本文提出了一種針對多模式插電混合動力汽車動力總成參數(shù)和能量管理策略同時優(yōu)化的方法。該問題存在的研究難點和挑戰(zhàn)在于,混合動力汽車的能量管理策略和動力總成參數(shù)高度耦合;復(fù)雜的動力總成構(gòu)型無疑更增加了該問題的難度;且現(xiàn)有的優(yōu)化方法依賴于速度工況,而實際車速充滿不確定性�；趯ΜF(xiàn)有動力總成構(gòu)型的分析,建立了對應(yīng)該構(gòu)型的整車仿真模型,其中包含了自適應(yīng)的模糊PID駕駛員和自適應(yīng)換擋策略,并通過商業(yè)軟件Cruise進行了模型精確性驗證�？紤]該多模式混合動力汽車的模式的復(fù)雜性和多樣性,為選擇一種合適的邏輯門能量管理策略用于同混合優(yōu)化算法的對比,并連同考慮駕駛員的舒適性,駕駛模式,提出了模式邊距求解算法,并利用此算法對最可能的兩種能量管理策略進行混合多目標(biāo)優(yōu)化。為了同時得到最佳動力總成參數(shù)以及其對應(yīng)的能量管理策略,提出了混合解耦優(yōu)化算法,算法外層利用粒子群算法優(yōu)化動力總成參數(shù),算法內(nèi)層為一個兩層控制器:控制器第一層通過連續(xù)域下的蟻群算法得到次優(yōu)的能量管理策略;第二層用于最終確定扭矩分配和擋位選擇。最后,提出了優(yōu)化結(jié)果的兩個可能的應(yīng)用,將優(yōu)化結(jié)果實時化:基于支持向量機的邏輯門規(guī)則優(yōu)化與基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多層次... 

【文章來源】：合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：112 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

全球車輛市場預(yù)測

合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)術(shù)碩士研究生學(xué)位論文模糊 PID 駕駛員，并且換擋策略做了自適應(yīng)處理。進一步，利用 Cruise/Simulink 平臺驗證了模型精度和準(zhǔn)確性。根據(jù)傳統(tǒng)思路，利用粒子群算法，對邏輯門策略的關(guān)鍵閾值和動力總成的參數(shù)進行協(xié)同優(yōu)化，得到基于粒子群算法的優(yōu)化結(jié)果。為了選取合適的邏輯門策略，并同時考慮了駕駛員駕駛模式，本文提出了模式邊距的概念作為第三優(yōu)化目標(biāo)，對兩種邏輯門策略進行了優(yōu)化與對比分析。進一步，本文提出了混合優(yōu)化算法，利用該混合優(yōu)化算法對課題中的多模式插電式混合動力汽車進行了優(yōu)化，得到基于混合優(yōu)化算法的優(yōu)化結(jié)果，并進行了多工況的驗證為了驗證算法的通用性以及效果，對并聯(lián)混合動力汽車和兩擋純電動汽車，利用對應(yīng)的內(nèi)層優(yōu)化算法，進行了方法驗證。然后本文。最后本文提出了對于該優(yōu)化算法結(jié)果的進一步應(yīng)用。

第二章 混合動力汽車動力總成構(gòu)型與參數(shù)匹配章 混合動力汽車動力總成構(gòu)型與參型型來自于課題，構(gòu)型已經(jīng)選定，如圖 2.1 a)所示，圖 2.1b)中形式，具體原因?qū)⒃诤笪姆治鲋薪榻B。是一個與豐田混合動力系統(tǒng)（THS）III 類似的動/輸出改變外，最顯著的區(qū)別在于附加的 3 速變速器 2。此外，離合器 1 位于行星架上，用于連接/額外的執(zhí)行器，即 2 個離合器，2 個同步器和 1 個式，以提高整體性能。然而，這使得能量管理策的挑戰(zhàn)。

【參考文獻】：
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本文編號：3213422