| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 PHEV整车能量管理策略 | 第13-15页 |
| 1.2.2 车辆出行特征预测研究 | 第15-17页 |
| 1.3 本文的技术路线及主要研究内容 | 第17-21页 |
| 第2章 PHEV的总体设计 | 第21-35页 |
| 2.1 PHEV的仿真模型 | 第21-24页 |
| 2.1.1 动力系统构型及工作模式 | 第21-22页 |
| 2.1.2 能耗模型 | 第22-24页 |
| 2.2 PHEV的能量分配策略制定 | 第24-28页 |
| 2.2.1 电量消耗-电量保持控制策略制定 | 第24-26页 |
| 2.2.2 最优能量分配问题的求解方法 | 第26-27页 |
| 2.2.3 仿真对比 | 第27-28页 |
| 2.3 基于实际工况的驾驶循环构建 | 第28-33页 |
| 2.3.1 工况段划分及特征参数选取 | 第29-31页 |
| 2.3.2 实际工况的聚类分析 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 个人出行特征预测研究 | 第35-55页 |
| 3.1 轨迹数据挖掘基础 | 第36-41页 |
| 3.1.1 轨迹的基本知识 | 第37页 |
| 3.1.2 轨迹数据的获取 | 第37-38页 |
| 3.1.3 数据预处理 | 第38-41页 |
| 3.2 轨迹聚类分析 | 第41-45页 |
| 3.2.1 起点聚类 | 第42-43页 |
| 3.2.2 关键点挖掘 | 第43-45页 |
| 3.3 路线识别 | 第45-49页 |
| 3.3.1 起点识别 | 第45-47页 |
| 3.3.2 关键点识别与预测 | 第47-48页 |
| 3.3.3 路线识别算法验证 | 第48-49页 |
| 3.4 出行特征预测 | 第49-54页 |
| 3.4.1 里程预测 | 第50-53页 |
| 3.4.2 工况识别 | 第53-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 SOC轨迹规划研究 | 第55-71页 |
| 4.1 影响最优SOC控制规律的出行特征参数影响分析 | 第55-58页 |
| 4.1.1 求解不同行驶工况下的SOC消耗速率 | 第55-56页 |
| 4.1.2 行驶工况参数与SOC消耗速率的相关性分析 | 第56-58页 |
| 4.2 基于出行里程的SOC轨迹规划 | 第58-61页 |
| 4.2.1 定出行里程的SOC轨迹规划 | 第59-60页 |
| 4.2.2 变出行里程的SOC轨迹规划 | 第60-61页 |
| 4.3 基于出行特征的SOC轨迹规划 | 第61-66页 |
| 4.3.1 基于典型工况片段分析的最优SOC控制规律 | 第61-63页 |
| 4.3.2 工况参数对电量分配规律的影响分析 | 第63-64页 |
| 4.3.3 基于出行特征的SOC轨迹规划算法 | 第64-66页 |
| 4.4 SOC轨迹规划模型验证 | 第66-70页 |
| 4.4.1 构建测试驾驶循环 | 第67-68页 |
| 4.4.2 模型验证 | 第68-70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第5章 SOC轨迹实时跟随控制算法研究 | 第71-83页 |
| 5.1 考虑SOC全局分配的实时控制策略 | 第71-74页 |
| 5.1.1 模糊控制器设计 | 第71-72页 |
| 5.1.2 模糊规则的建立 | 第72-73页 |
| 5.1.3 模糊控制策略仿真验证 | 第73-74页 |
| 5.2 基于SOC轨迹跟随的自适应等效消耗最小策略 | 第74-79页 |
| 5.2.1 等效消耗最小策略 | 第75-76页 |
| 5.2.2 自适应等效消耗最小策略 | 第76-77页 |
| 5.2.3 A-ECMS算法仿真验证 | 第77-79页 |
| 5.3 对比验证 | 第79-81页 |
| 5.4 本章小结 | 第81-83页 |
| 第6章 全文总结与展望 | 第83-85页 |
| 6.1 总结 | 第83-84页 |
| 6.2 展望 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-91页 |
| 作者简介 | 第91-93页 |
| 致谢 | 第93页 |
