Print

混合动力汽车多目标参数解耦优化方法研究

论文摘要

混合动力汽车的能量管理策略与动力总成参数高度耦合,在混合动力汽车优化过程中存在不断循环的情况,使得参数优化难以实现,无法找到最优解。针对这一问题,提出一种多参数解耦优化方法,该方法采用混合优化策略,将动力性目标作为约束条件,以粒子群算法优化动力总成参数,并通过粒子群算法对不同参数下的能量管理策略与换挡策略进行瞬时优化。针对一并联混合动力汽车,利用Matlab/Simulink建立了包含模糊PID驾驶员在内的用于优化过程中自适应的正向仿真模型。结果表明,混合优化算法能最大程度挖掘该动力总成的潜力,相较于同时优化逻辑门阈值的优化方法,经济性目标提高了4. 55%,并能同时得到对应该最优参数的具有通用性的能量管理策略和换挡策略。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 整车模型
  •   1.1 动力学模型
  •   1.2 发动机与电机模型
  •   1.3 电池模型
  •   1.4 模糊PID驾驶员
  • 2 逻辑门与粒子群优化算法
  • 3 混合优化算法
  • 4 结果分析与验证
  • 5 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 张怡然,赵韩,黄康,邱明明

    关键词: 解耦优化,逻辑门能量管理策略,动力总成参数优化,粒子群算法,模糊驾驶员

    来源: 机械传动 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 汽车工业

    单位: 合肥工业大学机械工程学院

    基金: 国家重点研发计划新能源汽车专项(2017YFB0103201)

    分类号: U469.7

    DOI: 10.16578/j.issn.1004.2539.2019.06.002

    页码: 6-12

    总页数: 7

    文件大小: 1657K

    下载量: 195

    相关论文文献

    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/be0f43f08e04afb12b12f1fd.html