基于预测的混合动力汽车最优动力分配控制策略

【摘要】：近年来,大气环境遭到很大的破坏,而大量的汽车尾气是造成大气污染主要因素,因此研究新型能源汽车受到人们的重视。混合动力汽车的驱动源包括电机和发动机,这种车型是传统汽车和纯电动汽车的过度车型。如何合理利用和分配这两种动力源,使混合动力汽车对能源的利用率更高和污染物的排放更少,成为当今混合动力汽车领域的研究热点。基于逻辑规则的混合动力汽车控制策略是目前研究最成熟、应用最广泛的。该控制策略实现简单,但不能充分改善混合动力汽车整车经济性能。基于全局动态规划的控制策略虽然在理论上使混合动力汽车的燃油经济性能够达到全局最优,但是需要预知全局路况信息。为弥补传统控制策略的不足,本文提出两种预测方法来预测混合动力汽车未来的行驶信息,并根据预测到的信息制定了两种不同的控制策略。本文主要工作和成果如下:1.提出运用马尔可夫预测方法来预测混合动力汽车未来运行状态,并根据预测出的结果建立模糊逻辑控制器,来实现发动机和电机之间的最优转矩分配,使发动机工作在最佳工作点,电池SOC保持在预期范围内。观察Advisor仿真结果可知,相比于基于逻辑规则和传统模糊逻辑的控制策略,混合动力汽车整车经济性能有了明显的改善。2.提出利用指数函数对混合动力汽车未来一段时间内的车速进行预测,通过车辆动力学公式,由车速求出混合动力汽车未来一段时间内的需求转矩,然后结合动态规划方法,求出未来一段时间内的最优发动机输出转矩,从而使混合动力汽车转矩分配达到瞬时最优。通过Advisor软件仿真结果可知,该控制策略能提高混合动力汽车整体的经济性能。论文比较了这两种控制策略,分析了各自的优缺点。最后,对全文进行总结,并对进一步的研究提出一些展望。 【关键词】：混合动力汽车 马尔可夫预测 模糊逻辑控制器 指数函数预测 动态规划
【学位授予单位】：浙江工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U469.7
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-17
• 1.1 课题研究背景及意义10
• 1.2 国内外混合动力汽车研究现状10-11
• 1.3 混合动力汽车分类11-13
• 1.3.1 串联式混合动力汽车12
• 1.3.2 并联式混合动力汽车12-13
• 1.3.3 混联式混合动力汽车13
• 1.4 混合动力汽车控制策略研究现状及发展13-16
• 1.4.1 控制策略的研究现状13-15
• 1.4.2 控制策略的发展15-16
• 1.5 本文主要研究内容16-17
• 第2章 混合动力汽车动力系统模型建立17-26
• 2.1 发动机数学模型17-19
• 2.2 电机数学模型19-21
• 2.3 电池数学模型21-23
• 2.4 转矩耦合器数学模型23-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第3章 基于马尔可夫预测的混合动力汽车控制策略26-43
• 3.1 马尔可夫预测原理26-28
• 3.1.1 马尔可夫过程26-27
• 3.1.2 马尔可夫链27-28
• 3.2 马尔可夫预测过程28-30
• 3.2.1 状态空间划分28
• 3.2.2 初始概率的计算28-29
• 3.2.3 转移概率的计算29
• 3.2.4 转移概率矩阵的计算29-30
• 3.3 汽车行驶工况的马尔可夫性验证30-33
• 3.3.1 UDDS工况的马尔可夫性验证30-32
• 3.3.2 NEDC工况的马尔可夫性验证32-33
• 3.4 混合动力汽车未来状态预测33-37
• 3.4.1 行驶状态的识别34-35
• 3.4.2 状态转移概率矩阵模型35-37
• 3.5 模糊逻辑控制策略37-42
• 3.5.1 模糊逻辑控制器原理37-39
• 3.5.2 模糊逻辑控制器模型39-42
• 3.6 本章小结42-43
• 第4章 基于模型预测的混合动力汽车控制策略43-54
• 4.1 模型预测控制原理43-46
• 4.2 指数函数预测模型46-53
• 4.2.1 指数函数预测理论46-47
• 4.2.2 预测系统结构47-48
• 4.2.3 预测模型的建立48-49
• 4.2.4 动态规划优化模块49-51
• 4.2.5 动态规划求解过程51-53
• 4.3 本章小结53-54
• 第5章 仿真和结果分析54-71
• 5.1 ADVISOR仿真软件介绍54-57
• 5.2 仿真结果及分析57-70
• 5.2.1 仿真参数设置57-58
• 5.2.2 基于马尔可夫预测控制策略的仿真结果58-64
• 5.2.3 基于指数函数预测控制策略的仿真结果64-70
• 5.3 本章小结70-71
• 第6章 总结与展望71-73
• 6.1 总结71-72
• 6.2 展望72-73
• 参考文献73-77
• 致谢77-78
• 攻读学位期间参加的科研项目和成果78

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