本文關鍵詞：增程式電動汽車參數(shù)匹配與能量管理策略優(yōu)化研究

  更多相關文章： 增程式電動汽車 參數(shù)匹配 能量管理 建模仿真 多目標優(yōu)化

【摘要】：增程式電動汽車是純電動汽車的一種新型技術路線,其研發(fā)過程中的首要關鍵技術是匹配動力系統(tǒng)部件參數(shù),而能量管理策略是整車的靈魂和技術核心。本文以降低制造成本、發(fā)動機油耗和減小增程器運行時間為目標,針對增程式電動汽車參數(shù)匹配和能量管策略兩方面,運用多目標優(yōu)化方法優(yōu)化匹配參數(shù)和控制策略,研究內容有:首先,從動力結構、驅動方式、工作模式等角度分析了增程式電動汽車與同類車型的本質區(qū)別;細分增程式電動汽車純電行駛、并行驅動、行車發(fā)電和制動能量回收四種工作模式;歸納出全文研究內容并提出研究意義和創(chuàng)新點。其次,完成了動力系統(tǒng)關鍵部件選型,以鋰離子電池作為動力電池,永磁同步電機作為驅動電機,小型四缸四沖程汽油機與ISG永磁同步發(fā)電機組成增程器;針對上汽某原型車,提出整車動力設計要求,完成對驅動電機、動力電池和增程器發(fā)動機-發(fā)電機組的參數(shù)匹配,為整車性能仿真及匹配優(yōu)化提供參數(shù)依據(jù)。再其次,提出了本課題能量管理策略思想。運用Matlab/Simulink建立能量管理控制策略模型,包括模式切換控制策略,確定發(fā)動機三工作點并建立發(fā)動機多工作點控制策略;采用矢量控制設計發(fā)電機控制策略,仿真驗證了發(fā)電機轉速迅速響應目標轉速突變特性;基于Thevenin電路模型設計了動力電池控制策略。然后,利用AVL-Cruise軟件搭建整車模型,在NEDC循環(huán)行駛工況下驗證動力參數(shù)匹配和控制策略設計的準確性;仿真結果表明,該車達到最高車速、最大爬坡度和加速性能要求;增程模式下大大提高了續(xù)駛里程;行駛過程中排放低、燃油經濟性好。最后,運用線性加權多目標遺傳算法,以整車制造成本、汽車兩種運行模式下等效油耗以及加速時間為目標優(yōu)化原有參數(shù)匹配方案。結果表明,優(yōu)化后的方案在考慮動力經濟性基礎上降低了整車制造成本;以電池SOC變化范圍和行駛里程為約束,計算出在短途和長途行駛模式下SOC最優(yōu)門限值,優(yōu)化后增程器運行時間和啟停次數(shù)減少,汽車純電動里程占總里程的比例增加,發(fā)動機油耗和排放得到改善。
【關鍵詞】：增程式電動汽車 參數(shù)匹配 能量管理 建模仿真 多目標優(yōu)化
【學位授予單位】：上海工程技術大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U469.72
【目錄】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 緒論12-22
• 1.1 論文選題背景及研究意義12-14
• 1.1.1 選題背景12-13
• 1.1.2 研究意義13-14
• 1.2 增程式電動汽車概述14-17
• 1.2.1 增程式電動汽車范疇14-15
• 1.2.2 增程式電動汽車工作模式15-17
• 1.3 增程式電動汽車參數(shù)匹配與能量管理策略研究現(xiàn)狀17-19
• 1.3.1 增程式電動汽車參數(shù)匹配研究現(xiàn)狀17-18
• 1.3.2 增程式電動汽車能量管理策略研究現(xiàn)狀18-19
