混合动力汽车动力总成参数匹配算法的研究

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随着全球环境的不断恶化和世界能源的日益短缺,能源问题已成为制约汽车行业发展的主要因素。汽车制造商和广大科研工作者都在进行新能源汽车的研发,力求在节约能源、降低油耗、减少尾气等方面突破创新。零污染的氢动力汽车和纯电动汽车由于技术尚未成熟而无法进入批量化生产阶段,因此混合动力汽车作为燃油汽车向电动汽车过渡的产物,逐渐占据了汽车领域的重要地位。  混合动力汽车是在传统汽车的基础上增加储能装置和电机等配件,通过一定的控制策略和优化方法合理分配汽车的动力来源以达到节能减排的目的。混合动力汽车动力总成的关键部件主要包括发动机、电机、储能装置、传动系统等。动力总成的参数匹配主要通过对动力总成各部件的规格及参数进行合理的选择和匹配,从而提高汽车的燃油经济性及排放性能,达到节能和环保的双重目标。  本文主要研究了混合动力汽车动力总成的结构,对其关键部件进行了选型及参数分析。针对并联型混合动力汽车,提出了一种将最优控制理论中的极小值原理应用于动力总成参数匹配及优化领域的方案。使用工况分析法确定了整车需求功率和动力总成的关键参数。根据极小值原理建立数学模型,以混合度作为系统的控制变量,电池荷电状态作为系统的状态变量,总燃油消耗作为系统的性能指标,对主要参数进行优化分析,即可得到最少的燃油消耗量和最低的污染物排放量。  基于MATLAB和ADVISOR仿真平台,建立了并联型混合动力汽车的仿真模型,采用多种城市循环工况的组合作为仿真条件进行了汽车性能的仿真与分析。结果表明,运用极小值原理进行参数匹配之后,混合动力汽车的百公里油耗和污染物排放量都得到了明显的降低。其中百公里油耗降低了约16.17%,HC、CO、NOx的排放量分别降低了4.8%、3.0%和5.2%,整车性能得到了显著改善。
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