一、基于遗传算法的发动机模糊控制研究与应用（论文文献综述）
孙士山[1]（2021）在《插电式混合动力汽车再生制动模糊控制策略优化》文中认为在新能源汽车续航里程短、快速充电技术等没有得到有效解决之前,作为燃油汽车向新能源汽车过渡的理想产品——插电式混合动力汽车（Plug-in Hybrid Electric Vehicle,简称PHEV）将具有较好的发展前景。针对PHEV频繁起停产生大量制动能耗的问题,本文提出PHEV再生制动模糊控制策略,在保证制动安全条件下使能量回收效果达到最佳,对PHEV广泛使用具有重大意义。文章分析了 PHEV再生制动系统结构布置方式及车辆运行过程中电机再生制动的工作原理,并结合研究车型主要参数及性能指标要求,为动力传动部件发动机、ISG电机以及电池匹配符合要求的参数;依据整车各部件参数及实际工作特性,结合ADVISOR整车仿真建模思想,搭建用于完成文章再生制动模糊控制策略可行性验证的整车模型,并基于MATLAB/SIMULINK建立动力传动系统部件发动机、电机及动力电池等模型。然后对PHEV制动动态特性进行分析,并以安全制动为原则,对当前常用的三种制动力分配策略进行分析,同时引入模糊控制思想,完成再生制动模糊控制策略模型的建立,并将模型导入到搭建的ADVISOR整车仿真模型中,使用不同仿真工况进行分析。针对以往模糊控制器参数依据工程人员经验设定的不足,使用多岛遗传算法（MIGA）对再生制动模糊控制策略中隶属度函数及模糊规则参数进行优化设计,并基于ISIGHT建立了 ISIGHT&ADVISOR联合仿真平台,将优化后隶属度函数及模糊规则参数替换ADVISOR中原来参数,再次运行ADVISOR进行整车仿真。结果表明,基于多岛遗传算法优化后的再生制动模糊控制策略进一步将制动能量回收的效率增加,并使得燃油消耗率有效降低,具有较好的工况适应能力。
左腾[2]（2021）在《内燃式蒸汽发生装置的轴功热转化利用单元分析》文中研究说明在我国石油资源严重依赖进口以及全球节能减排的双重压力背景之下,提高石油开采效率,降低石油开采成本势在必行。油田热洗车对于油田开发的效率和成本有着非常重要的影响,在现有油田热洗车车载锅炉结构笨重,燃烧效率低,排放污染严重的背景下,引入一种内燃式蒸汽发生装置。由于内燃机燃烧具有高效清洁的特点,对于提高油井的清洗效率,实现热洗车身的轻量化,降低危害物排放,提高热洗车载锅炉的燃烧效率和经济性,是一条可行之路,值得思考尝试。内燃式蒸汽发生装置是利用热洗车自身的发动机作为热源取代外置的燃烧锅炉的一种车载的内燃式蒸汽发生装置,从节能减排国家重大需求、减少企业制造成本、大幅缩减产品结构尺寸及系统复杂等方面考虑,内燃式蒸汽发生装置的应用具有重要的现实意义。本文基于校企合作的内燃式蒸汽发生装置专利项目,通过对新型车载锅炉内燃式蒸汽发生装置中的关键部件——轴功热转化利用单元进行机械结构参数计算以及性能仿真研究,确定并优化了液力致热器的相关参数。制定了合适的控制策略,实现对液力致热器的功率控制。确定并验证了板式换热器的相关参数,研究了轴功热转化利用单元的热循环过程。以下为主要工作内容:1.依据液力耦合器的设计分析原理,对液力致热器进行分析设计。设计了液力致热器的机械结构,确定了相关结构参数,初步确定循环圆直径为386mm,动轮叶片数为29,定轮叶片数为27,动轮定轮叶片均为弯叶片,径向倾角为35°。然后根据轴功热转化利用单元工质的热负荷要求,通过计算确定了换热面积为11.5m2的板式换热器,并确定了板式换热器的相关参数。2.为了优化液力致热器的力矩性能和致热性能,对液力致热器的内部流场进行了CFD仿真计算,研究了叶片参数对液力致热器力矩性能和致热性能的影响。液力致热器的力矩性能和致热性能随叶片倾角的增大和叶片数目的增加而提高,在叶片倾角为45°,动定轮叶片数目为33-31时,液力致热器有最佳的力矩性能和致热性能。在该叶片参数下,当动轮转速为2500r/min时,有最大力矩4034.88Nm,最大力矩系数1.3477*10-4,最大湍流动能97.92m/s2。在该叶片参数的基础上,研究了不同充液率对液力致热器力矩的影响,得到了致热器的力矩特性,研究发现液力致热器内部流体的力矩随充液率的增加而增加。3.为了进一步改善液力致热器与发动机的匹配效率和力矩性能,根据仿真得到的液力致热器力矩特性与发动机的工作特性,进行匹配工作计算分析,利用遗传算法对循环圆直径和工质选择进行优化计算,使二者的匹配区间集中在发动机的高效工作区域。最终确定了液力致热器的循环圆直径为386mm,工作油液选择为46号液压油,密度为890 kg/m3。4.为研究液力致热器与发动机的匹配工作情况,利用推导得到的液力致热器的数学模型,在SIMULINK中搭建了仿真模型,进行了液力致热器与发动机额定功率匹配的联合仿真,仿真结果为在发动机额定功率,液力致热器全充液的情况下,液力致热器的最大致热功率为240k W,此时的转速为1600r/min,转矩为1432.5Nm。为了控制液力致热器的力矩以得到期望的致热功率,建立了以目标功率为输入,以充液量调整为输出的模糊控制规则,制定了四级功率误差论域,控制效果好于普通模糊控制,有着更短的调控时间和更小的超调量。5.为验证换热器的换热效果是否满足工作条件,在AMESim中搭建了轴功热转化利用单元的热循环模型对油液在流经换热器前后的温差和在稳定循环中工质水流过的换热器获得的温度进行了仿真。仿真结果为,在输入制热功率为240k W时,热液压泵转速分别为1600r/min,1400r/min,1200r/min,油液流经换热器前最高分别为120℃,116℃,109℃,前后温差分别为30℃,35℃,38℃。油液温度适终保持在最佳工作温度区间,证明换热器匹配性良好。6.对内燃式蒸汽发生系统冷却系利用单元、尾气利用单元以及轴功热转化利用单元三部分的能量进行了配平,根据其温度和流量等特点,对于工质生成过程进行匹配,在定工况下和定工质的量下,分别计算了内燃式蒸汽发生装置的转化效率。在发动机额定工况即2000r/min,1204Nm时,内燃式蒸发系统转化效率为86.29%,要高于传统的热洗车车载锅炉的燃烧器的热效率81.5%。
樊兆明[3]（2021）在《混合动力汽车能量管理策略及发动机优化研究》文中研究表明随着社会发展与进步,人类对化石能源需求持续增加,能源与环境问题加剧,发动机的高效清洁燃烧以及整车的节能减排成为重要研究方向。混合动力汽车兼具传统燃油车和纯电动车优点,能显着提高整车动力性、经济性和排放性能,避免里程焦虑等问题,因此受到了广泛关注。基于汽油/柴油双喷射的RCCI燃烧模式在热效率以及排放方面具有良好的表现,由于其具有燃烧相位控制方便,对原发动机机械结构改动小等优点成为当前最具应用前景的燃烧模式之一。混合动力汽车包含复杂的能量转换,需要根据时刻变化的路况及车辆状态对动力源输出情况进行管理以保证整车效率最佳,其能量管理策略一定程度上决定着整车经济性、动力性、可靠性等性能,因此始终是混合动力领域的研究重点。混合动力汽车发动机较传统汽车发动机运行工况范围窄,而RCCI燃烧模式由于发动机压力升高率等限制存在负荷拓展困难的问题,将应用RCCI燃烧模式的发动机作为混合动力专用发动机与混合动力系统相结合可以实现优势互补,实现整车节能减排。