基于駕駛意識(shí)識(shí)別的PHEV模糊控制策略研究
發(fā)布時(shí)間:2021-04-10 15:06
近年來(lái),隨著能源短缺和全球變暖等問(wèn)題的日益加劇,各國(guó)政府紛紛出臺(tái)了更嚴(yán)格的法規(guī)以規(guī)劃汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的未來(lái)發(fā)展,各汽車(chē)生產(chǎn)商也紛紛加大了新能源汽車(chē)的研發(fā)力度以替代傳統(tǒng)燃油車(chē),新能源汽車(chē)大勢(shì)所趨。其中插電式混合動(dòng)力汽車(chē)(PHEV)由于具有多個(gè)動(dòng)力源,續(xù)駛里程長(zhǎng),燃油消耗低,在當(dāng)前充電設(shè)備覆蓋率低、動(dòng)力電池技術(shù)有待突破的背景下,倍受消費(fèi)者的喜愛(ài)。本文基于國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目“新型高性價(jià)比乘用車(chē)混合動(dòng)力總成開(kāi)發(fā)與整車(chē)集成”,進(jìn)行了混合動(dòng)力汽車(chē)主要部件參數(shù)的匹配研究,提出了基于踏板開(kāi)度及其變化率的駕駛員意識(shí)識(shí)別模型,設(shè)計(jì)了一種基于駕駛意識(shí)識(shí)別的模糊控制策略,最后進(jìn)行了整車(chē)傳動(dòng)比的優(yōu)化仿真。本文首先根據(jù)整車(chē)設(shè)計(jì)指標(biāo),計(jì)算了動(dòng)力部件參數(shù)和傳動(dòng)部件參數(shù),在此基礎(chǔ)上基于Cruise搭建整車(chē)仿真模型,并進(jìn)行動(dòng)力性能仿真;其次研究了駕駛意識(shí)識(shí)別方法,確定識(shí)別參數(shù),建立模糊識(shí)別的隸屬函數(shù)和模糊推理規(guī)則,搭建駕駛意識(shí)識(shí)別模型;然后研究了混合動(dòng)力汽車(chē)能量管理策略,在駕駛意識(shí)識(shí)別的基礎(chǔ)上,建立了基于模糊規(guī)則的控制策略,并進(jìn)行Matlab-Cruise聯(lián)合仿真;最后研究了優(yōu)化理論,以燃油消耗和百公里加速為優(yōu)化目標(biāo),以動(dòng)力性...
【文章來(lái)源】:合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:75 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
018年中國(guó)新能源車(chē)銷(xiāo)量Fig1.1SalesofnewenergyvehiclesinChinain2018
圖 2. 1 混合動(dòng)力汽車(chē)傳動(dòng)結(jié)構(gòu)Fig 2.1 Hybridelectric vehicle transmission structure2.2 整車(chē)基本參數(shù)和動(dòng)力性能指標(biāo)本章設(shè)計(jì)車(chē)型其整車(chē)設(shè)計(jì)要求參數(shù)和動(dòng)力性能指標(biāo)如下表所示。
圖 2. 2 NEDC 工況功率分析圖Fig 2.2 Power analysisdiagram of typicalworkingcond況復(fù)雜,每個(gè)駕駛?cè)说男旭偮肪和行駛習(xí)循環(huán)工況。這里采用典型的 NEDC 工況、功率-時(shí)間變化曲線如圖 2.2 所示。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]2018新能源車(chē)市:政策轉(zhuǎn)換中的高增長(zhǎng)[J]. 甄文媛. 汽車(chē)縱橫. 2019(01)
[2]基于HMM和SVM級(jí)聯(lián)算法的駕駛意圖識(shí)別[J]. 劉志強(qiáng),吳雪剛,倪捷,張騰. 汽車(chē)工程. 2018(07)
[3]基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的插電式混合動(dòng)力汽車(chē)全局最優(yōu)控制策略研究[J]. 張冰戰(zhàn),李開(kāi)放. 汽車(chē)技術(shù). 2018(07)
[4]基于雙狀態(tài)動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的PHEV規(guī)則控制策略研究[J]. 隗寒冰,朱寧. 機(jī)械傳動(dòng). 2018(02)
[5]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的HEV加速意圖識(shí)別[J]. 劉松波,白國(guó)振. 農(nóng)業(yè)裝備與車(chē)輛工程. 2017(10)
[6]支持向量機(jī)純電動(dòng)客車(chē)駕駛意圖識(shí)別[J]. 李慧,譚盛彬,張碩. 長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(02)
[7]并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車(chē)動(dòng)力總成發(fā)動(dòng)機(jī)的模糊控制仿真分析[J]. 游震洲,張鵬,牛禮民. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2016(11)
[8]混合動(dòng)力系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化的混合度參數(shù)匹配方法[J]. 林歆悠,薛瑞,馮其高,張少博. 福州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(01)
[9]基于NSGA-Ⅱ的并聯(lián)混合動(dòng)力客車(chē)傳動(dòng)比優(yōu)化[J]. 田韶鵬,伍磊. 武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(信息與管理工程版). 2015(06)
