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基于工况识别的双驱纯电动汽车能量管理策略研究

中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第9-19页
    1.1 研究背景及意义第9-11页
    1.2 国内外研究现状第11-16页
        1.2.1 纯电动汽车多动力源驱动系统研究现状第11-15页
        1.2.2 多动力源能量管理策略研究现状第15-16页
    1.3 目前能量管理策略存在的问题第16-17页
    1.4 本文内容及技术路线第17-19页
2 新型双驱纯电动汽车动力传动系统第19-39页
    2.1 多动力源耦合驱动系统特性研究第19-22页
        2.1.1 多动力源耦合驱动系统的节能潜力分析第19-20页
        2.1.2 多动力源转矩/转速耦合机理第20-22页
    2.2 结构及工作模式分析第22-26页
        2.2.1 电机M1单独驱动模式分析第23-24页
        2.2.2 电机M2单独驱动模式分析第24-25页
        2.2.3 转矩耦合驱动模式分析第25页
        2.2.4 转速耦合驱动模式分析第25-26页
    2.3 整车设计要求及主要参数第26-28页
        2.3.1 整车参数及性能指标第26-27页
        2.3.2 参数匹配结果第27-28页
    2.4 部件及系统建模第28-33页
        2.4.1 电机模型第28页
        2.4.2 电池模型第28-31页
        2.4.3 行驶动力学建模第31-32页
        2.4.4 整车模型第32-33页
    2.5 基于规则的能量管理策略第33-37页
        2.5.1 模式切换策略第33-34页
        2.5.2 功率分配策略第34-36页
        2.5.3 NEDC工况下经济性仿真第36-37页
    2.6 本章小结第37-39页
3 典型循环工况选取与规则门限值优化第39-61页
    3.1 基于系统聚类的典型循环工况选取第39-52页
        3.1.1 聚类算法的基本思想第39页
        3.1.2 聚类算法的分类第39-40页
        3.1.3 系统聚类算法步骤第40-43页
        3.1.4 系统聚类算法结果第43-52页
    3.2 基于动态规划的典型循环工况规则门限值优化第52-59页
        3.2.1 动态规划原理第52-53页
        3.2.2 基于双驱纯电动汽车动力传动系统的动态规划建模第53-55页
        3.2.3 基于规则与基于动态规划能量管理策略经济性对比分析第55-57页
        3.2.4 优化后规则策略的经济性分析第57-59页
        3.2.5 典型循环工况下规则策略优化第59页
    3.3 本章小结第59-61页
4 工况识别特征参数优化与工况识别能量管理策略第61-85页
    4.1 主成分分析原理第61-64页
        4.1.1 基本思想第61-62页
        4.1.2 算法步骤第62-64页
    4.2 工况识别特征参数优化第64-71页
        4.2.1 选取工况特征参数,获取原始数据,并进行标准化处理第64页
        4.2.2 主成分的初步选取第64-67页
        4.2.3 主成分的最终确定第67-70页
        4.2.4 计算最终主成分得分第70-71页
    4.3 广义回归神经网络的原理第71-73页
        4.3.1 输入层第71-72页
        4.3.2 隐含层第72页
        4.3.3 输出层第72-73页
    4.4 工况识别器的构建与性能评价第73-84页
        4.4.1 扩展样本数据第73-80页
        4.4.2 训练集/测试集的产生第80-82页
        4.4.3 网络的创建第82-83页
        4.4.4 性能评价第83-84页
    4.5 本章小结第84-85页
5 双驱纯电动汽车能量管理策略对比分析第85-91页
    5.1 基于工况识别的能量管理策略控制理论第85-86页
    5.2 经济性仿真结果与对比分析第86-89页
    5.3 本章小结第89-91页
6 全文总结第91-93页
致谢第93-95页
参考文献第95-100页
附录第100页
    A. 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文第100页
    B. 作者在攻读硕士学位期间申请的专利第100页
    C. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目第100页

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