一、汽车上的模糊控制（论文文献综述）
于宏伟[1]（2021）在《基于生态驾驶的四轮独立驱动电动汽车交叉口预测节能控制研究》文中研究表明智能化,网联化,电动化是汽车产业未来发展趋势。生态驾驶技术作为自动驾驶技术的重要组成,对降低车辆能耗具有重要意义,将生态驾驶技术和V2X车联网技术相结合,可以提前感知道路交通信息,同时结合车辆当前自身运动状态,从而控制车辆生态驾驶实现节能目标。目前生态驾驶技术主要应用于传统燃油汽车上,驾驶员采取生态驾驶策略可以减少突然加速、减速、空加油门和长时间怠速等行为。此外,将生态驾驶技术与车路协同技术结合应用于城市交通工况中,通过获取如信号灯相位时长,道路坡度,交通流量等诸多信息,据此建立驱动控制策略可以有效降低车辆油耗。四轮轮毂电机独立驱动电动汽车具有转矩独立可控、响应迅速,能够进行制动能量回收等诸多特点,是探索智能汽车动力学性能的理想对象。为了研究交叉口处四轮轮毂电机独立驱动电动汽车生态驾驶策略,本文依托吉林省教育厅科学技术项目“基于线控底盘的分布式电动汽车动力学建模与协同控制”（项目编号:JJKH20200963KJ）,建立了整车动力学模型和交叉口车辆生态驾驶模型,选取基于速度和加速度的瞬时能耗模型,以能耗最低作为目标函数,利用遗传算法求出当前工况下目标车速轨迹,并与普通驾驶车速轨迹变化做对比,通过测试验证分析生态驾驶技术对电动汽车节能的影响。首先,建立四轮轮毂电机独立驱动电动汽车模型,并设计车速轨迹跟踪控制方法。基于MATLAB/Simulink建立车辆纵向动力学模型,轮胎模型,考虑能量损耗建立轮毂电机模型;通过安时积分法计算电池荷电状态并建立等效电路模型,构建转换器模块计算电池充放电电流,以此得到车辆制动回收能量。基于模糊PID控制方法设计车速轨迹跟踪控制策略,同时考虑车辆是否停车得出需求驱动功率。应用新标欧洲循环测试（NEDC）工况和日本轻型车测试（JC08）工况验证整车模型精度,验证结果表明,所提出的模糊PID加速度控制策略可以较好地跟踪期望车速轨迹。其次,提出基于车联网环境下的城市道路信号灯交叉口电动汽车生态驾驶策略。根据交叉口当前信号灯状态信息计算目标车辆不停车通过路口时间范围,通过初始车速和信号灯变为红灯前剩余时间分析目标车辆匀速控制可行性,根据道路限速和控制起始线到交叉口的距离,计算不同情景下目标车辆行驶轨迹范围。选取基于速度和加速度的瞬时能耗模型建立能耗最低目标函数,利用遗传算法求出不同工况下电动汽车生态驾驶轨迹,以此完成信号灯交叉口车辆生态驾驶模型的构建。最后,完成信号灯交叉口电动汽车生态驾驶模型的验证工作。在信号灯路口进行实车驾驶测试,根据不同信号灯相位信息设计试验步骤和方案,让同一驾驶员在不同场景下驾驶车辆,采集车辆通过信号灯路口数据信息,利用MATLAB绘制车速时间曲线。通过生态驾驶模型计算不同工况下目标车速轨迹,将采取生态驾驶和普通驾驶车速轨迹作为输入,得到电动汽车能耗曲线和电池荷电状态曲线等,以此分析不同驾驶策略下车辆能耗。研究结果表明,不同场景下相对于普通驾驶,车辆采取生态驾驶策略节能约10.4%～27.3%,验证了提出的信号灯交叉路口车辆生态驾驶策略可以有效降低电动汽车能耗,增加车辆续驶里程。
洪日[2]（2021）在《增程式电动物流车能量管理策略研究与性能优化》文中进行了进一步梳理新能源汽车作为全球汽车工业技术转型的发展方向近年来得到高速发展,但受制于目前动力电池技术性能、成本与寿命等尚未取得革命性突破,纯电动车产品续驶里程焦虑、成本高、充电时间长、环境适应性差等问题一直没有很好解决。而增程式电动汽车作为一种能够延长续驶里程、成本较低的新能源汽车,目前广受业界关注。尤其是随着近年来国内物流行业的快速发展,增程式电动物流车由于其结构相对简单、综合成本较低、可大幅增加整车续驶里程从而避免用户产生里程焦虑等优点成为城市环境广受市场青睐并具有较大发展潜力的新能源汽车产品。增程式电动汽车存在多种能量源,其能量管理策略对整车能耗与经济性、动力性等关键技术指标具有重要影响,因此提出和制定科学合理的能量管理策略是增程式电动汽车开发过程中的关键问题。本文依托某产学研合作项目,围绕某型增程式电动物流车产品开发与产业化推广需求,在满足车辆动力性、续驶里程等主要技术指标基础上,结合产品特定使用和运行工况,以其单位行驶周期内能量综合利用效率提升和能耗最小为目标,重点对整车能量管理控制策略和性能优化方法开展研究工作。制定了一种面向单位行驶周期燃油经济性优化的能量管理模糊控制策略,提出了基于BP人工神经网络对能量管理策略燃油经济性表现的快速寻优控制算法。仿真结果表明,论文所制定的新型模糊控制策略与基于确定规则的能量管理策略相比,在单位行驶周期内可显着提升整车能量利用效率。论文具体研究内容如下:1.依据目标车型纯电续驶里程等设计指标,对某增程式电动物流车动力系统关键总成与部件进行了选型与参数匹配。使用AVL公司的CRUISE平台对整车进行建模并验证了参数匹配结果。基于MATLABSimulink平台搭建了增程器等子系统控制策略模型,完成了整车仿真技术平台开发。2.针对行业广泛采用的增程式电动车能量管理策略进行了分析,结合研究对象车辆特点提出能量管理策略开发要求,制定了一种基于单位行驶周期等效燃油消耗量最小的模糊控制能量管理策略,根据增程式电动物流车单日使用需求与规律行驶工况,在控制策略中引入车辆预期行驶里程,保证车辆在单个行驶周期结束内电池电量能够充分合理利用,同时减少或消除行驶周期内运转低效的电量保持阶段。在Simulink环境下完成控制策略建模、编译,在CRUISE平台结合整车模型与控制策略进行联合仿真。仿真结果表明,车辆电池SOC值变化符合预期规划曲线,燃油经济性提高约5%。3.基于模糊控制策略性能特点及其对于经验数值的依赖性,为降低优化策略所需经验数据要求并进一步提高车辆经济性,应用智能化技术对控制算法进行优化,提出了一种基于BP人工神经网络对其管理策略进行快速寻优的方法。设计了神经网络算法结构,通过优选的车辆仿真数据集对神经网络进行训练,搭建了基于BP神经网络的能量管理策略模型。仿真分析和对比结果表明,该优化算法在满足控制算法快速寻优要求的同时,整车燃油经济性提高约1.3%。本文研究内容可以为增程式电动汽车能量管理策略研究提供借鉴,论文研究成果对于加快增程式电动车工程化技术应用、促进整车性能提升具有参考价值。
呼兰[3]（2020）在《蒙古国乌兰巴托市公共交通公众满意度提升研究》文中提出随着蒙古经济的不断发展,乌兰巴托市也在不断发展,从而吸引了大批蒙古国民离开其所在地而选择定居乌兰巴托市。然而,乌兰巴托市公共交通发展的速度却跟不上城市发展速度,乌兰巴托市公共交通在公众满意度方面仍然面临一系列的问题。关于这些问题,评估乌兰巴托市公共交通公众满意度并提出改善的建议,这对提升乌兰巴托市公共交通公众满意度具有现实意义。本文分析了乌兰巴托市公共交通目前的概况,构建了乌兰巴托市公共交通公众满意度评价指标体系及其权重以及得出了公众满意度隶属度矩阵结果。根据其评价结果,深入分析了乌兰巴托市公共交通存在的主要问题及其原因。本文使用新的公共交通公众满意度因素,同时利用调查问卷法,德尔菲法,层次分析法和模糊综合评价法,来评价蒙古国乌兰巴托市公共交通公众满意度,通过使用MATLAB软件计算,得出乌兰巴托市公共交通公众满意度介于一般满意与不满意之间。提出了提升蒙古国乌兰巴托市公共交通公众满意度的应对策略,对进一步提升蒙古国乌兰巴托市公共交通公众满意度具有实际意义。本文共六个章节:第1章绪论,介绍研究目的与意义、国内外研究现状、研究思路与研究方法;第2章介绍了相关概念和理论基础;第3章分析乌兰巴托市公共交通概况;第4章根据问卷调查结果,评价乌兰巴托市公共交通的公众满意度;第5章分析乌兰巴托市公共交通存在的主要问题及其成因;第6章根据乌兰巴托市公共交通公众满意度分析结果,制定出提升乌兰巴托市公共交通公众满意度的应对策略,最后对本文进行结论性概述。
