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时间:2019-03-16
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1、犬遠嫂-大學DALITYOFTECHNOLOGYIANUNIVERS工醒硕士芽位记文MASTERALDISSERTATION_it基于蚁群算法参数优化的混合动力汽车控制策略研究工程领域作者姓名连静畐!1教授指导教师—2答辩曰期_上专业学位硕士学位论文基于蚁群算法参数优化的混合动力汽车控制策略研究ResearchofAntColonyOptimizedControlStrategyforHybridElectricVehicle作者姓名:陈敏
2、工程领域:车辆工程学号:31322006.导教师指:连静完成日期:2015.04.30大達理工大含DalianUniversityofTechnology“-‘大连理工大学学位论文独仓//性声明:作者郑重声明所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下进行研究。尽我所知,除文中已经注明工作所得的成果引用内容和致谢的地方外,^包含其他个人或集体已经发表的研究成果本论文才,也不包含其他已申请一学位或其他用途使用过的成果。与我同工作的同志对本研究所做的贡献已在论义中做了明确的说
3、明并表示了谢意。肖之处,本人愿意承担相关法律责任。若有不实基又*尤代我專子跨紀漆於神1学位论文题目:拜各欠6<Mr日期:2/f:-,年月日作者签名_大连理工大学专业学位硕士学位论文摘要混合动力汽车是目前所有新能源汽车中技术较成熟、具有发展前景的新能源汽车,它对改善能源危机、降低环境污染具有重大的意义。近年来混合动力汽车己经取得了很一大的发展,但其相关的核心技术并不成熟,特别是在控制策略方面还有待进步的突破和完善。由于动力源电机的加入,混合动力电动汽车的能量管理控制策略对整车能耗产生了的重大影响。由于汽
4、车实际行驶工况存在随机性、不确定性,其会对控制策略的节能效果产生影响。为了更好地适应行驶工况的动态变化,控制策略应当能够对行驶工况实时识别,并根据识别结果自适应调节至最优控制参数。本文中依据实际车辆运行数据和基于模糊识别算法在线识别构建了四种典型行驶工况,为获得每种工况下的最优控制参数,“”基于ECMS瞬时优化控制策略,釆用蚁群优化算法对充放电等效因子进行了离线优化。为验证所提出算法的有效性,将构建的四种典型标准工况作为模型输入,通过蚁群参数优化算法调节控制参数充放电等效因子进行数值求解,得到每种工况下对应等效燃油消耗最小
5、的最优控制参数,将最优控制参数和工况识别加入到建立的HEV混合动力汽车等效燃油消耗模型中,选择大连工况作为仿真模型中的行驶工况,建立自适应控制ECMS比策略方案进行仿真,得到的结果与基本较,结果显示基于蚁群优化算法的自适应ECMS控制策略的等效燃油消耗量比基本ECMS控制策略的等效燃油消耗量低,仿真实验结果验证了该控制策略的有效性和模糊识别算法的准确性。关键词:混合动力汽车;控制策略;工况识别;蚁群算法--I基于蚊群算法参数优化的混合动力自适应控制策略的研究ResearchofAntColonOtimizedA
6、dativeControlStrateforyppgyHybridElectricVehicleAbstractn-renevenoOilisanowableenergysources.Somedataindicatethatthecurrentroilpreservesaccordintothecurrentrateof-tractionsestenooftheworld5060ears.,gexuuugh,jySince2003risinoilricesthe
7、worldhasenteredaeriodofhihoilricesoilsuland,gp,pgp,ppydemandcontradictionbetweentheincreasinlacuteenersulsecurithasbecomeagygyppyymaorroblemfacedbmanmaorindustrialcountries.Incomarisonthehbridcarisalljpyyjp,yvehiclesinthetechnorelb
8、roadnewenerloislativelmaturerelativero
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