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基于驾驶意识识别的PHEV模糊控制策略研究

发布时间:2021-04-10 15:06
  近年来,随着能源短缺和全球变暖等问题的日益加剧,各国政府纷纷出台了更严格的法规以规划汽车产业的未来发展,各汽车生产商也纷纷加大了新能源汽车的研发力度以替代传统燃油车,新能源汽车大势所趋。其中插电式混合动力汽车(PHEV)由于具有多个动力源,续驶里程长,燃油消耗低,在当前充电设备覆盖率低、动力电池技术有待突破的背景下,倍受消费者的喜爱。本文基于国家重点研发计划项目“新型高性价比乘用车混合动力总成开发与整车集成”,进行了混合动力汽车主要部件参数的匹配研究,提出了基于踏板开度及其变化率的驾驶员意识识别模型,设计了一种基于驾驶意识识别的模糊控制策略,最后进行了整车传动比的优化仿真。本文首先根据整车设计指标,计算了动力部件参数和传动部件参数,在此基础上基于Cruise搭建整车仿真模型,并进行动力性能仿真;其次研究了驾驶意识识别方法,确定识别参数,建立模糊识别的隶属函数和模糊推理规则,搭建驾驶意识识别模型;然后研究了混合动力汽车能量管理策略,在驾驶意识识别的基础上,建立了基于模糊规则的控制策略,并进行Matlab-Cruise联合仿真;最后研究了优化理论,以燃油消耗和百公里加速为优化目标,以动力性... 

【文章来源】:合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:75 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于驾驶意识识别的PHEV模糊控制策略研究


018年中国新能源车销量Fig1.1SalesofnewenergyvehiclesinChinain2018

混合动力汽车,传动结构,动力性能,整车设计


图 2. 1 混合动力汽车传动结构Fig 2.1 Hybridelectric vehicle transmission structure2.2 整车基本参数和动力性能指标本章设计车型其整车设计要求参数和动力性能指标如下表所示。

曲线,功率分析,工况


图 2. 2 NEDC 工况功率分析图Fig 2.2 Power analysisdiagram of typicalworkingcond况复杂,每个驾驶人的行驶路线和行驶习循环工况。这里采用典型的 NEDC 工况、功率-时间变化曲线如图 2.2 所示。

【参考文献】:
期刊论文
[1]2018新能源车市:政策转换中的高增长[J]. 甄文媛.  汽车纵横. 2019(01)
[2]基于HMM和SVM级联算法的驾驶意图识别[J]. 刘志强,吴雪刚,倪捷,张腾.  汽车工程. 2018(07)
[3]基于动态规划的插电式混合动力汽车全局最优控制策略研究[J]. 张冰战,李开放.  汽车技术. 2018(07)
[4]基于双状态动态规划算法的PHEV规则控制策略研究[J]. 隗寒冰,朱宁.  机械传动. 2018(02)
[5]基于BP神经网络的HEV加速意图识别[J]. 刘松波,白国振.  农业装备与车辆工程. 2017(10)
[6]支持向量机纯电动客车驾驶意图识别[J]. 李慧,谭盛彬,张硕.  长春工业大学学报. 2017(02)
[7]并联式混合动力汽车动力总成发动机的模糊控制仿真分析[J]. 游震洲,张鹏,牛礼民.  计算机集成制造系统. 2016(11)
[8]混合动力系统多目标优化的混合度参数匹配方法[J]. 林歆悠,薛瑞,冯其高,张少博.  福州大学学报(自然科学版). 2016(01)
[9]基于NSGA-Ⅱ的并联混合动力客车传动比优化[J]. 田韶鹏,伍磊.  武汉理工大学学报(信息与管理工程版). 2015(06)
[10]并联式混合动力汽车双模糊控制能量管理策略研究[J]. 付主木,周朋歌,高爱云.  测控技术. 2015(10)

硕士论文
[1]基于模糊神经网络的驾驶员制动意图辨识技术研究[D]. 曲代丽.长春工业大学 2016
[2]插电式并联混合动力汽车模糊控制策略研究[D]. 乔俊林.重庆大学 2012
[3]基于隐马尔可夫理论的驾驶意图辨识研究[D]. 马晶晶.长沙理工大学 2012



本文编号:3129857

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