混合动力电动汽车控制策略的仿真研究及优化

【摘要】：混合动力电动汽车(Hybrid Electric Vehicle,简称HEV)是当前解决能 源短缺和环境污染问题切实可行的技术之一。本文首先以SQR-HEV为研究对象, 根据SQR-HEV整车初步方案确定了其各部件的主要参数,建立发动机、电动机、 电池等各部件的数学模型和整车控制系统的数学模型;针对SQR-HEV的控制目 标和主要技术指标,在分析其运行工况的基础上提出了功率分配策略;对 ADVISOR软件进行二次开发,建立了SQR-HEV多能源系统逻辑门限值控制策略 和ICE优化曲线控制策略,并进行了计算与仿真比较;以实现燃油消耗最少和 兼顾电池SOC原则作为控制目标,建立了模糊逻辑控制策略模型-FIS,仿真 结果表明,模糊控制策略表现出较好的鲁棒性;最后,采用FMINCON优化软件 和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)分别对逻辑门限控制策略中的设计变量 以及模糊逻辑控制中的隶属度函数进行了优化。 【关键词】：混合动力电动汽车 控制策略 模糊逻辑 神经网络 仿真 优化
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2005
【分类号】：U469.72
【目录】：

• 第一章 绪论14-23
• 1.1 研究目的及意义14
• 1.2 国内外发展概述14-17
• 1.2.1 国外发展现状14-16
• 1.2.2 国内概况16-17
• 1.3 混合动力电动汽车分类及特点17-20
• 1.3.1 串联式HEV18
• 1.3.2 并联式HEV18
• 1.3.3 混联式HEV18-20
• 1.4 混合动力电动汽车控制策略20-21
• 1.4.1 SHEV控制策略20
• 1.4.2 PHEV控制策略20-21
• 1.5 本课题研究内容21-23
• 第二章 SQR-HEV动力耦合方案选择与系统建模23-31
• 2.1 SQR-HEV整车初步方案23-24
• 2.2 混合动力电动汽车仿真建模方法24-26
• 2.2.1 后向仿真建模法24-25
• 2.2.2 前向仿真建模法25
• 2.2.3 混合仿真建模法25-26
• 2.3 SQR-HEV系统建模26-30
• 2.3.1 车辆模型(行驶动力学模型)26
• 2.3.2 发动机模型26-27
• 2.3.3 电动机模型27-28
• 2.3.4 电池模型28-29
• 2.3.5 主要控制模型29-30
• 2.4 本章小结30-31
• 第三章 SQR-HEV控制策略设计及仿真分析31-46
• 3.1 控制目标31-32
• 3.2 SQR-HEV控制方案32-37
• 3.2.1 典型混合动力驱动系统的控制方法32-33
• 3.2.2 SQR-HEV运行工况及能量流控制33-36
• 3.2.3 SQR-HEV功率分配策略36-37
• 3.2.4 SQR-HEV工作模式37
• 3.3 SQR-HEV逻辑门限值控制策略37-40
• 3.3.1 启动工况控制策略38-39
• 3.3.2 驱动行驶工况控制策略39-40
• 3.3.3 减速制动工况控制策略40
• 3.4 ICE优化曲线控制策略40-42
• 3.5 性能仿真与分析42-45
• 3.5.1 仿真环境与仿真参数42-43
• 3.5.2 仿真结果及分析43-45
• 3.6 本章小结45-46
• 第四章 基于模糊逻辑的多能源控制系统研究46-62
• 4.1 介绍46-47
• 4.2 模糊逻辑基础47-49
• 4.2.1 模糊集合定义及表示方法47-48
• 4.2.2 二值逻辑与模糊逻辑48
• 4.2.3 模糊控制器组成48-49
• 4.3 模糊控制器设计49-55
• 4.3.1 输入输出参数选择49-50
• 4.3.2 隶属函数50-51
• 4.3.3 模糊控制规则51-52
• 4.3.4 模糊推理系统52-55
• 4.4 电池SOC预测55-56
• 4.4.1 传统SOC预测方法及缺陷55-56
• 4.4.2 基于模糊逻辑的电池SOC预测56
• 4.5 仿真结果及分析56-61
• 4.5.1 电池SOC的仿真结果及分析57-58
• 4.5.2 性能仿真分析58-60
• 4.5.3 不同控制策略的仿真比较60-61
• 4.6 本章小结61-62
• 第五章 SQR-HEV控制策略优化设计62-72
• 5.1 HEV优化方法介绍62-64
• 5.2 SQR-HEV控制策略优化64-66
• 5.2.1 优化模型描述64
• 5.2.2 优化原理及算法64-65
• 5.2.3 优化结果65-66
• 5.3 基于神经网络的控制策略优化66-69
• 5.3.1 ANFIS结构与算法66-67
• 5.3.2 ANFIS在SQR-HEV中的实现67-69
• 5.4 仿真分析69-71
• 5.5 本章小结71-72
• 第六章 结论及建议72-74
• 6.1 结论72-73
• 6.2 建议73-74
• 参考文献74-78
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文78

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