本课题依托于吉林省产业创新专项资金项目—《混合动力汽车专用发动机及动力系统能量管理关键技术开发》（项目编号:2019C058-3）,基于Converge及GT-power软件构建汽油/柴油双喷射RCCI燃烧模式发动机仿真模型,根据混合动力发动机运行特点确定优化区域,通过联合仿真对双燃料发动机燃烧边界条件进行优化,获得双燃料发动机的万有特性。与原机万有特性相比,双燃料发动机最高热效率达到44%,较原机提升3%,最低燃油消耗率达到189.28g/（k W·h）,较原机降低8.39%;以40%以上热效率范围为例,原机工作范围集中于1500-1800 r/min,230-360 Nm范围内,而双燃料发动机40%热效率以上的范围广泛分布于1100-3200 r/min,150-360 Nm区间内,双燃料发动机热效率得到了全面提升,拓宽了高效区的转速和负荷范围。由于并联式混合动力汽车发动机工况不固定,以面工况形式工作,因此优化后的双燃料发动机更适合于混合动力系统。双燃料发动机在中高负荷时效率更高,搭载在并联式混合动力汽车上能够避免发动机工作于低效区,更好的发挥其高效率低油耗的优势。本文针对某轻型商用货车,将其改成混合动力货车,对动力电池及电机进行了设计选型,基于AVL-Cruise构建了混合动力整车仿真平台和纯燃油整车仿真平台,利用MATLAB/Simulink构建了逻辑门限值能量管理策略,在CHTC-LT测试循环下探索能量管理策略及双燃料发动机应用于混合动力平台上对整车油耗的提升效果。仿真结果表明,不论是原机还是双燃料发动机,在发动机不变的条件下,混合动力平台较纯燃油平台节油率均超过10%;在纯燃油平台上,双燃料发动机较原机节油21.2%,在混合动力平台上,双燃料发动机较原机节油6.54%,表明双燃料发动机较原机节油潜力更大,将其搭载于混合动力汽车平台上能创造更加节油的组合。为进一步提升整车经济性,本文构建了基于模糊控制的能量管理策略,在发动机不变,初始SOC不同的条件下,模糊策略相较于逻辑门限值策略有一定节油效果;在模糊策略不变,双燃料发动机较原机节油效果更佳。由于模糊策略设计存在较大主观性,无法达到最优,因此本文利用遗传算法对模糊策略的隶属度函数在论域上的划分点进行优化。仿真结果表明,原机条件下,优化后油耗降低7.89%,双燃料发动机条件下,优化后油耗降低9.05%,双燃料发动机较原机节油7.2%。分析表明模糊策略经遗传算法优化后,发动机介入工作时间减少,高效工作点占比更高。对比原机,双燃料发动机高效区工作点占比的提升主要集中于高热效率区域,这是在相同的优化条件下,双燃料发动机较原机油耗表现更好的主要因素之一。
李卓昂[4]（2021）在《基于电池寿命预测的增程式电动车动力总成控制策略研究》文中指出近年来我国汽车的飞速发展,带来了严重的能源危机和环境污染问题。新能源汽车作为汽车行业走出困局的重要途径,得到了政府的高度关注和政策鼓励。电动汽车作为新能源汽车发展的重要目标,仍受到成本、能量密度和电池寿命等因素的制约,难以普及推广。而增程式电动车在纯电动车构型的基础上,添加了一套增程器,降低整车成本的同时延长了车辆续驶里程,是向纯电动车过渡的优良选择。增程式电动车主要能量来源是动力电池组,而电池在不同使用条件下会产生不同程度的老化,进而影响其容量和功率等。因此本文在分析和研究动力电池寿命衰退规律的基础上,制定了增程式电动车的整车控制策略,合理进行能量分配来使考虑寿命在内的车辆总运行成本最低,同时保护电池,延长其使用寿命。文章具体研究工作如下:（1）基于课题组的纵向项目,设计一款微型增程式物流车。在明确了动力系统结构、整车参数和性能指标后,对增程式电动车的电机、电池组和增程器三个主要动力部件进行参数匹配,并根据匹配结果在市场上进行产品选型。（2）分析了锂离子动力电池的工作原理、寿命衰退机理和寿命影响因素。在实验室现有条件的基础上,设计了不同影响因素下电池循环寿命的实验。结合应用广泛的磷酸铁锂电池基础循环寿命预测模型,利用回归拟合等知识对基础寿命模型中的待定参数进行了辨识。利用实验数据验证了模型的精度,并将预测模型离散化到汽车的行驶过程,做到行驶过程中变因素条件下的寿命预测。（3）在分析了整车控制系统结构和增程车各种控制策略的基础上,基于增程式电动车的运行特点以及改善动力电池寿命衰退的目的,制定了控制系统的设计原则。由于电池在不同SOC,温度和电池健康度的条件下,功率状态会发生改变,因此给出了SOP表以及电池功率随电池寿命衰退的规律。设计了APU模糊控制策略,由于控制策略中,关键的隶属度函数的参数是根据经验值初步选择的,具有一定的主观性和局限性。因此为了达到整车运行成本最优的目的,结合电池功率状态,引出了遗传算法,在不同条件下实时优化隶属度函数的参数直至寻到目标函数下的最优解。最后以尽可能多的能量回收为目标,在满足ECE法规的基础上,合理地分配再生制动力并给出了再生制动控制的流程图。（4）根据增程式电动车动力系统的匹配结果和制定的整车控制策略,在Advisor中建立了整车仿真平台,在MATLAB/Simulink中编写了控制策略算法,两者进行联合仿真,验证了整车能够满足动力性能指标要求。接着在不同环境温度,起始SOC和运行时长的情况下,比对以遗传算法优化的模糊控制策略和传统单点控制策略。仿真结果表明,利用APU补偿动力电池放电的模糊控制策略,可以在每日工况循环中,减少电池的寿命衰退,延长其使用寿命。比对将电池损耗纳入考虑的总成本可以发现,有些情况下相对于传统单点控制策略不会有太大的提升。但随着温度的升高,起始SOC的降低和运行时长的增加,优化模糊控制策略对整车经济性的提升会越明显。
牛晓燕[5]（2020）在《复合电源混合动力汽车能量优化控制策略研究》文中研究表明混合动力汽车兼顾纯电动汽车节能和环保的特点,又继承了传统燃油汽车续驶里程长的优点,是目前新能源汽车行之有效的方案之一。本文以某并联混合动力汽车为研发背景,构建了混合动力汽车动力系统模型,研究了基于粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）粒子滤波（particle filter,PF）的蓄电池荷电状态（state of charge,SOC）估计方法,设计了基于小波分解的复合电源功率分流控制策略,提出了整车能量管理转矩分配控制策略并进行了仿真验证。研发了基于TMS320F2812主控芯片的混合动力汽车整车控制器,提出了利用遗传算法对模糊规则进行优化的电机转速控制策略并进行了半实物仿真验证。依据混合动力汽车动力性能要求,进行了发动机、电机及储能部件的匹配计算及选型,建立了并联混合动力汽车的仿真模型,包括发动机模型、驱动电机模型、储能部件模型、传动系模型以及整车行驶动力学模型等,设计了由动力蓄电池、超级电容和DC-DC功率转换器构成混合动力汽车复合电源系统。为监测蓄电池的SOC,设计了带遗忘因子的递推最小二乘法对蓄电池Thevenin等效电路模型中的未知参数进行了参数辨识,在考虑电池充放电过程中充放电倍数、温度和循环次数等参数的基础上,设计了基于PF的实时蓄电池SOC估计算法。为进一步精确估计SOC,提出了基于PSO算法优化的PF估计蓄电池SOC方法,有效解决了SOC实时估计过程中滤波噪声不确定的问题,实现了蓄电池实时SOC状态的精确估计。为提升整车的性能和延长蓄电池使用寿命,设计了复合电源系统的功率分流控制策略。