林子越[4]（2020）在《基于多目标优化的纯电动汽车双离合自动变速器换挡研究》文中研究指明随着汽车电动化的不断发展,人们对电动汽车的性能要求越来越高。为了满足电动汽车经济性、动力性和舒适性的更高需求,同时降低电驱动系统成本,多挡变速器在纯电动汽车上的应用成为研究和开发的热点。双离合自动变速器具有成本低、传动效率高、结构紧凑等优点,是电动汽车多挡化应用较为理想的技术方案。目前纯电动汽车换挡研究主要集中于换挡规律制定、转矩估计和换挡控制等方面。本文以搭载两挡双离合自动变速器的某款乘用车为具体研究对象,在系统动力学建模和换挡规律制定基础上,展开基于Legendre伪谱法的多目标换挡轨迹优化和轨迹Pareto解集在换挡控制中的应用研究,并进行了NEDC工况下的硬件在环实验。具体研究工作内容如下。分析和阐述两挡双离合自动变速器换挡过程和工作原理,将换挡过程划分为转矩阶段、功率回流阶段和惯性阶段。分析各个阶段的功率流变化与各换挡元件的动力学特性,在考虑了各传动部件扭转动力学特性和轮胎滑移现象的基础上,建立了11自由度动力学模型。在电机模型、整车动力学模型与传动系统模型的基础上,根据加速度最大原则,制定了动力型换挡规律;根据电机效率最大原则,制定了经济型换挡规律。展开基于Legendre伪谱法的多目标换挡轨迹优化。以滑摩功、冲击度和换挡时间等换挡品质评价指标为优化目标,以电机转速、车轮端转速、电机转矩、离合器1转矩和离合器2转矩为状态变量,以电机转矩变化率、离合器1转矩变化率和离合器2转矩变化率为控制变量,综合考虑前述换挡过程各阶段的过程约束、点约束和阶段之间的连接约束,构建换挡轨迹的多目标优化问题。利用Legendre伪谱法进行多次迭代求解,获得多目标最优换挡轨迹的Pareto解集。基于Pareto解集和代表性样本点的分析,深入探讨各换挡品质评价的生成机理及指标之间的关系。轨迹Pareto解集在换挡控制中的应用研究。面向换挡轨迹多目标优化的实车应用问题,基于驾驶员意图判断,将多目标优化所得到的Pareto解集应用到实际换挡控制中,设计了一个能实现对驾驶员需求及时反馈的换挡控制策略。该策略框架主要由轨迹规模模块、前馈与反馈控制模块、状态估计模块和执行器控制模块构成。通过模糊控制器实现对驾驶员意图的识别,判断驾驶员对换挡品质的需求。选择对应工况下的Pareto解集,根据驾驶员的不同需求,选择最为符合的解及其最优换挡轨迹。以电机转矩、离合器1转矩和离合器2转矩的最优轨迹作为前馈控制,以离合器两端转速差的最优轨迹为反馈控制的目标轨迹,通过前馈与反馈控制结合的方式实现换挡控制。基于Simulink实时仿真平台搭建硬件在环实验平台,将上述换挡控制策略转化为可执行的换挡逻辑控制器,并以11自由度整车动力学模型为被控对象,进行硬件在环实验。通过将多目标优化中得到样本点的换挡轨迹与硬件在环实验轨迹的对比分析,验证硬件在环实验方案的有效性。在此基础上,将换挡控制策略应用于NEDC工况进行硬件在环实验,分别选取了动力型换挡规律与经济型换挡规律的换挡点,分析对比其换挡品质评价指标与换挡轨迹,验证换挡控制策略的可行性。
王彤[5]（2020）在《搭载EM-CVT的纯电动汽车的动力性与经济性匹配分析》文中提出随着环境问题的日益凸显,随之带来的是传统燃油汽车排放法规日趋严格,发展绿色环保无尾气排放的纯电动汽车成为近年来世界各国汽车发展的重点,纯电动汽车领域的竞争也变得愈加激烈。本文对搭载EM-CVT的纯电动汽车整车性能进行研究,来验证EM-CVT应用于纯电动汽车上的性能特点和市场前景。目前市面上普遍存在的纯电动汽车传动系统所采用的变速器类型为单级减速器,所以本文通过对比市面上某款已量产的搭载单级减速器的纯电动汽车的整车性能,以仿真分析和实车试验的形式来进行整车性能的分析和验证。本文的主要研究内容如下:研究了纯电动汽车的运动力学特性,分析了纯电动汽车的动力传动系统结构、理想驱动力、驱动电机特性和车辆在行驶过程中的受力情况。从最高车速、加速特性和爬坡能力研究纯电动汽车动力性能评价指标,从续驶里程和百公里电耗量研究纯电动汽车经济性能评价指标,从动力电池角度研究了纯电动汽车成本评价指标。分析了传动系统参数、行驶工况和变速器类型的特点,研究了其对纯电动汽车整车性能的影响因素。研究了EM-CVT的结构特点,分析得到EM-CVT在调速状态下的工作原理。结合EM-CVT的结构特点和调速原理,研究得到EM-CVT在加速、减速和稳态下的速比调节特性。研究了使纯电动汽传动系统效率最优和驱动功率最大的速比优化方法,得到EM-CVT的最佳经济性和最佳动力性目标速比。研究了根据加速踏板开度、制动踏板开度和车速结合模糊控制的方法,得到不同状态下的驾驶意图识别方法。最后根据研究得到的EM-CVT速比调节特性和驾驶意图识别方法,得到EM-CVT在加速、制动、滑行和停车状态的综合目标速比。通过仿真分析的方法,利用AVL CRUISE软件分别搭建单级减速器和EM-CVT的纯电动汽车仿真模型,结合MATLAB/Simulink搭建的EM-CVT目标速比调速策略,通过联合仿真的形式,得到纯电动汽车动力性与经济性的仿真结果,根据仿真结果得到搭载EM-CVT的纯电动汽车在整车动力性能和经济性性能的表现上都具有明显的优势。通过场地跑道试验和测功机转鼓试验来测试实车性能,研究搭载单级减速器和EM-CVT对纯电动汽车动力性和经济性的影响。根据实车试验结果,得到搭载EM-CVT的纯电动汽车在动力性和经济性方面的表现更好,且有一定程度的性能提升,对比仿真结果,验证了仿真结果的准确性。
郭豪[6]（2020）在《金属燃料电池/二次电池复合能源系统仿真分析与集成技术研究》文中研究指明发展新能源是国家重要的战略举措,在此过程中出现了很多诸如金属燃料电池和二次电池等新能源,但是因燃料电池的动态响应慢、功率密度小以及无法回收反馈能量,二次电池的能量密度小、无法长时间的向负载供电等缺陷,在很大程度上限制了诸如金属燃料电池和二次电池的使用场景。针对以上现象,本文提出以金属燃料电池和二次电池构成复合能源系统,以金属燃料电池为主电源,二次电池作为辅助电源吸收负载的反馈能量同时满足负载的大功率需求。本文介绍复合能源系统的构成,包括研究分析镁空气电池、锌空气电池、铝空气电池等金属燃料电池的工作原理与自身优缺点,研究分析了铅酸蓄电池与锂离子电池的工作原理与自身的优缺点。研究复合能源系统的集成方法,包括详细的分析被动式拓扑结构、半主动式拓扑结构、主动式拓扑结构以及增程式拓扑结构等各自的优缺点,并根据实际情况选择最合适的拓扑结构。同时,对不同复合能源系统内部的功率分配策略进行了分析比较,详细分析了基于逻辑门控制策略的不足与优点,选用基于模糊逻辑控制的功率分配策略协调复合能源系统内部的功率分配,详细分析复合能源系统在实际使用中的一些具体情形,最大化的利用金属燃料电池和二次电池的优势并弥补各自的不足。同时,选择纯电动汽车作为复合能源系统的负载,并根据其实际工况进行详细分析,对其参数匹配并利用AVL cruise软件进行建模。设定计算任务进行仿真分析,包括复合能源系统的在纯电动汽车上的加速能力计算;复合能源系统在NEDC和WLTC工况中的电流走向以及NEDC工况中二次电池的能量走向;搭载复合能源系统的纯电动汽车的爬坡能力计算。其中,最大加速度相对于传统单一电源纯电动汽车提升了9.7%,爬坡能力提升了10.3%,反馈能量回收率达到33%。
