混合动力汽车能量管理系统的模糊控制研究

【摘要】： 汽车带来的环境污染和能源短缺问题引起了人们的普遍关注,于是混合动力电动汽车登上了历史舞台。混合动力电动汽车以其独有的特点成为世界上新一代清洁汽车的研究重点。HEV是由发动机和电机混合提供动力,通过优化控制发动机和电机的能量分配,使发动机一直工作在高效区中,实现减少油耗和降低排放的目的。而在HEV的设计中,无论其结构有何差异,能量控制策略始终是HEV设计最重要的部分。 本文以并联式混合动力电动汽车(Parallel Hybrid Electric Vehicle,简称PHEV)为主要研究对象,利用ADVISOR和MATLAB/SIMUlink建立发动机、电机、电池等部件的数学模型和整车控制系统的数学模型。 然后,设计了一种以模糊控制理论为基础的PHEV模糊逻辑控制策略,这种策略是根据模糊逻辑控制原理,以电池的荷电状态(State-Of-Charge,简称SOC)值和驾驶员需求功率为模糊输入来确定发动机的实际输出转矩,从而实现驱动能的合理分配,最终达到减小发动机燃油消耗并保证电池SOC平衡的目的。 最后,在MATLAB/SIMUlink中对模糊逻辑控制策略建模,并将建立的控制策略模型嵌入到ADVISOR汽车模拟仿真软件中进行仿真试验。通过与并联电辅助式控制策略的仿真对比,结果表明,模糊逻辑控制策略能够更好地提高燃油经济性,同时兼顾电池SOC平衡。然后针对传统的获取隶属度函数和模糊规则方法的不足,研究了对设计的模糊逻辑控制器采用遗传算法优化其隶属度函数的方法。最后对优化后的模糊逻辑控制策略进行仿真研究,结果表明,采用优化后的模糊逻辑控制策略的混合动力电动汽车的燃油经济性有所提高。 【关键词】：模糊逻辑控制 混合动力电动汽车 能量控制 遗传算法
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：TP273.4
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 绪论9-18
• 1.1 研究的目的和意义9-10
• 1.2 HEV的特点10-12
• 1.3 HEV的发展和研究综述12-16
• 1.3.1 HEV的发展历程12-13
• 1.3.2 国内外HEV的研究现状13-16
• 1.3.3 HEV的发展趋势16
• 1.4 本文的研究内容16-18
• 第2章 PHEV结构与整车建模18-28
• 2.1 PHEV结构和工作原理18-19
• 2.2 PHEV工作模式19
• 2.3 PHEV的优缺点19-20
• 2.4 PHEV整车建模20-27
• 2.4.1 车辆模型的建立20-22
• 2.4.2 发动机建模22-24
• 2.4.3 电机建模24-26
• 2.4.4 电池建模26-27
• 2.5 本章小结27-28
• 第3章 PHEV的控制策略和仿真方法28-38
• 3.1 PHEV的控制策略28-34
• 3.1.1 并联电辅助式控制策略29-31
• 3.1.2 并联自适应式控制策略(实时控制策略)31-33
• 3.1.3 SOC的扭矩平衡式控制策略33-34
• 3.2 PHEV控制策略的选择34
• 3.3 HEV仿真方法34-37
• 3.3.1 前向仿真法34-35
• 3.3.2 后向仿真法35-36
• 3.3.3 混合仿真法36-37
• 3.4 本章小结37-38
• 第4章 模糊逻辑控制基础理论38-48
• 4.1 模糊逻辑控制理论概述38-40
• 4.1.1 模糊控制理论的产生与发展38-39
• 4.1.2 模糊理论的现状39-40
• 4.2 模糊逻辑基础40-42
• 4.2.1 模糊集合及隶属度函数40-42
• 4.2.2 模糊控制规则42
• 4.3 模糊逻辑控制的基本原理42-43
• 4.4 模糊逻辑控制器的设计43-47
• 4.4.1 模糊控制参数44-45
• 4.4.2 确定模糊控制规则45
• 4.4.3 规则的评估45-46
• 4.4.4 冲突消解46
• 4.4.5 反模糊化46-47
• 4.5 本章小结47-48
• 第5章 PHEV能量管理系统的模糊控制48-71
• 5.1 ADVISOR软件仿真49-52
• 5.2 遗传算法的基础理论52-56
• 5.2.1 遗传算法的基本原理52-54
• 5.2.2 遗传算法的构成要素54-55
• 5.2.3 遗传算法的应用步骤55-56
• 5.3 PHEV能量模糊逻辑控制策略设计与仿真56-63
• 5.3.1 模糊逻辑控制策略56-57
• 5.3.2 模糊逻辑控制器的设计57-60
• 5.3.3 仿真结果分析60-63
• 5.4 用遗传算法优化模糊控制器63-66
• 5.4.1 参数的编码和初始种群的产生64
• 5.4.2 适应度函数的确定64-65
• 5.4.3 解码65
• 5.4.4 遗传操作的设计65
• 5.4.5 各项参数的取值65-66
• 5.5 隶属度函数优化结果66-67
• 5.6 优化前后仿真结果与分析67-70
• 5.7 本章小结70-71
• 第6章 结论和展望71-73
• 6.1 全文总结71-72
• 6.2 研究展望72-73
• 参考文献73-76
• 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文76-77
• 致谢77

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