混合動(dòng)力汽車的節(jié)能方法和能量管理策略一直是汽車行業(yè)的重點(diǎn)研究對(duì)象。但是,目前實(shí)際應(yīng)用最廣泛的依然是基于專家經(jīng)驗(yàn)的能量管理策略。以混合動(dòng)力汽車的智能能量管理策略為研究重點(diǎn)的成果極少。因?yàn)榛旌蟿?dòng)力電動(dòng)汽車具有復(fù)雜的結(jié)構(gòu),并且其在運(yùn)行狀態(tài)下的工況通常是未知的,所以設(shè)計(jì)出一個(gè)應(yīng)用于混合動(dòng)力汽車的自適應(yīng)并能持續(xù)自我更新的能量管理策略并不容易。本文以深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法為基礎(chǔ),對(duì)并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車的能量管理策略進(jìn)行研究。論文的主要工作包括:1.混合動(dòng)力汽車能量管理策略的分類及算法分析對(duì)國(guó)內(nèi)外已有的混合動(dòng)力汽車能量管理策略進(jìn)行總結(jié),將能量管理策略算法分為三個(gè)大類:基于規(guī)則、基于優(yōu)化和基于學(xué)習(xí)。通過(guò)對(duì)能量管理策略的問(wèn)題關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行進(jìn)一步地分析,選用了等效油耗作為實(shí)驗(yàn)結(jié)果的判斷標(biāo)準(zhǔn)。2.基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車能量管理策略設(shè)計(jì)詳細(xì)設(shè)計(jì)了能量管理策略模型、Loss函數(shù)和經(jīng)驗(yàn)池回放機(jī)制等內(nèi)容,制定了離線訓(xùn)練、在線學(xué)習(xí)以及離線預(yù)訓(xùn)練結(jié)合在線學(xué)習(xí)的仿真方案,并通過(guò)Matlab-Python完成了程序的設(shè)計(jì),并聯(lián)合Advisor進(jìn)行了仿真。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:通過(guò)在線學(xué)習(xí)與離線訓(xùn)練相結(jié)合的方式可以極大地減少訓(xùn)練和... 

【文章來(lái)源】：重慶郵電大學(xué)重慶市

【文章頁(yè)數(shù)】：72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
注釋表
第1章 引言
    1.1 研究背景及意義
    1.2 混合動(dòng)力汽車國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 并聯(lián)式HEV能量管理國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法國(guó)內(nèi)外應(yīng)用現(xiàn)狀
    1.5 論文主體結(jié)構(gòu)
第2章 并聯(lián)式混合動(dòng)力系統(tǒng)
    2.1 并聯(lián)式混合動(dòng)力系統(tǒng)原理及結(jié)構(gòu)
    2.2 基于Advisor的并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車仿真模型
        2.2.1 并聯(lián)式HEV基礎(chǔ)配置
        2.2.2 并聯(lián)式HEV系統(tǒng)模型
    2.3 基于Advisor的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證技術(shù)
    2.4 乘用車燃料消耗量限值國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)
    2.5 本章小結(jié)
第3章 并聯(lián)式HEV能量管理策略設(shè)計(jì)
    3.1 基于模糊控制的并聯(lián)式HEV能量管理策略
        3.1.1 模糊控制基本原理
        3.1.2 基于模糊控制的并聯(lián)式HEV能量管理算法設(shè)計(jì)
    3.2 基于PSO優(yōu)化模糊控制的并聯(lián)式HEV能量管理策略
        3.2.1 PSO算法基本原理
        3.2.2 基于PSO優(yōu)化模糊控制的并聯(lián)式HEV能量管理算法設(shè)計(jì)
    3.3 基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的并聯(lián)式HEV能量管理策略
        3.3.1 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)基本原理
        3.3.2 基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的并聯(lián)式HEV能量管理算法設(shè)計(jì)
        3.3.3 參數(shù)設(shè)置
    3.4 本章小結(jié)
第4章 對(duì)比實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及仿真
    4.1 基于模糊控制的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析
    4.2 基于PSO優(yōu)化模糊控制的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析
    4.3 基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析
        4.3.1 離線訓(xùn)練
        4.3.2 在線學(xué)習(xí)
        4.3.3 預(yù)訓(xùn)練后在線學(xué)習(xí)
    4.4 三種能量管理策略仿真結(jié)果對(duì)比
    4.5 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)及展望
    5.1 研究總結(jié)
    5.2 創(chuàng)新點(diǎn)
    5.3 后續(xù)研究工作
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果



本文編號(hào)：3024945