全功率燃料电池汽车动力系统优化设计与能量管理
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第14-24页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-16页 |
| 1.2 研究意义 | 第16-18页 |
| 1.3 研究现状 | 第18-21页 |
| 1.3.1 动力系统优化设计 | 第18-19页 |
| 1.3.2 能量管理 | 第19-21页 |
| 1.4 研究内容 | 第21-24页 |
| 第2章 基于动力性的全功率燃料电池汽车参数匹配 | 第24-46页 |
| 2.1 动力系统正向匹配方法 | 第24-34页 |
| 2.1.1 驱动电机功率限制 | 第24-27页 |
| 2.1.2 驱动电机及主减速比匹配 | 第27-29页 |
| 2.1.3 燃料电池匹配 | 第29-32页 |
| 2.1.4 蓄电池匹配 | 第32-34页 |
| 2.2 丰田Mirai正向匹配验证 | 第34-39页 |
| 2.2.1 驱动电机功率限制计算 | 第35-36页 |
| 2.2.2 电机及主减速比匹配 | 第36-38页 |
| 2.2.3 燃料电池及蓄电池匹配 | 第38-39页 |
| 2.2.4 参数汇总与对比 | 第39页 |
| 2.3 仿真验证 | 第39-43页 |
| 2.3.1 动力性仿真 | 第40-42页 |
| 2.3.2 经济性仿真 | 第42-43页 |
| 2.4 本章小结 | 第43-46页 |
| 第3章 基于经济性的全功率燃料电池汽车能耗分析 | 第46-60页 |
| 3.1 氢耗影响因素量化分析 | 第46-52页 |
| 3.1.1 理论氢耗模型 | 第46-49页 |
| 3.1.2 仿真分析 | 第49-52页 |
| 3.2 基于经济性指标的优化设计 | 第52-54页 |
| 3.3 动态规划分析 | 第54-58页 |
| 3.3.1 终端约束动态规划简介 | 第54-56页 |
| 3.3.2 氢电权重系数 | 第56-58页 |
| 3.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 第4章 全功率燃料电池汽车能量管理策略开发 | 第60-90页 |
| 4.1 驾驶员及整车模型 | 第60-65页 |
| 4.1.1 驾驶员模型 | 第60-62页 |
| 4.1.2 整车阻力模型 | 第62页 |
| 4.1.3 驱动电机模型 | 第62-63页 |
| 4.1.4 燃料电池模型 | 第63-64页 |
| 4.1.5 蓄电池模型 | 第64-65页 |
| 4.2 能量管理策略选择 | 第65-69页 |
| 4.2.1 等效能耗最小策略 | 第66-67页 |
| 4.2.2 模糊控制策略 | 第67页 |
| 4.2.3 恒温器策略 | 第67-68页 |
| 4.2.4 功率跟随策略 | 第68-69页 |
| 4.3 基于模糊修正的功率跟随策略 | 第69-75页 |
| 4.3.1 功率跟随策略的不足 | 第69-71页 |
| 4.3.2 改进方法 | 第71-75页 |
| 4.4 基于神经网络的工况识别 | 第75-84页 |
| 4.4.1 基于K均值聚类的工况特征参数选取 | 第75-80页 |
| 4.4.2 神经网络构建 | 第80-84页 |
| 4.5 控制参数优化 | 第84-87页 |
| 4.6 本章小结 | 第87-90页 |
| 第5章 离线仿真与硬件在环测试 | 第90-102页 |
| 5.1 离线仿真验证 | 第90-96页 |
| 5.1.1 基础模型验证 | 第90-93页 |
| 5.1.2 模糊修正效果验证 | 第93-95页 |
| 5.1.3 基于工况识别的优化效果验证 | 第95-96页 |
| 5.2 硬件在环测试 | 第96-100页 |
| 5.2.1 硬件在环平台简介 | 第96-97页 |
| 5.2.2 模型实时性验证 | 第97-100页 |
| 5.3 本章小结 | 第100-102页 |
| 第6章 全文总结与展望 | 第102-104页 |
| 6.1 总结 | 第102-103页 |
| 6.2 展望 | 第103-104页 |
| 参考文献 | 第104-112页 |
| 作者简介及科研成果 | 第112-114页 |
| 致谢 | 第114页 |
