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电—电混合燃料电池汽车动力系统设计与优化研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 18:23:07
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电—电混合燃料电池汽车动力系统设计与优化研究【摘要】:随着汽车工业的迅猛发展和汽车保有量的飞速增长,全球石油资源递减和环境污染等问题却日益突出。世界各国政府开始投入大量的人力、物力

【摘要】:随着汽车工业的迅猛发展和汽车保有量的飞速增长,全球石油资源递减和环境污染等问题却日益突出。世界各国政府开始投入大量的人力、物力、财力竞相研制和开发旨在以节能、环保为终极目标的混合动力汽车、纯电动汽车等新能源汽车。电动汽车作为一种节能、无污染的理想“零排放”汽车,理所当然地受到了广泛的关注与重视,并在今后汽车工业的发展中占有越来越重要的地位。 燃料电池电动汽车(FCEV)由燃料电池提供动力源,主要是以氢燃料类型为主,其具有无污染、零排放、氢能资源丰富,制取方法很多,可获取性大等优势。以质子交换膜燃料电池为主,其燃料转换效率相比传统内燃机高达60%~70%,代表了新能源汽车的发展方向,我国863计划当中,明确将燃料电池汽车发展放在了我国的电动汽车发展的首位。本文先介绍了几种不同驱动模式的燃料电池动力系统结构,主要针对料电池与蓄电池混合驱动型汽车,以某1500kg轻型客车为例,对其动力系统几大关键部件进行设计与选型匹配。将主要动力源确定为质子交换膜燃料电池,辅助蓄电池选择Li离子电池,选取交流感应电机作为驱动部分执行机构。接着对驱动电机的功率、扭矩、转速进行参数设计,确定了燃料电池的输出功率和蓄电池的输出功率和容量。 接着对燃料电池混合动力汽车各个部件:包括车身、车轮、传动系统及驱动电机、燃料电池与蓄电池在ADVISOR软件基础上建模,并制定了功率跟随控制策略来实现燃料电池与蓄电池在不同工作模式下功率分配,并阐述了不同模式切换的条件算法。将设计好的燃料电池混合动力客车动力系统参数及控制策略在ADVISOR中修改完成后选择UDDS循环工况,进行仿真试验,得到了整车动力性和经济性结果。 最后,通过遗传算法优选控制策略中的四个参数:蓄电池最低期望值和最高期望值取值;燃料电池最小工作功率系数和燃料电池最大工作功率系数。经过遗传迭代以后得到优化后的参数,仿真以后得到新的燃料消耗量的值,对比原车设计参数中仿真所得的燃料消耗量值,整车的燃料经济性在动力性变化不大的同时有所提高。 【关键词】:燃料电池混合动力汽车 动力系统 ADVISOR 仿真 遗传算法
【学位授予单位】:重庆交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:U469.722
【目录】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-8
  • 第一章 绪论8-14
  • 1.1 研究背景8-9
  • 1.2 国内外燃料电池汽车研究现状和前景分析9-12
  • 1.2.1 国外研究现状分析9-11
  • 1.2.2 国内燃料电池车研发现状及发展规划11-12
  • 1.3 论文工作内容及研究意义12-13
  • 1.4 本章小结13-14
  • 第二章 燃料电池汽车技术的简介14-22
  • 2.1 燃料电池基本原理14-15
  • 2.2 燃料电池的优缺点及分类15-16
  • 2.3 燃料电池汽车关键技术16-17
  • 2.4 燃料电池车基本结构17-21
  • 2.5 本章小结21-22
  • 第三章 燃料电池汽车关键部件设计选型匹配22-37
  • 3.1 客车实例的燃料电池汽车整车参数22
  • 3.2 驱动电机选型及参数设计22-26
  • 3.3 主要动力源(燃料电池系统)的选型与参数设计26-30
  • 3.4 燃料电池汽车 DC/DC 变换器的关键技术30-32
  • 3.5 动力电池系统选型及其参数设计32-36
  • 3.5.1 蓄电池的选型32-34
  • 3.5.2 本文客车峰值电源的功率和能量容量设计34-36
  • 3.6 本章小结36-37
  • 第四章 客车实例建模仿真与能量管理策略与优化37-67
  • 4.1 客车实例的燃料电池车仿真模型建立37-48
  • 4.1.1 燃料电池汽车仿真软件37-38
  • 4.1.2 燃料电池混合动力汽车部件建模38-48
  • 4.2 燃料电池混合动力汽车能量管理策略的建立48-53
  • 4.2.1 整车控制策略的建立48-49
  • 4.2.2 功率跟随模式控制策略的切换与算法49-53
  • 4.3 整车系统建模及仿真结果分析53-62
  • 4.3.1 整车系统参数输入和工况选择53-56
  • 4.3.2 仿真结果输出及分析56-62
  • 4.4 基于遗传算法的动力系统控制策略参数优化62-66
  • 4.4.1 遗传算法的描述62-63
  • 4.4.2 基于遗传算法的优化及目标函数63-64
  • 4.4.3 优化结果分析64-66
  • 4.5 本章小结66-67
  • 第五章 全文总结与展望67-69
  • 5.1 总结67-68
  • 5.2 展望68-69
  • 致谢69-70
  • 参考文献70-73
  • 在校期间发表的论文及取得的科研成果73


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