混合动力汽车控制系统设计与仿真

能源危机和环境恶化是当今影响全球发展的两个重大问题,研发节能、低排放的汽车能够有效缓解能源压力和改善环境质量。混合动力汽车具有低油耗、低排放、长行驶里程、技术成熟等优点,是目前最切实可行、可批量生产的节能汽车。混联式混合动力汽车是一种新型混合动力汽车,具有比并联式混合动力汽车更好的综合性能。目前,国内外对混联式混合动力汽车的研究不多,且大多是基于无级变速的混合动力汽车。 本文以国家863 计划混合动力轿车项目课题为背景,借鉴国内外最新研究成果,以基于机械式自动变速器的混联式混合动力汽车控制系统作为研究对象,将模糊控制、神经网络、人工免疫网络等智能技术,面向对象迭代增量式设计方法,和基于模型仿真技术等方法应用于控制系统设计中,为混合动力汽车控制系统设计提供了新的行之有效的设计方法。 提出一种新的混合式建模方法,建立了混联式混合动力汽车控制系统模型,将后向式建模方法和前向式建模方法结合,用后向式建模方法确定混合动力系统方案和主要参数,用前向式建模方法建立具体控制系统模型,从而兼顾模型的运行速度和准确性。 针对混联式混合动力汽车特有的工作模式,提出一种新的能量管理策略,增加了串联运行等工作模式。混合动力汽车是一种高度非线性系统,对该类系统进行控制需要利用智能技术。本文设计了模糊神经网络能量管理控制器,利用神经网络自学习能力,自动生成模糊规则和隶属函数,并不断优化隶属函数的参数。在神经网络学习时,为了防止陷入局部极值点,本文采用人工免疫网络优化神经网络的参数,取得较好的优化效果。 研究了车辆系统控制器软件的设计方法,提出一种新的基于通用框架的控制系统设计方法。在设计混合动力汽车这样的复杂实时系统时,需要利用面向对象迭代增量式设计方法,以降低设计难度,加快设计进度。基于通用框架的设计方法能够在