混合動力汽車城市循環(huán)工況構(gòu)建及運行工況多尺度預測

【摘要】：本文完成了插電式混合動力公交車工況數(shù)據(jù)的采集試驗,對車輛行駛數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計學分析,針對混合動力公交車的運行特點,制定了與之相應的車輛狀態(tài)劃分原則和特征參數(shù)評價準則。根據(jù)速度、加速度和坡度等特征參數(shù),基于馬爾科夫鏈的相關(guān)理論,構(gòu)建了鄭州市道路循環(huán)工況。以構(gòu)建的循環(huán)工況為歷史信息,采用多尺度單次預測法,建立了基于馬爾科夫鏈的汽車運行工況預測模型,并以預測均方根誤差最小為目標,對預測模型進行優(yōu)化。最后將預測模型應用到實時仿真系統(tǒng)中,提出了循環(huán)工況狀態(tài)缺失情況下的預測方法,汽車運行工況實時預測模型精度估算方法及有效預測時長的選取機制,并在硬件在環(huán)仿真平臺上完成了汽車運行工況的實時預測試驗。(1)分析了混合動力汽車與傳統(tǒng)汽車運行特點的差異,制定了與傳統(tǒng)構(gòu)建法相區(qū)別的工況速度片段的劃分原則,提出了循環(huán)工況構(gòu)建過程中速度閾值、加速度閾值、PM(Performance Measure)值等參數(shù)的篩選與評價機制;為在循環(huán)工況中融入坡道信息,通過引入車輛瞬時輸出功率和名義速度等參量,將速度片段歸屬到不同的狀態(tài)簇中;最后基于馬爾科夫隨機過程相關(guān)理論,構(gòu)建了包含坡道信息的鄭州市城市循環(huán)工況,并將所得結(jié)果與基于主成分-聚類分析的傳統(tǒng)短行程法構(gòu)建的工況進行了對比分析。(2)提出了混合動力汽車運行工況多尺度預測方法。結(jié)合工況數(shù)據(jù)在相鄰時刻速度值的相關(guān)性分析,驗證了道路循環(huán)工況具有馬爾科夫性;基于馬爾科夫鏈-蒙特卡洛模擬法,提出了單尺度多次預測和多尺度單次預測兩種針對插電式混合動力客車的工況預測方法;通過對比兩種預測方法在預測精度方面的差異,選擇了多尺度單次預測法作為本文預測模型的基本方法;在保證預測精度的前提下,使用均值濾波和最小二乘擬合對預測結(jié)果進行了優(yōu)化。(3)對實時仿真系統(tǒng)中汽車運行工況的預測問題進行了分析,提出了循環(huán)工況狀態(tài)缺失情況下的預測方法,實時仿真系統(tǒng)中預測精度的統(tǒng)計估算方法,以及有效預測時長的確定原則;基于MotoTronVT System系統(tǒng)開發(fā)了運行工況預測的硬件在環(huán)仿真平臺,將人為操縱的油門踏板和制動踏板的踏板信號解析成汽車當前的運行速度,在該仿真平臺上完成了駕駛員在環(huán)的實時預測模型的測試驗證,分析了實時預測模型的預測精度和運算速度等參數(shù)。 【關(guān)鍵詞】：循環(huán)工況 坡道信息 馬爾科夫 多尺度預測 混合動力汽車
【學位授予單位】：北京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：U469.7
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 緒論11-25
• 1.1 課題研究的背景和意義11-12
• 1.2 關(guān)于循環(huán)工況構(gòu)建的研究概述12-19
• 1.2.1 國外行駛工況的概況13-16
• 1.2.2 國內(nèi)行駛工況的概況16
• 1.2.3 循環(huán)工況的構(gòu)建方法16-19
• 1.3 關(guān)于模型預測控制的研究概述19-23
• 1.3.1 基于規(guī)則的能量管理策略19-21
• 1.3.2 基于優(yōu)化的能量管理策略21-23
• 1.4 本論文的主要研究內(nèi)容23-25
• 第二章 城市工況及道路信息數(shù)據(jù)采集25-32
• 2.1 試驗線路及試驗車輛的選擇25-27
• 2.1.1 試驗線路的選擇25-27
• 2.1.2 試驗車輛的選擇27
• 2.2 試驗時間的選擇27
• 2.3 試驗數(shù)據(jù)采集27-30
• 2.3.1 行駛速度與加速度測量28-29
• 2.3.2 道路坡度測量29-30
• 2.4 關(guān)于原始采樣數(shù)據(jù)量的研究30-31
