| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第13页 |
| 1.2 插电式混合动力汽车的发展现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 国外发展现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内发展现状 | 第14-15页 |
| 1.3 插电式混合动力汽车能量管理研究现状 | 第15-19页 |
| 1.3.1 插电式混合动力汽车能量管理方法分类 | 第15-17页 |
| 1.3.2 行驶工况自适应的能量管理策略 | 第17-18页 |
| 1.3.3 行驶工况自适应策略的问题分析 | 第18-19页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第19-21页 |
| 第二章 插电式四模混合动力客车的能量管理建模 | 第21-41页 |
| 2.1 四模混合动力系统的结构及工作原理 | 第21-25页 |
| 2.1.1 四模混合动力系统的结构 | 第22-23页 |
| 2.1.2 四模混合动力系统的工作原理 | 第23-25页 |
| 2.2 四模混合动力客车能量管理仿真模型的建立 | 第25-36页 |
| 2.2.1 车辆纵向动力学模型 | 第26-27页 |
| 2.2.2 动力系统模型 | 第27-34页 |
| 2.2.3 驾驶员模型 | 第34-36页 |
| 2.3 模型验证 | 第36-39页 |
| 2.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第三章 行驶工况数据的处理与能量管理优化算法的研究 | 第41-58页 |
| 3.1 行驶工况数据的采集与处理 | 第41-47页 |
| 3.1.1 行驶工况数据的采集与解析 | 第41-44页 |
| 3.1.2 解析后数据的预处理 | 第44-45页 |
| 3.1.3 GPS坐标的处理 | 第45-47页 |
| 3.2 四模混合动力系统的能量管理优化算法 | 第47-57页 |
| 3.2.1 PHEB的能量管理优化模型 | 第47-49页 |
| 3.2.2 基于动态规划的能量管理优化算法 | 第49-51页 |
| 3.2.3 基于极小值原理的能量管理优化算法 | 第51-57页 |
| 3.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 数据驱动的极小值原理最优等价因子估计 | 第58-87页 |
| 4.1 基于不同特征参数的最优等价因子估计 | 第58-74页 |
| 4.1.1 行驶工况的特征参数 | 第58-63页 |
| 4.1.2 基于工况相似性的数据驱动方法 | 第63-72页 |
| 4.1.3 基于神经网络的数据驱动方法 | 第72-74页 |
| 4.2 数据驱动方法的改善与优化 | 第74-83页 |
| 4.2.1 基于线性拟合的工况识别 | 第74-76页 |
| 4.2.2 历史与现实结合的等价因子估计方法 | 第76-79页 |
| 4.2.3 多方法结合的等价因子估计 | 第79-83页 |
| 4.3 数据驱动的等价因子估计方法 | 第83-86页 |
| 4.3.1 数据驱动的等价因子估计方法测试 | 第83-84页 |
| 4.3.2 不同工况条件下的适应性分析 | 第84-86页 |
| 4.4 本章小结 | 第86-87页 |
| 第五章 数据驱动的PHEB能量优化管理策略及试验研究 | 第87-98页 |
| 5.1 PHEB数据驱动的能量优化管理策略 | 第87-92页 |
| 5.1.1 行驶工况数据库的建立与更新 | 第87-88页 |
| 5.1.2 数据驱动的能量优化管理策略 | 第88-92页 |
| 5.2 模型在环测试 | 第92-95页 |
| 5.2.1 模型在环测试平台的搭建 | 第92-94页 |
| 5.2.2 能量管理策略的模型在环测试 | 第94-95页 |
| 5.3 硬件在环测试 | 第95-97页 |
| 5.3.1 硬件在环测试平台的搭建 | 第95-96页 |
| 5.3.2 能量管理策略的硬件在环测试 | 第96-97页 |
| 5.4 本章小结 | 第97-98页 |
| 第六章 总结与展望 | 第98-101页 |
| 6.1 全文总结 | 第98-99页 |
| 6.2 本文创新点 | 第99-100页 |
| 6.3 研究展望 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-105页 |
| 致谢 | 第105-106页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第106-108页 |