李春晓[7]（2019）在《电动汽车动力参数匹配及整车控制策略研究》文中提出伴随着现代社会经济的快速发展,资源消耗、环境污染问题愈发影响人们日常生活,“节能环保,绿色发展”的主题逐渐成为当今世界的共识。相比传统燃油汽车,清洁、安静、效率更高的电动汽车应运而生,成为可持续发展大背景下实现节能减排目标的关键途径之一。电动汽车集机械、电气、化学、磁等多学科工程技术于一身,驱动电机及其控制系统、动力电池及其管理系统、整车控制系统是电动汽车三大关键系统,其中整车控制系统作为电动汽车的“大脑”,核心部分的整车控制策略负责调控电机、电池及整车的其他模块协同运行,保证电动汽车安全、高效行驶。虽然目前电动汽车的各方面技术发展异常迅猛,但仍然存在续航不足等问题,通过对整车控制策略的研究,致力于提高电动汽车的动力性和经济性。主要研究内容分为以下几部分:（1）根据性能指标对电动汽车的电机、电池等部件及传动比进行参数匹配,并优化传动比,通过ADVISOR软件进行仿真验证是否达到性能指标。（2）对整车控制策略进行研究,包括驾驶意图识别模块、扭矩控制模块、能量回收模块等。在扭矩控制部分,将电动汽车驾驶模式划分为动力模式、一般模式、经济模式,提出基于支持向量机的驾驶意图识别方法,以加速踏板开度及其变化率为输入,对三种不同的扭矩控制驾驶模式进行识别,并使用差分进化方法改进灰狼优化算法对支持向量机参数寻优,进一步提高识别的准确率;在能量回收策略上,以复合电源为基础,研究了基于ECE制动法规、理想和实际的前后轮制动力分配曲线的控制策略,制定不同制动强度下的前后轮制动力分配策略;针对电动汽车部分常见故障,对其划分故障等级,设置不同的故障诊断处理策略;在保证安全运行条件下,设计开发整车上下电控制策略。（3）基于NI公司的PXI设备进行电动汽车整车控制策略的硬件在环试验,在上位机上实现整车控制策略和电动汽车整车模型对接,完成硬件在环试验,结果表明动力性、经济性有所提升。（4）基于MotoTron快速原型开发平台搭建整车控制策略,把整车控制策略编译后刷写进入整车控制系统测试台架,通过油门、制动踏板等实际输入进行试验,结果表明控制策略达到预期效果。
雍文亮[8]（2019）在《面向驾驶品质的汽车电动助力转向方法的研究》文中研究说明随着控制、传感、通信和电子技术的飞速发展,汽车工业已经从一百多年前的纯机械系统逐渐向信息物理系统迈进,大量先进传感和控制算法应用到汽车产品上,汽车工业进入数字化时代,电控转向技术成为汽车转向系统的主要发展方向。当前,汽车在全世界范围内迅速普及,电动助力转向系统（Electric Power Steering system,EPS）在汽车上得到广泛应用,随着科技的发展和物质生活水平的不断提高,人们对汽车转向的驾驶品质提出更高要求,不仅要求汽车易驾驶,当存在外界干扰时,汽车具有良好的稳健性,毋需驾驶员频繁修正转向,驾驶员能够根据已有驾驶经验良好操控不同车型的汽车,还要求汽车的驾驶感觉良好,能够提供舒适的转向力感反馈,在使用一段时间后或者在颠簸道路上行驶后汽车的转向性能不会下降,驾驶感觉不发生改变。驾驶品质成为国际汽车产品的核心竞争力之一。为了保证汽车具有良好的驾驶品质,一方面,汽车厂商依赖工程标定方法,通常在汽车产品开发后期,通过主观评车师进行实车场地试验迭代修正EPS助力特性,从而调校汽车转向驾驶感觉,然而,经典EPS通过驾驶员操作力矩和车速的非线性二维场直接计算助力矩,其耦合了人的驾驶意图和车辆动力学特性等因素,加大了转向感觉标定难度,标定工作量大、成本高;另一方面,汽车厂商纷纷提高汽车底盘系统的制造、装配精度和车轮定位精度要求,汽车零部件企业也不断提高零部件加工精度要求,转向机采用精密机械加工,以保证转向系统的生产一致性,然而,经典EPS通过开环控制方式实现助力,使用一段时间后或者在颠簸道路上行驶后,汽车的功能部件性能衰退,将会导致汽车转向特性改变,难以保证转向性能的一致性。因此,使用低成本开发制造平台制造出具有高水平驾驶品质的汽车成为国际汽车的发展愿景和技术难题之一。本文针对经典EPS通过转向盘力矩和车速的非线性场直接计算助力矩,耦合了人的驾驶意图和车辆动力学特性等因素,加大了转向感觉的标定难度的问题,提出了一种EPS助力特性分解方法,为EPS助力特性设计提供理论依据,减小转向感觉的标定难度;针对经典EPS采用开环的控制方式不能解决汽车转向性能下降的问题,基于现有转向助力机构和车载传感,提出一种基于转向角闭环的EPS控制方法,提高汽车转向的驾驶品质和转向性能一致性;提出一种基于路面类型分级的EPS控制策略,提高在不同类型路面上转向路感和稳定性。本文的主要研究内容如下:第一,汽车转向动力学模型及经典EPS控制方法研究。建立了汽车转向动力学模型和功能完备的经典EPS控制模型,通过仿真和实车场地试验对比分析,验证了模型的准确性,为车辆动力学特性的测试标定、电控系统功能开发和汽车转向感觉的调教提供虚拟测试、验证平台,通过虚拟试验替代实车场地试验大幅缩短调校周期、降低车型匹配难度、节约开发成本。第二,转向助力稳态特性的动力学机理及计算方法研究。针对经典EPS通过转向盘力矩和车速的非线性场直接计算助力矩,耦合人的驾驶意图和车辆动力学特性等因素,加大了转向感觉标定难度的问题,首先从生理学的角度分析了人体对汽车运动的感知机理,从控制的角度分析了驾驶员的转向操作行为,继而提出以侧向加速度和转向角作为中间变量,将EPS助力特性分解为驾驶风格、汽车操纵动力学逆特性和转向系统动力学逆特性三大功能模块,基于模型标定了汽车操纵动力学和转向系统动力学的稳态逆特性,采用差分进化算法对现有实际汽车驾驶风格进行了辨识,为EPS助力特性的设计提供了理论依据,降低了转向感觉的设计和调校难度。第三,基于转向角闭环的EPS控制方法研究。针对经典EPS采用开环的控制方式不能解决汽车转向性能下降的问题,基于内模原理,提出带直馈和前向通道逆系统校正的EPS转向角闭环控制方法。通过在系统的前向通道上采用转向系统动力学的稳态逆特性来校正转向系统的非线性特性,从而将被控系统归一化,大大减小了控制器设计难度。采用高斯-牛顿迭代算法辨识了等效被控系统的传递函数,探索了控制器参数多目标设计方法,通过H∞范数非光滑优化算法对控制器参数进行了鲁棒设计,提高了系统鲁棒性。所提出的控制方法保证了汽车驾驶品质和转向性能的一致性,同时统一了转向助力和回正控制,亦不需要额外的动态补偿,降低了转向机的制造、装配精度要求,使得采用低成本开发平台制造的汽车具有高水平驾驶品质成为可能。第四,不同类型路面上的转向路感控制。提出一种基于路面类型分级的EPS控制策略,基于典型路面数据进行了路面类型识别,根据不同路面类型对控制目标进行修正,提高了在不同类型路面上的转向路感和转向稳定性,试验结果表明,算法具有较好的工况适应性。最后,通过理想的转向感觉设计了汽车驾驶风格,在驾驶模拟器环境下试验验证了本文提出的EPS控制方法在汽车转向性能一致性控制方面的有效性和架构优越性,能有效提高汽车驾驶品质,工况适应性好,能有效降低转向机设计和制造难度,通过合理的汽车驾驶风格设计,使得采用低成本开发平台制造的汽车具有高水平驾驶品质成为可能。