• 1.4 研究內容及創(chuàng)新點19-21
• 1.4.1 研究內容19-21
• 1.4.2 創(chuàng)新點21
• 1.5 本章小結21-22
• 第二章 增程式電動汽車參數(shù)匹配研究22-32
• 2.1 設計指標及整車參數(shù)22-23
• 2.2 驅動電機選型與參數(shù)匹配23-27
• 2.2.1 驅動電機選型23-24
• 2.2.2 驅動電機參數(shù)匹配24-27
• 2.3 動力電池選型與參數(shù)匹配27-29
• 2.3.1 動力電池選型27
• 2.3.2 動力電池參數(shù)匹配27-29
• 2.4 增程器選型與參數(shù)匹配29-31
• 2.4.1 增程器選型29-30
• 2.4.2 增程器參數(shù)匹配30-31
• 2.5 本章小結31-32
• 第三章 增程式電動汽車能量管理策略研究32-44
• 3.1 E-REV能量管理策略設計思想32
• 3.2 模式切換控制策略32-35
• 3.3 發(fā)動機多工作點控制策略35-38
• 3.3.1 工作點選擇依據(jù)35-36
• 3.3.2 工作點的確定36-37
• 3.3.3 發(fā)動機控制模型37-38
• 3.4 發(fā)電機控制策略38-42
• 3.4.1 發(fā)電機控制模型38-40
• 3.4.2 發(fā)電機仿真結果40-42
• 3.5 動力電池控制策略42-43
• 3.6 本章小結43-44
• 第四章E-REV整車建模與性能仿真44-55
• 4.1 AVL-Cruise建模實現(xiàn)44-45
• 4.2 AVL-Cruise整車建模45-49
• 4.2.1 模型搭建45-47
• 4.2.2 模塊參數(shù)設置47-48
• 4.2.3 信號連接48-49
• 4.3 仿真結果分析49-54
• 4.3.1 循環(huán)工況仿真結果49-50
• 4.3.2 動力部件仿真結果50-52
• 4.3.3 整車性能仿真結果52-54
• 4.4 本章小結54-55
• 第五章E-REV動力參數(shù)和增程器啟停時刻優(yōu)化55-68
• 5.1 動力系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化設計55-58
• 5.1.1 目標函數(shù)確定55-57
• 5.1.2 優(yōu)化參數(shù)和范圍57-58
• 5.2 基于遺傳算法的多目標優(yōu)化58-61
• 5.2.1 多目標優(yōu)化概念58
• 5.2.2 遺傳算法概念58-59
• 5.2.3 遺傳算法的適應度確定59-60
• 5.2.4 遺傳算子60-61
• 5.2.5 算法求解61
• 5.3 優(yōu)化結果及分析61-63
• 5.4 增程器啟停時刻優(yōu)化63-67
• 5.4.1 行駛里程計算63-65
• 5.4.2 短途模式優(yōu)化65
• 5.4.3 長途模式優(yōu)化65-67
• 5.5 本章小結67-68
• 第六章 總結與展望68-71
• 6.1 全文總結68-69
• 6.1.1 論文主要成果總結68-69
• 6.1.2 創(chuàng)新點69
• 6.1.3 課題應用背景69
• 6.2 研究展望與設想69-71
• 參考文獻71-74
• 附錄74-77
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術論文及取得的相關科研成果77-78
• 致謝78-79

