基于驾驶意图识别的插电式混合动力汽车控制策略研究

发布时间：2017-09-03 18:21

  本文关键词：基于驾驶意图识别的插电式混合动力汽车控制策略研究

  更多相关文章： 插电式四驱混合动力 驾驶意图识别 模糊识别 控制策略 AVL_Cruise

【摘要】：随着人们日益认识到环境污染问题的严重性和全球石油资源的紧缺,当代汽车技术向着环保和节能的方向开始发展。插电式混合动力汽车(PHEV,Plug-in Hybrid Electric Vehicle)在此背景下应运而生。PHEV既可以像纯电动汽车一样零排放,又能够弥补纯电动汽车续驶里程不足的缺点,因此对PHEV研究对当代汽车技术有着重大的意义。本文以插电式四驱混合动力汽车作为研究对象,进行基于驾驶意图识别的整车控制策略的设计与仿真分析。首先采用模糊识别理论,以加速/制动踏板开度、加速/制动踏板开度变化率、车速、加速度等作为识别参数,制定模糊推理规则,基于Matlab/Simulink搭建了驾驶意图识别模型并进行了离线仿真验证。仿真结果表明驾驶意图识别模块可以准确识别驾驶意图。其次以逻辑门限控制策略为基础,考虑驾驶意图,设计了基于驾驶意图识别的控制策略,并在Matlab/Simulink/Stateflow中建立的模式切换模型,利用Matlab/Simulink建立了控制策略模型。应用AVL_Cruise软件建立了插电四驱混合动力整车模型,与在Matlab/Simulink建立的控制策略模型进行联合仿真,仿真结果表明：工作模式能够按照控制策略进行切换,转矩输出平稳,没有模式频繁切换的现象,说明整车控制策略是合理有效的。最后结合Isight软件对控制策略中的参数进行了优化,优化后百公里油耗降低了4.5%,燃油经济性有所提高,但仍然高于传统燃油车的平均油耗,因此应避免插电式混合动力汽车长时间工作于低电量状态。
【关键词】：插电式四驱混合动力 驾驶意图识别 模糊识别 控制策略 AVL_Cruise
【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
【目录】：

• 致谢7-8
• 致谢8-9
• ABSTRACT9-16
• 第一章 绪论16-23
• 1.1 课题研究的背景与意义16-17
• 1.2 插电式混合动力汽车动力系统结构17-20
• 1.2.1 串联式插电混合动力17-18
• 1.2.2 并联式插电混合动力汽车18-19
• 1.2.3 混联式插电混合动力汽车19-20
• 1.3 插电式混合动力汽车控制策略研究现状20-21
• 1.3.1 基于规则的控制策略20
• 1.3.2 基于智能控制的控制策略20-21
• 1.3.3 基于最优控制理论的控制策略21
• 1.4 本课题的主要研究内容21-23
• 第二章 基于模糊推理的驾驶意图识别23-42
• 2.1 模式识别的基本概念及其识别方法23-26
• 2.1.1 统计模式识别23-24
• 2.1.2 句法结构模式识别24
• 2.1.3 模糊模式识别24-25
• 2.1.4 神经网络模式识别25-26
• 2.1.5 模板匹配模式识别26
• 2.1.6 支持向量机模式识别26
• 2.2 驾驶意图识别方法研究现状26-28
• 2.3 基于模糊推理的驾驶意图识别28-39
• 2.3.1 模糊控制理论基础28-30
• 2.3.2 驾驶意图的分类30-31
• 2.3.3 加速意图识别31-34
• 2.3.4 巡航意图识别34-36
• 2.3.5 制动意图识别36-39
• 2.4 驾驶意图识别离线仿真验证39-41
• 2.5 本章小结41-42
• 第三章 基于驾驶意图识别的控制策略设计42-55
• 3.1 插电式四驱混合动力结构42-43
• 3.2 工作模式分析43-46
• 3.3 控制策略设计46-51
• 3.3.1 动力部件工作区间46-48
• 3.3.2 驱动模式控制策略48-49
• 3.3.3 扭矩分配控制策略49-51
• 3.4 基于Simulink/Stateflow模式切换模型的建立51-54
• 3.4.1 Simulink/Stateflow软件介绍51
• 3.4.2 模式切换模型51-54
• 3.5 本章小结54-55
• 第四章 基于CRUISE的整车建模仿真分析55-72
• 4.1 仿真软件AVL CRUISE介绍55-56
• 4.2 整车模型与控制策略模型的建立56-63
• 4.2.1 整车模型的建立56-60
• 4.2.2 基于MATLAB/SIMULINK控制策略模型的建立60-62
• 4.2.3 CRUISE整车模型与SIMULINK控制策略模型的联合62-63
• 4.3 仿真结果分析63-70
• 4.4 本章小结70-72
• 第五章 基于Isight控制策略参数优化72-78
• 5.1 Isight软件介绍72
• 5.2 基于Isight优化模型的建立72-77
• 5.2.1 Isight集成Cruise72-73
• 5.2.2 优化变量与优化目标的设置73-74
• 5.2.3 Isight优化模块设置74-75
• 5.2.4 优化结果分析75-77
• 5.3 本章小结77-78
• 第六章 总结与展望78-80
• 6.1 全文总结78
• 6.2 论文创新点78-79
• 6.3 未来展望79-80
• 参考文献80-83
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况83

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本文编号：786605