混合动力电动汽车再生制动能量回收策略研究

【摘要】：科学技术促使汽车工业迅速发展给人们的生活带来方便，然而也引发了环境污染、全球变暖等威胁人类社会生存的严峻问题。各国政府纷纷规划出了节能环保的发展战略。新能源汽车已成汽车工业必然地发展趋势。混合动力电动汽车作为新能源汽车的重要代表之一，其再生制动技术使这些问题得到缓解，能回收一部分传统汽车在制动中损失的能量，这样可以大大提高汽车的燃油经济性，节约能耗。 本文先介绍了国内外电动汽车再生制动技术的研究现状和工作原理，及其影响因素。然后分析再生制动能量回收系统的储能原理，并对汽车进行制动力学分析计算再生制动力的大小。对原有的两种制动能量回收策略进行简要介绍，并分析他们的优缺点。本文综合之前的分配方法和特点对模糊逻辑制动力分配策略进行研究，最后对其进行改进提出了基于模糊神经网络的再生制动力分配策略。本文研究的是前轮驱动下并联混合动力电动汽车，在满足制动法规的基础上，尽可能多的让汽车前轴承担大部分的制动力，同时确保制动的安全性和稳定性，以便回收更多的制动能量。 通过高级车辆仿真软件ADVISOR2002，验证本文提出的制动力分配策略。实验路况选择美国城市循环工况、纽约城市循环工况和欧洲城市循环工况进行仿真验证，并与车辆仿真软件自带的分配策略和模糊逻辑分配策略进行对比分析。实验结果表明，模糊神经网络制动力分配策略，在保证制动安全和稳定的前提下，能够回收更多的制动能量，提高整车的系统效率，进一步验证本文提出的再生制动力分配策略的可行性和有效性。 【关键词】：混合动力电动汽车 再生制动 能量回收 模糊神经网络
【学位授予单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U469.72
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-16
• 1.1 论文的选题背景和研究意义9-10
• 1.2 混合动力电动汽车的结构原理10-11
• 1.2.1 串联式混合动力电动汽车10
• 1.2.2 并联式混合动力电动汽车10-11
• 1.2.3 混联式混合动力电动汽车11
• 1.3 再生制动的国内外研究现状11-14
• 1.3.1 国外研究现状11-13
• 1.3.2 国内研究现状13-14
• 1.4 影响再生制动能量回收的因素14
• 1.5 论文的主要研究内容14-16
• 2 混合动力电动汽车再生制动分析16-31
• 2.1 再生制动的结构与基本原理16
• 2.2 再生制动能量回收系统16-20
• 2.2.1 再生制动能量回收系统的基本原理16-19
• 2.2.2 再生制动能量回收系统19-20
• 2.3 再生制动数学模型20-23
• 2.3.1 电动机模型20-22
• 2.3.2 蓄电池模型22-23
• 2.4 车辆的制动性能分析23-30
• 2.4.1 制动时车轮的制动力分析23-25
• 2.4.2 前后轮轴上的制动力分布25-27
• 2.4.3 制动规程27-29
• 2.4.4 制动性能分析29-30
• 2.5 小结30-31
• 3 再生制动控制策略的研究31-44
• 3.1 典型的制动力分配策略31-34
• 3.1.1 理想制动力分配策略31-32
• 3.1.2 最佳能量回收分配策略32-33
• 3.1.3 并联再生制动控制策略33-34
• 3.2 模糊逻辑再生制动力分配控制策略34-43
• 3.2.1 模糊逻辑制动力的分配34-35
• 3.2.2 模糊控制器的设计35-39
• 3.2.3 模糊控制策略的仿真与结果分析39-43
• 3.3 小结43-44
• 4 基于模糊神经网络的再生制动力分配控制策略的研究44-53
• 4.1 自适应神经网络的结构44-45
• 4.2 模糊逻辑推理45-46
• 4.2.1 输出函数的两种形式45-46
• 4.2.2 计算系统输出 U 的两种方法46
• 4.3 自适应模糊神经网络模型46-50
• 4.3.1 自适应模糊神经网络的学习算法47
• 4.3.2 自适应模糊神经网络的模型公式47-50
• 4.4 自适应模糊神经网络再生制动力分配控制策略50-52
• 4.5 小结52-53
• 5 混合动力电动汽车再生制动的建模与仿真分析53-62
• 5.1 ADVISOR 仿真软件简介53-54
• 5.2 再生制动控制策略建模54-57
• 5.2.1 ADVISOR 内置的再生制动控制策略54-56
• 5.2.2 自适应模糊神经网络再生制动力分配策略建模56-57
• 5.3 仿真结果与数据分析57-61
• 5.4 小结61-62
• 结论62-63
• 致谢63-64
• 参考文献64-67
• 攻读学位期间的研究成果67

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