融合工况构建和预测的电动汽车模糊优化能量管理研究
发布时间：2021-12-11 20:23
当前,纯电动汽车的行驶里程严重受到电池技术发展的制约。因此,如何在电池能量有限的前提下,提高纯电动汽车的能量利用率成为了纯电动汽车发展的关键性问题。此外,能量管理策略的控制效果与行驶工况息息相关。当前的能量管理策略大多以典型循环工况作为输入,忽视了不同城市道路下的工况特性。为此,本文以单电源纯电动汽车为研究对象,考虑城市行驶工况和空调负载对能量管理控制效果的影响,对融合工况构建和预测的电动汽车模糊优化能量管理进行以下几个方面的研究:（1）以纯电动汽车为试验对象,构建城市行驶工况。采集大量城市实际行驶数据,运用主成分分析和K-均值聚类算法将运动学片段划分成4类,并根据各类别占总时长的时间比例以及运动学片段距离聚类中心的距离选取代表性片段,构建城市行驶工况。通过与预处理后的数据进行对比,验证构建的城市行驶工况的有效性。（2）提出纯电动汽车组合工况预测方法。对前后一定时间间隔的工况数据进行车速相关性分析,验证行驶工况的马尔科夫性。以预测准确度为评价指标,确定滚动时间窗的大小。采用滚动预测的方法对行驶车速进行预测,并在第一个滚动时间窗内采用基于构建行驶工况下的状态转移矩阵进行车速预测。该方法既...
【文章来源】：江苏大学江苏省
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
试验车辆Fig.2.1Thetestvehicle
融合工况构建和预测的电动汽车模糊优化能量管理研究8第二章纯电动汽车城市行驶工况构建纯电动汽车的能耗和行驶里程与实际行驶工况密切相关，因此，需要对行驶工况进行研究。由于纯电动汽车与传统汽车在驱动方式上不同，纯电动汽车靠电机驱动，而传统汽车靠发动机驱动，两者在速度响应和转矩响应方面有很大不同，因而纯电动汽车的实际行驶工况和传统汽车也存在差异[39]。为了能够更好地研究纯电动汽车能量管理系统，需要以纯电动汽车为研究对象，构建城市行驶工况。2.1城市行驶数据采集和处理2.1.1试验车辆及相关设备本文以纯电动汽车为研究对象，试验车辆选用奇瑞ARRIZO5e的纯电动汽车，如图2.1所示。为了确保构建的城市行驶工况可以真实有效的反映该地区的行驶特性，需要大量地采集该城市的行驶数据。图2.1试验车辆Fig.2.1Thetestvehicle图2.2试验测试系统Fig.2.2Thetestsystem本文测试系统由星网通XW-SC3663惯导和产品上位机软件组成，如图2.2所示。
融合工况构建和预测的电动汽车模糊优化能量管理研究10面地反映了城市一天的道路交通情况。采样频率对采集得到的数据质量有很大影响[42]，为了确保采集数据的质量和方便后续的数据处理，本文以1Hz的采样频率对行驶数据进行实时采集。图2.3试验线路Fig.2.3Thetestroad如图2.4所示，试验测试系统采集行驶数据的数据格式为$GPFPD,GPSWeek,GPSTime,Heading,Pitch,Roll,Lattitude,Longitude,Altitude,Ve,Vn,Vu,Baseline,NSV1,NSV2,Status*cs<CR><LF>。如图2.5所示，为实时采集数据的部分结果，每一行表示1秒采集得到的数据，其数据格式参照图2.4，其中红色方框圈出的部分分别是高度、东向速度和北向速度，可用于后续的坡度和速度计算。图2.4试验系统采集数据格式Fig.2.4Datacollectedformatbythetestsystem
【参考文献】：
期刊论文
[1]电动汽车复合储能系统能量管理策略及其快速控制原型验证[J]. 汪亚飞,田国富,刘忠旭,郑春花. 集成技术. 2020(01)