分别设计了基于逻辑门限值滤波的功率分流控制策略和以信号级联与重构为基础的基于小波变换的功率分流控制策略,实现对蓄电池和超级电容需求功率的分流控制。使用ADVISOR软件仿真对分流策略进行了验证,所设计的功率分流策略可以有效降低蓄电池的需求功率,有利于延长蓄电池使用寿命。在复合电源功率分流控制的基础上,建立了以发动机作为主动力源,电机补充发动机转矩为核心的电机辅助控制策略;设计了基于发动机最佳转矩曲线的T-S模糊转矩分配控制器,保证发动机尽量工作于高效区并维持蓄电池充放电平衡;提出了基于PSO优化的模糊转矩分配控制策略并与小波功率分流策略构成了整车联合控制策略,优化后的联合控制策略进一步提升了发动机工作效率。以数字信号处理器TMS320F2812作为主控芯片,完成了混合动力汽车电子控制系统的开发,经电池管理系统测试和电机调速测试,验证了电子控制系统有效性。为快速响应混合动力汽车发动机和电机的能量分配控制策略,建立了无刷直流电机（brushless DC motor,BLDCM）的数学模型,设计了BLDCM模糊转速控制器,并使用遗传优化算法对模糊规则进行了优化,利用d SPACE快速原型实验平台进行了模糊规则优化验证,验证结果表明设计的转速控制器转速跟随性能显着提升。
姜光[6]（2020）在《商用车柴油机空气系统性能参数优化及控制研究》文中提出在先进柴油机开发中,空气系统对柴油机性能的综合提高起着至关重要的作用。本文以一款带有废气再循环（EGR）系统与可变几何截面涡轮增压（VGT）系统的商用车柴油机为研究对象,对其空气系统开展了性能参数优化与控制策略开发研究。研究工作对深入掌握柴油机空气系统特性及其控制理论、推进高效率国产商用车柴油机设计开发和提升国产柴油机整机性能,有一定的学术研究意义和工程应用意义。本文首先运用GT-Power搭建并验证了商用车柴油机工作过程仿真模型。结合GT-Power在发动机性能计算方面的优势和MATLAB/Simulink在数据传递与控制计算方面的优势,本文搭建了以GT-Power进行发动机性能仿真、以MATLAB/Simulink进行算法寻优的耦合平台。在此基础上,以最低燃油消耗率为目标,在满足排放要求的前提下,对EGR阀门开度与VGT叶片开度两个控制参数进行了单目标遗传算法优化。本文建立了面向控制的商用车柴油机空气系统三阶非线性模型,并采用多目标遗传算法对模型中的未知参数进行辨识。针对柴油机空气系统的非线性控制问题,本文将空气系统三阶非线性模型转化为准线性变参数状态空间方程形式,实现非线性到准线性转化的处理。本文以增压压力与进气流量的期望值为目标,以EGR阀门开度与VGT叶片开度为控制参数,采用基于模型的控制方法对柴油机空气系统进行多变量控制。运用模型预测控制算法,研究设计了算法中的预测模型、滚动优化目标函数与反馈校正环节。通过MATLAB/Simulink与GT-Power耦合平台仿真结果显示,本文设计的控制方案在柴油机中、低转速下可获得较好的控制效果。图49幅,表19个,参考文献118篇。
赵静怡[7]（2020）在《基于平滑切换策略的航空发动机转速调节控制方法研究》文中指出航空发动机是一个复杂的控制系统,具有多种工作模态,而且运行动态具有很强的非线性和时变特性。本文针对某型航空发动机,建立了基于线性化模型和平衡流形展开模型的切换系统模型,分别设计了子系统控制器,进一步提出了一种改进的平滑切换控制策略,并通过仿真验证了提出方法的有效性。本文的主要研究内容如下:首先,以某型航空发动机为研究对象,采用动、静分离两步法建立了具有解析表达形式的航空发动机平衡流形展开模型,并通过仿真给出了平衡流形展开模型系数的拟合结果。其次,在平衡流形展开模型的有效范围内,选取平衡点,提取得到平衡点处的线性化模型。再次,结合线性化模型和平衡流形展开模型各自的优点,建立了基于两种模型的切换模型。进一步,分别将以上三种模型与部件级模型对比,验证了切换模型具有更高的精度。接下来,对目标工作点处的线性化模型基于极点配置方法设计状态反馈控制器,保证子系统在该控制器作用下是渐近稳定的。然后,基于平衡流形展开模型设计镇定控制器。进一步,基于不同模型的适用范围进行切换律的设计。此外,通过仿真验证了基于平衡流形展开模型和线性化模型的切换控制器相对于单一控制器具有更好的控制效果。最后,考虑控制器切换时控制输入的跳变可能会对系统产生不良的瞬态影响,提出一种改进的平滑切换控制策略。所提出的平滑切换控制方法结合模糊控制思想与遗传算法,可以保证在任意给定时间段内平滑切换性能保持的同时,满足系统输出性能的优化指标。进一步将提出的平滑切换控制方法应用于航空发动机控制系统进行计算机仿真,验证了该方法的可行性和有效性,具有一定的工程指导意义。
黄禀通[8]（2020）在《混联式混合动力汽车模糊能量管理策略研究》文中进行了进一步梳理混合动力汽车凭借其低能耗、低排放、技术可靠等特点成为应对环境污染及资源紧缺问题的有效方案之一。提升混动系统性能的关键在于设计合理的控制策略并对其进行优化。论文以混联式混合动力汽车为研究对象,利用单目标及多目标遗传优化算法对模糊控制器中的模糊规则进行优化。通过分析对比各种整车布置形式,选用混联式混合动力汽车作为研究对象,在参考系统工作模式及各模式下能量流动的基础上完成了各关键传动部件的选型及参数匹配。基于正向建模的建模思想在Simulink仿真平台中构建整车及各部件的仿真模型。整车控制策略由部件控制、制动控制、驱动控制三部分组成,其中部件控制部分依据模式切换时部件状态变化规律建立而成,制动控制及驱动控制则分别依据再生制动能量分配规则和模糊控制规则搭建而成。由于模糊控制策略设计存在一定主观性,因此需要进一步优化以增强其控制效果,分别设计并运用单目标（GA）及多目标遗传算法（NSGA-III）在WLTC（全球轻型汽车测试循环）工况下对模糊控制器中的控制规则进行优化。结果表明,与未优化策略相比,单目标（GA）优化后策略可以有效降低循环工况下的燃油消耗及动力电池组的电量消耗,与单目标优化后策略相比,采用NSGA-III多目标优化后的驱动模糊控制策略可以提升发动机工作性能及驱动电机工作效率,进一步降低整车油耗及排放,并在保证动力电池组电量平衡的基础上降低电池组的使用成本。
冯沙[9]（2020）在《基于遗传算法的P2构型HEV模糊控制策略仿真优化研究》文中研究说明人类对于经济和环境的苛刻要求使得开发新能源汽车成为势不可挡的趋势,就目前发展阶段而言,由于电池技术的许多关键问题没有得到解决,因而混合动力汽车是新能源汽车发展的最佳选择。P2构型作为HEV各类构型中综合性能好且研发难度不高的基本构型,具有很好的研究价值。然而,目前关于P2构型HEV的研究甚少,因此开展对其的研究具有一定的意义。本课题主要基于经过试验校核的传统乘用车,结合该车型以及P2构型的结构原理搭建了混合动力汽车的数值仿真模型。以提升汽车燃油经济性为目标,设计了模糊控制策略并引入遗传算法对其进行优化。主要研究内容和结果如下:（1）针对某款传统乘用车,分别开展了发动机万有特性试验以及整车道路NEDC循环试验,获取了大量相关的试验数据;基于试验数据建立了发动机实测Map模块和整车模型,并对建立的整车模型进行了校核,结果表明仿真精度均在5%以内,验证了模型的精准性;然后结合传统车模型以及P2构型的结构原理搭建了HEV的数值仿真模型,并对其主要部件的建模进行了全面分析。（2）以总需求转矩和SOC为输入变量、发动机转矩为输出变量、三角形为隶属度函数设计了模糊控制策略的核心模糊控制器,建立了量化因子和比例因子模块,搭建了模糊控制系统的Simulink仿真模型,并将其与GT-Suite整车模型进行耦合;通过与逻辑门限控制策略进行对比,结果表明所设计的模糊控制策略使整车百公里油耗量降低了4.8%,验证了所设计的模糊控制策略的优越性。（3）以BSFC为优化目标,通过Matlab编程实现了基于遗传算法的隶属度函数寻优;对比优化前后的模糊控制策略,结果表明在保证整车动力性基本不变的前提下,优化后的模糊控制策略使整车百公里油耗量降低了4.5%,基本上实现了本课题的研究目的。本课题研究结果表明,采用遗传算法对模糊控制策略进行寻优可以改善混合动力汽车各部件的性能,降低整车总油耗量,达到了较好的节能减排效果。
