| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 增程式电动汽车控制方法研究现状 | 第13-21页 |
| 1.2.1 增程式电动汽车传统控制方法 | 第13-17页 |
| 1.2.2 基于多信息环境下的增程式电动汽车控制方法 | 第17-21页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第21-24页 |
| 2 增程式电动汽车系统匹配与建模 | 第24-38页 |
| 2.1 增程式电动汽车动力系统构型 | 第24-25页 |
| 2.2 动力系统部件参数匹配及选型 | 第25-28页 |
| 2.2.1 驱动电机匹配计算及选型 | 第25-27页 |
| 2.2.2 动力电池匹配计算及选型 | 第27页 |
| 2.2.3 增程器匹配计算及选型 | 第27-28页 |
| 2.3 增程式电动汽车系统建模 | 第28-37页 |
| 2.3.1 行驶动力学模型 | 第28-30页 |
| 2.3.2 驱动电机模型 | 第30-31页 |
| 2.3.3 动力电池模型 | 第31-34页 |
| 2.3.4 增程器模型 | 第34-35页 |
| 2.3.5 驾驶员模型 | 第35-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 3 增程式电动汽车多工作点能量管理控制策略 | 第38-52页 |
| 3.1 增程式电动汽车工作模式分析 | 第38页 |
| 3.2 传统恒功率控制策略 | 第38-39页 |
| 3.3 增程式电动汽车多工作点控制策略 | 第39-47页 |
| 3.3.1 阿特金森循环发动机工作特点 | 第40页 |
| 3.3.2 增程器控制策略设计要求 | 第40-41页 |
| 3.3.3 工作点的选取 | 第41-45页 |
| 3.3.4 控制规则 | 第45-47页 |
| 3.4 能量管理控制策略的仿真结果分析 | 第47-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 4 基于交通信息的增程式电动汽车充电规划控制研究 | 第52-66页 |
| 4.1 "车-路-网"系统下充电特点分析 | 第52-53页 |
| 4.2 交通信息的提取 | 第53-55页 |
| 4.3 基于交通信息的增程式电动汽车充电规划控制方法研究 | 第55-56页 |
| 4.4 综合阻抗评价指标体系 | 第56-59页 |
| 4.4.1 行驶时间阻抗的计算 | 第56-57页 |
| 4.4.2 能耗指标的计算 | 第57-58页 |
| 4.4.3 等待时间阻抗计算 | 第58-59页 |
| 4.5 基于Dijkstra算法的增程式电动汽车充电规划控制方法 | 第59-60页 |
| 4.6 仿真分析 | 第60-65页 |
| 4.7 本章小结 | 第65-66页 |
| 5 基于交通信息的增程式电动汽车能量管理控制策略 | 第66-78页 |
| 5.1 动力电池的工作特性 | 第66-67页 |
| 5.2 交通信息未知情况下增程式电动汽车能量管理控制策略的研究 | 第67-69页 |
| 5.3 基于交通信息的增程式电动汽车能量管理控制策略 | 第69-73页 |
| 5.3.1 遗传算法优化的增程式电动汽车能量管理控制策略 | 第69-71页 |
| 5.3.2 基于动态交通信息的增程式电动汽车能量管理控制策略 | 第71-73页 |
| 5.4 基于交通信息的增程式电动汽车能量管理控制策略的仿真分析 | 第73-77页 |
| 5.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 6 增程式电动汽车能量管理控制策略硬件在环测试分析 | 第78-86页 |
| 6.1 硬件在环测试系统架构 | 第78-79页 |
| 6.2 硬件在环测试系统的开发 | 第79-81页 |
| 6.2.1 硬件系统开发 | 第79-80页 |
| 6.2.2 能量管理控制策略Simulink模型的实时代码生成及程序集成 | 第80-81页 |
| 6.2.3 监控界面的开发 | 第81页 |
| 6.3 硬件在环测试分析 | 第81-85页 |
| 6.4 本章小结 | 第85-86页 |
| 7 总结与展望 | 第86-88页 |
| 7.1 全文总结 | 第86-87页 |
| 7.2 研究展望 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第92-96页 |
| 学位论文数据集 | 第96页 |
