基于汽车产业的新能源多层次发展研究

【摘要】：汽车工业是我国乃至全球的经济支柱产业,汽车消费的爆发式增长成为中国以及全球石油消耗增长的重要原因。全球汽车行业的石油需求占总需求量的60%左右,在中国这个比例已达到35%。石油生产的集中性和供应的持续紧张问题正在困扰世界汽车工业。随着环境保护意识不断提高和世界能源供应不足问题的浮现,世界各国急需降低对石油的依赖和需求。同时,汽车尾气已经开始成为城市空气污染的主要来源,威胁着城市居民的健康,二氧化碳排量的急剧增加加速了地球变暖趋势。发展新能源汽车产业不仅有利于节能减排,更是低碳经济发展的重要组成。如何根据汽车产业的发展特点,寻找新能源汽车的突破性技术,研究新能源汽车产业的发展路线和产业化策略,已经成为摆放在我国政府和企业面前的一个重要课题。 本文介绍了各种新能源汽车技术的原理和特点,指出目前氢能源汽车是新能源汽车产业研究的重点,氢燃料电池技术是氢能源汽车实现产业化的关键技术。由于氢燃料电池系统控制过程的复杂性,使得建立统一模型相对困难,燃料电池控制系统的各个子模型也无法反映燃料电池控制过程的全貌。本文主要研究了利用模糊神经网络对燃料电池系统进行控制的方法,该方法通过调整模糊规则到系统最优,对快速变化的输入具有高效的学习和判断能力。经试验证明,模糊神经网络控制相比其它传统控制方法更能满足燃料电池控制系统这类不确定非线性系统的控制要求。 此外,本文结合美国、欧盟、日本等发达资本主义国家的新能源汽车产业政策,综合运用各种手段和方法分析了我国新能源汽车产业发展面临的主要障碍,并提出我国新能源汽车产业发展策略,包括技术开发策略、基建策略和经济策略,最后提出我国新能源汽车产业发展的具体实施对策。 本课题的研究目的是从整个产业技术体系的发展战略角度出发,分析现有的汽车各种替代能源的优缺点,并对氢燃料电池的关键控制技术进行研究,分析国内外新能源汽车产业政策,提出实施汽车新能源的发展策略,本课题对我国实现产业技术的跨越式发展具有十分重要的现实意义。