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
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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著世界經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展,環(huán)境污染和能源短缺問(wèn)題已受到各國(guó)重視,而由汽車(chē)等交通工具尾氣排放引起的大氣污染帶來(lái)的問(wèn)題日益突出,為降低汽車(chē)尾氣帶來(lái)的污染,各國(guó)汽車(chē)廠商正大力發(fā)展新能源汽車(chē)?;炻?lián)式混合動(dòng)力汽車(chē)兼有串并聯(lián)結(jié)構(gòu)的所有優(yōu)點(diǎn),能適應(yīng)各種復(fù)雜的道路狀況,但由于混聯(lián)式混合動(dòng)力汽車(chē)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,進(jìn)行能量管理和參數(shù)匹配顯得十分重要,欲實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),就需要對(duì)相應(yīng)的多能量源進(jìn)行協(xié)調(diào)控制,而多能源的控制是一種非線性程度較高的問(wèn)題,具體因其混合動(dòng)力汽車(chē)系統(tǒng)
2、本身和部件之間的協(xié)調(diào)工作很復(fù)雜且很難建立精確的數(shù)學(xué)模型。因此必須借助較智能的控制策略來(lái)開(kāi)發(fā)出具有通用性和的特性的控制策略來(lái)滿(mǎn)足在不同駕駛風(fēng)格進(jìn)而道路工況。
本文針對(duì)混聯(lián)式混合動(dòng)力汽車(chē)以改善燃油經(jīng)濟(jì)性為目的,對(duì)能量管理分配、再生制動(dòng)及傳動(dòng)比優(yōu)化等問(wèn)題進(jìn)行研究,具體工作如下:根據(jù)混聯(lián)式特點(diǎn),以其主要能源功率匹配及關(guān)鍵部件建模為基礎(chǔ),通過(guò)以解決非線性模糊量見(jiàn)長(zhǎng)的模糊邏輯算法制定出提高燃油效率并可用于實(shí)際的工程的模糊控制策略,以獲取發(fā)
3、動(dòng)機(jī)最佳工作曲線及兼顧電池效率和電機(jī)功率并重為核心,建立Matlab模糊邏輯管理原則及算法對(duì)兩者之間的能量進(jìn)行分配;然后在對(duì)其再生制動(dòng)能量回饋也進(jìn)行模糊算法研究,彌補(bǔ)汽車(chē)能量損失,延長(zhǎng)續(xù)駛里程;最后在對(duì)其傳動(dòng)系比進(jìn)行優(yōu)化,更進(jìn)一步提升整車(chē)燃油效率。具體分析如下:
在混聯(lián)式混合動(dòng)力汽車(chē)模型的基礎(chǔ)上,根據(jù)工況模式,設(shè)計(jì)以SOC、車(chē)速v,需求轉(zhuǎn)矩T_req為輸入,發(fā)動(dòng)機(jī)功率P1與電動(dòng)機(jī)功率P2為輸出的模糊邏輯管理規(guī)則,然后根據(jù)輸入輸
4、出,采用Stateflow建立模糊邏輯下的混聯(lián)式混合動(dòng)力汽車(chē)不同驅(qū)動(dòng)下模式切換邏輯,選擇在組合工況下,以嵌入到AVL-Cruise中模糊控制策略為功率分配為依托,對(duì)整車(chē)進(jìn)行仿真,將結(jié)果與以電力輔助為核心的控制策略比較,顯示出模糊控制策略在功率分配上更加合理,對(duì)燃油性和動(dòng)力性有提高作用。由模糊邏輯分配得到的再生能量和摩擦能量也達(dá)到預(yù)期效果。最后將粒子群算法優(yōu)化后的傳動(dòng)比導(dǎo)入到Cruise中,對(duì)整車(chē)性能較之前有了改善,換擋變得更加平穩(wěn)順滑,
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