混合动力汽车行驶动力学与能量管理策略研究

"这篇博士学位论文主要探讨了混合动力汽车的控制系统设计与能量管理策略，针对并联混合动力汽车，建立仿真平台，设计了基于DSP的整车控制器，并提出了三种不同的能量管理策略，包括动态规划、随机动态规划和神经元动态规划。通过MATLAB/Simulink进行模型建立和仿真，验证了控制策略的有效性。此外，还设计了一款基于TMS320F2812 DSP的整车控制器，确保混合动力汽车的安全和高效运行。" 在混合动力汽车领域，汽车行驶动力学模型是理解和设计控制系统的基础。该模型如图2.15所示，输入包括道路坡度、驱动力和旋转部件的质量，输出则为车速。汽车在行驶过程中需克服各种阻力，如滚动阻力、空气阻力和坡度阻力。这些阻力的计算涉及车辆总重量、空气密度、迎风面积、空气阻力系数、滚动阻力系数等参数。 坡度阻力E由汽车总重量m和道路坡度a的正弦值决定，公式为E = m * g * sin(a)，其中g是重力加速度。空气阻力R则与汽车的迎风面积A、空气密度ρ、空气阻力系数Co以及车速v的平方成正比，公式为R = 0.5 * ρ * Co * A * v^2。滚动阻力E_c与汽车的总重量G、轮胎特性（如弹性系数和路面条件）相关，一般表示为E_c = c1 * G + c2 * G * cos(θ)，其中c1和c2是与轮胎和路面接触有关的常数，θ是轮胎的侧偏角。 汽车的加速度a由驱动力N、滚动阻力E、空气阻力R和坡度阻力E_g共同决定，可用牛顿第二定律表示，即a = (N - E - R - E_g) / M。根据这个加速度，可以通过积分求得车速v，公式为v = ∫(a dt)。 在混合动力汽车控制系统设计中，论文作者采用了基于DSP的整车控制器TM320F2812来实现多工作模式的能量管理。这包括了基于动态规划、随机动动规划和神经元动态规划的策略，旨在优化能源使用，提高燃油效率并减少排放。通过MATLAB/Simulink的仿真，验证了这些策略的性能，并通过Stateflow设计了工作模式的切换控制规则库。实际测试结果表明，该控制器能够有效地支持混合动力系统的运行，实现平滑的工作模式切换，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动态模型和控制策略，为混合动力汽车的高效、环保运行提供了理论和技术支持。