【摘 要】
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随着环境问题的日益严重和能源危机的出现,人们开始意识到节能减排的重要性。纯电动汽车有零燃料耗费、零废气排放量等优点,是未来发展的必然趋势。但目前由于电池成本高、续航里程短、充电不方便等一系列原因,导致纯电动汽车无法被绝大多数人所接受,以至于不能替代主流的传统燃油车。燃料电池汽车也存在较大的安全隐患,技术也无法达到要求。目前市面上成效最为显著的是混合动力汽车,混合动力汽车（Hybrid Electr
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随着环境问题的日益严重和能源危机的出现,人们开始意识到节能减排的重要性。纯电动汽车有零燃料耗费、零废气排放量等优点,是未来发展的必然趋势。但目前由于电池成本高、续航里程短、充电不方便等一系列原因,导致纯电动汽车无法被绝大多数人所接受,以至于不能替代主流的传统燃油车。燃料电池汽车也存在较大的安全隐患,技术也无法达到要求。目前市面上成效最为显著的是混合动力汽车,混合动力汽车（Hybrid Electric Vehicle,HEV）开始在生活中占据越来越重要的地位。混合动力汽车目前可以填补纯电动汽车技术的空缺,如续航里程短、充电慢等问题。本文以P2构型并联式电量维持型混合动力汽车作为研究对象,进行基于车速预测的混合动力汽车能量管理策略研究。模型预测控制框架能结合不同优化算法在短时间内求得最优解,所以能够有效地应用在混合动力能量管理中。主要内容如下:（1）本文利用仿真软件Matlab/Simulink搭建了整车及各个部件（发动机、电机、电池、传动系统）模型。（2）本文采用目前常用的混合动力能量管理策略等效燃油消耗最小策略研究,通过调节不同工况对应的等效因子得到最优的控制,为后续控制做了参考。（3）当前工况信息不可知时,采用多种算法（指数函数预测和RNN神经网络模型预测）对标准循环工况进行预测,指数函数预测计算简单,但是精确度低。RNN神经网络预测计算复杂但是精度较高,通过对比选择合适的预测方法。（4）本文采用动态规划算法求解全局最优化问题,离散化变量,通过逆向求解正向寻优,最终得到最优控制序列,从而得到控制策略（电机发动机转矩最优分配比）。采用模型预测控制框架与不同优化算法（动态规划算法、自适应等效燃油消耗最小算法）相结合,通过仿真分析验证模型预测控制运用在能量管理策略的合理性和可行性,最终通过硬件在环验证算法可行性。
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