燃料电池混合动力客车自适应能量管理策略

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致谢

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外燃料电池汽车及相关技术研究现状

1.2.1 燃料电池汽车研究现状

1.2.2 燃料电池汽车能量管理策略研究现状

1.2.3 存在的主要问题分析

1.3 课题来源与研究内容

1.3.1 课题来源

1.3.2 论文主要研究内容

第二章 燃料电池混合动力客车驱动系统建模

2.1 燃料电池客车系统结构及选型

2.1.1 整车动力系统结构

2.1.2 燃料电池系统

2.1.3 动力电池系统

2.1.4 电机驱动系统

2.1.5 DC/DC变换器

2.2 燃料电池客车关键部位建模

2.2.1 燃料电池模型

2.2.2 动力电池模型

2.2.3 等效能耗模型

2.2.4 整车动力学模型

2.2.5 制动能量回收模型和电机模型

2.3 整车仿真模型工况模拟

2.4 本章小结

第三章 基于标准工况的燃料电池客车能量管理策略优化

3.1 基于逻辑门限的能量管理策略

3.1.1 动力电池单独驱动模式

3.1.2 双电源共同驱动模式

3.1.3 巡航充电模式

3.1.4 再生制动模式

3.1.5 基于逻辑门限的能量管理策略

3.2 基于模糊控制的能量管理策略

3.2.1 模糊控制理论概述

3.2.2 模糊控制器设计

3.3 基于遗传算法优化的模糊控制能量管理策略

3.3.1 遗传算法简介

3.3.2 遗传算法目标函数及参数设定

3.3.3 遗传算法优化结果

3.4 基于序列二次规划优化的规则式能量管理策略

3.4.1 序列二次规划算法简介

3.4.2 优化目标及参数设定

3.4.3 优化结果

3.5 四种能量管理策略对比分析

3.6 本章小结

第四章 行驶工况识别策略

4.1 行驶工况的构建

4.1.1 行驶工况的获取

4.1.2 特征参数的选择与提取

4.1.3 行驶工况的聚类分析

4.2 行驶工况的识别

4.2.1 行驶短工况的划分

4.2.2 基于SCG算法的BP神经网络简介

4.2.3 基于SCG算法的BP神经网络工况识别

4.3 本章小结

第五章 基于工况识别的燃料电池客车自适应能量管理策略

5.1 四种典型工况下对应的最优控制策略

5.2 基于工况识别的自适应能量管理策略

5.2.1 工况识别模型建立及结果分析

5.2.2 基于工况识别的自适应能量管理策略仿真分析

5.3 不同能量管理策略的对比验证

5.3.1 与未考虑工况识别的模糊控制能量管理策略仿真对比

5.3.2 与基于逻辑门限的能量管理策略仿真对比

5.4 本章小结

第六章 全文总结与展望

6.1 全文总结

6.2 研究展望

参考文献

攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况