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插电式混合动力汽车智能控制技术


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插电式混合动力汽车智能控制技术
  • 书号:9787030680952
    作者:(加) 阿米尔·塔加维普尔(Amir Taghavipour)等
  • 外文书名:
  • 装帧:平装
    开本:B5
  • 页数:178
    字数:224000
    语种:zh-Hans
  • 出版社:科学出版社
    出版时间:2021-02-01
  • 所属分类:
  • 定价: ¥98.00元
    售价: ¥77.42元
  • 图书介质:
    纸质书

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本书介绍了插电式混合动力汽车(PHEV)实时智能控制系统的开发技术,包括面向控制的建模方法、控制器设计和性能评估。以丰田普锐斯插电式混合动力汽车为例,介绍其控制系统的高保真仿真模型及其验证过程。为了解决最优控制问题,本书系统论述了基于群集的优化、非线性模型预测控制器和等效消耗最小化策略。此外,本书还提到了容易被忽视的主题——硬件在环测试及实时呈现。最后,本书在控制系统设计与验证、智能化方向等方面给出了未来研究的建议。
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    译者序
    原书序
    第1章 引言 1
    1.1 背景 1
    1.2 动机与挑战 1
    1.3 目标与方法 2
    1.4 本书结构 3
    参考文献 4
    第2章 相关工作 5
    2.1 行程规划 5
    2.2 混动汽车/插电混动汽车的能量管理策略 6
    2.2.1 动态规划 7
    2.2.2 庞特里亚金最小值原理 7
    2.2.3 模型预测控制 7
    2.2.4 清晰模型预测控制 8
    2.2.5 控制相关参数估计eMPC 9
    2.2.6 当量能耗最小化策略 10
    2.3 巡航控制器 11
    2.3.1 自适应巡航控制器 11
    2.3.2 经济巡航控制器 11
    2.4 总结 12
    参考文献 13
    第3章 一种插电式混合动力系统的高保真模型 21
    3.1 引言 21
    3.2 丰田普锐斯插电式混合动力系统 22
    3.3 MapleSim中的高保真模型 23
    3.3.1 均值内燃机 24
    3.3.2 电气机构 25
    3.3.3 锂离子电池组 25
    3.3.4 功率分流装置 26
    3.3.5 汽车模型 26
    3.4 模型验证 26
    3.4.1 均值内燃机 27
    3.4.2 电气机构 28
    3.4.3 锂离子电池组 29
    3.4.4 功率分流装置 32
    3.4.5 汽车模型 32
    3.5 Autonomie中的高保真模型 32
    3.5.1 动力系统模型 34
    3.5.2 驾驶员模型 36
    3.5.3 动力系统控制器 37
    3.6 总结 37
    参考文献 38
    第1部分 能量管理方法
    第4章 模型预测控制 43
    4.1 NMPC能量管理设计 43
    4.1.1 模型预测控制理论 43
    4.1.2 低保真动力传动系统模型上的NMPC性能 47
    4.1.3 NMPC性能基准 55
    4.1.4 动力传动系统高保真模型上的NMPC性能 57
    4.2 底层控制设计 60
    4.2.1 发动机面向控制的模型 61
    4.2.2 发动机控制设计 62
    4.2.3 仿真结果 63
    4.3 总结 70
    参考文献 71
    第5章 多参数预测控制 75
    5.1 eMPC能量管理策略设计 76
    5.1.1 面向控制的模型 76
    5.1.2 优化问题描述 77
    5.1.3 区域缩减 80
    5.1.4 取值位置问题 80
    5.2 能量管理多面体 81
    5.3 稳定性说明 84
    5.4 eMPC性能模拟 87
    5.4.1 行程信息未知 89
    5.4.2 已知行驶距离 90
    5.4.3 讨论 91
    5.5 通过硬件在环进行eMPC性能基准测试 92
    5.6 总结 95
    参考文献 95
    第6章 控制系统参数估计策略 97
    6.1 控制系统参数估计(CRPE) 97
    6.1.1 电池戴维南模型 97
    6.1.2 电池参数估计 99
    6.1.3 CRPE面向控制的模型 101
    6.2 CRPE-eMPC能量管理多面体 101
    6.2.1 CRPE-eMPC控制区域 102
    6.2.2 CRPE-eMPC稳定性说明 104
    6.3 CRPE-eMPC性能模拟 105
    6.3.1 行程信息未知 105
    6.3.2 已知行驶距离 106
    6.3.3 讨论 108
    6.4 通过硬件在环进行CRPE-eMPC性能基准测试 109
    6.5 总结 113
    参考文献 114
    第2部分 智能生态监控
    第7章 实吋行程规划模块的开发与评估 117
    7.1 在线优化模型 118
    7.2 实时优化流程 120
    7.2.1 动态规划 120
    7.2.2 基于聚类的实时优化 121
    7.3 通过模型在环和硬件在环进行基准测试 122
    7.3.1 模型在环测试 122
    7.3.2 硬件在环测试 126
    7.4 总结 130
    参考文献 130
    第8章 基于路径的监控 132
    8.1 最优化能量管理开发 132
    8.1.1 庞特里亚金最小值原理 134
    8.1.2 基于路径的能量管理系统 136
    8.1.3 行程信息的级别 137
    8.2 模型在环测试 137
    8.2.1 遵循标准循环测试工况 138
    8.2.2 与MPC控制器的比较 145
    8.3 通过硬件在环控制原型 149
    8.3.1 控制器原型 149
    8.3.2 硬件在环测试结果 151
    8.4 总结 152
    参考文献 152
    第9章 经济型巡航控制 154
    9.1 面向控制的建模 154
    9.2 控制设计 156
    9.2.1 NMPC 156
    9.2.2 线性模型预测控制 158
    9.3 结果 159
    9.4 硬件在环测试结果 162
    9.4.1 控制器原型 162
    9.4.2 硬件在环测试结果 163
    9.5 总结 164
    参考文献 165
    第10章 结论 167
    10.1 第一部分 167
    10.2 第二部分 168
    10.3 对未来研究的建议 169
    10.3.1 控制设计 169
    10.3.2 控制验证 170
    10.3.3 智能PHEV 171
    附录A 硬件在环过程 172
    A.1 简介 172
    A.1.1 ECU验证过程 172
    A.1.2 虚拟仿真模型的要求 173
    A.1.3 实时目标要求 174
    A.2 硬件说明 175
    A.2.1 MotoTron 175
    A.2.2 PXI实时目标 175
    A.2.3 CAN总线 176
    参考文献 177
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