并联式插电混合动力汽车控制策略研究的开题报告.docx

并联式插电混合动力汽车控制策略研究的开题报告
1.课题背景和意义
近年来，环保和节能成为了全球各国高度关注和重视的问题。汽车行业作为世界范围内最大的能源消耗领域之一，对于缓解能源危机和环境污染有着重要的作用。混合动力汽车作为一种卓越的汽车节能和污染减排技术，被广泛研究和应用。
并联式插电混合动力汽车相比于串联式混合动力汽车具有更高的动力性能和更长的电动模式行驶里程。并联式插电混合动力汽车同时拥有两个动力系统（烧油系统和电力系统），控制起来比传统汽车更加复杂，因此需要更为精准的控制策略。本课题旨在开发一种高效、精准、智能的并联式插电混合动力汽车控制策略，为混合动力汽车技术的发展和推广提供技术支持。
2.研究内容和目标
2.1研究内容
1）研究并联式插电混合动力汽车的整车模型和系统结构，建立汽车控制系统仿真模型；
2）研究并对比不同的控制策略，包括基于驾驶员风格的控制策略、基于车辆运行状态的控制策略和基于环境要求的控制策略，并建立相应的控制模型；
3）基于模型预测控制(MPC)算法，开发一种高效、精准、智能的并联式插电混合动力汽车控制策略；
4）采用深度学习算法和机器学习算法，对汽车控制策略进行进一步优化。
2.2研究目标
1）建立精细的并联式插电混合动力汽车控制系统仿真模型，掌握控制系统的原理、结构和参数；
2）研究比较不同的控制策略，分析各自的优缺点，为开发优化的控制策略提供参考；
3）开发一种高效、精准、智能的并联式插电混合动力汽车控制策略，提高汽车的燃油利用率和电池的使用寿命；
4）探索深度学习算法和机器学习算法在汽车控制策略优化中的应用，进一步提高控制策略的精度和性能。
3.研究方法
3.1建立汽车控制系统仿真模型
利用MATLAB/Simulink或AMESim等仿真平台建立并联式插电混合动力汽车数学模型，并考虑不同的动力系统和能量传递方式，制定合理的控制策略。
3.2研究比较不同的控制策略
首先分析不同的控制策略的优缺点，并参考已有的研究成果，设计具体的控制模型。然后进行仿真和实验，通过比较不同策略的能耗、动力性、经济性等指标，找出最优控制策略。
3.3开发一种高效、精准、智能的并联式插电混合动力汽车控制策略
基于模型预测控制算法，将汽车控制模型嵌入到控制器中，利用控制器来实现策略的自动控制和优化调整。该方案将同时考虑驾驶员、车辆状态和环境因素，提高汽车的燃油利用率和电池的使用寿命。
3.4探索深度学习算法和机器学习算法在汽车控制策略优化中的应用
通过收集并处理海量数据，建立汽车控制策略优化的深度学习或机器学习模型，并在实验中进行训练和调整，不断提高控制策略的精度和性能。
4.研究实施计划
第一年：
1）搜集并整理关于混合动力汽车控制策略的相关文献资料，研究混合动力汽车的历史发展和现状；
2）了解并掌握并联式插电混合动力汽车的整车模型和系统结构，建立模型仿真平台；
3）研究并比较不同的混合动力汽车控制策略，为后续的研究提供依据。
第二年：
1）开发模型预测控制算法，实现精准控制，并进行仿真模拟和实车测试，验证算法的可靠性和有效性；
2）探索深度学习算法和机器学习算法在混合动力汽车控制策略优化中的应用；
3）撰写并提交一篇论文，介绍开发的算法和优化结果。
第三年：
1）分析和评估算法的性能和适用性，进一步优化控制策略；
2）组织并参加国内、国际学术会议，介绍研究成果，接受同行专家的评价和建议。
3）撰写并提交一篇论文，总结研究成果，提出进一步的研究方向。
5.预期成果
1）建立精细的并联式插电混合动力汽车控制系统仿真模型，掌握控制系统的原理、结构和参数；
2）基于模型预测控制算法，开发一种高效、精准、智能的并联式插电混合动力汽车控制策略；
3）探索深度学习算法和机器学习算法在混合动力汽车控制策略优化中的应用；
4）提高并联式插电混合动力汽车的能效和驾驶安全性，推动混合动力汽车技术的发展和普及。