杨猛[10]（2020）在《拖拉机动力换挡变速器换挡品质优化与控制研究》文中指出拖拉机在执行牵引作业时,由于作业阻力通常较大,若换挡过程中出现动力中断则会导致拖拉机作业速度急剧降低,甚至发动机熄火停车。采用动力换挡变速器可以保证换挡过程中动力连续,从而提高了拖拉机的生产率和作业质量。为了提高我国拖拉机变速器性能,早日实现农业现代化,本课题对动力换挡变速器换挡规律和换挡品质优化控制进行研究,主要完成了以下研究工作:（1）分析了动力换挡变速器的结构、换挡方式、各个挡位的动力传动路线、传动系中关键零部件特性和拖拉机工作阻力特性,基于MATLAB/Simulink搭建拖拉机传动系统模型。（2）制定拖拉机两参数动力性基本换挡规律,考虑拖拉机驱动轮滑转率因素,在分析滑转率与驱动力、牵引效率关系的基础上,提出了一种以油门开度和滑转率为控制参数的换挡修正策略,在满足拖拉机动力性的前提下将驱动轮滑转率控制在最佳区间内,适合多种牵引阻力条件下的作业类型,使拖拉机具有较高的牵引效率。（3）分析动力换挡过程中离合器主从动盘转速的关系,提出一种可以避免功率循环的离合器控制策略,对换挡过程进行动力学分析,建立动力换挡过程模型并进行仿真,验证了所提出的离合器控制策略的有效性。（4）针对拖拉机牵引作业时动力换挡品质优化问题,以控制策略关键点油压大小和油压变化时间为优化参数,以滑摩功、冲击度和输出转矩振荡幅度为优化目标,采用改进型粒子群遗传算法进行换挡品质优化,并进行离合器压力滑模控制,有效改善换挡品质。（5）在分析换挡过程中发动机转速与各个离合器主从动盘转速关系的基础上,基于改进型粒子群遗传算法的离合器控制油压优化结果,提出了通过调节发动机转速使待结合离合器主从动盘转速快速同步的发动机转速控制策略,设计待结合离合器转速差模糊自适应PID控制器,使实际转速差实时跟踪目标转速差,以减小换挡过程中产生的滑摩功,缩短换挡时间。
二、基于遗传算法的发动机模糊控制研究与应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于遗传算法的发动机模糊控制研究与应用（论文提纲范文）
（1）插电式混合动力汽车再生制动模糊控制策略优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 混合动力汽车分类 |
| 1.2.1 串联式混合动力汽车 |
| 1.2.2 并联式混合动力汽车 |
| 1.2.3 混联式混合动力汽车 |
| 1.3 混合动力汽车再生制动技术研究现状 |
| 1.3.1 国内外混合动力汽车发展现状 |
| 1.3.2 国内外再生制动技术研究现状 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 2 再生制动系统理论分析及传动系统参数匹配 |
| 2.1 再生制动系统结构 |
| 2.2 再生制动系统能量回收原理 |
| 2.2.1 电机工作原理 |
| 2.2.2 再生制动系统工作原理 |
| 2.3 动力及传动系统选型与参数匹配 |
| 2.3.1 整车基本参数及性能指标 |
| 2.3.2 汽车总成功率确定 |
| 2.3.3 发动机选型及参数匹配 |
| 2.3.4 电机选型及参数匹配 |
| 2.3.5 电池选型及参数匹配 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 插电式混合动力汽车整车及传动系统建模 |
| 3.1 基于ADVISOR的再生制动系统整车仿真模型 |
| 3.1.1 整车仿真软件ADVISOR |
| 3.1.2 再生制动系统整车仿真建模策略 |
| 3.1.3 再生制动系统整车仿真模型 |
| 3.2 整车动力学建模 |
| 3.3 动力及传动系统建模 |
| 3.3.1 发动机仿真模型 |
| 3.3.2 电机仿真模型 |
| 3.3.3 电池仿真模型 |
| 3.3.4 CVT仿真模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 再生制动模糊控制策略建模与仿真 |
| 4.1 制动力分析 |
| 4.2 再生制动模糊控制策略模型 |
| 4.2.1 三种典型制动力分配策略 |
| 4.2.2 再生制动模糊控制策略模型 |
| 4.3 仿真分析 |
| 4.3.1 仿真工况选择 |
| 4.3.2 仿真结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于多岛遗传算法的再生制动模糊控制策略优化 |
| 5.1 遗传算法选择 |
| 5.2 基于多岛遗传算法的再生制动模糊控制器参数优化 |
| 5.3 ISIGHT&ADVISOR联合仿真 |
| 5.3.1 ISIGHT优化流程 |
| 5.3.2 ISIGHT&ADVISOR联合仿真模型的建立 |
| 5.3.3 ISIGHT优化结果分析 |
| 5.4 再生制动模糊控制策略优化前后仿真结果对比分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（2）内燃式蒸汽发生装置的轴功热转化利用单元分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 内燃式蒸汽发生装置 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 车载锅炉研究现状 |
| 1.3.2 液力致热研究现状 |
| 1.3.3 换热器研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 轴功热转化利用单元参数设计 |
| 2.1 液力致热器的设计 |
| 2.1.1 一维束流理论 |
| 2.1.2 相似设计理论 |
| 2.1.3 液力致热器参数的确定 |
| 2.2 换热器的设计 |
| 2.2.1 换热器计算理论 |
| 2.2.2 换热面积的确定 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 液力致热器仿真分析及结构参数优化 |
| 3.1 液力致热器流体仿真理论及准备 |
| 3.1.1 控制方程 |
| 3.1.2 湍流模型 |
| 3.1.3 液力致热器仿真三维模型的建立 |
| 3.2 叶片参数对液力致热器工作性能的影响 |
| 3.2.1 叶片倾角对液力致热器力矩性能的影响 |
