并联混合动力汽车发动机转矩估计的研究

【摘要】： 当今世界汽车的拥有量越来越多,随之带来了严重的能源和汽车排放问题。为了限制汽车尾气的污染和节省燃料,目前国内外正在发展混合动力电动汽车(Hybrid Electric Vehicle,HEV)。混合动力汽车发动机的标定功率只满足正常行驶的需要,加速、爬坡或高速时增加的功率,由蓄电池驱动的电机供给,因而混合动力汽车需要的发动机规格要小很多,油耗和尾气污染也小很多;另外,因为蓄电池只有在需要时才供给电力,其容量比电动汽车小很多,也就解决了目前各种蓄电池容量不理想的问题。 本文探讨了BP(Back Propagation)网络——神经网络(Neural Network, NN)的一种,并利用BP网络对并联混合动力汽车(Parallel Hybrid Electric Vehicle,PHEV)发动机的转矩进行估计。以发动机台架性能实验所得数据为基础,使用Matlab中的Neural Network工具,建立不同神经元个数和层数的BP网络模型分别对并联混合动力汽车发动机进行稳态控制和动态控制时的实验数据进行训练,在网络模型的建立过程中,提出了一种新的训练方式,通过对不同模型的训练及结果分析,筛选出了估计精度和泛化能力都较为理想的模型,并以此模型进行了实际的转矩估计,取得了较满意的效果。然后把发动机转矩估计的模型嵌入到整车模型中,验证了发动机转矩估计模型的合理性。 【关键词】：并联混合动力汽车 发动机 神经网络 BP网络 转矩估计
【学位授予单位】：武汉科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：U469.7
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 前言7-15
• 1.1 课题背景7-8
• 1.2 并联混合动力电动汽车发动机转矩估计的研究现状8-14
• 1.2.1 混合动力电动汽车概述8-11
• 1.2.2 混合动力汽车的控制策略11-12
• 1.2.3 并联混合动力电动汽车发动机转矩估计的研究现状12-14
• 1.3 本课题选题意义14
• 1.4 本文主要研究内容14-15
• 第二章 基于神经网络的PHEV 发动机转矩估计的理论依据15-32
• 2.1 神经网络简介15-18
• 2.1.1 神经网络模型15-17
• 2.1.2 神经网络的发展与应用17-18
• 2.2 进行转矩估计时BP 网络的构建18-29
• 2.2.1 BP 网络模型结构18-20
• 2.2.2 BP 神经网络的构建20
• 2.2.3 BP 神经网络的训练20-28
• 2.2.4 BP 网络的收敛精度和泛化效果28
• 2.2.5 BP 网络的局限性28-29
• 2.3 转矩估计的应用工具Matlab 语言及NN 工具箱29-32
• 2.3.1 Matlab 的产生背景及主要产品29-30
• 2.3.2 Matlab 的语言特点30
• 2.3.3 Matlab 6.5 的新特点30-31
• 2.3.4 Matlab 6.5 工具箱31-32
• 第三章 PHEV 发动机稳态转矩估计32-46
• 3.1 使用Matlab 6.5 对PHEV 发动机进行转矩估计的步骤32-34
• 3.2 PHEV 发动机稳态转矩估计的训练与估计34-43
• 3.2.1 整个实验所得数据作为训练样本34-37
• 3.2.2 把部分实验所得数据作为训练样本37-40
• 3.2.3 稳态转矩网络的收敛精度与泛化效果40-41
• 3.3 3 层（5×3×1）BP 网络结构41-43
• 3.4 PHEV 发动机稳态转矩估计的Simulink 模型43
• 3.5 PHEV 发动机稳态转矩估计的三维曲面43-44
• 3.6 本章小结44-46
• 第四章 PHEV 发动机动态转矩估计46-56
• 4.1 油门开度变化率为负变化率时的转矩估计46-50
• 4.2 油门开度变化率为正变化率时的转矩估计50-55
• 4.3 本章小结55-56
• 第五章 发动机的转矩估计模型的验证56-65
• 5.1 整车模型简介56-58
• 5.2 验证发动机动态估计的Simulink 模型58-63
• 5.3 发动机稳态油门开度估计63-64
• 5.4 本章小结64-65
• 第六章 全文总结与工作展望65-66
• 6.1 全文总结65
• 6.2 课题展望65-66
• 参考文献66-69
• 致谢69-70
• 硕士期间发表论文70-71
• 详细摘要71-74

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