王新茹[9]（2019）在《电动汽车复合动力系统功率分配策略的研究》文中研究指明近年来,随着能源危机和环境污染问题的日益加剧,电动汽车凭借其节能环保的优势得到了快速发展。电动汽车现有的动力源锂电池,由于其比功率较低在汽车急加速时不能很好地满足负载的大功率变化需求,而引入高比功率的超级电容与锂电池相结合组成复合动力系统。目前,对复合动力系统的研究已成为汽车领域的热点问题。为了充分发挥复合动力系统中两动力源的优势,通过合理分配锂电池和超级电容之间的功率,以提高电动汽车的动力性能和行驶里程。本文以复合动力系统为研究对象,通过对其分析发现低通滤波器的功率分配方法无法对负载功率中的高频或峰值分量进行有效分解,且滤波器的截止频率固定,两者皆使锂电池的充放电电流不能得到较好的调节,负载大功率变化时易使锂电池瞬时充放电的电流发生突变。因此,针对上述问题,本文在查阅大量相关参考文献的基础上,采用基于模糊控制的小波变换功率分配方法。首先通过对锂电池、超级电容和DC/DC变换器的特性及工作原理进行分析,并建立数学模型。然后,在滤波控制的基础上,采用小波变换将负载电流中低频分量和高频分量进行有效地分解。其次,根据负载电流和超级电容荷电状态（State of Charge,SOC）的变化情况采用模糊控制对小波变换的分解尺度进行动态调节,以实时调节小波变换分解的低频和高频电流分量的大小,且分别由锂电池和超级电容承担。与滤波控制方法对比,该方法能够对负载功率进行有效地分解,实时控制锂电池和超级电容的充放电电流。在满足电动汽车功率需求的前提下,最大限度地减小锂电池瞬时充放电电流的峰值,以延长其使用寿命,提高汽车的经济性能;同时充分发挥超级电容的高比功率特性,以提高电动汽车的动力性能。最后根据本文采用的控制策略,在MATLAB/Simulink环境下,搭建复合动力系统的仿真模型,通过对比分析,验证了基于模糊控制的小波变换分配策略的可行性和高效性。
赵菲[10]（2019）在《电动汽车再生制动功率分配的研究》文中提出在节能环保的大环境下,电动汽车行业取得了长足的发展,续驶里程短是制约电动汽车产业化发展的关键问题之一。为了延长蓄电池的使用寿命和增加电动汽车的续驶里程,再生制动技术和复合电源技术得到了广泛的研究。再生制动可以回收制动时的部分能量,增加能量的利用率。蓄电池和超级电容组成的复合电源具备两者各自的优势,可以减小大电流对蓄电池的伤害,延长蓄电池的使用寿命,同时由于超级电容的加入,汽车的动力性和续驶里程都得到了改善。本文以纯电动汽车为研究对象,围绕再生制动和复合电源两方面展开研究。主要研究内容包括:1)分析再生制动力矩分配影响因素和制动过程力矩分配关系以及再生制动能量回收过程,综合考虑车速、制动强度、蓄电池和超级电容SOC,提出了基于模糊控制的再生制动控制策略,实现最大限度地回收能量。2)分析复合电源拓扑结构,选择了超级电容通过DC/DC变换器与蓄电池并联在功率总线上的拓扑结构,并对结构进行了改进;分析复合电源系统的工作特性和工作模式,综合考虑多个因素,设计本文的复合电源功率分配控制策略。3)在MATLAB/Simulink环境下建立复合电源模型和再生制动控制策略模型。复合电源模型包括蓄电池模型、超级电容模型、DC/DC模型和功率分配控制策略模型。再生制动控制策略模型包括前后轮制动力分配模型以及再生制动模糊控制器模型。4)在整车仿真平台ADVISOR上,开发具有复合电源模块的电动汽车模型,并在UDDS和NYCC工况下对再生制动控制策略和复合电源功率分配策略进行仿真。结果表明,本文的控制策略有效提高了再生制动回收效率以及整车制动能量回收效率。
二、汽车上的模糊控制（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、汽车上的模糊控制（论文提纲范文）
（1）基于生态驾驶的四轮独立驱动电动汽车交叉口预测节能控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 汽车生态驾驶研究 |
| 1.2.1 生态驾驶预测节能的意义 |
| 1.2.2 生态驾驶国内外研究现状 |
| 1.2.3 研究现状分析 |
| 1.3 四轮轮毂电机独立驱动电动汽车研究 |
| 1.3.1 四轮轮毂电机独立驱动电动汽车特点 |
| 1.3.2 四轮轮毂电机独立驱动电动汽车国内外研究现状 |
| 1.3.3 研究现状分析 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 1.4.1 主要内容及章节安排 |
| 1.4.2 研究技术路线 |
| 第2章 四轮独立驱动电动汽车整车模型建立 |
| 2.1 车体模型 |
| 2.1.1 车辆纵向动力学模型 |
| 2.1.2 轮胎模型 |
| 2.2 轮毂电机模型 |
| 2.2.1 轮毂电机简介 |
| 2.2.2 制动能量回收原理 |
| 2.2.3 考虑能量损耗的电机模型 |
| 2.3 电池模型 |
| 2.3.1 SOC估算方法简介 |
| 2.3.2 等效电路模型 |
| 2.4 转换器模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 整车轨迹跟踪控制策略及验证 |
| 3.1 轨迹跟踪控制设计 |
| 3.2 驾驶员模型 |
| 3.2.1 纵向控制模块 |
| 3.2.2 需求功率模块 |
| 3.3 整车模型验证 |
| 3.3.1 测试工况总结 |
| 3.3.2 NEDC工况下模型验证 |
| 3.3.3 JC08 工况下模型验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 信号灯交叉口车辆生态驾驶模型构建 |
| 4.1 交叉口车辆不停车行驶时间范围确定 |
| 4.1.1 绿灯时刻目标车辆进入控制范围 |
| 4.1.2 红灯时刻目标车辆进入控制范围 |
| 4.2 交叉口车辆行驶轨迹范围讨论 |
| 4.2.1 目标车辆匀速行驶可行性判定 |
| 4.2.2 目标车辆行驶轨迹范围讨论 |
| 4.3 生态驾驶模型目标函数构建 |
| 4.3.1 基于速度和加速度的瞬时能耗模型选取 |
| 4.3.2 考虑能耗较低目标函数 |
| 4.3.3 基于遗传算法求解生态驾驶轨迹 |
| 4.4 交叉口车辆生态驾驶模型构建 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 交叉口车辆生态驾驶模型实现验证 |
| 5.1 信号灯交叉口实车试验数据采集 |
| 5.1.1 试验平台搭建 |
| 5.1.2 试验步骤及方案 |
| 5.1.3 数据处理 |
| 5.2 交叉口生态驾驶车速轨迹 |
| 5.2.1 工况一:目标车辆匀速通过路口 |
| 5.2.2 工况二:红灯时刻目标车辆变速通过路口 |