[10]并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車(chē)雙模糊控制能量管理策略研究[J]. 付主木,周朋歌,高愛(ài)云. 測(cè)控技術(shù). 2015(10)
碩士論文
[1]基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的駕駛員制動(dòng)意圖辨識(shí)技術(shù)研究[D]. 曲代麗.長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué) 2016
[2]插電式并聯(lián)混合動(dòng)力汽車(chē)模糊控制策略研究[D]. 喬俊林.重慶大學(xué) 2012
[3]基于隱馬爾可夫理論的駕駛意圖辨識(shí)研究[D]. 馬晶晶.長(zhǎng)沙理工大學(xué) 2012
本文編號(hào):3129857
【文章來(lái)源】:合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:75 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
018年中國(guó)新能源車(chē)銷(xiāo)量Fig1.1SalesofnewenergyvehiclesinChinain2018
圖 2. 1 混合動(dòng)力汽車(chē)傳動(dòng)結(jié)構(gòu)Fig 2.1 Hybridelectric vehicle transmission structure2.2 整車(chē)基本參數(shù)和動(dòng)力性能指標(biāo)本章設(shè)計(jì)車(chē)型其整車(chē)設(shè)計(jì)要求參數(shù)和動(dòng)力性能指標(biāo)如下表所示。
圖 2. 2 NEDC 工況功率分析圖Fig 2.2 Power analysisdiagram of typicalworkingcond況復(fù)雜,每個(gè)駕駛?cè)说男旭偮肪和行駛習(xí)循環(huán)工況。這里采用典型的 NEDC 工況、功率-時(shí)間變化曲線如圖 2.2 所示。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]2018新能源車(chē)市:政策轉(zhuǎn)換中的高增長(zhǎng)[J]. 甄文媛. 汽車(chē)縱橫. 2019(01)
[2]基于HMM和SVM級(jí)聯(lián)算法的駕駛意圖識(shí)別[J]. 劉志強(qiáng),吳雪剛,倪捷,張騰. 汽車(chē)工程. 2018(07)
[3]基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的插電式混合動(dòng)力汽車(chē)全局最優(yōu)控制策略研究[J]. 張冰戰(zhàn),李開(kāi)放. 汽車(chē)技術(shù). 2018(07)
[4]基于雙狀態(tài)動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的PHEV規(guī)則控制策略研究[J]. 隗寒冰,朱寧. 機(jī)械傳動(dòng). 2018(02)
[5]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的HEV加速意圖識(shí)別[J]. 劉松波,白國(guó)振. 農(nóng)業(yè)裝備與車(chē)輛工程. 2017(10)
[6]支持向量機(jī)純電動(dòng)客車(chē)駕駛意圖識(shí)別[J]. 李慧,譚盛彬,張碩. 長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(02)
[7]并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車(chē)動(dòng)力總成發(fā)動(dòng)機(jī)的模糊控制仿真分析[J]. 游震洲,張鵬,牛禮民. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2016(11)
[8]混合動(dòng)力系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化的混合度參數(shù)匹配方法[J]. 林歆悠,薛瑞,馮其高,張少博. 福州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(01)
[9]基于NSGA-Ⅱ的并聯(lián)混合動(dòng)力客車(chē)傳動(dòng)比優(yōu)化[J]. 田韶鵬,伍磊. 武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(信息與管理工程版). 2015(06)
[10]并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車(chē)雙模糊控制能量管理策略研究[J]. 付主木,周朋歌,高愛(ài)云. 測(cè)控技術(shù). 2015(10)
碩士論文
[1]基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的駕駛員制動(dòng)意圖辨識(shí)技術(shù)研究[D]. 曲代麗.長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué) 2016
[2]插電式并聯(lián)混合動(dòng)力汽車(chē)模糊控制策略研究[D]. 喬俊林.重慶大學(xué) 2012
[3]基于隱馬爾可夫理論的駕駛意圖辨識(shí)研究[D]. 馬晶晶.長(zhǎng)沙理工大學(xué) 2012
本文編號(hào):3129857
本文鏈接:http://www.sikaile.net/kejilunwen/qiche/3129857.html
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