基于遗传算法的混合动力汽车能量控制系统优化

【摘要】：混合动力汽车作为一种高效的节能环保汽车越来越多的受到了国际社会的广泛关注，美日等国为混合动力汽车的发展做出了表率，丰田普锐斯取得的巨大成功表明了人们对混合动力汽车技术的广泛认可。整车能量控制作为混合动力汽车最为重要的技术之一，是目前各大科研机构和高校研究的热点。本文在分析了不同控制策略的研究现状及优缺点之后，提出将模糊策略和遗传优化方法应用于混合动力汽车的动力系统控制。论文的主要工作内容有： ①分析了混合动力汽车节能机理，发现能量管理策略对汽车综合性能的好坏影响非常大。研究国内外关于混合动力汽车能量管理策略的发展现状，确定采用遗传算法和模糊控制这两个智能算法相结合，来实现整车能量管理策略。 ②以并联式混合动力汽车结构为研究对象，参考某传统汽车动力性能参数，根据汽车理论和动力学基本知识确定混合动力汽车动力系统主要零部件型号和参数，然后根据后向仿真和前向仿真理论，基于ADVISOR软件建立整车及动力系统模型。 ③在建立的整车模型基础上，分析混合动力汽车的工作模式，提出动力系统能量控制策略的实现方法，即采用双输入单输出的模糊控制器。根据模糊控制理论知识，结合整车模型特点，设定模糊控制器的隶属函数和控制规则等相关参数，然后建立整车控制策略模型。 ④针对模糊控制策略的控制规则设计主观依赖性较强，控制结果无法达到最优的问题，引入遗传优化方法对控制规则进行多目标离线优化。根据遗传算法理论，选取整车油耗和排放为目标函数，采用加权法确定适应度函数。为了简化编码方法，同时更好的进行遗传操作过程，采用十进制整数编码方法对规则变量编码。遗传优化结果显示30代左右时达到全局最优解，并得到了优化后的控制规则参数。 ⑤将优化前后的控制策略模型导入整车模型进行仿真对比，优化后的控制策略比优化前有更好的经济型和排放性，其中油耗下降了14.5%，排放值分别下降了7.4%（HC）、10.7%（CO）、16.4%（NOx）。 【关键词】：并联式混合动力 模糊控制 遗传算法优化 仿真
【学位授予单位】：重庆交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U469.7
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-18
• 1.1 课题研究背景9
• 1.2 混合动力汽车研究意义9-10
• 1.3 混合动力汽车控制策略研究现状10-17
• 1.3.1 逻辑门限控制策略研究现状11-12
• 1.3.2 全局最优控制策略研究现状12-13
• 1.3.3 瞬时优化控制策略研究现状13-14
• 1.3.4 智能控制策略研究现状14-15
• 1.3.5 控制策略分析15-17
• 1.4 本文研究内容17-18
• 第二章 并联式混合动力汽车建模18-38
• 2.1 动力系统部件参数匹配18-23
• 2.1.1 发动机参数的选择19-20
• 2.1.2 电机参数的选择20-22
• 2.1.3 电池参数的选择22-23
• 2.2 整车仿真思想23-24
• 2.3 整车及动力系统部件建模24-36
• 2.3.1 整车动力学模型24-26
• 2.3.2 车轮模块26-28
• 2.3.3 主减速器模块28-29
• 2.3.4 变速器模块29-30
• 2.3.5 发动机模块30-34
• 2.3.6 电机模块34-36
• 2.3.7 电池模块36
• 2.4 本章小结36-38
• 第三章 并联式混合动力汽车模糊控制策略研究38-49
• 3.1 并联式混合动力汽车控制策略分析38-39
• 3.1.1 并联式混合动力汽车工作模式分析38
• 3.1.2 混合动力汽车控制策略设计要求38-39
• 3.1.3 混合动力汽车控制策略设计方法39
• 3.2 模糊控制系统结构39-40
• 3.3 模糊控制器设计40-47
• 3.3.1 模糊推理系统41-42
• 3.3.2 输入输出量隶属函数42-43
• 3.3.3 控制规则43-45
• 3.3.4 模糊推理运算45
• 3.3.5 解模糊45-47
• 3.4 模糊控制系统仿真模型47-48
• 3.5 本章小结48-49
• 第四章 基于遗传算法的能量控制系统优化49-63
• 4.1 模糊控制器的优化方法49
• 4.2 基于多目标优化的遗传算法49-51
• 4.3 遗传算法优化模糊控制51-55
• 4.3.1 控制规则优化变量编码51-52
• 4.3.2 适应度函数52-53
• 4.3.3 初始种群53
• 4.3.4 选择、交叉、变异过程53-54
• 4.3.5 运行参数54-55
• 4.3.6 约束条件55
• 4.4 遗传算法的 MATLAB 实现55-57
• 4.4.1 种群初始化55-56
• 4.4.2 选择函数56
• 4.4.3 交叉函数56
• 4.4.4 变异函数56-57
• 4.5 基于遗传算法优化的控制策略仿真分析57-62
• 4.5.1 整车仿真分析57-61
• 4.5.2 遗传算法优化结果61-62
• 4.6 本章小结62-63
• 第五章 总结与展望63-65
• 5.1 全文总结63-64
• 5.2 研究展望64-65
• 致谢65-66
• 参考文献66-69
• 在学期间发表的论文和取得的学术成果69

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