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插電式混合動力電動汽車的智能控制

插電式混合動力電動汽車的智能控制

定 價:¥98.00

作 者: [加] 阿米爾·塔加維普爾(Amir Taghavipour) 等 著,趙振東 等 譯
出版社: 科學出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

ISBN: 9787030680952 出版時間: 2021-02-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 178 字數(shù):  

內容簡介

  《插電式混合動力汽車智能控制技術》介紹了插電式混合動力汽車(PHEV)實時智能控制系統(tǒng)的開發(fā)技術,包括面向控制的建模方法、控制器設計和性能評估。以豐田普銳斯插電式混合動力汽車為例,介紹其控制系統(tǒng)的高保真仿真模型及其驗證過程。為了解決*優(yōu)控制問題,《插電式混合動力汽車智能控制技術》系統(tǒng)論述了基于群集的優(yōu)化、非線性模型預測控制器和等效消耗*小化策略。此外,《插電式混合動力汽車智能控制技術》還提到了容易被忽視的主題——硬件在環(huán)測試及實時呈現(xiàn)。*后,《插電式混合動力汽車智能控制技術》在控制系統(tǒng)設計與驗證、智能化方向等方面給出了未來研究的建議。

作者簡介

暫缺《插電式混合動力電動汽車的智能控制》作者簡介

圖書目錄

目錄
譯者序
原書序
第1章 引言 1
1.1 背景 1
1.2 動機與挑戰(zhàn) 1
1.3 目標與方法 2
1.4 本書結構 3
參考文獻 4
第2章 相關工作 5
2.1 行程規(guī)劃 5
2.2 混動汽車/插電混動汽車的能量管理策略 6
2.2.1 動態(tài)規(guī)劃 7
2.2.2 龐特里亞金*小值原理 7
2.2.3 模型預測控制 7
2.2.4 清晰模型預測控制 8
2.2.5 控制相關參數(shù)估計eMPC 9
2.2.6 當量能耗*小化策略 10
2.3 巡航控制器 11
2.3.1 自適應巡航控制器 11
2.3.2 經(jīng)濟巡航控制器 11
2.4 總結 12
參考文獻 13
第3章 一種插電式混合動力系統(tǒng)的高保真模型 21
3.1 引言 21
3.2 豐田普銳斯插電式混合動力系統(tǒng) 22
3.3 MapleSim中的高保真模型 23
3.3.1 均值內燃機 24
3.3.2 電氣機構 25
3.3.3 鋰離子電池組 25
3.3.4 功率分流裝置 26
3.3.5 汽車模型 26
3.4 模型驗證 26
3.4.1 均值內燃機 27
3.4.2 電氣機構 28
3.4.3 鋰離子電池組 29
3.4.4 功率分流裝置 32
3.4.5 汽車模型 32
3.5 Autonomie中的高保真模型 32
3.5.1 動力系統(tǒng)模型 34
3.5.2 駕駛員模型 36
3.5.3 動力系統(tǒng)控制器 37
3.6 總結 37
參考文獻 38
第1部分 能量管理方法
第4章 模型預測控制 43
4.1 NMPC能量管理設計 43
4.1.1 模型預測控制理論 43
4.1.2 低保真動力傳動系統(tǒng)模型上的NMPC性能 47
4.1.3 NMPC性能基準 55
4.1.4 動力傳動系統(tǒng)高保真模型上的NMPC性能 57
4.2 底層控制設計 60
4.2.1 發(fā)動機面向控制的模型 61
4.2.2 發(fā)動機控制設計 62
4.2.3 仿真結果 63
4.3 總結 70
參考文獻 71
第5章 多參數(shù)預測控制 75
5.1 eMPC能量管理策略設計 76
5.1.1 面向控制的模型 76
5.1.2 優(yōu)化問題描述 77
5.1.3 區(qū)域縮減 80
5.1.4 取值位置問題 80
5.2 能量管理多面體 81
5.3 穩(wěn)定性說明 84
5.4 eMPC性能模擬 87
5.4.1 行程信息未知 89
5.4.2 已知行駛距離 90
5.4.3 討論 91
5.5 通過硬件在環(huán)進行eMPC性能基準測試 92
5.6 總結 95
參考文獻 95
第6章 控制系統(tǒng)參數(shù)估計策略 97
6.1 控制系統(tǒng)參數(shù)估計(CRPE) 97
6.1.1 電池戴維南模型 97
6.1.2 電池參數(shù)估計 99
6.1.3 CRPE面向控制的模型 101
6.2 CRPE-eMPC能量管理多面體 101
6.2.1 CRPE-eMPC控制區(qū)域 102
6.2.2 CRPE-eMPC穩(wěn)定性說明 104
6.3 CRPE-eMPC性能模擬 105
6.3.1 行程信息未知 105
6.3.2 已知行駛距離 106
6.3.3 討論 108
6.4 通過硬件在環(huán)進行CRPE-eMPC性能基準測試 109
6.5 總結 113
參考文獻 114
第2部分 智能生態(tài)監(jiān)控
第7章 實吋行程規(guī)劃模塊的開發(fā)與評估 117
7.1 在線優(yōu)化模型 118
7.2 實時優(yōu)化流程 120
7.2.1 動態(tài)規(guī)劃 120
7.2.2 基于聚類的實時優(yōu)化 121
7.3 通過模型在環(huán)和硬件在環(huán)進行基準測試 122
7.3.1 模型在環(huán)測試 122
7.3.2 硬件在環(huán)測試 126
7.4 總結 130
參考文獻 130
第8章 基于路徑的監(jiān)控 132
8.1 *優(yōu)化能量管理開發(fā) 132
8.1.1 龐特里亞金*小值原理 134
8.1.2 基于路徑的能量管理系統(tǒng) 136
8.1.3 行程信息的級別 137
8.2 模型在環(huán)測試 137
8.2.1 遵循標準循環(huán)測試工況 138
8.2.2 與MPC控制器的比較 145
8.3 通過硬件在環(huán)控制原型 149
8.3.1 控制器原型 149
8.3.2 硬件在環(huán)測試結果 151
8.4 總結 152
參考文獻 152
第9章 經(jīng)濟型巡航控制 154
9.1 面向控制的建模 154
9.2 控制設計 156
9.2.1 NMPC 156
9.2.2 線性模型預測控制 158
9.3 結果 159
9.4 硬件在環(huán)測試結果 162
9.4.1 控制器原型 162
9.4.2 硬件在環(huán)測試結果 163
9.5 總結 164
參考文獻 165
第10章 結論 167
10.1 第一部分 167
10.2 第二部分 168
10.3 對未來研究的建議 169
10.3.1 控制設計 169
10.3.2 控制驗證 170
10.3.3 智能PHEV 171
附錄A 硬件在環(huán)過程 172
A.1 簡介 172
A.1.1 ECU驗證過程 172
A.1.2 虛擬仿真模型的要求 173
A.1.3 實時目標要求 174
A.2 硬件說明 175
A.2.1 MotoTron 175
A.2.2 PXI實時目標 175
A.2.3 CAN總線 176
參考文獻 177

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