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混合动力电动汽车系统结构及控制策略研究

中文摘要第8-10页
英文摘要第10-12页
1 绪论第13-29页
    1.1 引言第13页
    1.2 混合动力电动汽车发展概况第13-16页
        1.2.1 日本发展现状第14页
        1.2.2 美国发展现状第14-15页
        1.2.3 欧洲发展现状第15页
        1.2.4 我国发展现状第15-16页
    1.3 混合动力电动汽车的定义及驱动类型第16-18页
        1.3.1 串联式混合动力电动汽车(SHEV)第16-17页
        1.3.2 并联式混合动力电动汽车(PHEV)第17-18页
        1.3.3 混联式混合动力电动汽车(PSHEV)第18页
    1.4 混合动力汽车的关键技术简介第18-20页
        1.4.1 动力系统参数匹配第18-19页
        1.4.2 整车能量管理与动力系统控制第19页
        1.4.3 动力电池及其管理系统第19-20页
    1.5 混合动力汽车的能量管理策略第20-27页
        1.5.1 基于逻辑控制的规则型能量管理策略第21-24页
        1.5.2 基于最优控制的能量管理策略第24-26页
        1.5.3 基于优化算法的自适应控制策略第26-27页
    1.6 本文研究内容与技术路线第27-28页
    1.7 本章小结第28-29页
2 混合动力汽车动力系统建模及控制系统设计第29-47页
    2.1 动力系统建模第29-37页
        2.1.1 发动机模型第29-31页
        2.1.2 电机模型第31-32页
        2.1.3 电池模型第32-33页
        2.1.4 传动系模型第33-35页
        2.1.5 车辆动力学模型第35-37页
    2.2 控制系统设计第37-45页
        2.2.1 总体构架第37-38页
        2.2.2 接口电路设计第38-45页
        2.2.3 可靠性设计与测试第45页
    2.3 本章小结第45-47页
3 基于模糊控制理论的能量管理策略设计第47-63页
    3.1 模糊控制理论简介第47页
    3.2 模糊控制器基本结构及工作原理第47-51页
        3.2.1 模糊化第48页
        3.2.2 知识库第48-50页
        3.2.3 模糊推理第50页
        3.2.4 清晰化第50-51页
    3.3 模糊控制在混合动力汽车上的应用及仿真第51-61页
        3.3.1 输入输出变量的量化第52页
        3.3.2 模糊控制隶属度函数的制定第52-53页
        3.3.3 模糊控制规则的制定第53-55页
        3.3.4 模糊控制能量管理系统模型的建立第55-56页
        3.3.5 仿真实验结果第56-61页
    3.4 本章小结第61-63页
4 基于Actor-Critic强化学习的能量管理策略设计第63-77页
    4.1 Actor-Critic强化学习方法简介第63-66页
    4.2 基于Actor-Critic强化学习的能量管理策略设计第66-71页
        4.2.1 Critic网络第66-68页
        4.2.2 Actor网络第68-69页
        4.2.3 整个训练程序第69-71页
    4.3 算法实现及步骤第71-73页
    4.4 仿真结果及分析第73-75页
    4.5 本章小结第75-77页
5 电动汽车混合能量源的结构设计和控制第77-95页
    5.1 原型样车和混合能量源系统第77-79页
        5.1.1 原型样车LF620第77-78页
        5.1.2 混合能量源系统结构第78-79页
    5.2 电动汽车的混合能量源系统第79-82页
    5.3 基于模糊逻辑控制的混合能量源管理策略第82-87页
    5.4 试验结果及讨论第87-93页
    5.5 本章小结第93-95页
6 结论与展望第95-99页
    6.1 结论第95-96页
    6.2 论文创新点第96页
    6.3 研究展望第96-99页
参考文献第99-109页
致谢第109-111页
攻读学位期间发表论文情况第111页

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