并联混合动力汽车能量控制策略研究

【摘要】：进入21世纪以来,全球的能源危机和环境污染问题日趋严重。并联混合动力汽车因具有节能且低排放的优良性能,其对缓解能源压力和改善环境质量具有非常重要的意义。能量控制策略作为并联混合动力汽车研究的关键技术,是影响汽车性能的重要因素,在保证汽车动力性的前提下,优化并联混合动力汽车能量控制策略是解决节能减排问题的根本途径。 论文以并联混合动力汽车能量控制系统为研究对象,针对发动机和电机转矩动态优化分配问题进行研究,建立发动机、电机、蓄电池、车轮、传动系和车辆动力学数学模型。因能量控制系统具备动态非线性特点,论文将模糊神经网络算法应用于并联混合动力汽车能量控制系统中,实现了发动机和电机转矩的动态优化分配。 在模糊神经网络能量控制策略中,利用神经网络自主学习能力,自动生成模糊规则和隶属函数,并不断优化隶属函数的参数,达到最优的控制效果。为了提高系统精度,加快收敛速度,论文采用动态调整步长补偿梯度下降算法对能量控制策略进行优化。以丰田普锐斯轿车动力系统参数为例,利用ADVISOR2002汽车仿真软件,采用后向仿真的方法,搭建了完整的并联混合动力汽车能量控制系统仿真模型,在典型的NEDC循环工况下进行仿真,通过与模糊逻辑能量控制策略仿真结果进行对比,得出结论,采用补偿模糊神经网络能量控制策略,能够同时保证发动机和电机工作在高效区域,实现了降低燃油消耗的目的。 论文对补偿模糊神经网络能量控制策略的研究实现了节能减排的控制目标,对我国自主研发新型节能环保汽车,提高混合动力汽车能量控制系统设计水平,构建自主知识产权的汽车电子开发平台具有重要意义。 【关键词】：并联混合动力汽车 能量控制策略 模糊神经网络 动态非线性系统 ADVISOR2002仿真
【学位授予单位】：长春工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：U469.7
【目录】：

• 摘要2-3
• Abstract3-7
• 第一章 绪论7-13
• 1.1 研究背景和意义7
• 1.2 能量控制策略国内外发展现状7-12
• 1.2.1 国外发展现状8-11
• 1.2.2 国内发展现状11-12
• 1.3 论文研究主要内容12-13
• 第二章 模糊神经网络控制理论13-21
• 2.1 模糊逻辑控制理论13-15
• 2.1.1 模糊逻辑控制系统发展概况13-14
• 2.1.2 模糊逻辑原理14-15
• 2.2 神经网络控制理论15-17
• 2.2.1 神经网络控制理论发展概况15-16
• 2.2.2 神经网络原理16-17
• 2.3 模糊神经网络控制理论17-20
• 2.3.1 模糊神经网络发展概况18-19
• 2.3.2 模糊神经网络原理19
• 2.3.3 模糊神经网络特点19-20
• 2.4 本章小结20-21
• 第三章 并联混合动力汽车数学模型21-35
• 3.1 并联混合动力汽车驱动模式21-23
• 3.2 发动机数学模型23-25
• 3.3 电机数学模型25-27
• 3.4 蓄电池数学模型27-30
• 3.5 车轮数学模型30-31
• 3.6 传动系数学模型31-34
• 3.7 车辆动力学模型34
• 3.8 本章小结34-35
• 第四章 基于模糊神经网络的能量控制策略35-48
• 4.1 等效燃油最小目标函数35-36
• 4.2 模糊逻辑能量控制策略设计36-42
• 4.2.1 模糊转矩控制器设计36-37
• 4.2.2 输入输出隶属函数37-40
• 4.2.3 模糊规则定义40-41
• 4.2.4 模糊逻辑控制策略特点分析41-42
• 4.3 补偿模糊神经网络能量控制策略设计42-47
• 4.3.1 补偿模糊神经网络结构42-43
• 4.3.2 补偿模糊神经网络学习算法43-46
• 4.3.3 动态模糊规则确定46
• 4.3.4 模糊神经网络样本训练46-47
• 4.4 本章小结47-48
• 第五章 模糊神经网络控制策略仿真分析48-61
• 5.1 并联混合动力汽车仿真方法48-49
• 5.2 后向仿真模型设计49-51
• 5.3 并联混合动力汽车能量控制策略仿真51-60
• 5.3.1 能量控制策略仿真参数确定51-52
• 5.3.2 仿真结果分析52-60
• 5.4 本章小结60-61
• 第六章 结论与展望61-62
• 6.1 论文总结61
• 6.2 研究展望61-62
• 致谢62-63
• 参考文献63-66
• 作者简介66
• 攻读硕士学位期间研究成果66-67

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