基于自适应动态规划控制策略的混合动力电动汽车能量管理研究

发布时间：2022-01-05 11:38

　　随着汽车工业的飞速成长,人们对石油资源的需求持续增长,导致世界环境污染问题日益恶化。受限于当前电池技术的发展,理想的纯电动汽车难以快速实现推广。并联式混合动力电动汽车由于具有发动机和电力驱动双系统结构,拥有传统汽车和纯电动汽车的双重优势,短期内极具推广价值。而目前对于混合动力电动汽车（Hybrid Electric Vehicle,HEV）的能量管理策略的研究已成为HEV产业发展的重点问题本文选择并联式混合动力电动汽车作为研究对象,主要做了如下几个方面的工作:首先,介绍了HEV的研究背景,对HEV的国内外发展状况及HEV的能量管理策略的研究状况进行了简单陈述。根据典型的并联式HEV动力系统结构及相关汽车动力学知识,建立了车辆动力学模型及各主要部件的数学模型。其次,本文以最大化燃油经济性和维持电池电量在高效区域平稳变化运行为目标,提出基于优化的自适应动态规划（Adaptive Dynamic Programming,ADP）方法,并与基于规则的模糊逻辑控制策略、自适应模糊神经网络控制方法对比。再次,由于对HEV的能量管理策略的研究易受到整车复杂非线性系统、实际运行工况和驾驶员操作等多种复... 

【文章来源】：长春工业大学吉林省

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

输入变量隶属函数图

第 4 章 系统仿真与分析第 4 章 系统仿真与分析基于系统的仿真结果可以清晰地反映控制效果的优劣程度。本文第三章分别说明了两类 HEV 的 EMS 方法：第一类是基于规则的 ANFIS 的控制算法；第二类是基于优化的自适应动态规划算法。本章以 Fuzzy 和 ANFIS 控制算法作为对比，着重分析基于 HDP 结构的 ADP 最优控制策略的效果。4.1 行驶工况的选择为了验证算法的效果，需要结合 HEV 仿真专用 ADVISOR 软件进行测试。基于ADVISOR 的软件测试界面如图 4.1 所示。


本文编号：3570284