【摘 要】
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鉴于采用通常在特定工况下开发的控制策略的混合动力汽车在实际路况下的性能未必能达到最优的问题,将实际道路下的混合动力汽车能量管理策略问题转化为标准路况下的随机线性
【机 构】
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重庆大学,重庆交通大学机电与汽车工程学院
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鉴于采用通常在特定工况下开发的控制策略的混合动力汽车在实际路况下的性能未必能达到最优的问题,将实际道路下的混合动力汽车能量管理策略问题转化为标准路况下的随机线性最优控制问题。建立了包含三效催化转化器热状态的混合动力汽车二次型状态空间方程,以发动机燃油消耗和三效催化转化器出口处的排放最小为优化目标,对蓄电池SOC、车速、三效催化转化器温度和出口排放等实际状态进行卡尔曼滤波估计,以对电机功率和发动机功率等输出变量进行最优反馈。仿真结果表明,与规则控制相比,所建立的随机最优控制策略能在满足车辆动力性要求的前提下,三效催化转化器的起燃时间约缩短160s,HC和CO的转化率明显提高。
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