| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第13-19页 |
| 1.2.1 混合动力车辆发展现状 | 第13-17页 |
| 1.2.2 能量管理策略研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 存在问题和主要研究内容 | 第19-23页 |
| 1.3.1 当前混合动力能量管理存在的问题 | 第19-20页 |
| 1.3.2 本文主要研究内容及论文结构 | 第20-23页 |
| 第2章 混合动力汽车预测能量管理策略 | 第23-41页 |
| 2.1 两种混联式混合动力系统面向控制建模 | 第23-27页 |
| 2.1.1 双电机同轴混联式混合动力构型 | 第23-25页 |
| 2.1.2 功率分流混联式混合动力构型 | 第25-27页 |
| 2.2 工作模式分析与模型验证 | 第27-32页 |
| 2.2.1 两种混联式混合动力系统工作模式分析 | 第27-30页 |
| 2.2.2 双电机同轴混联式动力系统模型实验验证 | 第30-32页 |
| 2.3 基于动态规划的最优能量管理 | 第32-36页 |
| 2.3.1 动态规划算法基础理论 | 第32-33页 |
| 2.3.2 动态规划最优能量管理 | 第33-36页 |
| 2.4 基于模型预测控制的预测能量管理策略 | 第36-40页 |
| 2.4.1 模型预测控制理论基本原理 | 第36-37页 |
| 2.4.2 分层预测能量管理策略 | 第37-40页 |
| 2.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 短期工况预测方法与对比研究 | 第41-65页 |
| 3.1 指数预测与随机预测方法 | 第41-45页 |
| 3.2 基于神经网络的工况预测 | 第45-49页 |
| 3.2.1 神经网络模型 | 第45-47页 |
| 3.2.2 神经网络工况预测 | 第47-49页 |
| 3.3 工况预测方法仿真分析 | 第49-52页 |
| 3.4 工况预测方法比较性研究 | 第52-57页 |
| 3.4.1 预测精度对比 | 第53-54页 |
| 3.4.2 燃油消耗量对比 | 第54-56页 |
| 3.4.3 计算量和约束表现 | 第56页 |
| 3.4.4 综合评价对比 | 第56-57页 |
| 3.5 预测能量管理策略硬件在环试验 | 第57-63页 |
| 3.5.1 MotoTron硬件在环试验平台构架 | 第57-59页 |
| 3.5.2 硬件在环试验结果 | 第59-63页 |
| 3.6 本章小结 | 第63-65页 |
| 第4章 基于短期工况预测的自适应ECMS策略研究 | 第65-89页 |
| 4.1 等效燃油消耗最小策略 | 第65-71页 |
| 4.1.1 庞特里亚金最小值原理 | 第65-67页 |
| 4.1.2 等效燃油消耗最小策略 | 第67-71页 |
| 4.2 自适应等效燃油消耗最小策略及改进 | 第71-76页 |
| 4.2.1 自适应等效燃油消耗最小策略 | 第71-74页 |
| 4.2.2 改进的A-ECMS等效因子自适应律 | 第74-76页 |
| 4.3 自适应ECMS的敏感性分析 | 第76-84页 |
| 4.3.1 等效因子寻优迭代次数敏感性分析 | 第76-78页 |
| 4.3.2 等效因子更新时间敏感性分析 | 第78-84页 |
| 4.4 短期工况预测在自适应ECMS中的应用 | 第84-88页 |
| 4.4.1 未来短期工况预见性的重要性研究 | 第84-85页 |
| 4.4.2 基于神经网络的短期工况预测 | 第85-87页 |
| 4.4.3 基于短期工况预测的自适应ECMS策略 | 第87-88页 |
| 4.5 本章小结 | 第88-89页 |
| 第5章 基于交通信息融合的预测能量管理研究 | 第89-115页 |
| 5.1 插电式混合动力系统能量管理 | 第89-91页 |
| 5.1.1 插电式混合动力汽车能量管理的特性 | 第89-90页 |
| 5.1.2 预测能量管理的局限和改进 | 第90-91页 |
| 5.2 交通信息数据分析 | 第91-95页 |
| 5.2.1 交通信息融合能量管理的概念 | 第91-92页 |
| 5.2.2 基于Mobile Century项目交通数据分析 | 第92-94页 |
| 5.2.3 目标工况生成 | 第94-95页 |
| 5.3 能量平衡模型及动力电池SOC快速规划 | 第95-103页 |
| 5.3.1 简化的混合动力系统模型 | 第95-97页 |
| 5.3.2 能量转换效率函数η_1和η_2 | 第97-99页 |
| 5.3.3 动力电池SOC快速规划 | 第99-103页 |
| 5.4 基于交通信息的预测能量管理 | 第103-110页 |
| 5.4.1 分层预测能量管理策略的改进 | 第103-105页 |
| 5.4.2 短期车速工况预测验证 | 第105-106页 |
| 5.4.3 仿真结果及分析 | 第106-110页 |
| 5.5 交通信息融合的能量管理策略硬件在环仿真 | 第110-113页 |
| 5.6 本章小结 | 第113-115页 |
| 结论 | 第115-118页 |
| 一、主要工作 | 第115-116页 |
| 二、创新点 | 第116-117页 |
| 三、工作展望 | 第117-118页 |
| 参考文献 | 第118-127页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第127-128页 |
| 致谢 | 第128-130页 |
| 攻读学位期间参与的科研项目、学术活动 | 第130页 |