并联式混合动力汽车能量管理策略优化研究
| 摘要 | 第1-15页 |
| ABSTRACT | 第15-17页 |
| 1 绪论 | 第17-31页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·混合动力汽车简介 | 第17-25页 |
| ·混合动力汽车特点 | 第17-18页 |
| ·混合动力汽车分类 | 第18-20页 |
| ·混合动力汽车的发展状况 | 第20-23页 |
| ·混合动力汽车的关键技术 | 第23-25页 |
| ·车身及结构设计 | 第23页 |
| ·动力电池及其管理系统 | 第23-24页 |
| ·电驱动系统 | 第24页 |
| ·能量管理策略 | 第24页 |
| ·动力系统参数匹配 | 第24-25页 |
| ·混合动力汽车能量管理策略研究现状 | 第25-29页 |
| ·串联式混合动力汽车的能量管理策略 | 第25页 |
| ·并联式混合动力汽车的能量管理策略 | 第25-27页 |
| ·混联式混合动力汽车的能量管理策略 | 第27-28页 |
| ·能量管理策略存在的问题 | 第28-29页 |
| ·本文主要研究内容 | 第29-31页 |
| 2 无级变速混合动力汽车逻辑门限能量管理策略 | 第31-52页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·CVT的工作原理 | 第32-33页 |
| ·并联式混合动力汽车动力系统组成 | 第33页 |
| ·并联式混合动力汽车工作模式分析 | 第33-35页 |
| ·并联式混合动力汽车能量管理策略控制思想 | 第35-37页 |
| ·逻辑门限能量管理策略 | 第37-43页 |
| ·逻辑门限参数的选择 | 第37-39页 |
| ·工作模式切换 | 第39-40页 |
| ·功率门限值的计算 | 第40-41页 |
| ·充电功率的选择 | 第41页 |
| ·混合动力系统最佳工作曲线的确定 | 第41-43页 |
| ·CVT速比的计算 | 第43页 |
| ·逻辑门限能量管理策略的实现 | 第43页 |
| ·仿真软件简介 | 第43-45页 |
| ·能量管理策略仿真结果与分析 | 第45-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 3 基于BP神经网络的实时能量管理策略 | 第52-65页 |
| ·引言 | 第52-53页 |
| ·瞬时优化能量管理策略 | 第53-56页 |
| ·等效燃油消耗最小方法 | 第53-55页 |
| ·SOC修正 | 第55-56页 |
| ·基于BP神经网络的瞬时最优控制 | 第56-61页 |
| ·人工神经网络基础 | 第56-57页 |
| ·人工神经网络的特点及优势 | 第56页 |
| ·人工神经网络的学习 | 第56-57页 |
| ·BP神经网络简介 | 第57-58页 |
| ·神经网络控制器结构 | 第58-59页 |
| ·训练样本的获取 | 第59-60页 |
| ·BP神经网络的训练 | 第60-61页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第61-64页 |
| ·小结 | 第64-65页 |
| 4 基于粒子群算法优化的模糊能量管理策略 | 第65-83页 |
| ·引言 | 第65-66页 |
| ·模糊控制简介 | 第66-67页 |
| ·模糊控制发展 | 第66页 |
| ·模糊控制特点 | 第66-67页 |
| ·模糊控制器设计 | 第67-74页 |
| ·模糊转矩分配控制器结构 | 第67-68页 |
| ·模糊化接口 | 第68-69页 |
| ·模糊数据库 | 第69-71页 |
| ·输入量变换 | 第69-70页 |
| ·模糊空间划分 | 第70-71页 |
| ·模糊集合的隶属度函数 | 第71页 |
| ·模糊控制规则 | 第71-72页 |
| ·清晰化接口 | 第72页 |
| ·模糊推理 | 第72-74页 |
| ·基于粒子群算法优化模糊控制器 | 第74-79页 |
| ·粒子群算法 | 第75-77页 |
| ·粒子群算法的起源 | 第75-76页 |
| ·粒子群算法描述 | 第76-77页 |
| ·隶属度函数和模糊控制规则的编码 | 第77-78页 |
| ·适应度函数的选择及粒子的更新 | 第78页 |
| ·优化流程 | 第78-79页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第79-82页 |
| ·小结 | 第82-83页 |
| 5 结合工况识别技术改进能量管理策略 | 第83-94页 |
| ·引言 | 第83-84页 |
| ·能量管理策略构成 | 第84页 |
| ·基于LVQ网络的路况识别器 | 第84-88页 |
| ·竞争神经网络基础 | 第85-86页 |
| ·LVQ网络模型 | 第86-87页 |
| ·网络的训练 | 第87-88页 |
| ·模糊转矩分配控制器设计及优化 | 第88-89页 |
| ·能量管理策略仿真结果及分析 | 第89-93页 |
| ·小结 | 第93-94页 |
| 6 能量管理策略与动力系统部件参数的联合优化 | 第94-108页 |
| ·引言 | 第94-95页 |
| ·采用的能量管理策略简介 | 第95-97页 |
| ·优化问题及其转换 | 第97-101页 |
| ·优化问题定义 | 第97-98页 |
| ·多目标优化基础 | 第98-100页 |
| ·多目标优化问题的转化 | 第100-101页 |
| ·能量管理策略及动力系统部件参数优化 | 第101-104页 |
| ·粒子位置极值 | 第101-103页 |
| ·适应度计算 | 第103页 |
| ·优化过程 | 第103-104页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第104-107页 |
| ·小结 | 第107-108页 |
| 7 结论与展望 | 第108-110页 |
| ·主要创新点与结论 | 第108-109页 |
| ·展望 | 第109-110页 |
| 参考文献 | 第110-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |
| 攻读博士学位期间完成的论文及参加的科研课题 | 第122-123页 |
| 英文论文一 | 第123-130页 |
| 英文论文二 | 第130-137页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第137页 |
