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新能源汽车热管理系统智能控制技术研发
| 论文题名： | 新能源汽车热管理系统智能控制技术研发 |
| 关键词： | 新能源汽车;热管理系统;智能控制;能耗分析 |
| 摘要： | 节能环保以及可持续发展是汽车行业未来的长期发展趋势，热管理系统在新能源汽车中占据着重要的地位，智能高效的热管理系统能够在保证车辆的安全性与乘坐舒适性的同时，有效降低系统的能耗。本文改进了灰狼算法用于新能源汽车热管理系统的控制，并构建了济南城市工况来验证智能控制策略的有效性。 智能控制具有精度高和鲁棒性强的优点，能够提高热管理系统的效率和可靠性。高精度的智能算法是智能控制的基础，本文在标准灰狼算法中引入了非线性收敛因子，AFSA算法的觅食行为，以及PSO算法的更新公式，得到了改进的灰狼算法(MGWO)。对比MGWO算法与4种经典的群体智能算法以及其他研究者提出的两种改进灰狼算法的寻优性能，验证了MGWO算法具有最佳的整体寻优性能。利用MGWO算法改进k-means算法和回归型支持向量机，得到K-MGWO和MGWO_SVR算法，分别用于汽车行驶工况以及热管理系统控制策略的构建。 基于K-MGWO算法和Markov chain预测模型提出了一种新的行驶工况构建方法，首先利用主成分分析法和K-MGWO聚类算法，将济南市道路分为三种类型。划分出Markov chain预测模型的状态空间，并构建济南城市道路的状态转移概率矩阵，采用Monte Carlo抽样法构建出最终的济南城市工况。选取8个驾驶特性参数验证构建的行驶工况的有效性，本文构造的济南城市工况和其他研究者采用k-IGA聚类方法构建的济南市典型工况与试验数据的特征参数的均方根相对误差分别为10.1％和37.7％，充分说明了本文构建的行驶工况的有效性。 搭建并标定了某插电式混合动力汽车空调及电池耦合热管理系统一维仿真模型，构建样本空间，并训练MGWO_SVR算法模型，得到压缩机转速的智能控制策略，并与传统的阈值控制和PID控制进行对比分析。中国城市工况下，阈值控制和PID控制的压缩机总功耗分别比智能控制高9.65％和8.39％，济南城市工况下，阈值控制和PID控制压缩机总功耗分别比智能控制高6.37％和3.50％，验证了智能控制策略的有效性。 为了提高某电动汽车热泵空调系统制热效果，搭建仿真模型对比分析采用R1234yf、R454C、R152a、R290和R134a为制冷剂的热泵空调系统的性能，发现低温工况下的R290制热效果最佳。分别构建出采用R134a和R290为冷媒的热泵空调系统压缩机转速智能控制策略，在中国城市工况和济南城市工况下，对比分析采用智能控制的R134a和R290热泵空调系统制热性能的优缺点。 |
| 作者： | 梅娜 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 闫伟 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 山东大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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