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基于速度预测的Plug-in混合动力汽车能量控制策略
| 论文题名： | 基于速度预测的Plug-in混合动力汽车能量控制策略 |
| 关键词： | 混合动力汽车;速度预测;能量控制策略;预测模型;燃油经济性 |
| 摘要： | 由于Plug-in混合动力汽车(Plug-in Hybrid Electric Vehicle，简称PHEV)具有良好的燃油经济性，现阶段已成为新能源汽车研发的一个重要方向。由于 PHEV具有电机和发动机两个动力源，要想达到最佳的燃油经济性，就必须协调两种动力源的输出功率。本文在分析对比国内外分比较前沿技术的基础上，重点研究基于速度预测的PHEV能量控制策略。应用交通速度预测模型，预测出车辆前方路段未来时刻的交通速度，并将预测的交通速度考虑进整车的能量控制策略，从而达到降低油耗和排放的目的。 首先，本文对三种能量控制策略的优缺点进行了分析，结合PHEV动力系统的特点，对 PHEV的五种工作模式进行了介绍，并采用 ADVISOR仿真平台搭建了 PHEV的整车模型。 其次，分析了车辆前方路段的交通速度对 PHEV整车燃油经济性的影响。以佛山市400辆出租车的车载GPS系统作为交通速度信息的数据来源，对汾江路的六个路段的交通速度进行了采集和分析。建立了短时交通速度预测模型（SVM模型），并将SVM模型与移动平均模型、历史数据模型、ANN模型、k-NN模型和ARIMA模型进行了对比，分析了各个模型的预测精度。 最后，将预测的交通速度考虑进 PHEV能量控制策略，得到的结果显示，交通速度预测模型的预测精度越高，与之对应的 PHEV能量控制策略燃油经济性就越好。其中，本文建立的SVM模型预测精度最高，该模型对应的PHEV能量控制策略的取得了最好的燃油经济性。 |
| 作者： | 曹庆达 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 姚宝珍 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连理工大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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