| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 引言 | 第12-26页 |
| 1.1 概述 | 第12-15页 |
| 1.2 研究对象与关键问题 | 第15-17页 |
| 1.3 文献综述 | 第17-23页 |
| 1.3.1 混合动力汽车的能量管理策略研究 | 第17-21页 |
| 1.3.2 工况聚类分析与在线确定方法研究 | 第21-23页 |
| 1.4 本文研究内容与研究思路 | 第23-26页 |
| 第2章 电量缓降型能量优化问题的实时优化算法 | 第26-48页 |
| 2.1 本章概述 | 第26-27页 |
| 2.2 动力系统部件模型 | 第27-30页 |
| 2.2.1 APU油耗模型 | 第27-28页 |
| 2.2.2 动力电池组模型 | 第28-29页 |
| 2.2.3 驱动电机模型 | 第29-30页 |
| 2.3 模型参数标定 | 第30-36页 |
| 2.3.1 APU模型的参数标定 | 第30-36页 |
| 2.3.2 动力电池组开路电压与内阻参数的标定 | 第36页 |
| 2.4 电量缓降型能量优化问题的数学模型与全局优化方法 | 第36-41页 |
| 2.4.1 能量优化问题的数学模型 | 第36-38页 |
| 2.4.2 基于庞德里亚金极小值原理的优化问题求解 | 第38-41页 |
| 2.5 实时能量优化算法的提出与性能分析 | 第41-46页 |
| 2.5.1 不同工况条件下最优解的分析 | 第41-44页 |
| 2.5.2 工况驱动实时PMP算法的提出 | 第44-45页 |
| 2.5.3 算法性能的分析 | 第45-46页 |
| 2.6 本章小结 | 第46-48页 |
| 第3章 聚焦于油耗差异性的工况聚类方法 | 第48-78页 |
| 3.1 本章概述 | 第48-49页 |
| 3.2 实际工况数据采集及预处理 | 第49-53页 |
| 3.2.1 基于远程监控系统的城市客车工况数据采集 | 第49-50页 |
| 3.2.2 工况样本划分 | 第50-51页 |
| 3.2.3 缺失车速采样值补齐与错误工况样本剔除 | 第51-53页 |
| 3.3 赋范线性空间构造 | 第53-68页 |
| 3.3.1 初始特征参数集 | 第53-56页 |
| 3.3.2 油耗相关特征参数集 | 第56-61页 |
| 3.3.3 去冗余参数集 | 第61-65页 |
| 3.3.4 基于主成分和欧氏范数的赋范线性空间 | 第65-68页 |
| 3.4 聚类方法比较及改进 | 第68-74页 |
| 3.4.1 基于K-means算法的聚类分析 | 第68-70页 |
| 3.4.2 基于改进型DBSCAN算法的聚类分析 | 第70-72页 |
| 3.4.3 聚类效果比较 | 第72-74页 |
| 3.5 聚类结果分析与最优聚类结果输出 | 第74-77页 |
| 3.6 本章小结 | 第77-78页 |
| 第4章 基于预测和辨识相结合的工况在线混合确定方法 | 第78-98页 |
| 4.1 本章概述 | 第78-79页 |
| 4.2 基于朴素贝叶斯分类器的工况辨识模型 | 第79-82页 |
| 4.2.1 朴素贝叶斯工况分类器 | 第79-81页 |
| 4.2.2 工况在线辨识方法 | 第81-82页 |
| 4.3 基于预测和辨识相结合的工况在线混合确定方法 | 第82-84页 |
| 4.4 基于马尔可夫链模型的工况预测模型 | 第84-88页 |
| 4.4.1 工况类型序列的马尔可夫性检验 | 第84-86页 |
| 4.4.2 基于马尔可夫链的工况类型预测模型 | 第86-87页 |
| 4.4.3 模型预测准确率的期望估计 | 第87-88页 |
| 4.5 预测模型和辨识模型最佳切换时间的确定 | 第88-92页 |
| 4.6 工况在线混合确定方法的性能分析 | 第92-96页 |
| 4.7 本章小结 | 第96-98页 |
| 第5章 基于工况自适应的在线能量管理策略 | 第98-123页 |
| 5.1 本章概述 | 第98-99页 |
| 5.2 基于随机抽样的典型工况构造 | 第99-100页 |
| 5.3 单参数工况自适应在线能量管理策略 | 第100-105页 |
| 5.3.1 最优控制参数计算 | 第102-104页 |
| 5.3.2 单参数工况自适应在线能量管理策略的性能分析 | 第104-105页 |
| 5.4 三参数工况自适应在线能量管理策略 | 第105-108页 |
| 5.5 仿真分析与实验验证 | 第108-121页 |
| 5.5.1 基于实际工况的仿真分析 | 第108-114页 |
| 5.5.2 基于动力系统实验平台的能量管理策略性能验证 | 第114-121页 |
| 5.6 本章小结 | 第121-123页 |
| 第6章 结论 | 第123-126页 |
| 参考文献 | 第126-134页 |
| 致谢 | 第134-136页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第136-137页 |
