TTR双电机混合动力系统能量管理及协调控制研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题提出 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 驾驶员意图识别的研究 | 第12-13页 |
| 1.2.2 混合动力能量管理策略的研究 | 第13-14页 |
| 1.2.3 混合动力模式切换协调控制的研究 | 第14-16页 |
| 1.2.4 研究现状总结 | 第16页 |
| 1.3 论文研究对象及内容 | 第16-19页 |
| 1.3.1 本文研究对象 | 第16-17页 |
| 1.3.2 本文研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 TTR双电机混合动力系统参数匹配及建模 | 第19-33页 |
| 2.1 概述 | 第19页 |
| 2.2 TTR双电机混合动力系统参数匹配方法研究 | 第19-20页 |
| 2.3 TTR双电机混合动力全功率匹配 | 第20-26页 |
| 2.3.1 整车全功率匹配 | 第20-21页 |
| 2.3.2 发动机全功率匹配 | 第21-22页 |
| 2.3.3 电机全功率匹配 | 第22-25页 |
| 2.3.4 电池功率匹配 | 第25-26页 |
| 2.4 TTR双电机混合动力效率匹配 | 第26-29页 |
| 2.4.1 发动机效率匹配 | 第27-28页 |
| 2.4.2 电机效率匹配 | 第28-29页 |
| 2.5 TTR双电机整车动力学模型 | 第29-30页 |
| 2.6 模型验证 | 第30-31页 |
| 2.7 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 档位耦合规则式能量管理策略研究 | 第33-51页 |
| 3.1 概述 | 第33页 |
| 3.2 基于模糊控制器的驾驶员意图识别 | 第33-36页 |
| 3.2.1 模糊控制 | 第33-34页 |
| 3.2.2 模糊控制在加速驾驶员意图识别中的应用 | 第34-36页 |
| 3.3 需求扭矩计算 | 第36-37页 |
| 3.4 档位耦合规则式能量管理控制策略 | 第37-45页 |
| 3.4.1 档位耦合规则式能量管理策略模式划分 | 第38-41页 |
| 3.4.2 档位耦合规则式能量管理策略扭矩分配 | 第41-45页 |
| 3.5 仿真结果及分析 | 第45-49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 SAGA-BP神经网络能量管理策略研究 | 第51-65页 |
| 4.1 概述 | 第51页 |
| 4.2 基于遗传算法优化的规则式能量管理策略 | 第51-57页 |
| 4.2.1 遗传算法 | 第51-52页 |
| 4.2.2 应用遗传算法优化规则式能量管理策略 | 第52-56页 |
| 4.2.3 仿真结果及分析 | 第56-57页 |
| 4.3 SAGA-BP神经网络能量管理策略 | 第57-63页 |
| 4.3.1 BP神经网络 | 第58-62页 |
| 4.3.2 SAGA-BP神经网络能量管理策略 | 第62-63页 |
| 4.3.3 仿真结果及分析 | 第63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第5章 TTR双电机模式切换协调控制研究 | 第65-75页 |
| 5.1 概述 | 第65页 |
| 5.2 模式切换协调控制分类和评价指标 | 第65-67页 |
| 5.2.1 模式切换协调控制分类 | 第65-66页 |
| 5.2.2 模式切换协调控制评价指标 | 第66-67页 |
| 5.3 A类模式切换协调控制 | 第67-72页 |
| 5.3.1 A类模式切换协调控制动力学模型 | 第67-69页 |
| 5.3.2 A类模式切换协调控制策略 | 第69-70页 |
| 5.3.3 仿真分析 | 第70-72页 |
| 5.4 B类模式切换协调控制 | 第72-73页 |
| 5.5 本章小结 | 第73-75页 |
| 第6章 全文总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 全文总结 | 第75-76页 |
| 6.2 研究展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
