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原文传递 燃料电池电动汽车多能源匹配与自适应控制研究
论文题名: 燃料电池电动汽车多能源匹配与自适应控制研究
关键词: 燃料电池电动汽车;多能源匹配;自适应匹配控制;神经网络PID;汽车动力系统
摘要: 能源短缺和环境污染是当今世界的两大突出问题,发展电动汽车是解决这两大问题的重要途径之一。燃料电池以其高能量转化效率、零排放、低噪声等优点成为驱动电动汽车的首选能源,同时动力系统的要求和燃料电池的特性都决定了配置辅助能源与燃料电池构成多能源动力系统的必要性。本文以研发燃料电池电动汽车为背景,以多能源动力系统为研究对象,开展车载多能源自适应匹配控制的研究,主要研究内容如下: 详细分析了适用于驱动电动汽车的各种辅助能源系统的特性,讨论了燃料电池电动汽车动力系统的各种拓扑结构,在此基础上提出了一种燃料电池电动汽车多能源自适应匹配方案。 在比较分析各种功率变换器主电路拓扑结构的基础上,采用双向半桥非隔离方案设计了能量管理单元的功率主电路,并按照整车动力系统的性能要求计算了电路参数。以DSP为核心设计了能量管理单元的控制电路、通信接口电路及IGBT的驱动和保护电路。 在深入研究燃料电池、辅助能源性能特点的基础上,分析了燃料电池电动汽车的运行模式,根据多能源动力系统能量匹配控制的目标和原则,提出了一种功率实时自适应跟随控制算法,实现了电电混合动力系统的能量匹配。 针对双向功率变换主电路分时工作两种模式下,输出端负载非线性和参数时变性的特点,利用多模态控制思想,设计了一种包含Bang Bang控制一神经网络PID的复合控制器。在大偏差模态下利用Bang Bang控制提高系统动态响应速度,在中小偏差模态下利用BP神经网络对非线性对象较强的逼近能力及自学习能力,结合PID控制器良好的跟踪性能和快速响应特性,设计了基于BP神经网络的动力系统输出电压和辅助能源电流的PID调节器。
作者: 夏建军
专业: 电力电子与电力传动
导师: 陈启宏
授予学位: 硕士
授予学位单位: 武汉理工大学
学位年度: 2007
正文语种: 中文
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