并联式混合动力电动汽车能量管理系统智能控制策略研究

【摘要】：混合动力电动汽车能量管理系统控制策略的目标是合理地分配发动机、电机的输出转矩，实现能量的最优管理、效率与排放的最佳平衡。目前并联式混合动力控制策略主要有逻辑门限控制策略、瞬时优化控制策略、全局最优控制策略及基于模糊逻辑或神经网络的智能控制策略，但只有逻辑门限控制策略在实际商品化的汽车中得到了广泛应用。将逻辑门限控制策略和智能算法相结合，改进逻辑门限控制策略，更好地实现能量的控制和分配，具有重要的现实意义。 本文以江苏省重点实验室开放基金项目（QK09003）、湖南大学“985工程”项目为依托，将智能算法融入逻辑门限控制策略之中，对ADVISOR软件中的逻辑门限控制策略进行了改进。论文的主要工作及创新之处如下： （1）采用多层次参数扫描算法对逻辑门限控制参数进行了优化，在ADVISOR软件上进行了仿真实验，并与车辆优化前的仿真结果进行了对比分析。结果表明，经多层次参数扫描算法优化后，油耗、排放得到了明显降低。 （2）结合粒子群算法和模拟退火算法的各自优点，构建了模拟退火粒子群算法（SimulatedAnnealing Particle Swarm Optimization，SAPSO），并用于逻辑门限控制策略的控制参数优化，同时在ADVISOR软件上进行仿真实验。对比分析结果表明，SAPSO算法在控制参数优化问题上优于多层次参数扫描算法。 （3）采用逻辑门限控制策略和瞬时优化控制策略相结合的方法建立了模糊BP神经网络控制策略，并基于ADVISOR软件成功实施了二次开发。仿真实验结果表明，模糊BP神经网络控制策略可以有效改善燃油经济性，并缩短响应时间。 【关键词】：控制策略 多层次参数扫描算法 模拟退火 粒子群 模糊BP神经网络
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：U469.72
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-21
• 1.1 混合动力电动汽车的开发背景及意义9-10
• 1.2 国内外混合动力电动汽车研究动态10-14
• 1.2.1 国外开发动态10-13
• 1.2.2 国内开发动态13-14
• 1.3 HEV 的关键技术14-15
• 1.4 并联式混合动力汽车控制策略研究现状15-18
• 1.5 选题的意义18
• 1.6 论文结构和内容18-21
• 第2章 混合动力驱动系统结构与仿真软件21-30
• 2.1 HEV 的分类21-22
• 2.2 混合动力汽车的仿真软件22-23
• 2.3 ADVISOR 软件仿真方法23-25
• 2.3.1 前向仿真方法23-24
• 2.3.2 后向仿真方法24-25
• 2.3.3 ADVISOR 软件的混合仿真方法25
• 2.4 主要单元的 ADVISOR 软件建模25-29
• 2.4.1 发动机建模26-27
• 2.4.2 蓄电池建模27-28
• 2.4.3 电机建模28-29
• 2.5 本章小结29-30
• 第3章 基于 MLPS 算法的 PHEV 控制参数优化30-42
• 3.1 ADVISOR 软件逻辑门限控制策略30-31
• 3.2 多层次参数扫描算法31-34
• 3.2.1 多层次参数扫描算法的原理31-32
• 3.2.2 多层次参数扫描算法在 ADVISOR 上的实现32-34
• 3.3 仿真结果34-41
• 3.3.1 MLPS 算法参数优化仿真实验34-37
• 3.3.2 仿真结果分析37-41
• 3.4 MLPS 算法的应用分析41
• 3.5 本章小结41-42
• 第4章 基于 SAPSO 算法的 PHEV 控制参数优化42-54
• 4.1 模拟退火粒子群算法42-45
• 4.1.1 模拟退火算法的原理42-43
• 4.1.2 粒子群算法的原理43-45
• 4.1.3 模拟退火粒子群算法45
• 4.2 SAPSO 参数优化实现45-47
• 4.2.1 目标函数45-46
• 4.2.2 SAPSO 参数优化步骤46-47
• 4.3 仿真结果47-52
• 4.3.1 SAPSO 优化程序47-48
• 4.3.2 仿真分析48-52
• 4.4 SAPSO 算法的应用分析52
• 4.5 本章小结52-54
• 第5章 基于模糊 BP 神经网络的 PHEV 控制策略54-62
• 5.1 逻辑门限控制策略和瞬时优化能量管理策略54-55
• 5.1.1 瞬时优化能量管理策略54-55
• 5.1.2 逻辑门限控制策略和瞬时优化能量管理策略相结合55
• 5.2 基于模糊 BP 神经网络的控制策略55-59
• 5.2.1 模糊逻辑与神经网络研究现状55-56
• 5.2.2 模糊 BP 神经网络结构56-58
• 5.2.3 模糊 BP 神经网络控制策略的实现步骤58-59
• 5.3 ADVISOR 软件二次开发59-60
• 5.4 仿真实验及结果分析60-61
• 5.5 本章小结61-62
• 结论与展望62-63
• 参考文献63-67
• 附录A 攻读学位期间发表的论文及参与课题67-68
• 致谢68

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