基于马尔可夫预测的混合动力汽车控制策略

【摘要】： 在已有混合动力汽车控制策略中,多数针对单一的确定性循环工况进行设计,而行驶工况的复杂性和随机性(车辆运行环境)对混合动力汽车经济性和SOC平衡的影响没有给予充分考虑,导致针对“确定性”行驶工况制定的控制策略在具有“随机性”实际行驶工况行驶时,混合动力汽车不能充分发挥其优势。根据实际行驶工况随机性特点,本文提出了基于马尔可夫预测的混合动力汽车控制策略。根据预测信息在能量使用方面做到“未雨绸缪”,使能量分配方式适应实际行驶工况的随机性。 首先,论文搭建了马尔可夫预测模型,并根据在线的预测信息,改变动力源分配关系。其次,在Simulink/Advisor仿真平台下对控制策略进行仿真分析,结果表明在不同行驶工况下,基于马尔可夫预测的混合动力汽车控制策略比逻辑门限值控制的经济性有所提高,电量平衡有所改善。 本文创新之处在于根据行驶工况的随机性,引入了马尔可夫预测模型,提高了混合动力汽车的经济性和改善了电池电量平衡。 【关键词】：马尔可夫预测 混合动力客车 整车控制策略 ADVISOR建模 性能仿真
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：U469.72
【目录】：

• 内容提要4-7
• 第1章 绪论7-14
• 1.1 引言7
• 1.2 控制策略的研究现状7-13
• 1.2.1 逻辑门限值控制8-9
• 1.2.2 模糊逻辑控制策略9-10
• 1.2.3 动态自适应控制策略10-11
• 1.2.4 全局优化控制策略11-12
• 1.2.5 基于神经网络的控制策略12-13
• 1.3 本文研究的主要内容13-14
• 第2章 行驶工况随机性及其影响14-28
• 2.1 汽车行驶工况概述14-15
• 2.2 行驶工况的发展状况及开发过程15-18
• 2.2.1 行驶工况的发展状况15-17
• 2.2.2 行驶工况的开发过程17-18
• 2.3 行驶工况的随机性18-24
• 2.3.1 车速的随机性18-22
• 2.3.2 载荷的随机性22-24
• 2.3.3 车辆附件使用的随机性24
• 2.4 行驶工况随机性对控制策略的影响24-27
• 2.4.1 不同行驶工况对控制策略的影响24-26
• 2.4.2 载荷随机性对控制策略的影响26-27
• 2.5 本章小结27-28
• 第3章 基于马尔可夫预测的控制策略28-50
• 3.1 马尔可夫过程28-32
• 3.1.1 马尔可夫链28-30
• 3.1.2 马尔可夫链预测模型30-32
• 3.2 状态空间的确定与状态识别32-36
• 3.2.1 状态空间的确定32-34
• 3.2.2 状态识别34-36
• 3.3 预测模型的建立36-40
• 3.3.1 状态转移概率矩阵36-38
• 3.3.2 预测结果38-40
• 3.4 基于马尔可夫预测的控制策略40-49
• 3.4.1 并联混合动力汽车控制参数分析40-45
• 3.4.2 基于马尔可夫预测的控制策略45-49
• 3.5 本章小结49-50
• 第4章 仿真和结果分析50-75
• 4.1 仿真软件介绍50-52
• 4.2 整车和控制策略仿真模型的二次开发52-57
• 4.2.1 后轮驱动汽车的模块建模52-55
• 4.2.2 基于马尔可夫预测的控制策略55-57
• 4.3 仿真结果57-74
• 4.3.1 不同行驶工况仿真结果57-73
• 4.3.2 基于马尔可夫预测控制仿真结论73-74
• 4.4 本章小结74-75
• 第5章 全文总结与研究展望75-77
• 5.1 论文研究内容总结75-76
• 5.2 进一步工作展望76-77
• 参考文献77-82
• 致谢82-83
• 摘要83-85
• ABSTRACT85-86

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