基于PSO和神经网络的PHEV能量管理策略的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题的研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外混合动力电动汽车的发展简史 | 第10-11页 |
| ·可插电式混合动力电动汽车概述 | 第11-12页 |
| ·PHEV能量管理策略研究现状 | 第12-14页 |
| ·课题的研究意义 | 第14页 |
| ·本文主要工作和结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 PHEV模型建立及参数匹配 | 第16-26页 |
| ·PHEV结构布置方式的确定 | 第16-18页 |
| ·PHEV驱动系统仿真技术 | 第18-19页 |
| ·系统仿真模型的建立 | 第19-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 PHEV参数优化匹配设计 | 第26-32页 |
| ·基于规则的能量管理策略设计 | 第26-27页 |
| ·基于规则的能量管理策略仿真及结果分析 | 第27-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 能量管理策略的仿真与分析 | 第32-51页 |
| ·PSO算法 | 第32-37页 |
| ·PSO算法概述 | 第33-34页 |
| ·PSO算法参数选择 | 第34-37页 |
| ·基于PSO算法的能量管理策略 | 第37-42页 |
| ·PSO算法能量管理策略 | 第37-39页 |
| ·PSO算法能量管理策略仿真及结果分析 | 第39-42页 |
| ·基于改进PSO算法的能量优化管理策略 | 第42-50页 |
| ·基于PSO算法的能量管理策略 | 第42-45页 |
| ·基于改进PSO算法的能量管理策略仿真及结果分析 | 第45-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于神经网络的实时能量管理策略 | 第51-59页 |
| ·神经网络概述 | 第51-53页 |
| ·神经网络控制器结构 | 第53-54页 |
| ·神经网络的训练 | 第54-56页 |
| ·BP神经网络实时能量管理策略仿真结果分析 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·全文总结 | 第59-60页 |
| ·研究展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
