基于CVT的混合動力汽車能量管理與控制策略的研究

【摘要】：能源危機和環(huán)境污染是汽車工業(yè)所面臨的兩大難題,混合動力汽車以其低油耗、低排放的優(yōu)點成為了世界上新一代環(huán)保節(jié)能汽車的研究重點。而實現(xiàn)混合動力汽車能量管理與整車控制策略是混合動力汽車的核心關(guān)鍵技術(shù),通過優(yōu)化控制發(fā)動機和電機的能量分配,使發(fā)動機一直工作在高效區(qū),從而減少油耗、降低排放和延長電池壽命。 本文以并聯(lián)式混合動力汽車為主要研究對象,在新型輕度混合動力汽車“五菱CN100”的基礎(chǔ)上利用MATLAB/ SIMUlink建立整車、發(fā)動機、電機、無級變速器(Continuously Variable Transmission,CVT)、電池的數(shù)學模型。 然后分析了幾種能量管理控制策略的優(yōu)缺點,并在原有的控制策略上進行優(yōu)化,設(shè)計了一種以模糊控制理論為基礎(chǔ),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為輔助的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法,通過分析其輸入變量(加速踏板的位置值及其變化率、制動踏板的位置值、車速及其變化率、動力電池的剩余電量值)與輸出變量(發(fā)動機油門開度、電動機狀態(tài)和電動機油門開度)之間的關(guān)系,判斷汽車所要進入的運行模式,從而進行合理的能量分配,以減小發(fā)動機燃油消耗并保證電池的荷電狀態(tài)(State Of Charge,SOC)值的平衡。 最后將建立的整車模型和控制策略嵌入到ADVISOR汽車模擬仿真軟件中,并進行仿真實驗,通過選用不同的循環(huán)工況進行仿真對比,結(jié)果表明,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法能很好地提高整車燃油經(jīng)濟性,同時也兼顧了電池SOC的平衡。 總之,本文對并聯(lián)式混合動力汽車的能量管理與控制策略進行理論研究,雖然理論仿真結(jié)果有很好的效果,但并未深入研究其整車控制器的實際開發(fā),在實際應(yīng)用方面還需要進一步的研究。 【關(guān)鍵詞】：混合動力汽車 整車建模 無級變速器 能量管理策略 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學位授予單位】：湖南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2011
【分類號】：U469.7
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 插圖索引7-9
• 附表索引9-13
• 第1章 緒論13-23
• 1.1 研究目的和意義13-14
• 1.2 混合動力汽車的結(jié)構(gòu)及發(fā)展概況14-16
• 1.2.1 混合動力汽車的結(jié)構(gòu)形式14-15
• 1.2.2 國外研究動態(tài)15-16
• 1.2.3 國內(nèi)研究動態(tài)16
• 1.3 混合動力汽車關(guān)鍵技術(shù)16-19
• 1.3.1 動力系統(tǒng)參數(shù)匹配17
• 1.3.2 整車能量管理與動力系統(tǒng)控制17-18
• 1.3.3 動力電池及其管理系統(tǒng)18-19
• 1.4 混合動力系統(tǒng)與CVT 技術(shù)融合的優(yōu)勢19-20
• 1.5 混合動力汽車控制策略概述20-22
• 1.6 本文主要研究內(nèi)容22-23
• 第2章 CN100 混合動力汽車結(jié)構(gòu)和整車建模23-38
• 2.1 CN100 混合動力汽車結(jié)構(gòu)23-27
• 2.2 CN100 混合動力汽車運行模式27-29
• 2.3 CN100 混合動力汽車整車建模29-37
• 2.3.1 車輛模型的建立29-31
• 2.3.2 發(fā)動機建模31-33
• 2.3.3 電機建模33-34
• 2.3.4 CVT 建模34-35
• 2.3.5 電池建模35-37
• 2.3.6 整車建模37
• 2.4 本章小結(jié)37-38
• 第3章 并聯(lián)式混合動力汽車的控制策略38-42
• 3.1 并聯(lián)式混合動力汽車的控制策略38-39
• 3.1.1 并聯(lián)電輔助式控制策略38-39
• 3.1.2 并聯(lián)自適應(yīng)式控制策略39
• 3.1.3 轉(zhuǎn)矩平衡式控制策略39
• 3.2 混合動力汽車仿真方法39-41
• 3.2.1 前向仿真40
• 3.2.2 后向仿真40-41
• 3.2.3 混合仿真41
• 3.3 本章小結(jié)41-42
• 第4章 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合動力汽車能量管理42-59
• 4.1 模糊控制基礎(chǔ)42-45
• 4.1.1 模糊控制及發(fā)展現(xiàn)狀42
• 4.1.2 模糊集合及隸屬度函數(shù)42-43
• 4.1.3 模糊控制規(guī)則43-44
• 4.1.4 模糊控制特點及控制器結(jié)構(gòu)44-45
• 4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述45-48
• 4.2.1 神經(jīng)元模型45-46
• 4.2.2 感知器46-47
• 4.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點及分類47-48
• 4.3 模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合48-49
• 4.4 混合動力汽車能量管理的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法49-58
• 4.4.1 能量管理系統(tǒng)的控制策略49-53
• 4.4.2 能量管理系統(tǒng)模糊規(guī)則的建立53-57
• 4.4.3 能量管理系統(tǒng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)57
• 4.4.4 能量管理系統(tǒng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序設(shè)計57-58
• 4.5 本章小結(jié)58-59
• 第5章 基于ADVISOR 二次開發(fā)的整車仿真和分析59-65
• 5.1 整車建模在ADVISOR 軟件中的分析59-61
• 5.1.1 ADVISOR 仿真軟件介紹59-60
• 5.1.2 整車模型在ADVISOR 中的實現(xiàn)60-61
• 5.2 整車仿真結(jié)果分析61-64
• 5.2.1 NEDC 工況仿真結(jié)果61-62
• 5.2.2 1015 工況仿真結(jié)果62-63
• 5.2.3 UDDS 工況仿真結(jié)果63-64
• 5.3 本章小結(jié)64-65
• 結(jié)論與展望65-67
• 一、全文總結(jié)65
• 二、本文創(chuàng)新點65
• 三、研究展望65-67
• 參考文獻67-70
• 致謝70

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