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并联混合动力汽车总成参数匹配及优化研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 16:44:38
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并联混合动力汽车总成参数匹配及优化研究【摘要】:面对能源紧缺和环境恶化问题,混合动力汽车以其低油耗、低排放的特点得到世界各大公司的青睐,世界诸多国家将其作为潜在的支柱产业。动力总成

【摘要】:面对能源紧缺和环境恶化问题,混合动力汽车以其低油耗、低排放的特点得到世界各大公司的青睐,世界诸多国家将其作为潜在的支柱产业。动力总成参数匹配和控制策略的优化是混合动力汽车研究的关键技术,它会直接影响到混合动力汽车的燃油经济性和排放性能。通过优化控制策略可使发动机、电机保持在最佳经济区工作,并实现再生制动能量回收,提高整车能量利用率,同时大幅度减少排放污染。因此,在纯电动汽车关键技术突破之前,兼顾了传统汽车和电动汽车优点的混合动力汽车最具有市场前景。 本课题详细分析了不同结构的混合动力汽车动力总成方案,最终确定以ISG型并联混合动力汽车为研究对象,在原型车外部结构尺寸参数指导下,根据车辆动力性能要求,对动力总成部件进行选型和参数设计。在发动机参数设计中,应用了性能等级参数法,该方法能够快速发现发动机功率变化带来的综合影响。 基于AVL Cruise建立了ISG型混合动力汽车的仿真平台,并确定了模型的置信度。对动力总成设计参数进行仿真试验验证,仿真结果能够满足车辆动力性能设计要求,证明了动力总成设计方法的可行性。 控制策略对混合动力汽车的性能有着重要影响,本文基于ISG型混合动力汽车的特点,选择了电动机辅助控制策略和模糊逻辑控制策略,在Matlab/Simulink中实现了控制策略的建模,并将Simulink模型嵌入到整车模型中。通过仿真试验,验证了电动机辅助控制策略在本车型中比模糊逻辑控制策略更有效。 针对HEV的参数优化问题,选定带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),并建立了优化数学模型,在Matlab中实现对Cruise的联合编程,在ECE+EUDC工况下对主减速比和控制策略参数进行优化。优化结果表明此优化算法在提高整车性能方面起到了良好的作用。最后,将优化结果在欧洲工况NEDC和日本工况Ja1015下进行仿真试验,整车经济性和排放性能同样得到了提高,验证了此优化算法具有一定的适用性。 【关键词】:混合动力汽车 ISG 动力总成 遗传算法 优化 仿真
【学位授予单位】:西南交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:U469.7
【目录】:
  • 摘要6-7
  • Abstract7-12
  • 第1章 绪论12-19
  • 1.1 混合动力汽车的发展概况12-13
  • 1.2 研究背景及意义13
  • 1.3 混合动力汽车参数设计及优化方法研究现状13-17
  • 1.3.1 混合动力汽车参数设计及优化方法13-16
  • 1.3.2 国内外学者研究现状16-17
  • 1.4 本文研究的主要内容17-19
  • 第2章 混合动力汽车动力总成设计19-36
  • 2.1 动力总成方案设计19-24
  • 2.1.1 串联式混合动力汽车19-20
  • 2.1.2 并联混合动力汽车20-22
  • 2.1.3 混联式混合动力汽车22-23
  • 2.1.4 动力总成方案选型23-24
  • 2.2 动力总成主要部件选型24-27
  • 2.2.1 发动机选型24-25
  • 2.2.2 电机选型25
  • 2.2.3 储能元件选型25-26
  • 2.2.4 变速机构选型26-27
  • 2.3 动力总成主要部件参数设计27-35
  • 2.3.1 参考车辆的主要结构参数27-28
  • 2.3.2 设计要求28
  • 2.3.3 动力总成功率初步确定28-29
  • 2.3.4 发动机参数设计29-31
  • 2.3.5 ISG电机参数设计31-32
  • 2.3.6 蓄电池参数设计32-34
  • 2.3.7 传动系参数设计34-35
  • 2.4 本章小结35-36
  • 第3章 ISG型混合动力汽车正向仿真平台建立36-47
  • 3.1 AVL Cruise软件介绍36
  • 3.2 主要部件模型36-41
  • 3.2.1 整车模型36-37
  • 3.2.2 发动机模型37-38
  • 3.2.3 电机模型38
  • 3.2.4 电池模型38-39
  • 3.2.5 离合器模型39-40
  • 3.2.6 变速器模型40
  • 3.2.7 驾驶员模型40-41
  • 3.3 ISG型混合动力汽车仿真平台建立41-43
  • 3.4 仿真平台置信度检验43-44
  • 3.5 动力总成参数设计仿真验证44-46
  • 3.6 本章小结46-47
  • 第4章 并联混合动力汽车控制策略研究47-63
  • 4.1 并联式混合动力汽车控制策略47-49
  • 4.2 能量回馈制动工作模式下的控制策略49-51
  • 4.2.1 能量回馈制动工作模式下的系统分析49-50
  • 4.2.2 再生制动控制策略50-51
  • 4.3 控制策略在Simulink中的实现51-56
  • 4.3.1 电动机辅助控制策略51-52
  • 4.3.2 模糊逻辑控制策略52-55
  • 4.3.3 能量回收控制策略55-56
  • 4.4 控制策略在仿真平台的仿真分析56-62
  • 4.4.1 等效油耗的计算56-57
  • 4.4.2 控制策略仿真结果57-62
  • 4.5 本章小结62-63
  • 第5章 基于多目标遗传算法的PHEV参数优化63-77
  • 5.1 多目标优化问题研究现状63-64
  • 5.2 遗传算法64-67
  • 5.2.1 遗传算法的基本原理64-65
  • 5.2.2 遗传算法的特点65-66
  • 5.2.3 带精英策略的非支配排序遗传算法66-67
  • 5.3 HEV参数优化数学模型67-70
  • 5.3.1 设计变量的确定67
  • 5.3.2 约束条件的确定67-68
  • 5.3.3 优化目标的确定68
  • 5.3.4 优化算法的实现68-70
  • 5.4 优化结果和仿真分析70-76
  • 5.4.1 油耗和排放寻优历程70-71
  • 5.4.2 Pareto最优解分析71-74
  • 5.4.3 不同工况下的仿真对比分析74-76
  • 5.5 本章小结76-77
  • 总结和展望77-79
  • 致谢79-80
  • 参考文献80-84
  • 攻读硕士学位期间发表的论文84


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