| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 引言 | 第9-18页 |
| 1.1 增程式电动汽车及其能量分配策略 | 第9-11页 |
| 1.1.1 电动汽车发展的重要性和必要性 | 第9页 |
| 1.1.2 典型的增程式电动汽车 | 第9-10页 |
| 1.1.3 能量分配策略的重要性 | 第10-11页 |
| 1.2 增程式电动汽车能量分配策略的研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 基于规则的能量分配策略 | 第12-13页 |
| 1.2.2 基于优化的能量分配策略 | 第13-15页 |
| 1.2.3 能量分配策略与行驶工况的联系 | 第15页 |
| 1.3 行驶工况的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 课题主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 工况的统计分析与聚类 | 第18-35页 |
| 2.1 实际工况数据 | 第18-22页 |
| 2.1.1 实际工况介绍 | 第18-20页 |
| 2.1.2 实际工况的初步统计分析 | 第20-22页 |
| 2.2 实际工况的聚类分析 | 第22-32页 |
| 2.2.1 聚类样本 | 第22页 |
| 2.2.2 聚类方法 | 第22-25页 |
| 2.2.3 工况片段聚类 | 第25-32页 |
| 2.3 特征工况构建 | 第32-34页 |
| 2.4 本章总结 | 第34-35页 |
| 第3章 增程式电动城市客车的最优能量分配问题 | 第35-50页 |
| 3.1 增程式电动城市客车的仿真模型 | 第35-42页 |
| 3.1.1 动力系统构型及工作模式 | 第35-38页 |
| 3.1.2 能耗模型 | 第38-42页 |
| 3.2 最优能量分配问题的数学模型 | 第42-43页 |
| 3.3 最优能量分配问题求解方法比较 | 第43-50页 |
| 3.3.1 动态规划法 | 第43-44页 |
| 3.3.2 庞德里亚金极小值原理 | 第44-46页 |
| 3.3.3 等效燃油消耗最小策略 | 第46-48页 |
| 3.3.4 求解方法的对比 | 第48-50页 |
| 第4章 增程式电动城市客车最优能量分配策略 | 第50-72页 |
| 4.1 基于ECMS的最优能量分配策略 | 第50-51页 |
| 4.2 基于ECMS的最优能量分配策略中控制参数的影响 | 第51-60页 |
| 4.2.1 工况距离与控制参数 | 第51-56页 |
| 4.2.2 控制参数1k对仿真结果的影响 | 第56-58页 |
| 4.2.3 控制参数2k对仿真结果的影响 | 第58-60页 |
| 4.3 最优控制参数知识库 | 第60-65页 |
| 4.3.1 特征工况的最优控制参数 | 第60-63页 |
| 4.3.2 最优控制参数的交叉验证 | 第63-65页 |
| 4.4 特征工况的ECMS与CD-CS策略的对比 | 第65-71页 |
| 4.4.1 CD-CS策略 | 第65-70页 |
| 4.4.2 ECMS与CD-CS策略的对比 | 第70-71页 |
| 4.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第5章 基于工况辨识的在线最优能量分配策略 | 第72-84页 |
| 5.1 在线工况辨识 | 第72-77页 |
| 5.1.1 在线工况辨识方法 | 第72页 |
| 5.1.2 在线工况辨识方法的仿真验证 | 第72-74页 |
| 5.1.3 工况在线辨识的影响因素 | 第74-77页 |
| 5.2 基于工况辨识的在线最优能量分配策略 | 第77-81页 |
| 5.2.1 实际工况的在线辨识 | 第77页 |
| 5.2.2 仿真实验 | 第77-79页 |
| 5.2.3 仿真结果验证 | 第79-81页 |
| 5.3 与其他策略的对比 | 第81-84页 |
| 5.3.1 与无工况辨识的在线能量分配策略的对比 | 第81-82页 |
| 5.3.2 与CD-CS策略的对比 | 第82-84页 |
| 第6章 结论 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第90页 |