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双能量源纯电动汽车能量管理的模糊控制研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 15:40:29
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双能量源纯电动汽车能量管理的模糊控制研究【摘要】:随着能源短缺与环境恶化问题的日愈突出,各国都加大了对新能源汽车研究的力度。在这种背景下,零排放、无污染的纯电动汽车成为当前研究的热

【摘要】:随着能源短缺与环境恶化问题的日愈突出,各国都加大了对新能源汽车研究的力度。在这种背景下,零排放、无污染的纯电动汽车成为当前研究的热点。但以动力电池作为能量源的纯电动汽车存在比功率低、充电时间长等问题,一直受限于电池技术而使得纯电动汽车得不到较快的发展。而另一种储能元件--超级电容,它的功率存储密度高,充放电特性好,但是其自身的比能量却很小,使得超级电容不能作为单一电源为纯电动汽车提供动力。因此,本文将高比能量的动力电池和大比功率的超级电容复合使用,通过设计合理的双能量源结构,建立高效的能量管理策略,充分发挥两者的优势,来解决目前动力电池纯电动汽车的不足。本文首先对双能量源纯电动汽车的电源系统进行选择,对电源系统各部件的特性进行分析,构建合理的电源结构,并对电源系统各部件进行建模和搭建好双能量源纯电动汽车能源系统的仿真模型;基于模糊控制理论设计模糊控制策略对双能量源纯电动汽车进行能量管理,在MATLAB中设计模糊控制器并建立相应的控制模块,利用ADVISOR软件对双能量源纯电动汽车和单一电源锂电池纯电动汽车在CYC_UDDS和CYC_US06两种工况下进行仿真分析,仿真结果表明,双能量源系统不仅能提高锂电池的充放电效率,减少锂电池的循环使用次数,起到保护锂电池的作用,还能回收更多的再生制动能量,延长续驶里程。然后在双能量源系统模糊控制器的基础上,以输出隶属函数和模糊规则为优化对象,以车辆的能量消耗率和制动能量回收率为优化目标,建立双能量源系统优化模型,利用粒子群算法进行优化;在MATLAB中编写粒子群优化程序,联合ADVISOR软件对优化前后的模糊控制器在CYC_UDDS和CYC_US06两种工况下进行仿真分析,仿真结果表明,优化后车辆在两种工况下的能量消耗率都有小幅度的降低,并且能更高效的回收制动能量,提高车辆的经济性。 【关键词】:双能量源 超级电容 模糊控制 粒子群算法优化 ADVISOR
【学位授予单位】:长安大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:U469.72
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 第一章 绪论9-13
  • 1.1 选题背景和研究意义9
  • 1.2 电动汽车的发展概况9-10
  • 1.3 双能量源国内外研究现状10-11
  • 1.3.1 国外研究现状10-11
  • 1.3.2 国内研究现状11
  • 1.4 控制策略研究现状11-12
  • 1.5 本文研究的主要内容12-13
  • 第二章 双能量源纯电动汽车电源系统的选择与特性分析13-19
  • 2.1 动力电池的选择13-14
  • 2.2 磷酸铁锂电池的特性分析14-17
  • 2.2.1 锂电池的充放电特性14-16
  • 2.2.2 锂电池的容量特性16
  • 2.2.3 锂电池的内阻特性16-17
  • 2.3 超级电容特性分析17-18
  • 2.4 本章小结18-19
  • 第三章 双能量源纯电动汽车的电源结构与建模19-28
  • 3.1 双能量源纯电动汽车的电源结构19-20
  • 3.2 双能量源纯电动汽车的工作模式分析20-22
  • 3.3 双能量源纯电动汽车的功率需求分析22-23
  • 3.4 电源系统各部件建模23-27
  • 3.4.1 锂离子电池的建模23-24
  • 3.4.2 超级电容的建模24-25
  • 3.4.3 功率总线模型25-26
  • 3.4.4 双能量源纯电动汽车能源系统的仿真模型26-27
  • 3.5 本章小结27-28
  • 第四章 双能量源系统模糊控制的研究28-44
  • 4.1 模糊控制理论简介28-29
  • 4.2 模糊控制器的结构29-30
  • 4.3 模糊控制策略设计30
  • 4.4 模糊逻辑控制器的设计30-38
  • 4.4.1 输入输出隶属函数的确定31-32
  • 4.4.2 论域和模糊子集的确定32-35
  • 4.4.3 模糊规则的设计35-38
  • 4.5 ADVISOR联合仿真38-40
  • 4.6 仿真参数的设定40
  • 4.7 仿真结果分析40-43
  • 4.8 本章小结43-44
  • 第五章 基于粒子群算法优化模糊控制器44-50
  • 5.1 粒子群算法的起源44
  • 5.2 粒子群算法的描述44-45
  • 5.3 双能量源系统优化模型的建立45-47
  • 5.3.1 优化目标函数的确定45-46
  • 5.3.2 优化约束条件的确定46-47
  • 5.3.3 优化求解的数学模型47
  • 5.4 粒子群算法优化模糊控制器的求解47-48
  • 5.5 优化前后对比分析48-49
  • 5.6 本章小结49-50
  • 结论与展望50-52
  • 结论50
  • 展望50-52
  • 参考文献52-55
  • 致谢55


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