基于随机模型预测控制的并联式混合动力汽车控制策略研究

【摘要】：基于随机模型预测控制算法,对并联式混合动力汽车的转矩分配问题进行了研究。建立马尔科夫模型对需求功率进行预测,并将随机模型预测控制与动态规划相结合,提出了基于模型预测控制,并以消耗最小化为目标进行滚动优化的控制策略。在MATLAB/Simulink平台上搭建了仿真模型,并进行和逻辑门限控制策略的对比仿真。结果表明,与逻辑门限值控制策略相比,采用所提出的的控制策略时车辆能量经济性得到明显提高,说明用马尔科夫模型预测功率需求的控制策略是可行的,且具有良好的实时性。 【作者单位】： 合肥工业大学机械与汽车工程学院;
【关键词】： 并联式混合动力汽车 模型预测控制 动态规划 马尔科夫模型
【基金】：国家“863”计划节能与新能源汽车重大专项(2011AA11A202,2008AA11A139)资助
【分类号】：U469.7
【正文快照】： 前言混合动力汽车将发动机、电机和电池组合在一起,可以很好地发挥发动机和电机的优势,有效实现节能减排。混合动力汽车的控制策略是影响其燃油经济性和排放的关键技术,目前应用较多的是基于规则的控制策略,包括基于逻辑门限值的控制策略等,这一类控制算法简单、实时性好,但是

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