| 5.2.3 工况三:绿灯时刻目标车辆变速通过路口 |
| 5.3 仿真结果对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结和展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（2）增程式电动物流车能量管理策略研究与性能优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 增程式电动汽车特点 |
| 1.2.2 国内发展状况 |
| 1.2.3 国外发展现状 |
| 1.3 增程式电动车控制策略研究现状 |
| 1.3.1 基于确定规则的能量管理策略 |
| 1.3.2 基于模糊规则的能量管理策略 |
| 1.3.3 基于全局优化的能量管理策略 |
| 1.3.4 基于实时优化的能量管理策略 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 第2章 增程式电动物流车参数匹配设计 |
| 2.1 车辆动力系统结构 |
| 2.2 车辆设计参数 |
| 2.3 车辆传动比匹配 |
| 2.4 驱动电机选型及参数匹配 |
| 2.4.1 电机转速的计算 |
| 2.4.2 电机功率的计算 |
| 2.4.3 电机转矩的计算 |
| 2.5 增程器选型及参数匹配 |
| 2.5.1 增程器发动机的选型 |
| 2.5.2 增程器发动机的匹配计算 |
| 2.6 动力电池组的选型及参数匹配 |
| 2.6.1 动力电池组的选型 |
| 2.6.2 动力电池的使用性能 |
| 2.6.3 动力电池组的参数匹配 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 增程式电动物流车仿真平台搭建 |
| 3.1 仿真平台架构 |
| 3.1.1 仿真软件的选择 |
| 3.1.2 仿真平台结构 |
| 3.2 整车模型搭建 |
| 3.2.1 车辆动力系统建模 |
| 3.2.2 制动能量回收模块建模 |
| 3.2.3 增程器控制模块建模 |
| 3.3 匹配参数校验 |
| 3.3.1 循环工况的选择 |
| 3.3.2 仿真结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 增程式电动物流车能量管理控制策略 |
| 4.1 动力系统控制策略的设计要求 |
| 4.2 传统能量管理策略 |
| 4.2.1 恒温器型控制策略 |
| 4.2.2 功率跟随型控制策略 |
| 4.3 基于确定规则的能量管理策略 |
| 4.3.1 电量消耗—电量保持型控制策略 |
| 4.3.2 增程器工作逻辑 |
| 4.3.3 电量消耗—电量保持型控制策略建模 |
| 4.3.4 仿真结果分析 |
| 4.4 基于模糊控制的能量管理策略 |
| 4.4.1 能量管理策略设计思路 |
| 4.4.2 模糊控制器结构 |
| 4.4.3 输入输出接口 |
| 4.4.4 模糊控制器规则库 |
| 4.4.5 控制策略搭建及仿真 |
| 4.4.6 仿真结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于神经网络的能量管理策略优化 |
| 5.1 BP神经网络设计 |
| 5.1.1 神经网络概述 |
| 5.1.2 BP神经网络构型 |
| 5.1.3 神经网络的训练 |
| 5.2 BP神经网络能量管理策略建模与仿真 |
| 5.2.1 BP神经网络能量管理策略建模 |
| 5.2.2 仿真结果对比分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（3）蒙古国乌兰巴托市公共交通公众满意度提升研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.1.1 研究目的 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究思路与研究方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 2 相关概念与基础理论 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 公共交通 |
| 2.1.2 满意度指数 |
| 2.1.3 公共交通公众满意度 |
| 2.2 基础理论 |
| 2.2.1 委托-代理理论 |
| 2.2.2 交易成本理论 |
| 2.2.3 新公共服务理论 |
| 2.2.4 层次分析法的理论 |
| 2.2.5 模糊集理论 |
| 3 乌兰巴托市公共交通概况 |
| 3.1 乌兰巴托市公共交通基础设施状况 |
| 3.1.1 乌兰巴托市公共交通类型 |
| 3.1.2 乌兰巴托市公共交通站现状 |
| 3.2 乌兰巴托市公共交通线路与客流状况 |
| 3.2.1 乌兰巴托市公共交通线路状况 |
| 3.2.2 乌兰巴托市公共交通客流状况 |
| 4 乌兰巴托市公共交通公众满意度的分析 |
| 4.1 乌兰巴托市公共交通公众满意度评价指标体系构建 |
| 4.1.1 选取的原则 |
| 4.1.2 确定乌兰巴托市公共交通公众满意度指标的方法 |
| 4.1.3 调查收集和调查对象信息分析 |
| 4.1.4 乌兰巴托市公共交通公众满意度评价的程序 |
| 4.1.5 构建乌兰巴托市公共交通公众满意度评价指标体系 |
| 4.2 层次分析法确定权重 |
| 4.2.1 层次分析法 |
| 4.2.2 层次分析法的步骤 |
| 4.2.3 乌兰巴托市公共交通公众满意度评价指标体系及权重 |
| 4.2.4 判别矩阵构建及权重的求解 |
| 4.3 多级模糊综合评价 |
| 4.3.1 模糊综合评价方法 |
| 4.3.2 模糊综合评价评价步骤 |
| 4.4 结果分析 |
| 5 乌兰巴托市公共交通存在的主要问题与存在问题的原因 |
| 5.1 乌兰巴托市公共交通存在的主要问题 |
| 5.1.1 乌兰巴托市公共交通存在的大问题 |
| 5.1.2 乌兰巴托市公共交通存在的小问题 |
| 5.2 乌兰巴托市公共交通存在问题的原因 |
| 5.2.1 乌兰巴托市历史原因 |
| 5.2.2 人员素质原因 |
| 5.2.3 国家法律法规原因 |
| 5.2.4 国家财政的原因 |
| 5.2.5 乌兰巴托市公共交通车辆较少原因 |
| 5.2.6 乌兰巴托市公共交通车辆老化的原因 |
| 5.2.7 蒙古国缺少炼油厂原因 |
| 5.2.8 天气原因 |
| 5.2.9 公共交通里人数众多原因 |
| 6 提升乌兰巴托市公共交通公众满意度的应对策略 |
| 6.1 改善乌兰巴托市公共交通服务硬件设施 |
| 6.1.1 改善乌兰巴托市公共交通服务硬件设施 |
| 6.1.2 公共交通路线的建设 |
| 6.1.3 公共交通设备的增加和升级 |
| 6.1.4 加快地铁的建设 |
| 6.1.5 购买更多现代化的公共交通工具 |
| 6.2 注重公共交通服务软件建设 |
| 6.2.1 完善公共交通管理制度 |
