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基于马尔科夫决策过程的插电式混合动力电动汽车能量管理策略优化
| 论文题名： | 基于马尔科夫决策过程的插电式混合动力电动汽车能量管理策略优化 |
| 关键词： | 混合动力电动汽车;能量管理;最优控制;马尔科夫决策过程 |
| 摘要： | 降低能源消耗、减少环境污染是交通领域永恒的追求目标。汽车作为大众出行的主要交通工具，其保有量的持续增长加剧了能源需求与供应的供需矛盾，因此发展新能源汽车、对汽车的能量管理策略进行升级优化、推进“清洁化”交通的发展进程，对缓解能源危机、减少化石燃料的依赖具有重要意义。 本文以动力电池-超级电容插电式混合动力电动汽车为研究对象，以混合动力系统最优能量管理策略为研究内容，针对现有相关研究中存在的驾驶员需求功率随机性考虑不足、动力电池-超级电容混动系统与传统发动机-动力电池混动系统模型存在差异等缺陷，重点开展了如下工作： （1）基于动力电池复合脉冲特征测试数据，对动力电池的一阶RC模型开展了参数标定，仿真验证表明标定的参数具有良好的工况适应性；同时建立了基于电压源串联欧姆内阻的超级电容模型以及基于效率图的DC/DC转换器模型，为动力电池-超级电容混合动力系统模型的建立奠定了基础。 （2）提出了基于状态概率转移矩阵的驾驶员需求功率建模方法，实现了对驾驶员需求功率随机性的数学表征；基于马尔科夫决策过程理论，通过融合混动系统的确定性状态方程以及驾驶员需求功率的随机性马尔科夫链，以最小化系统能耗损失为目标，在考虑系统状态的约束下，建立了最优能量管理策略模型，并通过策略迭代实现了最优控制策略的求解。 （3）基于RT-LAB模型仿真软件及MotoTron控制器建立了混合动力系统能量管理策略硬件在环验证平台。在RT-LAB中实现了动力电池、超级电容、DC/DC转换器的建模，在MotoTron中建立了控制策略的硬件平台，通过RT-LAB和MotoTron的信息交互，完成了硬件在环试验验证。结果表明：所提出的混合动力系统能量管理策略能够动态协调动力电池和超级电容间的功率分配，通过优化DC/DC转换器的效率实现系统效率的提升。 |
| 作者： | 陈福云 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 全力 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 江苏大学 |
| 学位年度： | 2020 |
| 正文语种： | 中文 |
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