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插电式混合动力汽车控制策略研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 16:46:05
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插电式混合动力汽车控制策略研究【摘要】:资源匮乏和环境污染已经成为当前最为严重的全球性问题之一,节能减排是汽车工业亟待解决的重要问题,目前,世界各国政府和相关机构都在致力于新能源汽

【摘要】:资源匮乏和环境污染已经成为当前最为严重的全球性问题之一,节能减排是汽车工业亟待解决的重要问题,目前,世界各国政府和相关机构都在致力于江南网页版登录入口官网下载 的开发研究。纯电动汽车能实现零排放,是汽车新能源领域发展的终极目标,但是由于纯电动汽车技术上的限制,价格较贵、续航有限、充电困难,普及纯电动汽车还有很长的路要走。混合动力汽车技术相对成熟,是由传统的燃油汽车向纯电动汽车过渡的最佳选择。而插电式混合动力汽车(Plug-in Hybrid Electric Vehicle, PHEV)相对于传统混合动力汽车更接近于纯电动汽车,可以用专用电网或者家庭用电进行充电行驶,较好地解决了续航和充电等问题,且经济性能和排放性能较传统混合动力汽车更好,是新能源领域的研究热点。插电式混合动力汽车控制策略是驱动系统设计的核心技术,这将关系到整车经济性的好坏和排放性能的优劣,因此优化插电式混合动力汽车的控制策略具有重要的研究意义。本文以数值仿真软件MATLAB和advisor为建模平台,首先根据插电式混合动力汽车整车基本参数和动力性能要求对动力系统进行参数匹配,以确定满足设计要求的动力系统核心部件参数大小。然后基于advisor并联混合动力汽车驱动系统模型对advisor进行二次开发,添加匹配计算的部件模型和相关数据文件,形成新的插电式混合动力驱动系统模型。针对插电式混合动力汽车的能量管理问题,本文提出了PHEV实用可行的逻辑门限控制策略,可实现中短途行驶的“经济模式”和长途行驶的“混动模式”两种整车控制模式。PHEV发动机的整体效率仍然是影响汽车经济性和排放的重要因素,为提高PHEV发动机整体工作效率,本文建立了一种智能充电控制策略,提高了发动机低效率工作点的负荷率,并且保证充电时电机工作在高效率充电区域。逻辑门限控制策略的门限值参数对整车经济性影响较大,本文在满足动力性设计要求的前提下用遗传算法优化计算,以寻找逻辑门限值最优解,进一步实现节能减排的目的。论文最后对所设计的PHEV控制策略及优化结果进行了总结,对后续的研究工作进行了展望。 【关键词】:插电式混合动力汽车 参数匹配 能量管理 智能充电 参数优化
【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
  • Abstract5-9
  • 1 绪论9-18
  • 1.1 选题背景和意义9-10
  • 1.2 插电式混合动力汽车概述10-13
  • 1.2.1 PHEV动力系统特点及结构10-11
  • 1.2.2 PHEV运行模式分析11-13
  • 1.3 PHEV国内外发展现状13-15
  • 1.4 PHEV研究现状15-16
  • 1.5 本文研究的主要内容与章节安排16-18
  • 2 PHEV驱动方案分析及动力系统参数匹配设计18-34
  • 2.1 整车参数及动力性指标18-19
  • 2.2 整车功率匹配的基本原则19-21
  • 2.3 PHEV动力系统参数匹配21-28
  • 2.3.1 发动机的选择21-22
  • 2.3.2 电机的选择22-25
  • 2.3.3 电池参数的选择25-27
  • 2.3.4 PHEV动力系统参数匹配结果27-28
  • 2.4 基于advisor的PHEV二次开发28-32
  • 2.5 本章小结32-34
  • 3 PHEV能量管理和智能充电策略研究34-56
  • 3.1 引言34-35
  • 3.2 PHEV能量管理和智能充电策略设计原则35-36
  • 3.2.1 PHEV能量管理策略设计原则35
  • 3.2.2 PHEV智能充电策略设计原则35-36
  • 3.3 PHEV能量管理策略模型建立36-45
  • 3.3.1 advisor并联混合动力电辅助能量管理策略研究36-40
  • 3.3.2 PHEV能量管理策略模型建立40-45
  • 3.4 PHEV智能充电策略模型建立45-51
  • 3.4.1 advisor并联混合动力充电策略研究45
  • 3.4.2 PHEV智能充电策略45-49
  • 3.4.3 PHEV智能充电策略模型建立49-51
  • 3.5 模型仿真计算及结果分析51-55
  • 3.6 本章小结55-56
  • 4 控制策略参数优化56-65
  • 4.1 引言56
  • 4.2 控制策略参数优化模型的建立56-59
  • 4.2.1 优化参数的选择56-58
  • 4.2.2 标函数的建立58-59
  • 4.2.3 约束条件59
  • 4.3 遗传算法与advisor非GUI仿真简介59-60
  • 4.3.1 遗传算法简介59-60
  • 4.3.2 advisor非GUI建模方法60
  • 4.4 优化结果与分析60-64
  • 4.5 本章小结64-65
  • 结论65-66
  • 参考文献66-69
  • 致谢69-70


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