| 3.2.2 叶片倾角对液力致热器致热性能的影响 |
| 3.2.3 叶片数目对液力致热器力矩性能的影响 |
| 3.3 充液率对液力致热器力矩性能的影响 |
| 3.4 液力致热器与发动机的匹配特性 |
| 3.4.1 液力致热器工作特性 |
| 3.4.2 发动机特性 |
| 3.4.3 液力致热器与发动机联合工作匹配特性分析 |
| 3.5 液力致热器与发动机匹配的设计优化 |
| 3.5.1 遗传算法设计优化 |
| 3.5.2 液力致热器与发动机匹配优化设计遗传算法的数学模型 |
| 3.5.3 液力致热器与发动机匹配优化设计结果及分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 轴功热转化利用单元仿真及控制策略研究 |
| 4.1 制热功率仿真模型的建立 |
| 4.1.1 液力致热器的控制原理及充液模型建立 |
| 4.1.2 发动机仿真子模型的建立 |
| 4.1.3 液力致热器仿真子模型的建立 |
| 4.2 模糊控制器的设计 |
| 4.3 仿真结果与分析 |
| 4.3.1 液力致热器与发动机的额定功率联合仿真 |
| 4.3.2 控制性能仿真 |
| 4.3.3 控制稳定性能仿真 |
| 4.4 轴功热转化利用单元热循环效果仿真 |
| 4.4.1 热循环仿真模型的建立 |
| 4.4.2 热循环效果仿真与分析 |
| 4.4.2.1 最大负荷热循环仿真 |
| 4.4.2.2 变功率热循环仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 内燃式蒸汽发生装置的能量配平 |
| 5.1 定量配平 |
| 5.2 定工况配平 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（3）混合动力汽车能量管理策略及发动机优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 混合动力汽车专用发动机研究现状 |
| 1.2.2 混合动力汽车能量管理策略研究现状 |
| 1.3 研究意义及内容 |
| 第2章 汽油/柴油双燃料发动机万有特性优化 |
| 2.1 三维数值模拟仿真平台的构建 |
| 2.1.1 三维几何模型的建立 |
| 2.1.2 网格划分和求解器设置 |
| 2.1.3 计算模型 |
| 2.1.4 化学反应机理及三维仿真模型的验证 |
| 2.2 汽油/柴油双燃料发动机仿真模型的构建 |
| 2.2.1 GT-power软件介绍 |
| 2.2.2 纯柴油发动机模型建立及验证 |
| 2.2.3 双燃料发动机模型的建立 |
| 2.3 基于双燃料燃烧模式的优化 |
| 2.3.1 双燃料燃烧模式优化工况范围 |
| 2.3.2 双燃料燃烧模式优化方法 |
| 2.4 双燃料发动机万有特性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 混合动力汽车设计建模与仿真分析 |
| 3.1 混合动力系统结构 |
| 3.2 整车动力系统设计指标 |
| 3.3 主要零部件参数选型设计 |
| 3.3.1 电机选型及参数设计 |
| 3.3.2 动力电池选型及参数设计 |
| 3.4 整车能量管理策略及联合仿真平台的构建 |
| 3.4.1 能量管理策略原理 |
| 3.4.2 基于规则的能量管理策略设计 |
| 3.4.3 联合仿真平台构建 |
| 3.4.4 纯燃油车仿真平台 |
| 3.5 整车性能仿真分析 |
| 3.5.1 整车动力性能验证 |
| 3.5.2 整车经济性测试循环简介 |
| 3.5.3 仿真结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于双燃料发动机的能量管理策略优化研究 |
| 4.1 模糊控制策略搭建 |
| 4.1.1 模糊控制系统简介 |
| 4.1.2 模糊控制器设计 |
| 4.1.3 模糊控制策略设计 |
| 4.2 基于模糊控制的整车性能分析 |
| 4.3 基于遗传算法的模糊控制策略优化 |
| 4.3.1 针对模糊控制策略的遗传算法设计 |
| 4.3.2 初始种群的生成 |
| 4.3.3 适应度函数的确定 |
| 4.3.4 运行参数设定 |
| 4.3.5 约束条件 |
| 4.3.6 优化仿真流程 |
| 4.4 遗传算法优化结果及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 全文总结及未来展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（4）基于电池寿命预测的增程式电动车动力总成控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外增程式电动车研究和发展现状 |
| 1.2.2 国内增程式电动车研究和发展现状 |
| 1.2.3 车用动力电池的发展和寿命研究 |
| 1.3 论文的主要研究内容及结构 |
| 第2章 增程式电动车动力系统参数匹配 |
| 2.1 增程式电动车动力系统结构 |
| 2.2 整车性能指标 |
| 2.3 驱动电机参数匹配 |
| 2.3.1 最高车速条件下驱动电机参数计算 |
| 2.3.2 加速性能条件下驱动电机参数计算 |
| 2.3.3 最大爬坡度条件下驱动电机参数计算 |
| 2.4 动力电池组参数匹配 |
| 2.5 增程器参数匹配 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 锂离子动力电池循环寿命研究 |
| 3.1 锂离子动力电池寿命衰减机理 |
| 3.1.1 锂离子电池的工作原理 |
| 3.1.2 锂离子电池寿命衰减机理 |
| 3.1.3 锂离子电池循环寿命衰减影响因素 |
| 3.2 锂离子动力电池循环寿命预测基础模型 |
| 3.3 锂离子动力电池循环性能实验 |
| 3.3.1 锂离子动力电池循环性能实验方案设计 |
| 3.3.2 动力电池循环寿命实验测试系统 |
| 3.3.3 锂离子动力电池循环寿命实验结果分析 |
| 3.4 锂离子动力电池循环寿命预测模型的建立 |
| 3.4.1 动力电池循环寿命预测模型的建立 |
| 3.4.2 动力电池循环寿命预测模型的精度验证 |
| 3.4.3 行驶工况下磷酸铁锂动力电池寿命预测模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 考虑电池寿命的增程式电动车控制策略 |
| 4.1 增程式电动汽车能量管理控制策略研究 |
| 4.1.1 基于规则的控制策略 |
| 4.1.2 基于优化的控制策略 |
| 4.2 考虑电池寿命的增程式电动车控制策略设计原则 |
| 4.3 不同条件下电池功率状态的变化 |
| 4.4 增程式电动车驱动模糊控制策略的制定 |
| 4.4.1 模糊控制 |
| 4.4.2 增程式电动车APU模糊控制策略 |
| 4.5 利用遗传算法优化模糊控制的隶属度函数 |
| 4.5.1 遗传算法 |
| 4.5.2 遗传算法优化APU模糊控制的隶属度函数 |
