混合动力汽车的随机动态规划能量管理策略

"这篇博士学位论文主要探讨了混合动力汽车的控制系统和能量管理策略，特别是针对并联混合动力汽车。论文作者李卫民在导师徐扬生的指导下，研究了动态规划和随机动态规划在能量管理中的应用，并对比了不同策略的性能。论文中还涉及了基于DSP芯片的整车控制器设计，以及建立的MATLAB/Simulink仿真模型用于能量管理策略的验证和优化。" 正文: 混合动力汽车是应对能源危机和环境污染的有效解决方案，因其节能、低排放和广泛的适用性而备受关注。其中，能量管理策略是混合动力汽车技术的关键组成部分，它决定了车辆在各种工况下的运行效率和排放水平。本文重点讨论了动态规划和随机动态规划在这一领域的应用。 动态规划是一种优化方法，常用于解决具有多个决策阶段的问题，其中每个阶段的决策都依赖于当前状态。在混合动力汽车的能量管理中，动态规划可以用来决定发动机、电动机和电池之间的最佳功率分配，以达到最低的燃料消耗或最低的排放。 随机动动规划是动态规划的一种扩展，适用于存在不确定性的环境。在混合动力汽车中，这种不确定性可能来源于路况、驾驶习惯、电池状态等。随机动态规划引入了概率概念，考虑到未来状态转移的随机性，以期望的代价函数最小化为目标。价值函数和最优值函数在这里扮演了核心角色，它们分别代表了在特定策略下状态的未来代价期望和最小未来代价期望。 论文中提到了三种主要的随机动态规划求解算法：值迭代法、策略迭代法和改进的策略迭代法。值迭代法通过反复迭代更新每个状态的价值函数，直到收敛到最优值函数。策略迭代法则是在迭代更新策略的过程中，每次寻找当前策略下的最优值函数，两者交替进行，直至策略稳定。改进的策略迭代法是对策略迭代法的优化，旨在更快地找到最优策略。 论文还详细介绍了基于高性能数字信号处理器(TMS320F2812)的整车控制器设计，该控制器能够实现混合动力汽车的多工作模式能量管理。通过MATLAB/Simulink建立的仿真模型，可以验证和优化这些能量管理策略，生成的C代码可以直接应用于实际的控制器中。 通过实验和理论建模，作者比较了基于动态规划、随机动态规划和神经网络动态规划的能量管理策略，分析了各自的优势和适用场景。这些研究对于提高混合动力汽车的燃油经济性和减少排放具有重要意义，也为未来混合动力汽车的控制系统设计提供了理论支持和实践参考。