基于驾驶意图识别的HEV动力电池寿命在线管理研究

论文摘要

近年来由于能源和环保压力的不断增加,混合动力汽车（HEV）已经成为新能源汽车主流车型之一。动力电池作为混合动力汽车整车能量系统关键组成部分,其寿命直接影响整车的动力性和可靠性。因此,研究动力电池寿命的在线管理方法,在满足整车动力性要求的前提下,延长车载电池使用寿命,已成为混合动力汽车发展迫切需要解决的问题之一。本课题以实际项目为依托,研究了基于驾驶意图识别的HEV动力电池寿命在线管理方法。首先介绍混合动力汽车动力系统和电池管理相关技术,阐述了电池寿命预测方法及影响因素。其次,介绍LVQ神经网络识别模型,依据识别样本局部优化的思路提出相似驾驶意图分类概率模型,提出了基于驾驶意图识别的D-LVQ神经网络模型。然后,结合马尔科夫模型原理,建立了驾驶意图识别状态下的整车输出功率需求模型,获得驾驶意图下的输出电流需求;建立不同放电等效倍率下的等效电池衰减模型,提出考虑动力电池寿命的电流输出控制方法。最后,基于LabVIEW搭建电池性能测试系统试验台架,验证动力电池寿命衰减试验方法和考虑电池寿命保护的输出控制策略的可行性。本文的研究对于延长混合动力汽车中动力电池使用寿命,减少环境污染有着重要的研究意义和应用价值。

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 刘白隽

导师: 王跃飞,温敏

关键词: 动力电池,驾驶意图识别,功率需求预测,电池寿命

来源: 合肥工业大学

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 数学,汽车工业,自动化技术

单位: 合肥工业大学

基金: 安徽省自然科学基金(1708085MF157):车载电控网络高可靠实时通信保障方法研究,企业委托项目(W2016JSKF0554):节能环保汽车实时在线能量管理关键技术开发,企业委托项目(W2018JSKF0321):支持云计算的车辆电性能快速测试技术及便携式装备开发

分类号: TP183;O211.62;U469.7

DOI: 10.27101/d.cnki.ghfgu.2019.000342

总页数: 80

文件大小: 4990K

下载量: 81

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标签：动力电池论文;  驾驶意图识别论文;  功率需求预测论文;  电池寿命论文;