基于人—车—路识别的混合动力汽车档位决策研究

发布时间：2017-11-23 13:07

本文关键词：基于人—车—路识别的混合动力汽车档位决策研究

【摘要】：随着汽车行业的不断进步,全球汽车的销量日益剧增,由此也带来了能源的日益短缺,以及环境的不断恶化。人们目前迫切的任务就是节能减排,当前世界各国纷纷将新能源汽车作为研究的重点,而混合动力汽车作为新能源汽车的典范,目前得到了快速的发展。其能耗低,排放小,续航里程长,能够兼顾动力性和经济性,成为当今汽车发展的新趋势。汽车行驶在一个复杂的人-车-路闭环系统中。而基本的混合动力汽车换档规律仅以固定的模式换档,难以满足人们对车辆不断提高的性能需求。随着智能控制技术的发展,档位决策方法的研究已进入智能化阶段。而智能档位决策的首要问题是如何实现对人-车-路的识别,然后是如何基于识别结果决策档位。本文以单轴并联式混合动力汽车为研究对象,围绕档位决策领域的几个关键问题,开展了如下研究：(1)研究了档位决策系统的组成,分析了每个组成部分对档位决策系统的影响,最后确定了档位决策系统设计的方案,并给出了混合动力汽车的基本换档规律；(2)研究人-车-路闭环系统之间的关系,并通过模糊推理方法对驾驶员意图和行驶环境进行了识别,并进行了验证；(3)在驾驶员意图和行驶环境识别的基础上,对每个识别后的结果分别制定相应的基本换档规律的修正策略。其后对基于驾驶意图与行驶环境二者耦合的换档规律修正策略进行了研究,最终给出综合档位决策。
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U469.7;U463.2

【参考文献】

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