基于反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并聯(lián)式強(qiáng)混合動(dòng)力汽車能量控制策略研究

【摘要】：能量控制策略是混合動(dòng)力汽車的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),它的控制效果直接影響整車綜合性能。目前的控制策略存在適應(yīng)工況單一、實(shí)時(shí)性差等缺點(diǎn)。本文對(duì)傳統(tǒng)瞬時(shí)能量控制策略作進(jìn)一步研究,并結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化與改進(jìn)。 計(jì)算了不同工況下動(dòng)力電池的等效燃油消耗量,建立了瞬時(shí)等效油耗最低控制策略目標(biāo)函數(shù)。分析了動(dòng)力電池荷電狀態(tài)以及制動(dòng)能量回收這兩個(gè)因素對(duì)燃油消耗量的影響,對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行了修正。 采用Matlab/Simulink,基于改進(jìn)后的瞬時(shí)控制方案構(gòu)建了包括混合動(dòng)力系統(tǒng)最優(yōu)工作點(diǎn)計(jì)算模塊和平均制動(dòng)回收功率計(jì)算模塊在內(nèi)的瞬時(shí)控制策略總模塊,提取了改進(jìn)后的瞬時(shí)控制策略的控制規(guī)則。 建立了用于控制轉(zhuǎn)矩輸出的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,確定了包括隱藏層神經(jīng)元數(shù)目、激勵(lì)函數(shù)在內(nèi)的各網(wǎng)絡(luò)參數(shù),選擇了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法,基于改進(jìn)后的瞬時(shí)控制規(guī)則對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了訓(xùn)練,在此基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了混合動(dòng)力汽車用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器。 利用ADVISOR軟件,在兩種典型工況下分別對(duì)嵌入改進(jìn)后的瞬時(shí)控制策略模塊和Elman網(wǎng)絡(luò)控制器的混合動(dòng)力系統(tǒng)模型進(jìn)行了仿真。仿真結(jié)果顯示,改進(jìn)后的瞬時(shí)控制策略可以為混合動(dòng)力汽車節(jié)省更多的燃油,混合動(dòng)力汽車用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器能夠在保證燃油經(jīng)濟(jì)性的同時(shí),縮短控制反應(yīng)時(shí)間,從而提高了瞬時(shí)控制策略的實(shí)時(shí)性。 【關(guān)鍵詞】：混合動(dòng)力汽車 能量控制策略 等效油耗 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 仿真
【學(xué)位授予單位】：山東理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：U469.7
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第一章 緒論7-13
• 1.1 課題來(lái)源與研究意義7
• 1.2 并聯(lián)式強(qiáng)混合動(dòng)力汽車概述7-9
• 1.3 能量控制策略國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-12
• 1.3.1 能量控制策略分類9-11
• 1.3.2 現(xiàn)有能量控制策略存在的問(wèn)題11
• 1.3.3 國(guó)內(nèi)外研究新進(jìn)展11-12
• 1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容12-13
• 第二章 瞬時(shí)控制策略研究與改進(jìn)13-26
• 2.1 瞬時(shí)控制策略定義13-14
• 2.2 動(dòng)力電池等效油耗的計(jì)算方法14-17
• 2.3 動(dòng)力電池瞬時(shí)等效油耗的計(jì)算17-24
• 2.3.1 動(dòng)力電池放電工況下等效油耗的計(jì)算18-21
• 2.3.2 動(dòng)力電池充電工況下等效油耗的計(jì)算21-24
• 2.4 瞬時(shí)控制策略目標(biāo)函數(shù)24-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第三章 改進(jìn)后的瞬時(shí)控制策略在Matlab/Simulink中的實(shí)現(xiàn)26-37
• 3.1 動(dòng)力電池SOC復(fù)位修正26-29
• 3.2 制動(dòng)回收能量修正29-30
• 3.3 在Matlab/Simulink中建立瞬時(shí)控制策略模塊30-33
• 3.3.1 建立制動(dòng)回收功率模塊30-32
• 3.3.2 建立最優(yōu)工作點(diǎn)計(jì)算模塊32-33
• 3.4 提取改進(jìn)后的瞬時(shí)控制規(guī)則33-35
• 3.5 本章小結(jié)35-37
• 第四章 基于反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的瞬時(shí)控制策略37-47
• 4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)37-39
• 4.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能37
• 4.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作過(guò)程37-39
• 4.2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)39-44
• 4.2.1 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)39-40
• 4.2.2 網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)40-41
• 4.2.3 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)選擇41-42
• 4.2.4 訓(xùn)練算法選擇42-44
• 4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練44-46
• 4.3.1 GUI功能44-45
• 4.3.2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練45-46
• 4.4 本章小結(jié)46-47
• 第五章 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析47-59
• 5.1 仿真方法與軟件47-50
• 5.1.1 ADVISOR軟件混合仿真法47-48
• 5.1.2 ADVISOR的功能和特點(diǎn)48
• 5.1.3 ADVISOR的組成和工作過(guò)程48-50
• 5.2 仿真實(shí)驗(yàn)在ADVISOR中的實(shí)現(xiàn)50-52
• 5.2.1 仿真參數(shù)的制定50-51
• 5.2.2 仿真實(shí)驗(yàn)51-52
• 5.3 仿真結(jié)果對(duì)比與分析52-58
• 5.3.1 傳統(tǒng)瞬時(shí)控制策略與改進(jìn)后的瞬時(shí)控制策略的比較52-55
• 5.3.2 改進(jìn)后的瞬時(shí)控制策略與Elman網(wǎng)絡(luò)控制器的比較55-58
• 5.4 本章小結(jié)58-59
• 第六章 總結(jié)與展望59-61
• 參考文獻(xiàn)61-65
• 致謝65

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