| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 GPS出行数据采集方法的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 出行里程预测的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.3 插电式混合动力汽车能量管理策略研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要的研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 基于GPS的出行数据采集与处理 | 第19-31页 |
| 2.1 采集流程 | 第19页 |
| 2.2 GPS卫星接收机的介绍 | 第19-21页 |
| 2.3 出行数据的预处理 | 第21-25页 |
| 2.3.1 常见的数据干扰方式 | 第21-22页 |
| 2.3.2 出行数据预处理步骤 | 第22-25页 |
| 2.4 出行路线的分类 | 第25-27页 |
| 2.5 经常行驶路线的分类结果 | 第27-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 出行路线的在线识别 | 第31-45页 |
| 3.1 分类模型实现步骤 | 第31-32页 |
| 3.2 常用的分类算法 | 第32-33页 |
| 3.3 朴素贝叶斯分类器原理 | 第33-38页 |
| 3.4 路线识别算法设计 | 第38-40页 |
| 3.5 路线识别算法计算结果 | 第40-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 PHEV的能量分配方式研究 | 第45-65页 |
| 4.1 电量使用情况分析 | 第45-50页 |
| 4.1.1 电量使用情况分析 | 第45-47页 |
| 4.1.2 电量使用基本原则 | 第47-50页 |
| 4.2 行驶工况的特征参数分析 | 第50-59页 |
| 4.2.1 工况段内的特征参数计算 | 第50-51页 |
| 4.2.2 工况特征参数与电耗之间的相关性分析 | 第51-59页 |
| 4.3 理论SOC曲线的绘制 | 第59-63页 |
| 4.3.1 回归分析介绍 | 第59-60页 |
| 4.3.2 电耗与工况特征参数回归分析 | 第60-61页 |
| 4.3.3 理论SOC曲线的绘制 | 第61-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第5章 PHEV控制策略及仿真分析 | 第65-99页 |
| 5.1 确定工况下的能量管理策略 | 第65-73页 |
| 5.1.1 主要控制参数及控制规则分析 | 第65-66页 |
| 5.1.2 模糊控制器的设计 | 第66-71页 |
| 5.1.3 对比算法的简要介绍 | 第71-73页 |
| 5.2 确定工况下的仿真结果分析 | 第73-81页 |
| 5.2.1 仿真模型搭建 | 第73-74页 |
| 5.2.2 仿真结果分析 | 第74-81页 |
| 5.3 不确定工况下的能量管理策略 | 第81-93页 |
| 5.3.1 出行里程预测 | 第82-87页 |
| 5.3.2 基于预测结果的模糊控制策略 | 第87-91页 |
| 5.3.3 理论SOC曲线建立原则在不确定工况下的应用 | 第91-93页 |
| 5.4 不确定工况下的仿真分析 | 第93-97页 |
| 5.4.1 仿真模型搭建 | 第93-95页 |
| 5.4.2 仿真结果分析 | 第95-97页 |
| 5.5 本章小结 | 第97-99页 |
| 第6章 总结与展望 | 第99-101页 |
| 6.1 全文总结 | 第99-100页 |
| 6.2 研究展望 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-107页 |
| 作者简介及研究成果 | 第107-108页 |
| 致谢 | 第108页 |