基于反馈神经网络的并联式强混合动力汽车能量控制策略研究

【摘要】：能量控制策略是混合动力汽车的一项关键技术,它的控制效果直接影响整车综合性能。目前的控制策略存在适应工况单一、实时性差等缺点。本文对传统瞬时能量控制策略作进一步研究,并结合神经网络技术对其进行优化与改进。 计算了不同工况下动力电池的等效燃油消耗量,建立了瞬时等效油耗最低控制策略目标函数。分析了动力电池荷电状态以及制动能量回收这两个因素对燃油消耗量的影响,对目标函数进行了修正。 采用Matlab/Simulink,基于改进后的瞬时控制方案构建了包括混合动力系统最优工作点计算模块和平均制动回收功率计算模块在内的瞬时控制策略总模块,提取了改进后的瞬时控制策略的控制规则。 建立了用于控制转矩输出的Elman神经网络模型,确定了包括隐藏层神经元数目、激励函数在内的各网络参数,选择了网络训练算法,基于改进后的瞬时控制规则对网络进行了训练,在此基础上,设计了混合动力汽车用Elman神经网络控制器。 利用ADVISOR软件,在两种典型工况下分别对嵌入改进后的瞬时控制策略模块和Elman网络控制器的混合动力系统模型进行了仿真。仿真结果显示,改进后的瞬时控制策略可以为混合动力汽车节省更多的燃油,混合动力汽车用Elman神经网络控制器能够在保证燃油经济性的同时,缩短控制反应时间,从而提高了瞬时控制策略的实时性。 【关键词】：混合动力汽车 能量控制策略 等效油耗 Elman神经网络 仿真
【学位授予单位】：山东理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：U469.7
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第一章 绪论7-13
• 1.1 课题来源与研究意义7
• 1.2 并联式强混合动力汽车概述7-9
• 1.3 能量控制策略国内外研究现状9-12
• 1.3.1 能量控制策略分类9-11
• 1.3.2 现有能量控制策略存在的问题11
• 1.3.3 国内外研究新进展11-12
• 1.4 本文主要研究内容12-13
• 第二章 瞬时控制策略研究与改进13-26
• 2.1 瞬时控制策略定义13-14
• 2.2 动力电池等效油耗的计算方法14-17
• 2.3 动力电池瞬时等效油耗的计算17-24
• 2.3.1 动力电池放电工况下等效油耗的计算18-21
• 2.3.2 动力电池充电工况下等效油耗的计算21-24
• 2.4 瞬时控制策略目标函数24-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第三章 改进后的瞬时控制策略在Matlab/Simulink中的实现26-37
• 3.1 动力电池SOC复位修正26-29
• 3.2 制动回收能量修正29-30
• 3.3 在Matlab/Simulink中建立瞬时控制策略模块30-33
• 3.3.1 建立制动回收功率模块30-32
• 3.3.2 建立最优工作点计算模块32-33
• 3.4 提取改进后的瞬时控制规则33-35
• 3.5 本章小结35-37
• 第四章 基于反馈神经网络的瞬时控制策略37-47
• 4.1 人工神经网络基础37-39
• 4.1.1 人工神经网络的功能37
• 4.1.2 人工神经网络的工作过程37-39
• 4.2 Elman神经网络结构的设计39-44
• 4.2.1 Elman神经网络结构39-40
• 4.2.2 网络模型设计40-41
• 4.2.3 网络参数选择41-42
• 4.2.4 训练算法选择42-44
• 4.3 神经网络的训练44-46
• 4.3.1 GUI功能44-45
• 4.3.2 Elman神经网络的训练45-46
• 4.4 本章小结46-47
• 第五章 仿真实验与结果分析47-59
• 5.1 仿真方法与软件47-50
• 5.1.1 ADVISOR软件混合仿真法47-48
• 5.1.2 ADVISOR的功能和特点48
• 5.1.3 ADVISOR的组成和工作过程48-50
• 5.2 仿真实验在ADVISOR中的实现50-52
• 5.2.1 仿真参数的制定50-51
• 5.2.2 仿真实验51-52
• 5.3 仿真结果对比与分析52-58
• 5.3.1 传统瞬时控制策略与改进后的瞬时控制策略的比较52-55
• 5.3.2 改进后的瞬时控制策略与Elman网络控制器的比较55-58
• 5.4 本章小结58-59
• 第六章 总结与展望59-61
• 参考文献61-65
• 致谢65

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