| 6.2.2 建立健全公交服务运营机制 |
| 6.2.3 提升公共交通服务人员的素质 |
| 6.2.4 加大公共交通法律 |
| 6.2.5 降低乌兰巴托市公共交通票价 |
| 6.3 完善乌兰巴托市公共交通信息化系统 |
| 6.3.1 加快公共交通信息化、智能化发展 |
| 6.3.2 创建在线公共交通收费系统 |
| 6.3.3 在乌兰巴托市的公共交通中安装视频监控系统 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 乌兰巴托市公共交通公众满意度评价调差问卷1 |
| 附录B 乌兰巴托市公共交通公众满意度评价调查问卷2 |
| 附录C 乌兰巴托市公共交通公众满意度评价调查问卷3 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（4）基于多目标优化的纯电动汽车双离合自动变速器换挡研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 变速器在纯电动汽车上的应用及研究现状 |
| 1.3 纯电动汽车变速器换挡技术研究现状 |
| 1.4 变速器多目标换挡控制研究现状 |
| 1.5 课题来源及研究内容 |
| 1.5.1 课题来源 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 第二章 动力学模型建立及换挡规律制定 |
| 2.1 双离合变速器换挡过程分析 |
| 2.2 动力学模型建立 |
| 2.2.1 整车纵向动力学模型 |
| 2.2.2 传动系统模型 |
| 2.2.3 离合器模型 |
| 2.2.4 电机模型 |
| 2.3 换挡规律制定 |
| 2.3.1 动力型换挡规律的制定 |
| 2.3.2 经济型换挡规律的制定 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 换挡轨迹的多目标优化 |
| 3.1 换挡轨迹多目标优化问题构建 |
| 3.1.1 状态变量与控制变量 |
| 3.1.2 过程约束与点约束 |
| 3.1.3 优化目标函数构建 |
| 3.2 Legendre伪谱法的应用 |
| 3.3 换挡轨迹Pareto解集及讨论 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 轨迹Pareto解集在换挡控制中的应用 |
| 4.1 换挡控制器的策略框架设计 |
| 4.2 轨迹规划模块 |
| 4.3 其他模块 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 硬件在环实验与讨论 |
| 5.1 硬件在环实验设计 |
| 5.2 实验结果 |
| 5.3 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（5）搭载EM-CVT的纯电动汽车的动力性与经济性匹配分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 纯电动汽车国内外发展现状 |
| 1.3 无级变速器研究现状 |
| 1.4 纯电动汽车整车性能研究现状 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 纯电动汽车整车性能与影响因素分析 |
| 2.1 纯电动汽车运动力学特性 |
| 2.2 纯电动汽车整车性能评价指标 |
| 2.2.1 纯电动汽车动力性评价指标 |
| 2.2.2 纯电动汽车经济性评价指标 |
| 2.2.3 纯电动汽车成本评价指标 |
| 2.3 纯电动汽车整车性能影响因素 |
| 2.3.1 传动系统参数对整车性能的影响 |
| 2.3.2 行驶工况对整车性能的影响 |
| 2.3.3 变速器类型对整车性能的影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 EM-CVT调速控制策略研究 |
| 3.1 EM-CVT结构与调速原理 |
| 3.1.1 EM-CVT结构 |
| 3.1.2 EM-CVT调速原理 |
| 3.2 EM-CVT各状态下速比调节特性 |
| 3.2.1 EM-CVT加速状态速比调节特性 |
| 3.2.2 EM-CVT减速状态下速比调节特性 |
| 3.2.3 EM-CVT稳定状态下速比调节特性 |
| 3.3 最佳经济性和最佳动力性目标速比优化 |
| 3.3.1 最佳经济性目标速比优化方法 |
| 3.3.2 最佳动力性目标速比优化方法 |
| 3.4 驾驶意图识别方法 |
| 3.4.1 驾驶意图识别流程 |
| 3.4.2 模糊控制方法 |
| 3.4.3 加速意图模糊控制器 |
| 3.4.4 制动意图模糊控制器 |
| 3.4.5 驾驶意图仿真识别 |
| 3.5 EM-CVT综合目标速比策略 |
| 3.5.1 EM-CVT目标速比策略方法 |
| 3.5.2 加速状态目标速比 |
| 3.5.3 制动状态目标速比 |
| 3.5.4 滑行状态目标速比 |
| 3.5.5 EM-CVT目标速比控制策略 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 整车动力性与经济性仿真分析 |
| 4.1 AVL CRUISE仿真软件介绍 |
| 4.2 整车仿真模型搭建 |
| 4.2.1 整车模型建立 |
| 4.2.2 模块组件参数设置 |
| 4.2.3 EM-CVT控制策略配置 |
| 4.2.4 整车模型信号线连接 |
| 4.2.5 仿真计算任务建立 |
| 4.3 单个NEDC工况性能仿真 |
| 4.4 动力性能仿真 |
| 4.5 经济性能仿真 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 整车动力性与经济性实车性能试验 |
| 5.1 动力性能实车试验分析 |
| 5.1.1 实车动力性试验条件 |
| 5.1.2 最高车速试验 |
| 5.1.3 0 -50km/h加速时间试验 |
| 5.1.4 50 -80km/h加速时间试验 |
| 5.1.5 0 -100km/h加速时间试验 |
| 5.1.6 最大爬坡度试验 |
| 5.2 经济性能实车试验分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（6）金属燃料电池/二次电池复合能源系统仿真分析与集成技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 复合能源系统概况 |
| 1.3 复合能源系统研究现状 |
| 1.3.1 国内现状 |
| 1.3.2 国外现状 |
| 1.4 本文主要内容 |
| 第二章 复合能源系统的构成 |
| 2.1 本章引言 |
| 2.2 金属燃料电池 |
| 2.2.1 铝空气电池 |
| 2.2.1.1 铝空气电池结构与工作原理 |
| 2.2.1.2 铝空气电池的特点 |
| 2.2.2 镁空气电池 |
| 2.2.2.1 镁空气电池结构与工作原理 |
