混合动力电动汽车系统参数的优化方法研究

【摘要】：混合动力电动汽车(HEV)的系统参数匹配影响着整车的动力性能、燃油经济性及排放性能,是HEV设计初期的一项重要工作。目前HEV的系统参数匹配多是基于仿真环境下的多变量多目标非线性优化问题。从数学模型、仿真环境和优化算法3方面介绍了HEV系统参数的优化,以ADVISOR为主要仿真工具,得出在HEV参数寻优过程中非梯度算法DIRECT的效果是最好的,并且指出遗传算法应用于HEV多目标优化问题具有较大的研究价值和发展前景。 【作者单位】： 北京工业大学电子信息与控制工程学院 北京工业大学电子信息与控制工程学院
【关键词】： HEV 参数匹配 优化算法 ADVISOR
【基金】：北京市教委资助重点项目(KZ20041000501)
【分类号】：U469.7
【正文快照】： 混合动力电动汽车(HEV)的动力系统一般由辅助动力单元(APU)和电动机2部分组成,正是由于它们的动力组合方式不同,才衍生出不同类型的HEV。HEV的动力性能、燃油经济性和排放性能主要取决于动力系统各部件特性及其匹配和整车控制策略。因此HEV的优化研究主要集中在2方面:一是系

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