【摘 要】
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面对全球的资源短缺以及环境污染危机,开发节能,安全,舒适以及环保的车辆是当前汽车行业的发展目标。而近年来智能网联汽车的概念为解决环境以及能源问题提供了新的思路。本文以智能网联混合动力汽车车队为研究对象,以城市道路环境为背景,为了提高整个车队系统的燃油经济性,车队跟车的稳定性和安全性以及乘坐舒适性,以模型预测控制（model predictive control,MPC）为研究方法,设计了车队能量优
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面对全球的资源短缺以及环境污染危机,开发节能,安全,舒适以及环保的车辆是当前汽车行业的发展目标。而近年来智能网联汽车的概念为解决环境以及能源问题提供了新的思路。本文以智能网联混合动力汽车车队为研究对象,以城市道路环境为背景,为了提高整个车队系统的燃油经济性,车队跟车的稳定性和安全性以及乘坐舒适性,以模型预测控制（model predictive control,MPC）为研究方法,设计了车队能量优化控制的分层式控制算法。全文的主要研究工作如下:（1）基于MPC构建了智能网联混合动力汽车车队的分层控制框架;基于MATLAB软件搭建混合动力汽车主要动力部件:发动机、电机、发电机、动力电池的准静态数学模型模型;构建混合动力汽车系统纵向动力学模型。（2）基于MPC的车队上层最优车速设计。建立混合动力汽车车队跟车稳定性以及燃油经济性的优化函数;建立车队的油耗模型以及多车跟驰模型;基于获取的道路信息规划车队目标车速的范围;阐述了模型预测控制的原理;设计模型预测控制算法优化汽车的车速,加减速度次数,前车与后车的跟车距离以及燃油消耗。（3）基于MPC的下层能量管理策略研究。阐述能量管理的基本概念,定义以改善燃油经济性和SOC变化的目标函数,基于MPC算法进行混合动力汽车的能量管理,最优分配发动机和动力电池之间的功率;阐述动态规划算法的原理;基于动态规划算法（dynamic programming,DP）实施混合动力汽车的全局最优能量管理;对比分析MPC优化算法与DP优化的结果。
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