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混合电动汽车的智能控制方法研究

学位论文原创性声明和学位论文版权使用授权书第1-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-12页
插图索引第12-15页
插表索引第15-17页
第1章 绪论第17-29页
   ·研究背景第17-23页
     ·电动汽车概述第17-18页
     ·混合电动汽车研发概况第18-23页
   ·混合电动汽车简介第23-27页
     ·串联型混合电动汽车驱动系统第23-24页
     ·并联型混合电动汽车驱动系统第24-26页
     ·混联型混合电动汽车驱动系统第26-27页
   ·论文的主要研究内容第27-29页
第2章 CFA6470HEV总体设计方案第29-47页
   ·设计目标第29-30页
   ·驱动结构选型第30-31页
     ·车型选择第30页
     ·驱动结构选择第30-31页
   ·主要部件确定第31-38页
     ·电机及其控制系统第32-35页
     ·电池及其管理系统第35-36页
     ·ISG及其控制器第36页
     ·电动离合器第36-38页
     ·电子节气门第38页
     ·能源总成控制系统第38页
   ·总体布局第38-39页
   ·整车功能结构第39-40页
   ·整车 CAN通信技术第40-46页
     ·CAN总线技术第40-42页
     ·CFA6470HEV的CAN网络整体设计第42-44页
     ·CAN网络应用层协议制订第44-45页
     ·波特率和各信息帧频率的确定第45-46页
     ·CAN网络现场调试注意事项第46页
   ·小结第46-47页
第3章 混合电动汽车能源总成智能控制系统第47-65页
   ·能源总成智能控制系统的工作原理第47-48页
   ·司机命令解析第48页
   ·能源分配策略第48-52页
     ·启停控制第48-49页
     ·基于模糊能量分配策略的充电控制第49-52页
     ·助力控制第52页
     ·能量回收控制第52页
   ·能源总成智能控制系统的实现第52-63页
     ·系统硬件结构第52-59页
     ·系统软件结构第59-63页
   ·小结第63-65页
第4章 混合电动汽车电机智能控制系统第65-87页
   ·交流异步驱动电机的直接转矩控制第65-72页
     ·磁链控制第65-68页
     ·转矩控制第68-69页
     ·直接转矩控制系统结构第69-72页
   ·基于小波神经网络定子电阻估计器的模糊直接转矩控制第72-86页
     ·小波变换的基本概念第72-73页
     ·利用自组织算法构造小波神经网络定子电阻估计器第73-78页
     ·小波神经网络的训练第78-79页
     ·模糊转矩及磁链控制器的设计第79-83页
     ·系统总体结构第83页
     ·仿真实验第83-86页
   ·小结第86-87页
第5章 电子节气门智能控制研究第87-106页
   ·汽车节气门第87页
   ·电子节气门结构及其数学模型第87-89页
     ·电子节气门结构第87-88页
     ·电子节气门数学模型第88-89页
   ·基于模糊高斯基函数神经网络的电子节气门控制第89-97页
     ·系统结构第90页
     ·模糊高斯基函数神经网络控制器第90-94页
     ·仿真实验结果第94-97页
   ·基于模糊小波神经网络的电子节气门控制第97-105页
     ·系统结构第97页
     ·模糊小波神经网络的构造第97-100页
     ·模糊小波神经网络的学习算法第100-101页
     ·仿真结果及分析第101-105页
   ·小结第105-106页
第6章 混合电动汽车整车仿真实验研究第106-118页
   ·整车模型的建立第106-107页
   ·主要部件模型第107-111页
     ·汽车底盘第107-108页
     ·发动机第108-109页
     ·电池第109-110页
     ·电机第110-111页
     ·车辆传动系第111页
     ·各部件之间的连接第111页
   ·仿真结果第111-116页
     ·ECE R15工况仿真结果第112-114页
     ·日本 1015工况仿真结果第114-116页
   ·小结第116-118页
结论第118-120页
参考文献第120-126页
附录A (攻读学位期间所发表的主要学术论文目录)第126-127页
附录B (攻读学位期间所参加的科研项目)第127-128页
附录C (项目部分实物图片)第128-134页
致谢第134页

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