插電式混合動(dòng)力電動(dòng)汽車的智能控制

目錄
譯者序
原書序
第1章 引言 1
1.1 背景 1
1.2 動(dòng)機(jī)與挑戰(zhàn) 1
1.3 目標(biāo)與方法 2
1.4 本書結(jié)構(gòu) 3
參考文獻(xiàn) 4
第2章 相關(guān)工作 5
2.1 行程規(guī)劃 5
2.2 混動(dòng)汽車/插電混動(dòng)汽車的能量管理策略 6
2.2.1 動(dòng)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(yù)測(cè)控制 7
2.2.4 清晰模型預(yù)測(cè)控制 8
2.2.5 控制相關(guān)參數(shù)估計(jì)eMPC 9
2.2.6 當(dāng)量能耗*小化策略 10
2.3 巡航控制器 11
2.3.1 自適應(yīng)巡航控制器 11
2.3.2 經(jīng)濟(jì)巡航控制器 11
2.4 總結(jié) 12
參考文獻(xiàn) 13
第3章 一種插電式混合動(dòng)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(dòng)力系統(tǒng) 22
3.3 MapleSim中的高保真模型 23
3.3.1 均值內(nèi)燃機(jī) 24
3.3.2 電氣機(jī)構(gòu) 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(yàn)證 26
3.4.1 均值內(nèi)燃機(jī) 27
3.4.2 電氣機(jī)構(gòu) 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(dòng)力系統(tǒng)模型 34
3.5.2 駕駛員模型 36
3.5.3 動(dòng)力系統(tǒng)控制器 37
3.6 總結(jié) 37
參考文獻(xiàn) 38
第1部分 能量管理方法
第4章 模型預(yù)測(cè)控制 43
4.1 NMPC能量管理設(shè)計(jì) 43
4.1.1 模型預(yù)測(cè)控制理論 43
4.1.2 低保真動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)模型上的NMPC性能 47
4.1.3 NMPC性能基準(zhǔn) 55
4.1.4 動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)高保真模型上的NMPC性能 57
4.2 底層控制設(shè)計(jì) 60
4.2.1 發(fā)動(dòng)機(jī)面向控制的模型 61
4.2.2 發(fā)動(dòng)機(jī)控制設(shè)計(jì) 62
4.2.3 仿真結(jié)果 63
4.3 總結(jié) 70
參考文獻(xiàn) 71
第5章 多參數(shù)預(yù)測(cè)控制 75
5.1 eMPC能量管理策略設(shè)計(jì) 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(jìn)行eMPC性能基準(zhǔn)測(cè)試 92
5.6 總結(jié) 95
參考文獻(xiàn) 95
第6章 控制系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)策略 97
6.1 控制系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)(CRPE) 97
6.1.1 電池戴維南模型 97
6.1.2 電池參數(shù)估計(jì) 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(jìn)行CRPE-eMPC性能基準(zhǔn)測(cè)試 109
6.5 總結(jié) 113
參考文獻(xiàn) 114
第2部分 智能生態(tài)監(jiān)控
第7章 實(shí)吋行程規(guī)劃模塊的開發(fā)與評(píng)估 117
7.1 在線優(yōu)化模型 118
7.2 實(shí)時(shí)優(yōu)化流程 120
7.2.1 動(dòng)態(tài)規(guī)劃 120
7.2.2 基于聚類的實(shí)時(shí)優(yōu)化 121
7.3 通過模型在環(huán)和硬件在環(huán)進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試 122
7.3.1 模型在環(huán)測(cè)試 122
7.3.2 硬件在環(huán)測(cè)試 126
7.4 總結(jié) 130
參考文獻(xiàn) 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(jí)別 137
8.2 模型在環(huán)測(cè)試 137
8.2.1 遵循標(biāo)準(zhǔn)循環(huán)測(cè)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(cè)試結(jié)果 151
8.4 總結(jié) 152
參考文獻(xiàn) 152
第9章 經(jīng)濟(jì)型巡航控制 154
9.1 面向控制的建模 154
9.2 控制設(shè)計(jì) 156
9.2.1 NMPC 156
9.2.2 線性模型預(yù)測(cè)控制 158
9.3 結(jié)果 159
9.4 硬件在環(huán)測(cè)試結(jié)果 162
9.4.1 控制器原型 162
9.4.2 硬件在環(huán)測(cè)試結(jié)果 163
9.5 總結(jié) 164
參考文獻(xiàn) 165
第10章 結(jié)論 167
10.1 第一部分 167
10.2 第二部分 168
10.3 對(duì)未來研究的建議 169
10.3.1 控制設(shè)計(jì) 169
10.3.2 控制驗(yàn)證 170
10.3.3 智能PHEV 171
附錄A 硬件在環(huán)過程 172
A.1 簡(jiǎn)介 172
A.1.1 ECU驗(yàn)證過程 172
A.1.2 虛擬仿真模型的要求 173
A.1.3 實(shí)時(shí)目標(biāo)要求 174
A.2 硬件說明 175
A.2.1 MotoTron 175
A.2.2 PXI實(shí)時(shí)目標(biāo) 175
A.2.3 CAN總線 176
參考文獻(xiàn) 177