| 4.6 增程式电动车制动控制策略 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 整车控制模型的搭建与仿真分析 |
| 5.1 Advisor软件简介 |
| 5.2 整车动力系统模型的搭建和校核 |
| 5.2.1 动力系统模型的建立 |
| 5.2.2 整车动力性仿真校核 |
| 5.3 整车控制策略的搭建 |
| 5.4 仿真与分析 |
| 5.4.1 仿真工况的选择 |
| 5.4.2 考虑电池寿命的整车运行过程仿真分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 全文总结及工作展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）复合电源混合动力汽车能量优化控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 混合动力汽车的分类 |
| 1.2.2 混合动力汽车国内外发展现状 |
| 1.2.3 混合动力汽车控制策略 |
| 1.2.4 电池SOC估算 |
| 1.2.5 混合动力复合电源控制 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第二章 混合动力汽车动力系统建模 |
| 2.1 发动机模型 |
| 2.2 车辆行驶动力学模型 |
| 2.3 驱动电机模型 |
| 2.4 储能部件模型 |
| 2.4.1 蓄电池模型 |
| 2.4.2 DC-DC功率转换器设计 |
| 2.4.3 超级电容模型 |
| 2.5 传动系模型 |
| 2.5.1 变速器模型 |
| 2.5.2 主减速器模型 |
| 2.6 整车模型验证 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 基于改进粒子滤波算法的蓄电池SOC估计 |
| 3.1 蓄电池建模及参数辨识 |
| 3.1.1 蓄电池等效电路模型选型 |
| 3.1.2 OCV-SOC曲线获取 |
| 3.1.3 电池模型参数辨识 |
| 3.2 基于粒子滤波算法的SOC估计 |
| 3.2.1 基本粒子滤波算法原理 |
| 3.2.2 基于PF算法的SOC估计 |
| 3.3 基于PSO-PF的 SOC估计 |
| 3.3.1 基本PSO算法原理 |
| 3.3.2 PSO优化PF算法 |
| 3.4 仿真验证 |
| 3.4.1 恒定电流放电SOC估计测试 |
| 3.4.2 动态电流放电SOC估计测试 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 复合电源功率分流控制策略 |
| 4.1 小波变换基本理论 |
| 4.2 复合电源工作模式及功率需求 |
| 4.2.1 复合电源工作模式分析 |
| 4.2.2 复合电源功率需求分析 |
| 4.3 基于逻辑门限值的功率分流控制策略 |
| 4.3.1 逻辑门限值滤波功率分流控制策略 |
| 4.3.2 逻辑门限值功率分流控制策略验证 |
| 4.4 基于小波变换的功率分流控制策略 |
| 4.4.1 小波变换功率分流控制策略 |
| 4.4.2 小波变换功率分流控制策略验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于粒子群优化的转矩分配控制策略 |
| 5.1 整车工作状态分析 |
| 5.2 电机辅助转矩分配控制器 |
| 5.3 基于T-S模型的模糊转矩分配控制器 |
| 5.3.1 T-S模糊推理模型 |
| 5.3.2 基于发动机效率的T-S模糊转矩分配器 |
| 5.4 基于PSO的模糊转矩分配控制器优化设计 |
| 5.5 转矩分配控制策略验证 |
| 5.5.1 逻辑门限值功率分流策略下的转矩分配策略验证 |
| 5.5.2 小波功率分流策略下的转矩分配策略验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 电子控制系统设计及硬件在环仿真 |
| 6.1 电子控制系统设计 |
| 6.1.1 电机转速检测电路 |
| 6.1.2 电机控制驱动电路 |
| 6.1.3 复合电源控制电路 |
| 6.1.4 控制信号输入电路 |
| 6.1.5 电流检测电路 |
| 6.1.6 保护电路 |
| 6.1.7 电子控制系统PCB设计 |
| 6.1.8 电子控制系统实验验证 |
| 6.2 BLDCM数学模型的建立 |
| 6.3 基于GA-Fuzzy的 BLDCM控制策略 |
| 6.3.1 BLDCM转速模糊控制器设计 |
| 6.3.2 GA-Fuzzy转速模糊控制器设计 |
| 6.3.3 BLDCM转速模糊控制器仿真验证 |
| 6.4 GA-Fuzzy转速控制策略的快速控制原型仿真实验 |
| 6.4.1 实验方案设计 |
| 6.4.2 快速控制原型仿真模型 |
| 6.4.3 电机转速快速控制原型实验验证 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 论文主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（6）商用车柴油机空气系统性能参数优化及控制研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 柴油机空气系统参数优化研究现状 |
| 1.2.1 基于试验的参数优化 |
| 1.2.2 基于仿真的参数优化 |
| 1.3 面向控制的柴油机空气系统模型研究现状 |
| 1.4 柴油机空气系统控制算法研究现状 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 2 商用车柴油机工作过程仿真模型建立及验证 |
| 2.1 仿真分析软件的确定 |
| 2.2 柴油机工作过程仿真模型 |
| 2.2.1 缸内工作过程计算模型 |
| 2.2.2 进、排气系统计算模型 |
| 2.2.3 增压系统计算模型 |
| 2.2.4 中冷器计算模型 |
| 2.2.5 废气再循环系统计算模型 |
| 2.3 柴油机工作过程仿真分析参数描述 |
| 2.3.1 原机主要技术参数 |
| 2.3.2 仿真模型主要模块及参数 |
| 2.4 柴油机工作过程仿真模型的验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 商用车柴油机空气系统性能参数优化研究 |
| 3.1 优化参数与优化目标 |
| 3.2 优化算法的确定 |
| 3.3 基于遗传算法的柴油机空气系统性能参数优化 |
| 3.3.1 GT-Power与 MATLAB/Simulink耦合程序的开发 |
| 3.3.2 遗传算法的参数设计 |
| 3.3.3 优化结果的分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 面向控制的商用车柴油机空气系统模型建立及验证 |
| 4.1 面向控制的柴油机空气系统模型的建立 |
| 4.1.1 增压器系统模型 |
| 4.1.2 进排气系统模型 |
