分会场

智能控制与混合动力

摘要

使用能量管理策略优化插电式混合动力汽车的燃油经济性是当下研究的热点。然而，单纯优化燃油经济性容易导致排放恶化。等效消耗最小化原理被用来解决插电式混合动力汽车的经济性和排放的联合优化问题。污染物排放被以不同的权重加入到成本函数中。针对瞬时的高精度排放模型构建难的问题，神经网络被用来在Simulink软件中进行非线性排放模型的搭建，遗传算法被用来优化神经网络以提高预测精度。基于规则的能量管理策略和基于等效消耗最小化的能量管理策略被分别在电量消耗阶段和电量保持阶段进行研究。结果表明，在电量消耗阶段，相比于基于规则的能量管理策略,等效消耗最小化能量管理策略使燃油消耗减少1.58%，CO排放减少3.69%，CO2排放减少1.61%，THC排放减少2.74%，NOx排放减少3.07%，PN排放减少0.87%。在电量保持阶段，相比于基于规则的能量管理策略，等效消耗最小化的能量管理策略，使燃油消耗减少1.92%，CO排放减少4.31%，CO2排放减少1.99%，THC排放减少3.58%，NOx排放减少3.87%，PN排放减少1.67%。

关键词

插电式混合动力汽车;经济性;排放;等效消耗最小化;遗传算法

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