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基于導(dǎo)航系統(tǒng)的混合動(dòng)力汽車(chē)運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測(cè)(本科畢業(yè)論文設(shè)計(jì)).doc

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基于導(dǎo)航系統(tǒng)的混合動(dòng)力汽車(chē)運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測(cè)(本科畢業(yè)論文設(shè)計(jì)),摘要基于車(chē)載全球定位系統(tǒng)(gps)和地理信息系統(tǒng)(gis)的混合動(dòng)力汽車(chē)運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測(cè)是降低汽車(chē)油耗,充分有效的回收再生制動(dòng)能量,延長(zhǎng)電池使用壽命的有效方法。理想情況下,如果我們能預(yù)先知道汽車(chē)未來(lái)整個(gè)的行駛狀況,就可能在行駛過(guò)程中通過(guò)優(yōu)化方法來(lái)提高燃油經(jīng)濟(jì)性和降低...
編號(hào):66-91792大小:607.00K
分類(lèi): 論文>機(jī)械工業(yè)論文

內(nèi)容介紹

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基于導(dǎo)航系統(tǒng)的混合動(dòng)力汽車(chē)運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測(cè)(本科畢業(yè)論文設(shè)計(jì))
摘 要

基于車(chē)載全球定位系統(tǒng)(GPS)和地理信息系統(tǒng)(GIS)的混合動(dòng)力汽車(chē)運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測(cè)是降低汽車(chē)油耗,充分有效的回收再生制動(dòng)能量,延長(zhǎng)電池使用壽命的有效方法。理想情況下,如果我們能預(yù)先知道汽車(chē)未來(lái)整個(gè)的行駛狀況,就可能在行駛過(guò)程中通過(guò)優(yōu)化方法來(lái)提高燃油經(jīng)濟(jì)性和降低排放。
本文首先介紹了導(dǎo)航系統(tǒng)的組成及工作原理,汽車(chē)當(dāng)前時(shí)刻行駛狀態(tài)車(chē)速模型的建立可通過(guò)計(jì)算前幾個(gè)時(shí)刻的加權(quán)平均速度獲得;離汽車(chē)當(dāng)前位置較遠(yuǎn)的預(yù)測(cè)路線(xiàn)上的運(yùn)行狀況的預(yù)測(cè)相對(duì)較容易,一般在汽車(chē)的前方預(yù)測(cè)路線(xiàn)上選取一個(gè)合理的預(yù)測(cè)視距,再在預(yù)測(cè)視距中合理的選取一些采樣點(diǎn), 通過(guò)GPS/GIS可獲得每一個(gè)采樣點(diǎn)平均車(chē)速。將采樣點(diǎn)的平均速度作為該采樣點(diǎn)附近的一小段區(qū)域內(nèi)的汽車(chē)的速度。而對(duì)當(dāng)前時(shí)刻之后的臨近的若干個(gè)時(shí)刻的加速度或減速度的預(yù)測(cè)通過(guò)當(dāng)前時(shí)刻車(chē)速、油門(mén)開(kāi)度、油門(mén)開(kāi)度變化率等建立基于模糊控制汽車(chē)駕駛員模型來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè),并在ECE和EUDC兩種工況下進(jìn)行了仿真,結(jié)果表明該模型能較準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)出臨近時(shí)刻的加速度,這樣我們就能預(yù)測(cè)出整個(gè)預(yù)測(cè)線(xiàn)路上混合動(dòng)力汽車(chē)的運(yùn)行狀態(tài)。


關(guān)鍵詞:混合動(dòng)力汽車(chē),運(yùn)行狀態(tài),模糊控制,預(yù)測(cè)

ABSTRACT

The predictive control of HEVs with global positoning system and geographic information system on board is the effetive method for decreasing fuel consumption,recovering regenerative braking energy and prolonging battery life.under ideal condition,if we could know the driving condition in the future in advance ,we can inprove the fuel economy and emission reduction through optimization method when the vehicle is running.
This paper first introduces Navigation system and Working Principle,Development of vehicle traveling state of current hour speed model can be generated by calculating the first few moments of weighted average velocity;the prediction of driving condition on the predictive route far away from current position is relatively easy,selecte a reasonable prediction sight distance on the predictive route,and then selecte some sampling points on the predictive sight distance ,so we can get the average speed of each sampling points by the GPS/GIS. The average speed of sample points can be used as vehicle speed in the short bursts of region near the sample points.The prediction of acceleration or deceleration to the moments near corrent moment using driving speed、throttle opening、the rate of throttle opening to built a a driver-vehicle closed-loop model based on Fuzzy Control,and a simulation is made under the ECE and EUDC condition,the result shows that this model can predict the approaching moment of acceleration accurately .in this way we will be able to predict the driving condition to HEVs on the forecast line.


Key words:hybrid electric vehicle,driving condition,fuzzy control,predict

目 錄

中文摘要 Ⅰ
ABSTRACT Ⅱ
1緒論 1
1.1 混合動(dòng)力汽車(chē)概述 1
1.1.1 混合動(dòng)力汽車(chē)研究背景 1
1.1.2 混合動(dòng)力汽車(chē)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 1
1.1.3 混合動(dòng)力汽車(chē)的類(lèi)型 2
1.2 混合動(dòng)力汽車(chē)未來(lái)運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀 4
1.3 本文研究的目的和研究?jī)?nèi)容 5
1.3.1 本文的研究目的 5
1.3.2本文研究的主要內(nèi)容 6
2 導(dǎo)航系統(tǒng)的組成及工作過(guò)程 7
2.1全球定位系統(tǒng)(GPS)概述 7
2.2地理信息系統(tǒng)(GIS)概述 8
2.3導(dǎo)航系統(tǒng)工作原理 9
3 基于模糊控制汽車(chē)駕駛員模型建立 11
3.1 模糊控制概述 11
3.1.1 隸屬度函數(shù) 11
3.1.2 模糊關(guān)系和模糊矩陣 12
3.1.3 模糊推理 12
3.1.4模糊判決 13
3.2發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速特性 13
3.3 基于模糊控制汽車(chē)駕駛員模型的建立 15
3.3.1 確定模糊控制器結(jié)構(gòu) 15
3.3.2模糊識(shí)別所需信息 15
3.3.3 輸入輸出變量模糊子集 16
3.3.4 輸入輸出變量隸屬度函數(shù) 16
3.3.5 模糊控制規(guī)則 19
3.4勻加速仿真及結(jié)果 20
3.4.1Matlab仿真軟件介紹 20
3.4.2 勻加速仿真方框圖 21
3.4.3 勻加速仿真結(jié)果 22
3.5 汽車(chē)未來(lái)運(yùn)行狀態(tài)的預(yù)測(cè) 23
4 結(jié)論 26
參考文獻(xiàn) 27
致謝 28