基于蚁群算法参数优化的混合动力汽车控制策略研究

【摘要】：混合动力汽车是目前所有新能源汽车中技术较成熟、具有发展前景的新能源汽车,它对改善能源危机、降低环境污染具有重大的意义。近年来混合动力汽车已经取得了很大的发展,但其相关的核心技术并不成熟,特别是在控制策略方面还有待进一步的突破和完善。由于动力源电机的加入,混合动力电动汽车的能量管理控制策略对整车能耗产生了的重大影响。由于汽车实际行驶工况存在随机性、不确定性,其会对控制策略的节能效果产生影响。为了更好地适应行驶工况的动态变化,控制策略应当能够对行驶工况实时识别,并根据识别结果自适应调节至最优控制参数。本文中依据实际车辆运行数据和基于模糊识别算法在线识别构建了四种典型行驶工况,为获得每种工况下的最优控制参数,基于ECMS瞬时优化控制策略,采用蚁群优化算法对“充放电等效因子”进行了离线优化。为验证所提出算法的有效性,将构建的四种典型标准工况作为模型输入,通过蚁群参数优化算法调节控制参数充放电等效因子进行数值求解,得到每种工况下对应等效燃油消耗最小的最优控制参数,将最优控制参数和工况识别加入到建立的HEV混合动力汽车等效燃油消耗模型中,选择大连工况作为仿真模型中的行驶工况,建立自适应控制策略方案进行仿真,得到的结果与基本ECMS比较,结果显示基于蚁群优化算法的自适应ECMS控制策略的等效燃油消耗量比基本ECMS控制策略的等效燃油消耗量低,仿真实验结果验证了该控制策略的有效性和模糊识别算法的准确性。 【关键词】：混合动力汽车 控制策略 工况识别 蚁群算法
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U469.7
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目录7-9
• 1 绪论9-16
• 1.1 引言9
• 1.2 混合动力汽车的分类9-11
• 1.2.1 串联式混合动力汽车(SHEV)9-10
• 1.2.2 并联式混合动力汽车(PHEV)10
• 1.2.3 混联式混合动力汽车(SPHEV)10-11
• 1.3 混合动力汽车控制策略的研究现状11-14
• 1.3.1 基于规则控制策略11-13
• 1.3.2 基于瞬时最优控制策略13
• 1.3.3 基于全局最优控制策略13-14
• 1.3.4 基于智能算法的控制策略14
• 1.4 本文的主要工作内容14-16
• 2 并联式混合动力系统模型的建立与仿真16-28
• 2.1 引言16
• 2.2 车辆主要部件的建模16-26
• 2.2.1 发动机模型16-17
• 2.2.2 电机模型17-19
• 2.2.3 蓄电池模型19-21
• 2.2.4 变速器模型21-22
• 2.2.5 轮胎模型22
• 2.2.6 驾驶员模型22-23
• 2.2.7 整车模型23-26
• 2.3 车辆主要技术参数的选择26-27
• 2.4 本章小结27-28
• 3 基于工况识别的等效燃油消耗最小控制策略28-39
• 3.1 引言28
• 3.2 行驶工况分类及识别28-30
• 3.2.1 四种行驶工况的构建28-29
• 3.2.2 行驶工况模糊识别29-30
• 3.3 SOC的等效油耗30-34
• 3.3.1 SOC的未来补偿31-32
• 3.3.2 SOC未来消耗32-34
• 3.4 最小等效燃油消耗(ECMS)控制策略34-37
• 3.5 最小等效燃油因子参数最优化37-38
• 3.6 本章小结38-39
• 4 基于蚁群算法参数优化的自适应控制策略39-49
• 4.1 引言39
• 4.2 蚁群算法的原理39-41
• 4.2.1 蚁群行为描述39-40
• 4.2.2 蚁群算法的逻辑结构40-41
• 4.3 基于蚁群算法的参数优化41-43
• 4.4 实验对比与结果分析43-48
• 4.5 本章小结48-49
• 结论49-51
• 参考文献51-53
• 致谢53-54

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