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1 薛劍波;;輕度混合動力汽車能量管理策略研究[J];上海汽車;2012年08期

2 趙廣耀;陳澤宇;杜志遠;陳偉強;;串聯(lián)混合動力汽車的能量管理策略[J];東北大學學報(自然科學版);2013年04期

3 彭濤,陳全世;并聯(lián)混合動力電動汽車的模糊能量管理策略[J];中國機械工程;2003年09期

4 朱元,田光宇,陳全世,吳昊;混合動力汽車能量管理策略的四步驟設計方法[J];機械工程學報;2004年08期

5 朱元;吳志紅;田光宇;張涵;孫鴻航;;基于馬爾可夫決策理論的燃料電池混合動力汽車能量管理策略[J];汽車工程;2006年09期

6 易綱;常思勤;;基于模糊神經預測的新型電控液驅車輛的能量管理策略研究[J];機床與液壓;2006年11期

7 舒紅;劉文杰;袁景敏;高銀平;;混聯(lián)型混合動力汽車能量管理策略優(yōu)化[J];農業(yè)機械學報;2009年03期

8 張博;鄭賀悅;王成;;可外接充電混合動力汽車能量管理策略[J];機械工程學報;2011年06期

9 肖仁鑫;李濤;鄒敢;秦穎;;基于隨機動態(tài)規(guī)劃的混聯(lián)式混合動力汽車能量管理策略[J];汽車工程;2013年04期

10 秦大同;彭志遠;劉永剛;段志輝;楊陽;;基于工況識別的混合動力汽車動態(tài)能量管理策略[J];中國機械工程;2014年11期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 王旭峰;彭飛;冒波波;陳維榮;;基于模糊優(yōu)化的功率跟隨式能量管理策略研究[A];中國自動化學會控制理論專業(yè)委員會A卷[C];2011年

2 彭然;張繼業(yè);宋鵬云;陳彥秋;;列車復合電源系統(tǒng)能量管理策略的研究[A];第十四屆全國非線性振動暨第十一屆全國非線性動力學和運動穩(wěn)定性學術會議摘要集與會議議程[C];2013年

3 謝鑫;;基于動態(tài)規(guī)劃算法的串聯(lián)混合動力汽車能量管理策略[A];2012重慶汽車工程學會年會論文集[C];2012年

4 謝鑫;;基于動態(tài)規(guī)劃算法的串聯(lián)混合動力汽車能量管理策略[A];西南汽車信息：2012年上半年合刊[C];2012年

5 裴春松;;SLG6107PHEV型增程式電動汽車能量管理策略[A];2012重慶汽車工程學會年會論文集[C];2012年

6 高明明;王智晶;孟甲凡;;混合動力汽車轉矩分配策略研究[A];自主創(chuàng)新、學術交流——第十屆河南省汽車工程科學技術研討會論文集[C];2013年

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1 王光平;并聯(lián)插電式混合動力汽車控制技術研究[D];吉林大學;2016年

2 李衛(wèi)民;混合動力汽車控制系統(tǒng)與能量管理策略研究[D];上海交通大學;2008年

3 楊官龍;基于駕駛意圖與工況識別的插電式混合動力汽車能量管理策略研究[D];重慶大學;2014年

4 張博;可外接充電混合動力汽車能量管理策略研究[D];吉林大學;2009年

5 吳劍;并聯(lián)式混合動力汽車能量管理策略優(yōu)化研究[D];山東大學;2008年

6 張冰戰(zhàn);插電式混合動力電動汽車能量管理策略研究[D];合肥工業(yè)大學;2011年

7 馮代偉;串聯(lián)型液壓混合動力汽車的能量管理策略研究[D];電子科技大學;2012年

8 顧杰;增程式電動汽車能量管理策略研究[D];合肥工業(yè)大學;2013年

9 舒紅;并聯(lián)型混合動力汽車能量管理策略研究[D];重慶大學;2008年

10 申彩英;串聯(lián)混合動力汽車能量優(yōu)化管理策略研究[D];天津大學;2010年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 黃美婷;雙源無軌電車的能量管理策略研究[D];北京交通大學;2016年

2 王坤玉;基于粒子群算法的增程式電動汽車能量管理策略研究[D];東北大學;2014年

3 張潔麗;基于模型預測控制的插電式混合動力客車能量管理策略研究[D];北京理工大學;2016年

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5 黃欣;增程式電動汽車參數(shù)匹配與能量管理策略優(yōu)化研究[D];上海工程技術大學;2016年

6 靳增峰;基于電磁變速器的插電式混合動力汽車控制系統(tǒng)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2016年

7 樊娟娟;基于預測控制的并聯(lián)式混合動力汽車能量管理策略研究[D];山東大學;2012年

8 潘正;基于路況預測的混合動力公交車能量管理策略[D];浙江大學;2013年

9 方越棟;基于隨機動力需求預測的混合動力公交車能量管理策略[D];浙江大學;2015年

10 連鳳霞;基于路況信息的混合動力汽車全局優(yōu)化能量管理策略[D];山東大學;2013年

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