基于MATLAB/Simulink的混合动力汽车前向仿真与能量管理

"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。作者李卫民在导师徐扬生的指导下，针对并联混合电动汽车，建立了一个前向仿真软件平台，设计了基于DSP芯片TM320F2812的整车控制器，并实现了多种能量管理策略。此外，论文还涉及了动态规划、随机动态规划和神经元动态规划在能量管理中的应用，并对比了这些策略的性能和特点。" 在混合动力汽车的建模与仿真中，MATLAB/Simulink工具被广泛使用，因其具有编程简洁、矩阵运算能力强、图形化建模环境以及丰富的模型库和模块资源。混合动力汽车的仿真通常分为后向仿真和前向仿真。后向仿真从目标车速出发，计算驱动系统所需的扭矩、转速和功率，而前向仿真则涉及驾驶员模型，它模拟从驾驶员输入到车轮动力的传递过程。 前向仿真流程图（如图2.4所示）描绘了从驾驶员操作到车辆动力输出的过程。这种仿真方法对于设计和验证能量管理策略至关重要，因为它能够快速评估不同策略对整车性能的影响，从而减少实车试验的需求，缩短开发时间和降低成本。 在论文中，作者利用MATLAB/Simulink建立了一个混合动力汽车的前向仿真模型，采用Stateflow设计了多工作模式切换的能量管理策略。通过这种方式，可以研究不同工作模式之间的参数条件，并自动生成C代码用于控制器执行。同时，设计的基于高性能DSP芯片的整车控制器为实现复杂的能量管理算法提供了硬件支持，确保了混合动力汽车的安全和高效运行。 在能量管理策略方面，作者提出并比较了动态规划、随机动态规划和神经元动态规划方法。这些策略旨在优化混合动力汽车的运行，提高燃油效率，减少排放。通过实车测试，证明了所设计的控制策略能够实现预期的工作模式切换，并提供良好的驾驶体验。 这篇论文深入研究了混合动力汽车的控制系统设计和能量管理策略，利用先进的仿真工具和硬件平台，为混合动力汽车的开发提供了有力的技术支持。