混合电动汽车的智能控制方法研究

论文摘要

混合电动汽车是一种新型环保车辆。它由发动机和电机混合提供动力，通过优化控制发动机和电机的能量分配，使发动机一直工作在高效区内，实现减少油耗和降低排放的目的。混合电动汽车对电池容量的要求不高，不需要另建配套设施，容易实现产业化。因此，混合电动汽车及其控制成为当前汽车工业的热门研究课题之一。本文紧密围绕湖南省“十五”科技计划重大专项“混合电动轻型越野车攻关项目”（项目计划编号：02GKY1003），结合中德国际合作项目“多能源电动汽车的智能控制系统”（项目计划编号：CHN01-602），重点研究混合电动汽车中的智能控制方法，以提升混合电动汽车的整体性能。论文的主要研究内容包括： （1）确定了所设计的CFA6470HEV型混合电动汽车的总体设计方案与目标。CFA6470HEV是一种能适用于多种复杂路况的轻型越野车，总体的设计目标是采用四缸发动机加电机驱动的方式，来实现六缸发动机车辆的性能，然而油耗却要求比普通四缸燃油车低30％以上，排放至少在欧洲Ⅱ号排放标准的基础上再下降30％。以此设计目标为前提，论文给出了CFA6470HEV型混合动力电动汽车的总体设计方案。对驱动结构选型、部件选型及布局、控制方案等进行了详细的设计，分析和研究了整车各功能部件的信号量，建立了整车信息流图，并设计了基于CAN总线的整车控制网络。 （2）能源总成控制技术是混合电动汽车中的核心技术，直接影响到混合电动汽车的动力性能和环保性能。论文设计了一种混合电动汽车能源总成智能控制系统，介绍了其工作原理，研究了其能源分配策略。该能源分配策略能根据司机命令（扭矩需求）、电池电量和车辆行驶情况，针对系统的四种控制状态：启停控制状态、充电控制状态、助力控制状态和能量回收控制状态，通过合理分配发动机、驱动电机、启动电机的出力，优化能量的分配和储存，实现提高汽车动力和降低排放的目的。为了延长电池的使用寿命，论文在能源总成控制的设计中，提出了一种基于模糊能量分配策略的充电控制方法，来提高电池的使用效率。对于所设计的能源总成智能控制方法，论文采用TMS320LF2407A型DSP具体实现控制系统的软、硬件。 （3）为了提高混合电动汽车中电机驱动系统的控制性能，论文对其智能控制方法进行了研究。首先介绍了电机的直接转矩控制方法；然后，提出了一种智能直接转矩控制方法，该方法采用自组织学习算法的小波神经网络定子电阻估计器，来弥补电机低速运转时定子电阻变化给直接转矩控制系统带来的不利影响。

论文目录

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• 摘要
• Abstract
• 插图索引
• 插表索引
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.1.1 电动汽车概述
• 1.1.2 混合电动汽车研发概况
• 1.2 混合电动汽车简介
• 1.2.1 串联型混合电动汽车驱动系统
• 1.2.2 并联型混合电动汽车驱动系统
• 1.2.3 混联型混合电动汽车驱动系统
• 1.3 论文的主要研究内容
• 第2章 CFA6470HEV总体设计方案
• 2.1 设计目标
• 2.2 驱动结构选型
• 2.2.1 车型选择
• 2.2.2 驱动结构选择
• 2.3 主要部件确定
• 2.3.1 电机及其控制系统
• 2.3.2 电池及其管理系统
• 2.3.3 ISG及其控制器
• 2.3.4 电动离合器
• 2.3.5 电子节气门
• 2.3.6 能源总成控制系统
• 2.4 总体布局
• 2.5 整车功能结构
• 2.6 整车 CAN通信技术
• 2.6.1 CAN总线技术
• 2.6.2 CFA6470HEV的CAN网络整体设计
• 2.6.3 CAN网络应用层协议制订
• 2.6.4 波特率和各信息帧频率的确定
• 2.6.5 CAN网络现场调试注意事项
• 2.7 小结
• 第3章 混合电动汽车能源总成智能控制系统
• 3.1 能源总成智能控制系统的工作原理
• 3.2 司机命令解析
• 3.3 能源分配策略
• 3.3.1 启停控制
• 3.3.2 基于模糊能量分配策略的充电控制
• 3.3.3 助力控制
• 3.3.4 能量回收控制
• 3.4 能源总成智能控制系统的实现
• 3.4.1 系统硬件结构
• 3.4.2 系统软件结构
• 3.5 小结
• 第4章 混合电动汽车电机智能控制系统
• 4.1 交流异步驱动电机的直接转矩控制
• 4.1.1 磁链控制
• 4.1.2 转矩控制
• 4.1.3 直接转矩控制系统结构
• 4.2 基于小波神经网络定子电阻估计器的模糊直接转矩控制
• 4.2.1 小波变换的基本概念
• 4.2.2 利用自组织算法构造小波神经网络定子电阻估计器
• 4.2.3 小波神经网络的训练
• 4.2.4 模糊转矩及磁链控制器的设计
• 4.2.5 系统总体结构
• 4.2.6 仿真实验
• 4.4 小结
• 第5章 电子节气门智能控制研究
• 5.1 汽车节气门
• 5.2 电子节气门结构及其数学模型
• 5.2.1 电子节气门结构
• 5.2.2 电子节气门数学模型
• 5.3 基于模糊高斯基函数神经网络的电子节气门控制
• 5.3.1 系统结构
• 5.3.2 模糊高斯基函数神经网络控制器
• 5.3.3 仿真实验结果
• 5.4 基于模糊小波神经网络的电子节气门控制
• 5.4.1 系统结构
• 5.4.2 模糊小波神经网络的构造
• 5.4.3 模糊小波神经网络的学习算法
• 5.4.4 仿真结果及分析
• 5.5 小结
• 第6章 混合电动汽车整车仿真实验研究
• 6.1 整车模型的建立
• 6.2 主要部件模型
• 6.2.1 汽车底盘
• 6.2.2 发动机
• 6.2.3 电池
• 6.2.4 电机
• 6.2.5 车辆传动系
• 6.2.6 各部件之间的连接
• 6.3 仿真结果
• 6.3.1 ECE R15工况仿真结果
• 6.3.2 日本 1015工况仿真结果
• 6.4 小结
• 结论
• 参考文献
• 附录A （攻读学位期间所发表的主要学术论文目录）
• 附录B （攻读学位期间所参加的科研项目）
• 附录C （项目部分实物图片）
• 致谢