分布式电动汽车多目标优化与纵向跟随控制研究

发布时间：2023-10-21 14:44

　　随着城市交通智能化的不断发展,汽车的电动化、智能化、网联化、共享化已成为汽车工业研究的前沿热点。纵向动力学控制是实现电动汽车智能化的关键环节之一,它决定了汽车行驶的安全性、经济性和舒适性等基本性能,但对于单车纵向跟随控制而言,仅从单一性能出发,很难实现多性能目标综合最优。研究多性能目标协同的分布式电动汽车纵向跟随控制算法,对提高智能汽车拟人化驾驶及其综合性能具有一定的理论价值及实际意义。本文结合国家重点研发计划项目“智能电动汽车的感知、决策与控制关键基础问题研究”(2016YFB0100905)中的部分研究内容,研究分布式电动汽车安全性、经济性、舒适性等多目标性能的量化方法,建立混杂多性能目标优化代价函数及约束条件,提出基于模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)的车辆多目标协同优化纵向跟随控制算法以提高分布式电动汽车纵向智能控制综合性能。本文主要研究内容包括:(1)分布式电动汽车整车动力学建模。根据分布式电动汽车结构及工作原理,运用Matlab/Simulink软件建立分布式电动汽车动力传动系统动力学模型,再以CarSim中的标准车辆模型为基础,构建分...

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

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摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 分布式电动汽车研究现状
        1.2.2 多目标优化方法研究现状
        1.2.3 纵向跟随控制研究现状
    1.3 本文主要研究内容
第二章 分布式电动汽车动力学建模
    2.1 分布式电动汽车结构及工作原理
    2.2 分布式电动汽车动力学建模
        2.2.1 基于CarSim的分布式电动汽车动力学建模过程
        2.2.2 电动汽车驱动电机动力学建模
        2.2.3 分布式电动汽车整车动力学模型
    2.3 本章小结
第三章 分布式电动汽车多性能目标协同优化
    3.1 分布式电动汽车纵向运动学模型
    3.2 车辆纵向跟踪多性能目标评价函数
        3.2.1 安全性性能评价函数
        3.2.2 经济性性能评价函数
        3.2.3 舒适性性能评价函数
    3.3 基于动态滚动优化的车辆多性能目标协同优化
        3.3.1 动态滚动优化理论
        3.3.2 基于动态滚动优化理论的车辆多性能目标优化
        3.3.3 滚动优化过程实时性提升
    3.4 本章小结
第四章 基于多性能目标的分布式电动汽车纵向跟踪控制
    4.1 纵向跟踪控制策略
    4.2 逆纵向动力学模型
    4.3 分布式电动汽车纵向跟踪模糊PID控制
    4.4 仿真分析
    4.5 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 全文总结
    5.2 工作展望
致谢
参考文献
在学期间发表的论文和取得的学术成果
    A.作者在攻读硕士学位期间发的论文
    B.作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目



本文编号：3856039