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原文传递 并联式混合动力电动汽车能量管理系统控制策略的研究
论文题名: 并联式混合动力电动汽车能量管理系统控制策略的研究
关键词: 混合动力电动汽车;模糊逻辑控制;遗传算法;能量管理系统;控制策略
摘要: 现在汽车工业面临的两大挑战是环境污染和能源危机,而节能环保新能源汽车的研发则显得尤为重要。混合动力电动汽车(HEV,Hybrid Electric Vehicle)不仅融合纯电动车辆和传统车辆的优点,还具有燃油消耗低、尾气排放少等优点,同时它的续航能力与传统车辆相差不大并且其价格适中,适合大规模生产,所以说新能源汽车是目前最有希望替代传统车辆从而解决环境问题的方案。但是,随着HEV的发展,它也面临着诸多的问题,其中最显著的三个问题是:有害尾气排放需要进一步的减少;平均燃油利用率严重影响着汽车的整体性能;因电池使用寿命的影响大大提高整车成本。
  针对以上三个问题,本文对并联式混合动力汽车(PHEV,Parallel HybridElectric Vehicle)的能量管理系统进行了研究。本研究首先从能量管理系统入手,对PHEV能量系统各控制部件及其控制策略进行了分析,给出了控制的目标。然后进一步分析了车辆的驱动力扭矩控制、整车的能量管理等问题,利用电动汽车仿真软件ADVISOR建立相应的仿真模型,为后续进行的相关研究和开发提供必要的仿真平台。接着提出了基于遗传算法改进的模糊逻辑优化控制策略,完成算法和控制策略的设计,并把控制策略嵌入到ADVISOR软件中进行计算机仿真测试与分析。最后为评价其结果的优劣程度,把基于动态规划控制策略得到的理论上最优化结果作为参考标准,将基于遗传算法改进的模糊逻辑优化控制策略与基于规则的电辅助控制策略同时与参考标准进行了比较,结果表明本文所提出的基于遗传算法改进的模糊逻辑优化控制策略的合理性和优越性。
  本文所提出的控制策略能够降低燃油消耗,减少尾气排放,同时保证电池电量的充放电平衡。最终大幅度提高汽车的整体性能,充分说明此控制策略是合理有效的。
作者: 鲁登科
专业: 电力电子与电力传动
导师: 周美兰
授予学位: 硕士
授予学位单位: 哈尔滨理工大学
学位年度: 2013
正文语种: 中文
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