• 2.5 本章小結(jié)31-32
• 第三章 基于馬爾科夫鏈的混合動力公交車循環(huán)工況構(gòu)建32-55
• 3.1 馬爾科夫相關(guān)理論概述32-34
• 3.1.1 馬爾科夫過程和轉(zhuǎn)移矩陣32-33
• 3.1.2 馬爾科夫法道路循環(huán)工況構(gòu)建流程33-34
• 3.2 原始數(shù)據(jù)預處理34-42
• 3.2.1 片段的劃分34-37
• 3.2.2 速度片段所屬狀態(tài)的歸屬37-39
• 3.2.3 計算轉(zhuǎn)移矩陣39-40
• 3.2.4 關(guān)于原始數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析40-42
• 3.3 循環(huán)工況構(gòu)建42-47
• 3.3.1 構(gòu)建循環(huán)工況起始部分42-43
• 3.3.2 構(gòu)建循環(huán)工況中間部分43-45
• 3.3.3 構(gòu)建循環(huán)工況結(jié)束部分45-46
• 3.3.4 構(gòu)建道路循環(huán)工況46-47
• 3.4 與傳統(tǒng)短行程法工況構(gòu)建的對比47-54
• 3.4.1 短行程的劃分及其特征參數(shù)的選擇47-48
• 3.4.2 短行程特征參數(shù)矩陣及其標準化48-49
• 3.4.3 主成分分析49-51
• 3.4.4 短行程聚類分析51-52
• 3.4.5 不同方法構(gòu)建的工況之間的對比分析52-54
• 3.5 本章小結(jié)54-55
• 第四章 基于馬爾科夫鏈的未來工況預測模型構(gòu)建55-78
• 4.1 工況數(shù)據(jù)的馬爾科夫特性分析55-58
• 4.1.1 中國典型城市工況馬爾科夫特性分析55-57
• 4.1.2 預測時域的初步選定57-58
• 4.2 單尺度多次預測58-65
• 4.2.1 循環(huán)工況離散點狀態(tài)確定59-60
• 4.2.2 單一時間尺度下狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣的計算60-61
• 4.2.3 未來工況預測過程61-63
• 4.2.4 單尺度多次預測法預測結(jié)果及其分析63-65
• 4.3 多尺度單次預測65-69
• 4.3.1 不同時間尺度下狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣的計算65-66
• 4.3.2 未來工況預測過程66-67
• 4.3.3 多尺度單次預測法預測結(jié)果及對比分析67-69
• 4.4 多尺度單次預測結(jié)果優(yōu)化69-75
• 4.4.1 均值濾波70-72
• 4.4.2 多項式函數(shù)逼近72-74
• 4.4.3 優(yōu)化結(jié)果及結(jié)論74-75
• 4.5 基于鄭州城市道路循環(huán)工況的預測結(jié)果75-77
• 4.6 本章小結(jié)77-78
• 第五章 實時預測模型及其硬件在環(huán)仿真試驗78-92
• 5.1 預測模型在實時系統(tǒng)中的實現(xiàn)78-82
• 5.1.1 循環(huán)工況狀態(tài)缺失78-80
• 5.1.2 實時預測模型精度計算80-81
• 5.1.3 實時預測模型可變預測時長81-82
• 5.2 關(guān)于硬件在環(huán)仿真82-88
• 5.2.1 CANoe/Simulink聯(lián)合仿真82-84
• 5.2.2 基于MotoTron的控制器開發(fā)84-85
• 5.2.3 VT System及硬件在環(huán)仿真85-88
• 5.3 實時預測模型在硬件在環(huán)仿真平臺上的運行結(jié)果88-91
• 5.3.1 速度跟隨試驗結(jié)果88-89
• 5.3.2 實時預測模型預測精度分析89-90
• 5.3.3 實時預測模型運算速度分析90-91
• 5.4 本章小結(jié)91-92
• 結(jié)論92-94
• 附錄94-95
• 參考文獻95-100
• 攻讀學位期間發(fā)表論文與研究成果清單100-101
• 致謝101

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