| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 电动汽车国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 复合电源系统研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 复合电源能量管理研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文研究目标 | 第16页 |
| 1.4 论文的主要内容及结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 复合电源系统部件特性分析及结构选型 | 第18-26页 |
| 2.1 蓄电池的特性与选型 | 第18-19页 |
| 2.2 超级电容的选型 | 第19-21页 |
| 2.2.1 超级电容特性 | 第19-20页 |
| 2.2.2 超级电容选型 | 第20-21页 |
| 2.3 DC/DC转换器特性 | 第21-22页 |
| 2.4 复合电源拓扑结构选型 | 第22-23页 |
| 2.5 复合电源工作模式 | 第23-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 复合电源系统与整车模型建立 | 第26-33页 |
| 3.1 蓄电池模型 | 第26-28页 |
| 3.2 超级电容模型 | 第28-29页 |
| 3.3 DC/DC转换器模型 | 第29-30页 |
| 3.4 复合电源整车模型建立 | 第30-32页 |
| 3.4.1 软件整车顶层模块二次开发 | 第30-31页 |
| 3.4.2 软件界面及源文件开发 | 第31-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 复合电源电动汽车能量控制策略制定 | 第33-48页 |
| 4.1 逻辑门限控制策略 | 第33-34页 |
| 4.1.1 逻辑门限控制策略制定 | 第33-34页 |
| 4.1.2 逻辑门限值确定 | 第34页 |
| 4.2 模糊控制策略 | 第34-39页 |
| 4.2.1 模糊控制策略分析 | 第35-36页 |
| 4.2.2 模糊控制策略隶属度函数确定 | 第36-37页 |
| 4.2.3 模糊控制策略模糊规则确定 | 第37-39页 |
| 4.3 基于有限状态机的分层模糊控制策略 | 第39-42页 |
| 4.3.1 有限状态机基本原理 | 第39-40页 |
| 4.3.2 基于有限状态机的复合电源工作模式分类 | 第40-41页 |
| 4.3.3 基于有限状态机的复合电源模糊控制策略制定 | 第41-42页 |
| 4.4 控制策略仿真对比分析 | 第42-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 基于改进人工蜂群算法的自学习模糊控制策略 | 第48-63页 |
| 5.1 基本人工蜂群算法 | 第48-52页 |
| 5.1.1 人工蜂群算法基本原理 | 第48-50页 |
| 5.1.2 人工蜂群算法的实现步骤 | 第50-52页 |
| 5.2 人工蜂群算法改进方法 | 第52页 |
| 5.3 模糊控制器优化问题 | 第52-53页 |
| 5.4 自学习模糊控制器设计 | 第53-55页 |
| 5.4.1 模糊控制器隶属度函数自学习设计 | 第53-54页 |
| 5.4.2 模糊控制器模糊规则自学习设计 | 第54-55页 |
| 5.4.3 适应度函数的选取 | 第55页 |
| 5.5 改进人工蜂群算法种群初始化设置 | 第55-56页 |
| 5.6 改进人工蜂群算法学习效果仿真试验分析 | 第56-62页 |
| 5.7 本章小结 | 第62-63页 |
| 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第71页 |