| 4.2 面向控制的柴油机空气系统模型参数的确定 |
| 4.3 面向控制的柴油机空气系统模型的验证 |
| 4.4 面向控制的柴油机空气系统模型的准线性处理 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于模型的商用车柴油机空气系统多变量控制研究 |
| 5.1 基于模型的柴油机空气系统多变量控制总体方案设计 |
| 5.1.1 控制对象与控制目标 |
| 5.1.2 控制算法的确定 |
| 5.1.3 柴油机空气系统多变量控制总体方案 |
| 5.2 基于模型的柴油机空气系统多变量控制算法研究 |
| 5.2.1 控制算法的基本原理 |
| 5.2.2 基于模型的柴油机空气系统多变量控制算法设计 |
| 5.3 基于模型的柴油机空气系统多变量控制仿真分析 |
| 5.3.1 低转速工况下空气系统控制分析 |
| 5.3.2 中转速工况下空气系统控制分析 |
| 5.3.3 高转速工况下空气系统控制分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（7）基于平滑切换策略的航空发动机转速调节控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 航空发动机模型建立研究现状 |
| 1.3 航空发动机控制研究概述及分析 |
| 1.3.1 航空发动机控制的发展 |
| 1.3.2 切换控制和稳定性问题 |
| 1.3.3 平滑切换控制概述 |
| 1.4 本文主要内容和章节安排 |
| 2 基于平衡工作点的航空发动机模型的建立 |
| 2.1 平衡流形展开模型特性 |
| 2.2 平衡流形展开模型参数辨识 |
| 2.3 航空发动机切换模型的建立 |
| 2.3.1 切换规则的建立 |
| 2.3.2 仿真结果 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 航空发动机切换控制器设计 |
| 3.1 基于线性化模型的状态反馈控制器设计 |
| 3.1.1 基于线性化模型的状态反馈控制器设计 |
| 3.1.2 仿真结果 |
| 3.2 基于平衡流形展开模型的状态反馈控制器设计 |
| 3.2.1 基于平衡流形展开模型的状态反馈控制器设计 |
| 3.2.2 仿真结果 |
| 3.3 航空发动机切换控制器的设计 |
| 3.3.1 切换规则的设计 |
| 3.3.2 仿真结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 改进的航空发动机平滑切换控制设计 |
| 4.1 改进的平滑切换控制器设计 |
| 4.2 基于遗传算法的控制器参数优化 |
| 4.2.1 遗传算法原理 |
| 4.2.2 基于遗传算法的优化设计 |
| 4.3 仿真结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）混联式混合动力汽车模糊能量管理策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 混合动力系统构型方案 |
| 1.3 能量管理策略研究现状 |
| 1.4 本文研究主要内容 |
| 第二章 整车动力系统匹配 |
| 2.1 整车结构分析 |
| 2.2 工作模式分析 |
| 2.3 整车设计指标 |
| 2.4 车辆动力系统匹配 |
| 2.4.1 发动机参数设计 |
| 2.4.2 驱动电机参数设计 |
| 2.4.3 ISG电机参数设计 |
| 2.4.4 主减速器参数设计 |
| 2.4.5 电池参数设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统仿真模型 |
| 3.1 动力系统建模及仿真方法 |
| 3.2 混合动力系统模型的建立 |
| 3.2.1 驾驶员模型 |
| 3.2.2 发动机模型 |
| 3.2.3 电机模型 |
| 3.2.4 电池组模型 |
| 3.2.5 传动系及整车模型 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于模糊逻辑的能量管理控制策略 |
| 4.1 控制策略原理 |
| 4.2 部件状态控制规则 |
| 4.3 驱动转矩模糊分配策略 |
| 4.3.1 模糊逻辑控制理论 |
| 4.3.2 模糊控制器的结构 |
| 4.3.3 模糊逻辑控制策略的设计 |
| 4.4 再生制动转矩分配策略 |
| 4.5 整车控制策略的建模 |
| 4.5.1 输入信号前处理模块 |
| 4.5.2 驱动转矩分配控制模块 |
| 4.5.3 制动转矩分配控制模块 |
| 4.5.4 转矩分配控制模块 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于遗传算法的能量管理策略优化 |
| 5.1 模糊控制优化方法 |
| 5.2 遗传算法 |
| 5.2.1 遗传算法的基本原理 |
| 5.2.2 遗传算法的特点 |
| 5.3 优化数学模型 |
| 5.3.1 适应度函数 |
| 5.3.2 选择算子 |
| 5.3.3 交叉算子 |
| 5.3.4 变异算子 |
| 5.3.5 终止条件 |
| 5.4 GA算法的应用 |
| 5.5 优化结果分析 |
| 5.6 NSGA-III算法 |
| 5.6.1 多目标优化算法 |
| 5.6.2 优化算法流程 |
| 5.6.3 编码方式 |
| 5.6.4 约束条件 |
| 5.6.5 目标函数 |
| 5.6.6 仿真结果及分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 结论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（9）基于遗传算法的P2构型HEV模糊控制策略仿真优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 混合动力汽车国内外研究现状 |
| 1.3 混合动力汽车控制策略的研究 |
| 1.3.1 控制策略简介 |
| 1.3.2 控制策略分类 |
| 1.4 课题来源及论文主要研究内容 |
| 第2章 传统车的校核及P2构型HEV的建模 |
| 2.1 传统汽车的建模及校核 |
| 2.1.1 发动机和整车试验 |
| 2.1.2 仿真软件的介绍 |
| 2.1.3 仿真模型的建立 |
| 2.1.4 整车模型的校核 |
| 2.2 混合动力汽车构架分析 |
| 2.2.1 构架分类 |
| 2.2.2 构架选取 |
| 2.3 P2构型的HEV建模分析 |
| 2.3.1 发动机建模 |
| 2.3.2 电机建模 |
| 2.3.3 电池建模 |
| 2.3.4 整车动力学建模 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 P2构型HEV模糊控制策略的设计 |
| 3.1 模糊控制理论的概述 |
| 3.1.1 模糊理论的发展情况 |
| 3.1.2 模糊控制的基本结构 |
| 3.1.3 模糊控制的特点 |
| 3.2 模糊控制器的设计 |
