面向混合动力汽车能量管理策略的汽车运行工况多尺度预测方法

【摘要】：混合动力汽车控制策略是根据汽车行驶过程中对动力系统的能量要求，动态协调各部件以达到汽车最佳性能的目标，如：最佳的燃油经济性最低的排放最低的系统成本最佳的驱动性能这个目标一般归结为能量管理问题混合动力汽车的能量管理策略是以油耗及排放为优化目标，以汽车的运行工况为设计依据，以动力性为约束条件，对两种动力源的能量分配进行计算而目前基于所谓标准汽车运行工况的能量管理策略开发方法更强调“普遍代表性”，而没有表达出不同城市不同时间和不同地点汽车运行工况随时间变化的差异性和多样性的特点依据特定代表性工况设计的具有良好效果的能量管理策略，在实际的具有随机性的道路交通条件下，却不能表现出期望的节能效果 因此，研究基于实时动态规划的混合动力汽车能量管理策略，是解决混合动力汽车能量管理策略对实际工况适应性差的主要手段而汽车未来运行工况的预测是实时动态规划混合动力汽车能量管理策略的有效前提，因此本文研究了面向混合动力汽车能量管理策略的汽车运行工况预测方法，论文的工作主要包括以下几个方面： 1.国内外近年来已经有学者开始运用马尔可夫链设计运行工况或者设计预测型的混合动力汽车能量管理策略，但均没有证明汽车运行工况是否具有马尔可夫性，是否是一个马尔可夫过程 本文通过汽车动力学模型车辆跟随模型及奇异摄动理论首次从多角度共同证明了汽车运行工况是一个马尔可夫过程，为利用马尔可夫链预测汽车运行工况提供了理论基础 2.本文建立了汽车运行工况的马尔可夫链模型，利用马尔可夫蒙特卡洛模拟预测汽车运行工况 分别用ECE（Economic Commission for Europe）及FTP（Federal Test Program）标准工况作为历史信息进行了不同尺度的运行工况预测，计算了不同尺度的预测运行工况结果与真实工况结果的偏差及相关度，分析了不同时间尺度对汽车运行工况预测的准确度的影响，为研究汽车运行工况的多尺度预测方法提供了数据分析基础 3.本文通过研究发现不同尺度对于汽车运行工况预测结果不同，且各有优势，因此提出了多尺度预测融合方法 通过单一尺度预测运行工况的偏差与多尺度预测的运行工况的偏差对比，说明了多尺度预测方法的有效性为了提高多尺度预测结果的准确度，本文又研究了加入权重的多尺度预测融合方法，对预测结果进行优化通过加入权重的多尺度预测优化方法的预测偏差的对比分析，证实该方法可以把预测偏差控制在一个较小的范围内，相关度可以控制在99%以上，预测时间长度也满足实时性要求 综上，本文通过两种工况下不同预测方法预测结果的偏差分析，说明了多尺度预测方法的有效性，是一个预测准确度相对稳定的方法计算了多尺度预测方法单次预测的时间，说明了多尺度预测方法可以满足混合动力汽车实时控制的要求，是一个值得推广的汽车运行工况预测方法 【关键词】：汽车运行工况 马尔可夫过程 蒙特卡洛模拟 多尺度预测 混合动力汽车
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：U471.23;U469.7
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-8
• 目录8-10
• 第1章 绪论10-24
• 1.1 研究意义10-11
• 1.2 混合动力电动汽车能量管理策略研究现状11-22
• 1.2.1 基于规则的能量管理策略12-14
• 1.2.2 基于优化的能量管理策略14-16
• 1.2.3 基于运行工况识别的能量管理策略16-19
• 1.2.4 基于运行工况预测的能量管理策略19-22
• 1.3 本文研究目的及内容22-24
• 1.3.1 本文的研究目的22
• 1.3.2 本文的主要研究内容22-24
• 第2章 汽车运行工况的马尔可夫性分析24-34
• 2.1 理论分析24-29
• 2.1.1 马尔可夫过程24-25
• 2.1.2 奇异摄动理论25-27
• 2.1.3 汽车运行工况马尔可夫性的动力学分析27-29
• 2.2 汽车运行工况数据的马尔可夫性分析29-33
• 2.2.1 FTP 工况的马尔可夫性分析29-30
• 2.2.2 UDDS 工况的马尔可夫性分析30-31
• 2.2.3 长春市乘用车运行工况的马尔可夫性分析31-33
• 2.3 本章小结33-34
• 第3章 汽车运行工况预测方法研究34-54
• 3.1 马尔可夫链蒙特卡洛模拟34-37
• 3.1.1 蒙特卡洛模拟法定义34
• 3.1.2 马尔可夫链蒙特卡洛模拟方法34-35
• 3.1.3 简单随机抽样的马尔可夫链蒙特卡洛模拟方法35-37
• 3.2 基于 MCMC 的汽车运行工况预测模型的构建37-53
• 3.2.1 构建汽车运行工况的马尔可夫链模型37-40
• 3.2.2 运用 MCMC 方法预测汽车运行工况40-42
• 3.2.3 时间尺度对汽车运行工况预测的影响分析42-53
• 3.3 本章小结53-54
• 第4章 汽车运行工况的多尺度预测方法研究54-80
• 4.1 多尺度预测融合方法54-60
• 4.1.1 多尺度预测融合结果分析54-59
• 4.1.2 多尺度预测融合方法的实时性分析59-60
• 4.2 加入权重的多尺度预测优化方法60-72
• 4.2.1 加入权重的数据融合方法60-66
• 4.2.2 加入权重的多尺度预测融合方法66-72
• 4.3 多尺度预测融合方法的实际运行工况验证72-79
• 4.3.1 长春市乘用车运行工况的多尺度预测72-75
• 4.3.2 长春市乘用车运行工况的多尺度预测结果的优化75-78
• 4.3.3 多尺度预测方法偏差分析及实时性分析78-79
• 4.4 本章小结79-80
• 第5章 全文总结及展望80-84
• 5.1 全文研究内容总结80-81
• 5.2 研究展望81-84
• 参考文献84-92
• 致谢92

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