并聯(lián)式混合動力電動汽車能量管理系統(tǒng)控制策略的研究.pdf

1、現(xiàn)在汽車工業(yè)面臨的兩大挑戰(zhàn)是環(huán)境污染和能源危機，而節(jié)能環(huán)保新能源汽車的研發(fā)則顯得尤為重要?；旌蟿恿﹄妱悠?HEV，Hybrid Electric Vehicle)不僅融合純電動車輛和傳統(tǒng)車輛的優(yōu)點，還具有燃油消耗低、尾氣排放少等優(yōu)點，同時它的續(xù)航能力與傳統(tǒng)車輛相差不大并且其價格適中，適合大規(guī)模生產，所以說新能源汽車是目前最有希望替代傳統(tǒng)車輛從而解決環(huán)境問題的方案。但是，隨著HEV的發(fā)展，它也面臨著諸多的問題，其中最顯著的三個問題是:有

2、害尾氣排放需要進一步的減少;平均燃油利用率嚴重影響著汽車的整體性能;因電池使用壽命的影響大大提高整車成本。
　　針對以上三個問題，本文對并聯(lián)式混合動力汽車(PHEV，Parallel HybridElectric Vehicle)的能量管理系統(tǒng)進行了研究。本研究首先從能量管理系統(tǒng)入手，對PHEV能量系統(tǒng)各控制部件及其控制策略進行了分析，給出了控制的目標。然后進一步分析了車輛的驅動力扭矩控制、整車的能量管理等問題，利用電動汽車仿真軟

3、件ADVISOR建立相應的仿真模型，為后續(xù)進行的相關研究和開發(fā)提供必要的仿真平臺。接著提出了基于遺傳算法改進的模糊邏輯優(yōu)化控制策略，完成算法和控制策略的設計，并把控制策略嵌入到ADVISOR軟件中進行計算機仿真測試與分析。最后為評價其結果的優(yōu)劣程度，把基于動態(tài)規(guī)劃控制策略得到的理論上最優(yōu)化結果作為參考標準，將基于遺傳算法改進的模糊邏輯優(yōu)化控制策略與基于規(guī)則的電輔助控制策略同時與參考標準進行了比較，結果表明本文所提出的基于遺傳算法改進的模