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基于遗传算法的混合动力汽车能量控制系统优化
| 论文题名： | 基于遗传算法的混合动力汽车能量控制系统优化 |
| 关键词： | 混合动力汽车;整车能量;模糊控制;遗传算法;动力系统控制 |
| 摘要： | 混合动力汽车作为一种高效的节能环保汽车越来越多的受到了国际社会的广泛关注，美日等国为混合动力汽车的发展做出了表率，丰田普锐斯取得的巨大成功表明了人们对混合动力汽车技术的广泛认可。整车能量控制作为混合动力汽车最为重要的技术之一，是目前各大科研机构和高校研究的热点。本文在分析了不同控制策略的研究现状及优缺点之后，提出将模糊策略和遗传优化方法应用于混合动力汽车的动力系统控制。论文的主要工作内容有: ①分析了混合动力汽车节能机理，发现能量管理策略对汽车综合性能的好坏影响非常大。研究国内外关于混合动力汽车能量管理策略的发展现状，确定采用遗传算法和模糊控制这两个智能算法相结合，来实现整车能量管理策略。 ②以并联式混合动力汽车结构为研究对象，参考某传统汽车动力性能参数，根据汽车理论和动力学基本知识确定混合动力汽车动力系统主要零部件型号和参数，然后根据后向仿真和前向仿真理论，基于ADVISOR软件建立整车及动力系统模型。 ③在建立的整车模型基础上，分析混合动力汽车的工作模式，提出动力系统能量控制策略的实现方法，即采用双输入单输出的模糊控制器。根据模糊控制理论知识，结合整车模型特点，设定模糊控制器的隶属函数和控制规则等相关参数，然后建立整车控制策略模型。 ④针对模糊控制策略的控制规则设计主观依赖性较强，控制结果无法达到最优的问题，引入遗传优化方法对控制规则进行多目标离线优化。根据遗传算法理论，选取整车油耗和排放为目标函数，采用加权法确定适应度函数。为了简化编码方法，同时更好的进行遗传操作过程，采用十进制整数编码方法对规则变量编码。遗传优化结果显示30代左右时达到全局最优解，并得到了优化后的控制规则参数。 ⑤将优化前后的控制策略模型导入整车模型进行仿真对比，优化后的控制策略比优化前有更好的经济型和排放性，其中油耗下降了14.5％，排放值分别下降了7.4％(HC)、10.7％(CO)、16.4％(NOx)。 |
| 作者： | 朱亚洲 |
| 专业： | 机械工程;车辆工程 |
| 导师： | 李军 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆交通大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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