[2]基于工况预测的复合储能系统功率分配策略研究[J]. 王峰,罗玉涛. 汽车工程. 2019(11)
[3]纯电动车复合电源功率逻辑门限控制策略研究[J]. 陈庆樟,王正义,王康,王尚. 重庆交通大学学报(自然科学版). 2019(11)
[4]灰狼优化算法研究综述[J]. 张晓凤,王秀英. 计算机科学. 2019(03)
[5]基于模糊逻辑并联混合动力汽车控制策略研究[J]. 张志文,张硕,李天宇. 中北大学学报(自然科学版). 2018(06)
[6]纯电动汽车复合电源功率分配策略研究[J]. 陈燎,叶扬波,盘朝奉. 重庆理工大学学报(自然科学). 2018(03)
[7]电动汽车城市行驶工况构建[J]. 徐小俊,李君,刘宇,张毅. 科学技术与工程. 2017(35)
[8]基于K-均值聚类分析的城市道路汽车行驶工况构建方法研究[J]. 彭育辉,杨辉宝,李孟良,乔学齐. 汽车技术. 2017(11)
[9]基于聚类分析法的公交车行驶工况构建研究[J]. 李加强,王洪荣,周建文,马媛媛,徐磊,何超. 汽车工程学报. 2017(06)
[10]基于灰狼算法的改进研究[J]. 郭振洲,刘然,拱长青,赵亮. 计算机应用研究. 2017(12)
博士论文
[1]基于工况与驾驶风格识别的混合动力汽车能量管理策略研究[D]. 詹森.重庆大学 2016
[2]插电式混合动力公交车工况构建和变时域预测能量管理[D]. 彭剑坤.北京理工大学 2016
[3]插电式混合动力电动汽车能量管理策略研究[D]. 张冰战.合肥工业大学 2011
硕士论文
[1]基于工况预测的电动汽车能量管理策略研究[D]. 梁岩岩.江苏大学 2019
[2]基于灰狼算法的改进及应用研究[D]. 刘然.沈阳航空航天大学 2018
[3]基于驾驶意图识别的纯电动汽车模糊控制策略研究[D]. 祁华宪.合肥工业大学 2017
[4]纯电动汽车整车驱动控制策略研究[D]. 万海桐.北京理工大学 2016
[5]混合动力汽车城市循环工况构建及运行工况多尺度预测[D]. 潘登.北京理工大学 2015
[6]双能量源纯电动汽车能量管理的模糊控制研究[D]. 林玉敏.长安大学 2015
[7]包含空调系统的混合动力汽车能量管理策略优化仿真研究[D]. 张佳骞.华中科技大学 2015
[8]城市道路车辆行驶工况的构建与研究[D]. 李宁.河北农业大学 2013
[9]基于马尔科夫模型的短时交通流预测研究[D]. 胡枫.南京邮电大学 2013
本文编号：3535337
【文章来源】：江苏大学江苏省
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
试验车辆Fig.2.1Thetestvehicle
融合工况构建和预测的电动汽车模糊优化能量管理研究8第二章纯电动汽车城市行驶工况构建纯电动汽车的能耗和行驶里程与实际行驶工况密切相关，因此，需要对行驶工况进行研究。由于纯电动汽车与传统汽车在驱动方式上不同，纯电动汽车靠电机驱动，而传统汽车靠发动机驱动，两者在速度响应和转矩响应方面有很大不同，因而纯电动汽车的实际行驶工况和传统汽车也存在差异[39]。为了能够更好地研究纯电动汽车能量管理系统，需要以纯电动汽车为研究对象，构建城市行驶工况。2.1城市行驶数据采集和处理2.1.1试验车辆及相关设备本文以纯电动汽车为研究对象，试验车辆选用奇瑞ARRIZO5e的纯电动汽车，如图2.1所示。为了确保构建的城市行驶工况可以真实有效的反映该地区的行驶特性，需要大量地采集该城市的行驶数据。图2.1试验车辆Fig.2.1Thetestvehicle图2.2试验测试系统Fig.2.2Thetestsystem本文测试系统由星网通XW-SC3663惯导和产品上位机软件组成，如图2.2所示。
