学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示
增程式电动客车能量管理系统研究
作 者: 詹玲玲
导 师: 张文栋;张斌珍;田光宇
学 校: 中北大学
专 业: 测试计量技术及仪器
关键词: 增程式电动车 路况识别 动态规划 能量优化
分类号: U469.7
类 型: 硕士论文
年 份: 2014年
下 载: 7次
引 用: 0次
阅 读: 论文下载
内容摘要
混合电动汽车的燃料消耗和尾气排放很大程度上依赖于车上的能量控制系统。近年来,学者们一直致力于混合电动车的能量管理策略的研究,也获得了一些可观的成果,但依然还有很大的研究开发空间。本文针对增程式电动汽车的特点在传统的门限控制策略的基础上,依据“系统建模、控制算法设计、控制策略优化和在线应用”的思想。对不同的特征工况及其相应的能量控制策略进行了研究,提出了一套基于路况识别的改进型动态规划的能量优化控制策略。该控制策略对不同路况具有相对应的控制参数,有效的提高了对路况的适应性。本文主要研究工作如下:首先,为保证路况数据的可靠与全面性,本文采用由我国自主研发的可充电式燃料电池混合动力车市客车在北京奥运期间示范时的运行数据作为本路况样本数据库。根据K-均值聚类法对路况数据进行聚类分析,在实车运行过程中,运用SOM神经网络来对未知工况进行实时的路况识别。其次,在Matlab环境下设计了可适用于增程式电动汽车的基于动态规划的能量优化算法,该算法可解决固定里程内、电池SOC始末状态确定的一类能量优化问题。并且针对聚类出的典型特征工况,均优化出其相应的能量分配序列,为其他优化方法提供参考且为后续的优化方法在线应用提供依据。为满足能量控制算法对控制器硬件运算能力和系统安全性的要求,本文设计了以最新的32位汽车级微处理器TC1782为核心处理芯片的整车控制器作为硬件承载。该控制器硬件上采用模块化设计思想,并且在此基础上构造了硬件+外置监控芯片+Safe Tcore软件的完整的安全认证系统,实现了对主控制器的实时监测,保证了系统的安全性与稳定性,提高了系统的可靠性。本文最后就如何将离线的优化结果运用在在线的运行车辆作了相关的研究,建立了可在线应用基于路况识别的混合动力电动车的能量控制策略。仿真结果表明,该能量控制策略对汽车的燃油经济性有一定的提高。
|
全文目录
摘要 4-5 Abstract 5-6 目录 6-9 第1章 绪论 9-16 1.1 引言 9 1.2 课题背景及意义 9-12 1.2.1 混合动力电动汽车系统定义及结构类型 9-11 1.2.2 混合动力电动汽车的关键技术 11-12 1.3 混合动力汽车能量管理策略发展现状 12-15 1.3.1 基于规则的能量控制策略 13 1.3.2 基于优化的能量控制策略 13-14 1.3.3 基于智能算法的能量控制策略 14-15 1.4 课题的来源及主要内容 15-16 第2章 基于路况识别的能量管理策略理论基础 16-27 2.1 增程式电动汽车概述 16 2.2 基于路况识别的能量管理系统框架 16-18 2.3 路况聚类与识别 18-22 2.3.1 车辆行驶数据采集 18 2.3.2 路况特征提取 18-19 2.3.3 路况聚类分析 19-20 2.3.4 实际道路工况识别 20-22 2.4 基于路况识别的能量优化算法 22-26 2.4.1 E-REV系统功率流 23 2.4.2 E-REV各部件模型 23-24 2.4.3 动态规划数学建模 24-26 2.5 本章小结 26-27 第3章 控制器硬件电路设计 27-41 3.1 整车控制器功能分析 27-28 3.2 整车CAN网络结构设计 28-30 3.2.1 CAN总线基本原理 28-30 3.2.2 整车CAN网络设计 30 3.3 整车控制器硬件设计 30-40 3.3.2 主控芯片选型 32-33 3.3.3 电源模块(电源监控与复位) 33-34 3.3.4 数字信号输入/输出模块 34-35 3.3.5 模拟信号处理模块 35-37 3.3.6 CAN总线模块 37-38 3.3.7 外扩存储器和掉电保护设计 38-39 3.3.8 系统监控模块 39-40 3.4 本章小结 40-41 第4章 基于路况识别的控制策略优化及仿真结果分析 41-53 4.1 路况聚类仿真分析 41-43 4.2 路况识别仿真分析 43-45 4.3 控制策略优化分析 45-52 4.3.1 改进型动态规划算法 45-47 4.3.2 同工况下不同控制参数的选择 47-48 4.3.3 不同工况下控制参数的选择 48-49 4.3.4 针对特征工况进行优化 49-52 4.4 本章小结 52-53 第5章 控制策略在线应用 53-61 5.1 E-REV工作模式与规则提取 53-58 5.1.1 E-REV工作模式 53-55 5.1.2 可行性规则提取 55-58 5.2 E-REV多工作模式控制策略 58-60 5.2.1 多工作模式切换 58-59 5.2.2 VCU控制流程 59-60 5.3 本章小结 60-61 第6章 总结与展望 61-63 6.1 总结 61-62 6.2 展望 62-63 参考文献 63-66 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 66-67 致谢 67
|
相似论文
- 基于自适应动态规划的波形选择方法研究,TN951
- 模糊优化方法在三峡梯级水库调度中的应用研究,TV697.1
- 大型水电站厂内经济运行决策支持系统研究与实现,TV737
- 基于能量优化的ZigBee关键技术的研究,TP212.9
- 电力系统电压无功控制方法研究,TM761.1
- 钢铁企业船队组建决策研究,F552
- 水库多目标优化调度研究,TV697.1
- 风激斜拉索多模态自激振动及其最优控制,U441.3
- 几何Hermite插值曲线的优化方法研究,O186.11
- 食品供应链中的病菌控制模型,TS201.6
- 甲醇和丙酮共沸物分离工艺的研究,TQ202
- 客运专线综合维修计划编制系统的研究,U29-39
- 缴费确定型企业年金最优投资战略研究,F842.6;F272
- 基于动态规划的应急资源运输调度研究,O221.3
- 基于动态规划方法的地下采矿边界品位优化研究,TD862.1
- 电力市场下节能发电机组组合的研究,TM31
- 基于无线电唤醒机制的无线传感器网络协议研究,TP212.9
- 基于内容的文本分割关键技术,TP391.1
- 基于时间D-子集任务排序与调度问题研究,F224
- 基于动态规划法的厂级负荷经济分配的研究,F426.61
- 基于量子遗传算法的无线传感器网络能量优化研究,TP212.9
中图分类: > 交通运输 > 公路运输 > 汽车工程 > 各种汽车 > 各种能源汽车
© 2012 www.xueweilunwen.com
|