| 2.2.2.2 镁空气燃料电池的性能特点 |
| 2.2.3 锌空气燃料电池 |
| 2.2.3.1 锌空气燃料电池的结构与工作原理 |
| 2.2.3.2 锌空气燃料电池的性能特点 |
| 2.3 二次电池 |
| 2.3.1 铅酸蓄电池 |
| 2.3.1.1 铅酸蓄电池的结构与工作原理 |
| 2.3.1.2 铅酸蓄电池的特性 |
| 2.3.2 锂离子电池 |
| 2.3.2.1 锂离子电池的结构与工作原理 |
| 2.3.2.2 锂离子电池的特性 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 复合能源系统拓扑结构及其负载的建模 |
| 3.1 本章引言 |
| 3.2 复合能源系统内部拓扑结构研究 |
| 3.3 复合能源系统负载的建模 |
| 3.3.1 AVL cruise仿真软件简介 |
| 3.3.2 复合能源系统负载的主要建模和参数设置 |
| 3.3.2.1 整车模块 |
| 3.3.2.2 电动机模块 |
| 3.3.2.3 电动机模块参数匹配 |
| 3.3.3 传动比选择 |
| 3.3.4 驾驶舱模块 |
| 3.4 整车建模 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 复合能源系统功率分配策略研究与优化 |
| 4.1 本章引言 |
| 4.2 基于逻辑门控制的功率分配策略研究 |
| 4.3 基于模糊逻辑控制的功率分配策略研究 |
| 4.3.1 模糊逻辑控制基础理论 |
| 4.3.2 确定模糊控制的输入量 |
| 4.3.3 隶属度函数的确定 |
| 4.3.4 规则库的制定 |
| 4.3.5 精确化计算方法 |
| 4.4 模糊逻辑控制策略的优化 |
| 4.4.1 确定二级模糊控制器的输入 |
| 4.4.2 隶属度函数的选择 |
| 4.4.3 二级模糊控制器的规则库制定 |
| 4.5 控制策略在cruise中的应用 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 复合能源系统仿真结果分析 |
| 5.1 本章引言 |
| 5.2 加速能力仿真计算结果分析 |
| 5.3 复合能源系统电流走向仿真计算结果分析 |
| 5.4 爬坡能力仿真计算结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 在校期间取得的科研成果 |
（7）电动汽车动力参数匹配及整车控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 研究内容 |
| 第二章 电动汽车动力系统参数匹配与仿真 |
| 2.1 电动汽车结构形式 |
| 2.2 整车参数及性能指标 |
| 2.3 驱动电机匹配选型 |
| 2.4 动力电池组匹配选型 |
| 2.5 传动参数匹配 |
| 2.6 传动参数优化 |
| 2.7 仿真验证 |
| 2.7.1 ADVISOR简介 |
| 2.7.2 电动汽车模型 |
| 2.7.3 动力性仿真验证 |
| 2.7.4 经济性仿真验证 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 电动汽车整车控制策略的研究 |
| 3.1 整车控制策略分析 |
| 3.2 驾驶意图识别 |
| 3.2.1 驾驶意图识别方法分析 |
| 3.2.2 支持向量机 |
| 3.2.3 驾驶意图识别 |
| 3.2.4 基于改进灰狼优化算法优化支持向量机 |
| 3.3 驱动控制策略 |
| 3.3.1 动力模式驱动控制 |
| 3.3.2 一般模式驱动控制 |
| 3.3.3 经济模式驱动控制 |
| 3.4 能量回收策略 |
| 3.4.1 复合电源 |
| 3.4.2 再生制动能量回收策略 |
| 3.5 故障诊断与处理 |
| 3.5.1 常见故障诊断 |
| 3.5.2 故障处理 |
| 3.6 上下电控制策略 |
| 3.6.1 上电控制策略 |
| 3.6.2 下电控制策略 |
| 3.7 控制策略仿真验证 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 基于NI VeriStand平台的硬件在环试验研究 |
| 4.1 控制器硬件选型及管脚定义 |
| 4.2 硬件在环试验硬件配置 |
| 4.3 硬件在环试验软件配置 |
| 4.4 硬件在环试验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于MotoTron平台的整车控制系统台架试验 |
| 5.1 MotoTron快速原型开发平台 |
| 5.2 整车控制器分析 |
| 5.2.1 整车控制器功能需求分析 |
| 5.2.2 整车控制器硬件选型及软件底层模块 |
| 5.3 整车控制系统测试 |
| 5.3.1 上下电控制试验 |
| 5.3.2 驱动控制试验 |
| 5.3.3 能量回收试验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）面向驾驶品质的汽车电动助力转向方法的研究（论文提纲范文）
| 前言 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的提出 |
| 1.2 课题相关研究综述 |
| 1.2.1 转向系统的结构发展历程 |
| 1.2.2 电动助力转向系统的发展现状 |
| 1.2.3 电动助力转向系统控制方法研究现状 |
| 1.2.4 小结 |
| 1.3 本文主要研究内容与章节安排 |
| 第2章 汽车转向动力学模型及经典EPS控制方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 阿克曼转向机构动力学模型 |
| 2.3 转向轮绕主销动力学模型 |
| 2.3.1 绕主销回正力矩模型 |
| 2.3.2 绕主销干摩擦模型 |
| 2.4 转向操纵机构模型 |
| 2.5 考虑胎体弹性的动态车轮模型 |
| 2.5.1 轮辋模型 |
| 2.5.2 胎体弹性模型 |
| 2.5.3 等效接地印迹模型 |
| 2.5.4 基于静动摩擦分离的胎面力学模型 |
| 2.6 经典电动助力转向系统控制模型 |
| 2.6.1 助力控制 |
| 2.6.2 主动阻尼控制 |
| 2.6.3 主动回正控制 |
| 2.7 模型仿真与试验验证 |
| 2.7.1 原地转向试验 |
| 2.7.2 转向轻便性试验 |
| 2.7.3 中心区试验 |
| 2.7.4 转向回正试验 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 转向助力稳态特性的动力学机理及计算方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 转向助力稳态特性动力学机理的研究 |
| 3.2.1 人体对汽车转向运动的感知机理 |
| 3.2.2 驾驶员转向操作行为分析 |
| 3.2.3 汽车操纵动力学稳态特性分析 |
| 3.2.4 转向助力特性的设计机理 |