| 3.2.1 变量的确定 |
| 3.2.2 精确量的模糊化 |
| 3.2.3 隶属度函数的确定 |
| 3.2.4 模糊规则的设计 |
| 3.2.5 模糊变量的去模糊化 |
| 3.3 模糊控制系统模型的搭建 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 控制策略的仿真分析 |
| 4.1 GT-Suite和 Simulink模型的耦合 |
| 4.1.1 GT-Suite整车模型连接口的设计 |
| 4.1.2 Simulink模糊控制模型连接口的设计 |
| 4.1.3 模型的耦合 |
| 4.2 仿真工况的选取 |
| 4.3 仿真参数的设置 |
| 4.4 仿真结果及分析 |
| 4.4.1 仿真模型的运行 |
| 4.4.2 运行结果的分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于遗传算法优化的模糊控制策略研究 |
| 5.1 遗传算法的介绍 |
| 5.1.1 遗传算法的原理 |
| 5.1.2 遗传算法的特点 |
| 5.1.3 遗传算法的实现步骤 |
| 5.2 遗传算法优化模糊控制器 |
| 5.2.1 初始种群生成 |
| 5.2.2 适应度函数选取 |
| 5.2.3 选择、交叉和变异 |
| 5.2.4 运行参数设定 |
| 5.2.5 约束条件 |
| 5.2.6 程序的编制及运行 |
| 5.3 遗传算法优化前后仿真结果对比分析 |
| 5.3.1 模型的运行 |
| 5.3.2 结果的分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 全文总结 |
| 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 攻读硕士学位期间的科研成果 |
| 附录B 攻读硕士学位期间参与的课题 |
| 附录C 模糊控制器的程序 |
| 附录D 遗传算法的主程序 |
| 致谢 |
（10）拖拉机动力换挡变速器换挡品质优化与控制研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 拖拉机变速器类型及其特点 |
| 1.2.1 手动机械式变速器 |
| 1.2.2 电控机械式自动变速器 |
| 1.2.3 动力换挡变速器 |
| 1.2.4 无级变速器 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 课题来源及主要研究内容 |
| 第二章 组合式变速器结构与传动系统建模 |
| 2.1 拖拉机传动系统组成 |
| 2.2 三段组合式变速器 |
| 2.3 动力换挡变速器动力传递路线 |
| 2.3.1 前进挡位动力传递路线 |
| 2.3.2 倒退挡位动力传递路线 |
| 2.4 大马力拖拉机传动系统建模 |
| 2.4.1 发动机模型 |
| 2.4.2 组合式变速器模型 |
| 2.4.3 动力换挡变速器换挡过程模型 |
| 2.4.4 拖拉机阻力模型 |
| 2.4.5 驱动轮滑转率模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 动力换挡变速器换挡规律制定与修正 |
| 3.1 换挡规律类别 |
| 3.2 换挡参数选择 |
| 3.3 换挡规律的制定 |
| 3.3.1 基本换挡规律的制定 |
| 3.3.2 考虑滑转率影响的换挡规律修正 |
| 3.4 仿真与结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 动力换挡过程离合器油压控制策略 |
| 4.1 离合器油压控制策略的制定 |
| 4.1.1 动力升挡离合器控制策略 |
| 4.1.2 动力降挡离合器控制策略 |
| 4.2 换挡过程动力学模型 |
| 4.2.1 升挡过程动力学模型 |
| 4.2.2 降挡过程动力学模型 |
| 4.3 仿真结果与分析 |
| 4.3.1 动力升挡控制策略仿真 |
| 4.3.2 动力降挡控制策略仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于粒子群遗传算法的动力换挡品质优化 |
| 5.1 确定换挡品质评价指标 |
| 5.1.1 冲击度 |
| 5.1.2 滑摩功 |
| 5.1.3 输出转矩振荡幅度 |
| 5.2 换挡品质优化 |
| 5.2.1 粒子群算法 |
| 5.2.2 粒子群算法改进 |
| 5.2.3 基于粒子群遗传算法的升挡品质优化 |
| 5.2.4 基于粒子群遗传算法的降挡品质优化 |
| 5.3 离合器压力控制 |
| 5.3.1 电磁阀电磁系统模型 |
| 5.3.2 阀芯动力学模型 |
| 5.3.3 电磁阀油口模型 |
| 5.3.4 离合器控制油缸模型 |
| 5.3.5 离合器油压滑模控制器设计 |
| 5.4 仿真与结果分析 |
| 5.4.1 动力升挡优化仿真 |
| 5.4.2 动力降挡优化仿真 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 动力换挡过程发动机协调控制 |
| 6.1 发动机协调控制策略 |
| 6.1.1 升挡过程发动机控制策略 |
| 6.1.2 降挡过程发动机控制策略 |
| 6.2 基于模糊自适应PID的发动机控制 |
| 6.2.1 发动机控制方法 |
| 6.2.2 目标转速差轨迹的确定 |
| 6.2.3 模糊自适应PID控制器设计 |
| 6.3 仿真与结果分析 |
| 6.3.1 升挡仿真结果 |
| 6.3.2 降挡仿真结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
四、基于遗传算法的发动机模糊控制研究与应用（论文参考文献）
- [1]插电式混合动力汽车再生制动模糊控制策略优化[D]. 孙士山. 西安科技大学, 2021(02)
- [2]内燃式蒸汽发生装置的轴功热转化利用单元分析[D]. 左腾. 吉林大学, 2021(01)
- [3]混合动力汽车能量管理策略及发动机优化研究[D]. 樊兆明. 吉林大学, 2021(01)
- [4]基于电池寿命预测的增程式电动车动力总成控制策略研究[D]. 李卓昂. 吉林大学, 2021(01)
- [5]复合电源混合动力汽车能量优化控制策略研究[D]. 牛晓燕. 石家庄铁道大学, 2020(04)
- [6]商用车柴油机空气系统性能参数优化及控制研究[D]. 姜光. 北京交通大学, 2020(03)
- [7]基于平滑切换策略的航空发动机转速调节控制方法研究[D]. 赵静怡. 大连理工大学, 2020(02)
- [8]混联式混合动力汽车模糊能量管理策略研究[D]. 黄禀通. 太原理工大学, 2020(07)
- [9]基于遗传算法的P2构型HEV模糊控制策略仿真优化研究[D]. 冯沙. 湖南大学, 2020
- [10]拖拉机动力换挡变速器换挡品质优化与控制研究[D]. 杨猛. 合肥工业大学, 2020
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