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《北京理工大学》 2016年
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履带车辆需求功率建模及自适应控制策略研究

刘德兴  
【摘要】:从整车能量管理角度出发,可以将驾驶员的油门踏板操作和制动踏板操作解释为驾驶员需求功率,由于驾驶员需求功率是一个随机过程,故可用马尔科夫链对其进行建模。本文以履带车辆为研究对象,在充分调研国内外研究现状的前提下,对履带车辆的马尔科夫链驾驶员需求功率模型进行研究,论文的研究内容主要包括:(1)履带车辆需求功率的多维马尔科夫链刻画由于履带车辆转向的特殊性,有必要同时考虑履带车辆的直驶需求功率和转向需求功率,建立以车速、横摆角速度和需求功率为状态的马尔科夫链模型,更准确地反映履带车辆行驶的功率需求。(2)转移概率矩阵在线更新方法及状态预测以转移概率矩阵离线统计为基础,提出了基于最邻近法的转移概率矩阵迭代更新算法,通过引入遗忘因子和有效记忆长度,对以往的转移事件和近期转移事件适当权衡,实时表征行驶工况的统计特征变化。借助模糊隶属函数和模糊子集的概念,提出了模糊编码法,并将基于最邻近法的在线更新算法扩展至模糊编码法;推导了基于转移概率矩阵在线更新的最邻近法和模糊编码法状态预测方法,仿真结果表明由于模糊编码法隶属函数的引入,其预测精度有较大提升。(3)基于随机动态规划的自适应控制策略研究以某串联混合动力履带车辆为研究对象,设计了基于转移概率矩阵在线更新算法和随机动态规划的自适应控制策略,研究结果表明基于在线更新算法的自适应控制策略框架能够有效提高车辆的燃油经济性,从而验证了需求功率马尔科夫链模型的可行性。
【关键词】:马尔科夫链 需求功率 转移概率矩阵 在线更新 随机动态规划
【学位授予单位】:北京理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:U469.694
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 第1章 绪论9-19
  • 1.1 课题研究背景及意义9-13
  • 1.2 国内外发展现状13-17
  • 1.2.1 基于马尔科夫链的混合动力电动汽车的优化控制14-15
  • 1.2.2 基于马尔科夫链的行驶工况随机性生成15-17
  • 1.3 本文研究内容17-19
  • 第2章 车辆驾驶员需求功率马尔科夫链模型19-29
  • 2.1 马尔科夫链基本概念19-20
  • 2.1.1 马尔科夫性质19
  • 2.1.2 马尔科夫链19
  • 2.1.3 转移概率矩阵19-20
  • 2.2 马尔科夫链驾驶员需求功率模型20-27
  • 2.2.1 一维马尔科夫链模型20-22
  • 2.2.2 考虑车速的二维马尔科夫链模型22-23
  • 2.2.3 考虑转向角速度及转向功率的三维马尔科夫链模型—履带车辆23-27
  • 2.3 本章小结27-29
  • 第3章 转移概率矩阵离线统计及在线更新29-39
  • 3.1 转移概率矩阵的离线统计方法及平滑处理29-32
  • 3.1.1 转移概率矩阵的离线统计方法29-30
  • 3.1.2 转移概率矩阵平滑处理30-32
  • 3.2 转移概率矩阵在线更新方法32-35
  • 3.2.1 在线更新算法32-34
  • 3.2.2 评判指标—Kullback-Leibler差异率34-35
  • 3.3 转移概率矩阵在线更新算例35-37
  • 3.4 本章小结37-39
  • 第4章 基于在线更新转移概率矩阵的状态预测39-50
  • 4.1 最邻近法和模糊编码法39-40
  • 4.2 基于在线更新的转移概率矩阵的状态预测40-43
  • 4.2.1 基于最邻近法的在线更新转移概率矩阵状态预测40
  • 4.2.2 基于模糊编码法的在线更新转移概率矩阵状态预测40-43
  • 4.3 算例—车速及需求功率预测43-49
  • 4.4 本章小结49-50
  • 第5章 基于随机动态规划的自适应控制策略研究50-68
  • 5.1 混合动力履带车辆建模及优化问题的建立50-55
  • 5.1.1 发动机-发电机组模型50-51
  • 5.1.2 电池建模51-53
  • 5.1.3 混合动力履带车辆电功率耦合模型分析53-55
  • 5.2 随机动态规划55-60
  • 5.2.1 基本术语简介55-57
  • 5.2.2 随机动态规划求解算法—策略迭代57-58
  • 5.2.3 最优控制策略的解算58-60
  • 5.3 基于随机动态规划的自适应控制策略研究60-67
  • 5.4 本章小结67-68
  • 结论与展望68-70
  • 本文总结68-69
  • 本文创新之处69
  • 工作展望69-70
  • 参考文献70-75
  • 攻读学位期间发表论文与研究成果清单75-77
  • 致谢77

【参考文献】
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