 3.5 模糊邏輯控制策略37-42
• 3.5.1 模糊邏輯控制器原理37-39
• 3.5.2 模糊邏輯控制器模型39-42
• 3.6 本章小結(jié)42-43
• 第4章 基于模型預(yù)測的混合動力汽車控制策略43-54
• 4.1 模型預(yù)測控制原理43-46
• 4.2 指數(shù)函數(shù)預(yù)測模型46-53
• 4.2.1 指數(shù)函數(shù)預(yù)測理論46-47
• 4.2.2 預(yù)測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)47-48
• 4.2.3 預(yù)測模型的建立48-49
• 4.2.4 動態(tài)規(guī)劃優(yōu)化模塊49-51
• 4.2.5 動態(tài)規(guī)劃求解過程51-53
• 4.3 本章小結(jié)53-54
• 第5章 仿真和結(jié)果分析54-71
• 5.1 ADVISOR仿真軟件介紹54-57
• 5.2 仿真結(jié)果及分析57-70
• 5.2.1 仿真參數(shù)設(shè)置57-58
• 5.2.2 基于馬爾可夫預(yù)測控制策略的仿真結(jié)果58-64
• 5.2.3 基于指數(shù)函數(shù)預(yù)測控制策略的仿真結(jié)果64-70
• 5.3 本章小結(jié)70-71
• 第6章 總結(jié)與展望71-73
• 6.1 總結(jié)71-72
• 6.2 展望72-73
• 參考文獻73-77
• 致謝77-78
• 攻讀學(xué)位期間參加的科研項目和成果78

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