,需要对未来的行驶工况中由制动产生的回收能量进行估计,需要建立一个比较精确的预测模型,同时需要两个前提:一是对典型工况的统计分析,二是实时判断行车工况。 1.2.3基于优化算法的动态能量管理策略动态能量管理策略可分为两个层次,较高层次的策略可以实时地对混合动力系统的燃油经济性和排放性能进行动态过程优化,较低层次的算法只能根据既定的驾驶循环对燃油的经济性和排放性能进行全局优化。全局优化方法【141是以车辆行驶于某循环工况中消耗的总燃油量最小为目标进行优化的方法。全局优化算法的计算量往往较大,它对硬件的要求比较高。所以将全局优化目标分解为局部优化目标,可在实际控制中得到应用。 1.2.4基于模糊逻辑或神经网路的智能管理策略模糊逻辑控制应用模糊逻辑或神经网络来决策混合动力系统的工作模式和功率分配。基于模糊逻辑的能量分配控制策略n钉n63以燃油经济性和排放性为主要控制目标。模糊控制增加了模糊决策因素,逻辑思维性加强。模糊控制比较符合人的思维逻辑,比较合适在混合动力汽车能量管理策略中应用n 近年来,国内白风良等利用遗传算法对自适应控制策略进行了相关的研究 n踟n钔乜们。自适应控制策略以燃油经济性和排放性能共同作为优化目标。在每一时刻,计算所有满足工况需求的发动机、电机转矩匹配方式下的油耗和排放,对油耗和排放性能指标进行加权后求和,然后经过优化算法得到求和后的与最小值对应的发动机、电机转矩匹配方式即为当Ij{『工作点的优化输出结果。 1.3动态转矩协调控制问题 1.3.1并联式混合动力系统的运行状态并联式混合动力汽车(Parallel Hybrid Electric Vehicle,简称PHEV)由发动机和驱动电动机两大动力总成组成,它们采用“并联’’的方式组成PHEV的驱动系统,即PHEV动力驱动系统由发动机驱动系统和电动机驱动系统组成,电动机和发动机的动力经过组合后来驱动车辆。 4
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