融合工况构建和预测的电动汽车模糊优化能量管理研究10面地反映了城市一天的道路交通情况。采样频率对采集得到的数据质量有很大影响[42]，为了确保采集数据的质量和方便后续的数据处理，本文以1Hz的采样频率对行驶数据进行实时采集。图2.3试验线路Fig.2.3Thetestroad如图2.4所示，试验测试系统采集行驶数据的数据格式为$GPFPD,GPSWeek,GPSTime,Heading,Pitch,Roll,Lattitude,Longitude,Altitude,Ve,Vn,Vu,Baseline,NSV1,NSV2,Status*cs<CR><LF>。如图2.5所示，为实时采集数据的部分结果，每一行表示1秒采集得到的数据，其数据格式参照图2.4，其中红色方框圈出的部分分别是高度、东向速度和北向速度，可用于后续的坡度和速度计算。图2.4试验系统采集数据格式Fig.2.4Datacollectedformatbythetestsystem
【参考文献】：
期刊论文
[1]电动汽车复合储能系统能量管理策略及其快速控制原型验证[J]. 汪亚飞,田国富,刘忠旭,郑春花. 集成技术. 2020(01)
[2]基于工况预测的复合储能系统功率分配策略研究[J]. 王峰,罗玉涛. 汽车工程. 2019(11)
[3]纯电动车复合电源功率逻辑门限控制策略研究[J]. 陈庆樟,王正义,王康,王尚. 重庆交通大学学报(自然科学版). 2019(11)
[4]灰狼优化算法研究综述[J]. 张晓凤,王秀英. 计算机科学. 2019(03)
[5]基于模糊逻辑并联混合动力汽车控制策略研究[J]. 张志文,张硕,李天宇. 中北大学学报(自然科学版). 2018(06)
[6]纯电动汽车复合电源功率分配策略研究[J]. 陈燎,叶扬波,盘朝奉. 重庆理工大学学报(自然科学). 2018(03)
[7]电动汽车城市行驶工况构建[J]. 徐小俊,李君,刘宇,张毅. 科学技术与工程. 2017(35)
[8]基于K-均值聚类分析的城市道路汽车行驶工况构建方法研究[J]. 彭育辉,杨辉宝,李孟良,乔学齐. 汽车技术. 2017(11)
[9]基于聚类分析法的公交车行驶工况构建研究[J]. 李加强,王洪荣,周建文,马媛媛,徐磊,何超. 汽车工程学报. 2017(06)
[10]基于灰狼算法的改进研究[J]. 郭振洲,刘然,拱长青,赵亮. 计算机应用研究. 2017(12)
博士论文
[1]基于工况与驾驶风格识别的混合动力汽车能量管理策略研究[D]. 詹森.重庆大学 2016
[2]插电式混合动力公交车工况构建和变时域预测能量管理[D]. 彭剑坤.北京理工大学 2016
[3]插电式混合动力电动汽车能量管理策略研究[D]. 张冰战.合肥工业大学 2011
硕士论文
[1]基于工况预测的电动汽车能量管理策略研究[D]. 梁岩岩.江苏大学 2019
[2]基于灰狼算法的改进及应用研究[D]. 刘然.沈阳航空航天大学 2018
[3]基于驾驶意图识别的纯电动汽车模糊控制策略研究[D]. 祁华宪.合肥工业大学 2017
[4]纯电动汽车整车驱动控制策略研究[D]. 万海桐.北京理工大学 2016
[5]混合动力汽车城市循环工况构建及运行工况多尺度预测[D]. 潘登.北京理工大学 2015
[6]双能量源纯电动汽车能量管理的模糊控制研究[D]. 林玉敏.长安大学 2015
[7]包含空调系统的混合动力汽车能量管理策略优化仿真研究[D]. 张佳骞.华中科技大学 2015
[8]城市道路车辆行驶工况的构建与研究[D]. 李宁.河北农业大学 2013
[9]基于马尔科夫模型的短时交通流预测研究[D]. 胡枫.南京邮电大学 2013
本文编号：3535337
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