并联混合动力汽车模糊控制策略的设计

【摘要】：近年来，石油供应紧张和大气环境问题日益引起人们的普遍关注。而传统的燃油发动机汽车所暴露出的弊端却越发凸显，发展江南网页版登录入口官网下载 已经成为汽车未来发展的趋势，逐步推动着传统汽车产业的转型。混合动力汽车是当前最具有产业化和市场化前景的江南网页版登录入口官网下载 ，对缓解能源危机、治理大气污染问题有着重要的意义。整车控制策略是混合动力汽车的主要组成部分，通过对发动机和电机之间的能量进行合理的控制，能够有效地提高混合动力汽车的燃油经济性，减少尾气的排放。因此，本文选取混动力汽车控制策略中热门的方向，即并联混合动力汽车模糊控制策略进行有关的研究。 本文针对本课题所研究的背景与意义进行了简单的阐述，并结合国内外混合动力汽车控制策略的研究现状进行了相关的介绍。 以并联式混合动力汽车为研究对象，详细对混合动力汽车主要部件的建模方法，包括整车动力学模型、发动机模型、车轮模型、主减速器模型、蓄电池模型进行了介绍，并在Matlab/Simulink软件中将各个子模块搭建成为整车仿真模型。 在已建立的并联混合动力汽车模型的基础上，针对驱动模式，设计了以电池荷电状态、总需求转矩为输入，发动机需求转矩为输出的二维模糊控制器。选择在CYC-NEDC循环工况下，利用ADVISOR软件对该模糊控制策略进行仿真研究，将仿真结果与逻辑门限控制策略进行比较。对比结果表明模糊控制策略在燃油经济性和整车效率等方面表现更优。 针对驱动模式下的模糊逻辑策略所存在的问题，设计了面向驱动工况和制动工况下的双模糊逻辑策略。利用ADVISOR软件对该控制策略进行了仿真，并与模糊逻辑控制策略进行对比分析。对比结果表明，双模糊控制策略在整个测试循环下的燃油经济性和排放性均得到提高。 利用遗传算法对双模糊控制器隶属函数的划分问题进行优化，并选取CYC-NEDC循环工况进行仿真。结果表明，优化后HC、CO、NOx的排放量有所减小，燃油消耗量也有小幅降低，电机整体的工作效率得到提升。 【关键词】：混合动力汽车 控制策略 模糊逻辑控制 遗传算法
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U469.7;TP273.4
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-13
• 1.1 研究背景和意义9-10
• 1.2 混合动力汽车控制策略的研究状况10-12
• 1.3 本文章节内容安排12-13
• 第2章 并联混合动力汽车模型的建立13-23
• 2.1 并联混合动力汽车仿真建模方式13-14
• 2.2 并联混合动力汽车仿真软件选择14
• 2.3 并联混合动力汽车混合动力系统建模14-22
• 2.3.1 整车动力学模型14-16
• 2.3.2 发动机模型16-18
• 2.3.3 电机模型18-19
• 2.3.4 车轮模型19
• 2.3.5 主减速器模型19-20
• 2.3.6 蓄电池模型20-21
• 2.3.7 整车模型21-22
• 2.4 本章小结22-23
• 第3章 并联混合动力汽车模糊逻辑控制策略设计23-42
• 3.1 控制策略目标23
• 3.2 控制策略选择23-24
• 3.3 模糊控制理论24-25
• 3.3.1 模糊控制系统的结构24-25
• 3.3.2 模糊控制器的结构25
• 3.4 并联混合动力汽车驱动模式模糊控制策略设计25-32
• 3.4.1 模糊控制器变量确定25-26
• 3.4.2 模糊控制器变量变换26-27
• 3.4.3 模糊空间划分27-28
• 3.4.4 隶属函数设计28-30
• 3.4.5 控制规则设计30-32
• 3.4.6 解模糊化设计32
• 3.5 并联混合动力汽车双模糊逻辑控制策略设计32-41
• 3.5.1 制动能量分析33-34
• 3.5.2 双模糊控制策略基本原理34-35
• 3.5.3 制动模糊逻辑控制器设计35-41
• 3.6 本章小结41-42
• 第4章 并联混合动力汽车模糊控制策略的仿真研究42-53
• 4.1 并联混合动力汽车驱动模式模糊控制策略仿真研究42-49
• 4.1.1 基于 ADVISOR 整车模型及操作步骤42-43
• 4.1.2 仿真参数确定43-44
• 4.1.3 仿真结果分析44-49
• 4.2 并联混合动力汽车双模糊控制策略仿真研究49-52
• 4.3 本章小结52-53
• 第5章 基于遗传算法的双模糊控制器优化研究53-72
• 5.1 模糊控制常用优化问题53-54
• 5.1.1 模糊控制常用优化方法53-54
• 5.1.2 遗传模糊优化算法分类54
• 5.2 遗传算法基本步骤54-57
• 5.3 遗传模糊算法设计57-63
• 5.3.1 初始种群生成58-60
• 5.3.2 适应度函数选取60-61
• 5.3.3 遗传算法解码61
• 5.3.4 运行参数设定61-62
• 5.3.5 目标函数约束62-63
• 5.4 仿真研究63-71
• 5.5 本章小结71-72
• 第6章 总结与展望72-74
• 6.1 全文总结72
• 6.2 研究展望72-74
• 致谢74-75
• 参考文献75-77

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