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基于MPC算法的PHEV发动机转矩预测控制策略研究
基于MPC算法的PHEV发动机转矩预测控制策略研究
摘要：随着混合动力电动车辆（PHEV）的日益普及，发动机转矩预测控制成为提高PHEV性能和燃油经济性的重要研究方向。本论文基于模型预测控制（MPC）算法，研究了PHEV发动机转矩的预测控制策略。通过建立PHEV系统数学模型，并与实际车辆的测试数据进行对比验证，证明了MPC算法在PHEV发动机转矩预测控制中的有效性。同时，通过对比分析了传统控制策略和MPC算法的性能指标，证明了MPC算法的优越性。最后，本文提出了进一步优化MPC算法的建议，以进一步提高PHEV发动机转矩预测控制的精确性和稳定性。
关键词：混合动力电动车辆（PHEV）；模型预测控制（MPC）；发动机转矩；控制策略
引言
混合动力电动车辆（PHEV）作为传统汽车和纯电动车辆之间的桥梁，具有节能减排、零排放和高效性能等优势。在PHEV中，发动机转矩的优化控制对于提高PHEV的整体性能和燃油经济性至关重要。传统的发动机转矩控制策略往往基于启停控制、PID控制和模糊控制等方法，但这些方法不能满足对转矩控制精度和实时性的要求。因此，采用模型预测控制（MPC）算法来实现PHEV发动机转矩的预测控制具有重要的意义。
PHEV发动机转矩预测模型
为实现PHEV发动机转矩的预测控制，需要建立系统的数学模型。根据相关文献和实际测试数据，可以建立PHEV发动机转矩预测模型。该模型将考虑车辆的动力学、发动机的工作特性以及电池的能量管理等因素，从而实现对发动机转矩的准确预测。
MPC算法在PHEV发动机转矩控制中的应用
模型预测控制（MPC）算法是一种通过在线优化求解来实现对系统控制的方法。将MPC算法应用于PHEV发动机转矩控制中，可以通过调整优化目标和约束条件来实现对发动机转矩的精确控制。同时，MPC算法还可以考虑到后续时刻的转矩需求，从而实现对转矩的预测控制。
实验验证与分析
为验证MPC算法在PHEV发动机转矩预测控制中的有效性，本文通过在实际车辆上进行测试，并将测试数据与MPC算法预测的转矩进行对比分析。结果表明，MPC算法可以实现对发动机转矩的准确预测和控制，并且与传统控制方法相比，具有更高的控制精度和实时性。
性能评估与对比分析
为了进一步证明MPC算法在PHEV发动机转矩预测控制中的优越性，本文对传统控制方法和MPC算法的性能指标进行了对比分析。结果表明，MPC算法在转矩控制精度、实时性和鲁棒性等方面均优于传统控制方法，可以更好地满足PHEV发动机转矩控制的要求。
结论与展望
本文研究了基于MPC算法的PHEV发动机转矩预测控制策略，并通过实验验证和对比分析证明了MPC算法在PHEV发动机转矩控制中的有效性和优越性。然而，MPC算法仍然存在一些问题，如参数调整、计算复杂度和实时性等方面的挑战。因此，进一步优化MPC算法是未来研究的重要方向，以进一步提高PHEV发动机转矩预测控制的精确性和稳定性。同时，还可以考虑引入其他控制方法和算法来提高PHEV的整体性能和燃油经济性。
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