| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 PHEV国内外发展概况 | 第12-14页 |
| 1.3 PHEV传动结构的分类 | 第14-16页 |
| 1.4 PHEV控制策略研究现状和趋势 | 第16-20页 |
| 1.4.1 PHEV控制策略的研究现状 | 第16-18页 |
| 1.4.2 PHEV控制策略的发展趋势 | 第18-20页 |
| 1.5 本课题的主要研究目的与内容 | 第20-21页 |
| 第二章 PHEV动力系统参数设计与匹配 | 第21-36页 |
| 2.1 整车基本参数及目标性能要求 | 第21-22页 |
| 2.2 整车功率匹配原则 | 第22-23页 |
| 2.3 动力系统参数选取 | 第23-28页 |
| 2.3.1 发动机功率的选取 | 第23-24页 |
| 2.3.2 电机参数的选取 | 第24-27页 |
| 2.3.3 动力电池参数的选取 | 第27-28页 |
| 2.4 PHEV动力系统各部件模型的建立 | 第28-33页 |
| 2.4.1 发动机模型 | 第29-30页 |
| 2.4.2 电机模型 | 第30-31页 |
| 2.4.3 电池模型 | 第31-33页 |
| 2.5 整车性能验证 | 第33-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 汽车预测车速的建模 | 第36-43页 |
| 3.1 未来路况信息对PHEV的影响 | 第36-37页 |
| 3.2 GPS/GIS/ITS工作原理及在汽车上的应用 | 第37-38页 |
| 3.2.1 GPS/GIS/ITS工作原理 | 第37-38页 |
| 3.2.2 GPS/GIS/ITS在汽车上的应用 | 第38页 |
| 3.3 基于车速预测的建模研究 | 第38-41页 |
| 3.3.1 汽车车速预测模型 | 第38-39页 |
| 3.3.2 预测距离与采样点的选取 | 第39-40页 |
| 3.3.3 基于Simulink预测车速的建模 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 基于未来车速信息的预测控制策略研究 | 第43-68页 |
| 4.1 PHEV控制策略设计原则以及工作模式分析 | 第43-45页 |
| 4.1.1 PHEV控制策略的设计原则 | 第43-44页 |
| 4.1.2 PHEV工作特点分析 | 第44-45页 |
| 4.2 电机助力控制策略的研究 | 第45-48页 |
| 4.2.1 电机助力控制策略的制定 | 第45-47页 |
| 4.2.2 基于Simulink电机助力控制策略模型的建立 | 第47-48页 |
| 4.3 基于车速信息的预测控制策略研究 | 第48-54页 |
| 4.3.1 预测控制策略的制定 | 第48-51页 |
| 4.3.2 预测控制策略主要参数的描述 | 第51页 |
| 4.3.3 基于Simulink预测控制策略模型的建立 | 第51-54页 |
| 4.4 不同循环工况下仿真结果分析 | 第54-64页 |
| 4.4.1 循环工况的选取 | 第54-55页 |
| 4.4.2 UDDS仿真结果分析 | 第55-59页 |
| 4.4.3 NEDC仿真结果分析 | 第59-62页 |
| 4.4.4 不同控制策略油耗和排放对比 | 第62-64页 |
| 4.5 预测控制策略参数对PHEV性能的影响 | 第64-67页 |
| 4.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 基于多目标遗传算法预测控制策略参数优化分析 | 第68-77页 |
| 5.1 遗传算法简介 | 第68-70页 |
| 5.1.1 遗传算法工作原理 | 第68-69页 |
| 5.1.2 多目标函数的优化 | 第69-70页 |
| 5.2 预测控制策略参数优化模型的建立 | 第70-72页 |
| 5.2.1 优化参数的选取 | 第70-71页 |
| 5.2.2 参数优化数学模型以及约束条件 | 第71-72页 |
| 5.2.3 ADVISOR非图形用户界面建模仿真方法 | 第72页 |
| 5.3 优化结果分析 | 第72-75页 |
| 5.4 本章小结 | 第75-77页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第77-79页 |
| 6.1 全文总结 | 第77页 |
| 6.2 创新点 | 第77-78页 |
| 6.3 全文展望 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第84页 |