| 3.3 转向助力稳态特性的分解与计算方法研究 |
| 3.3.1 汽车操纵动力学稳态逆特性标定 |
| 3.3.2 转向系统动力学稳态逆特性标定 |
| 3.3.3 基于差分进化算法的汽车驾驶风格辨识 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于转向角闭环的EPS控制方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于转向角闭环的EPS控制架构 |
| 4.3 基于内模校正原理的转向角闭环控制 |
| 4.3.1 归一化等效被控系统辨识 |
| 4.3.2 全工况转向角闭环控制器参数设计 |
| 4.4 考虑路面类型信息的EPS控制策略 |
| 4.4.1 基于交互多模型卡尔曼滤波的道路坡度识别 |
| 4.4.2 基于典型路面数据的路面类型识别 |
| 4.4.3 算法验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 驾驶模拟器环境下的EPS控制方法试验验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于理想转向感觉的汽车驾驶风格设计 |
| 5.2.1 转向感觉的客观评价标准 |
| 5.2.2 转向感觉的主观评价方法 |
| 5.2.3 汽车驾驶风格设计 |
| 5.3 驾驶模拟器环境下的试验验证 |
| 5.3.1 ASCL驾驶模拟器 |
| 5.3.2 控制器输入信号处理 |
| 5.3.3 驾驶模拟器场地试验验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 全文总结和研究展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参加的科研工作 |
| 致谢 |
（9）电动汽车复合动力系统功率分配策略的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 复合动力系统的发展现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容及结构 |
| 2 复合动力系统的分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 动力源的性能指标概述 |
| 2.3 锂电池的分析 |
| 2.4 超级电容的分析 |
| 2.5 DC/DC变换器的分析 |
| 2.6 复合动力系统的拓扑结构 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 复合动力系统功率分配策略的研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 复合动力系统的功率分配原则 |
| 3.3 低通滤波器功率分配策略及问题分析 |
| 3.4 小波变换的功率分配策略 |
| 3.5 基于模糊控制的小波变换功率分配策略 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 复合动力系统的仿真与分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 复合动力系统的仿真模型 |
| 4.3 复合动力系统仿真结果对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（10）电动汽车再生制动功率分配的研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 再生制动系统研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 复合电源系统研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 再生制动系统及复合电源系统工作特性分析 |
| 2.1 再生制动系统工作原理及特性分析 |
| 2.1.1 再生制动系统工作原理概述 |
| 2.1.2 再生制动力矩分配影响因素分析 |
| 2.1.3 制动过程力学分析 |
| 2.1.4 制动过程能量分析 |
| 2.2 复合电源系统工作特性分析 |
| 2.2.1 复合电源系统拓扑结构选择 |
| 2.2.2 DC/DC变换器工作特性分析 |
| 2.2.3 锂电池工作特性分析 |
| 2.2.4 超级电容器工作特性分析 |
| 2.2.5 复合电源系统工作模式分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 再生制动系统策略设计及建模 |
| 3.1 再生制动控制策略设计 |
| 3.1.1 典型再生制动控制策略对比 |
| 3.1.2 基于模糊控制的再生制动控制策略设计 |
| 3.2 复合电源功率分配控制策略设计 |
| 3.2.1 复合电源功率分配控制策略对比 |
| 3.2.2 功率分配控制策略设计 |
| 3.3 再生制动系统建模 |
| 3.3.1 再生制动控制策略建模 |
| 3.3.2 复合电源系统建模 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于ADVISOR的复合电源电动汽车仿真分析 |
| 4.1 仿真平台介绍 |
| 4.2 ADVISOR复合电源电动汽车模型的二次开发 |
| 4.2.1 复合电源再生制动系统模型嵌入 |
| 4.2.2 复合电源电动汽车整车模型搭建及装载文件配置 |
| 4.3 仿真结果分析 |
| 4.3.1 复合电源性能分析 |
| 4.3.2 再生制动控制策略分析 |
| 4.3.3 仿真结果综合分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
四、汽车上的模糊控制（论文参考文献）
- [1]基于生态驾驶的四轮独立驱动电动汽车交叉口预测节能控制研究[D]. 于宏伟. 吉林大学, 2021(01)
- [2]增程式电动物流车能量管理策略研究与性能优化[D]. 洪日. 吉林大学, 2021(01)
- [3]蒙古国乌兰巴托市公共交通公众满意度提升研究[D]. 呼兰. 大连海事大学, 2020(01)
- [4]基于多目标优化的纯电动汽车双离合自动变速器换挡研究[D]. 林子越. 广东工业大学, 2020(06)
- [5]搭载EM-CVT的纯电动汽车的动力性与经济性匹配分析[D]. 王彤. 重庆理工大学, 2020(08)
- [6]金属燃料电池/二次电池复合能源系统仿真分析与集成技术研究[D]. 郭豪. 电子科技大学, 2020(07)
- [7]电动汽车动力参数匹配及整车控制策略研究[D]. 李春晓. 广西大学, 2019(06)
- [8]面向驾驶品质的汽车电动助力转向方法的研究[D]. 雍文亮. 吉林大学, 2019(02)
- [9]电动汽车复合动力系统功率分配策略的研究[D]. 王新茹. 山东科技大学, 2019(05)
- [10]电动汽车再生制动功率分配的研究[D]. 赵菲. 南京林业大学, 2019(05)