基于帕累托优化的电动汽车变流器设计研究

发布时间：2021-05-23 19:28

　　汽车作为当今世界的主要交通工具,为人们日常出行活动提供了舒适与便捷的服务,但同时也伴随着日益严重的环境污染和气候变化问题,而电动汽车是解决或缓解这些问题的有效途径之一,因此世界各国的电动汽车保有量近年来持续增长。变流器是电动汽车能量传输的关键设备,是电动汽车三大核心部件之一,对电动汽车能效、安全运行甚至市场竞争起着至关重要的作用。目前的电动汽车变流器研究涉及高效率、高功率密度,低成本,高可靠性和长寿命等多方面,而追求单一性能指标的最优不符合电力电子技术的未来发展趋势;因此,研究变流器性能指标间的综合最优显得格外重要。本文从损耗、成本和可靠性三方面对电动汽车变流器多目标优化进行了分析和研究。首先,简要介绍了多目标优化问题的一些基本概念,定义了电动汽车变流器的三个性能评价指标:能量损耗率（ELPK）、首次故障里程（MTFF）和单位成本（CPW）。在此基础上,详细介绍了行驶工况下基于帕累托（Pareto）优化的电动汽车变流器优化过程。然后,在MATLAB/Simulink中建立了电动汽车整车模型和电机仿真模型,并分析了电机控制策略,为提取UDDS（Urban Dynamometer Driv... 

【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题背景研究及意义
    1.2 电力电子系统多目标研究现状
    1.3 电动汽车变流器可靠性
    1.4 本文主要研究内容
第2章 行驶工况下电动汽车变流器的多目标优化方法
    2.1 多目标优化问题概述
    2.2 行驶工况下电动汽车变流器性能指标定义
    2.3 多目标优化算法
    2.4 基于帕累托(Pareto)最优的变流器优化流程
        2.4.1 变流器的目标函数及约束条件
        2.4.2 目标函数的优化流程
        2.4.3 Pareto支配过程
    2.5 多属性决策方法
    2.6 本章小结
第3章 电动汽车整车模型及电机驱动控制策略
    3.1 电动汽车受力情况分析
        3.1.1 电机驱动力
        3.1.2 汽车阻力分析
    3.2 驱动电机数学模型
    3.3 电机驱动控制策略
    3.4 本章小结
第4章 电动汽车变流器各元件的损耗、寿命和成本模型
    4.1 功率器件模型
        4.1.1 功率器件损耗模型
        4.1.2 功率器件热模型
        4.1.3 功率器件寿命模型
        4.1.4 功率器件成本模型
    4.2 散热系统模型
        4.2.1 散热系统热模型
        4.2.2 散热器成本模型
    4.3 DC-link电容模型
        4.3.1 电容器电热模型
        4.3.2 电容器寿命模型
        4.3.3 电容成本模型
    4.4 本章小结
第5章 电动汽车变流器优化结果与实验分析
    5.1 变流器优化结果及分析
    5.2 实验结果分析
        5.2.1 实验结果
        5.2.2 变流器损耗分析
    5.3 本章小结
结论与展望
    1.结论
    2.后续工作展望
参考文献
攻读硕士学位期间取得的研究成果
致谢
附件


【参考文献】：
期刊论文
[1]电动汽车动力电池发展浅析[J]. 董保建,史琳.  汽车与驾驶维修(维修版). 2018(03)
[2]基于NSGA-Ⅱ算法Vienna整流器多目标优化[J]. 常伟,王久和,陈启丽.  中国电机工程学报. 2016(S1)
[3]车用大功率电力电子器件研究进展[J]. 温旭辉,宁圃奇,孟金磊,张瑾,刘钧,孔亮.  科技导报. 2016(06)
[4]国内外电动汽车发展现状与趋势[J]. 刘卓然,陈健,林凯,赵英杰,许海平.  电力建设. 2015(07)
[5]交流电机控制策略的发展综述[J]. 程启明,程尹曼,王映斐,汪明媚.  电力系统保护与控制. 2011(09)
[6]进化多目标优化算法研究[J]. 公茂果,焦李成,杨咚咚,马文萍.  软件学报. 2009(02)
[7]大功率绝缘栅双极晶体管模块缓冲电路的多目标优化设计[J]. 唐欣,罗安,李刚.  中国电机工程学报. 2004(11)

博士论文
[1]电动客车永磁同步电机设计与参数研究[D]. 符荣.西北工业大学 2015

硕士论文
[1]求解多目标优化问题的基于布谷鸟搜索策略的两种改进算法[D]. 田明正.武汉大学 2017
[2]IGBT功率模块寿命预测技术研究[D]. 鲁光祝.重庆大学 2012



本文编号：3202857