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混合動力汽車能量管理策略與群智能優化 版權信息
- ISBN：9787302641414
- 條形碼：9787302641414 ; 978-7-302-64141-4
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
混合動力汽車能量管理策略與群智能優化 本書特色
本書總結了作者團隊近年來在混合動力汽車能量管理策略領域的研究成果，闡述了行駛工況構建方法、混合動力系統能量管理策略以及其群智能優化方法。
混合動力汽車能量管理策略與群智能優化 內容簡介
本書主要針對于機械類及相關專業研究生學生的理論學習用書。本書內容主要分為2個部分： **部分重點介紹了混合動力電動汽車的基本原理，分析了混合動力汽車的多元儲能系統結構、控制策略的設計方法；第二部分主要描述了群智能優化算法的基本理論，并詳細介紹了群智能優化算法在混合動力汽車能量管理策略優化中的應用，并給出了算法在MATLAB下的具體實現步驟和編程方法。
混合動力汽車能量管理策略與群智能優化 目錄
第1章緒論
1.1新能源汽車的分類
1.1.1純電動汽車
1.1.2混合動力汽車
1.1.3燃料電池汽車
1.2新能源汽車的發展現狀
1.2.1國內發展概述
1.2.2國外發展概述
1.3混合動力系統與能量管理技術
1.4本章小結 第2章混合動力汽車結構與原理
2.1混合動力系統結構
2.1.1串聯式混合動力系統
2.1.2并聯式混合動力系統
2.1.3混聯式混合動力系統
2.2串聯式混合動力系統控制模式
2.3并聯式混合動力系統控制模式
2.4混聯式混合動力系統控制模式
2.5本章小結 第3章行駛工況構建方法
3.1行駛工況概述
3.1.1行駛工況的概念
3.1.2國外典型行駛工況
3.1.3國內典型行駛工況
3.2行駛工況構建算法
3.2.1工況構建步驟
3.2.2數據采集
3.2.3特征解析
3.2.4片段*優選取策略
3.2.5工況構建及驗證分析
3.3行駛工況實例
3.3.1實驗數據的采集、處理及特征參數提取
3.3.2工況構建過程
3.3.3結果分析
3.4本章小結 第4章混合動力系統*優能量管理策略設計框架
4.1系統模型
4.1.1動力系統總成
4.1.2動力電池模型
4.1.3APU模型
4.1.4驅動電機模型
4.2能量管理策略設計
4.2.1模式控制
4.2.2優化模型
4.3全壽命周期能量管理策略設計及優化方法
4.3.1全壽命周期能量管理策略
4.3.2粒子群優化算法框架
4.3.3電池老化影響特性
4.4仿真結果
4.5本章小結 第5章能量管理策略的粒子群優化方法
5.1粒子群優化算法原理
5.2粒子群優化算法在能量管理策略中的應用
5.2.1基本控制模式
5.2.2粒子群優化算法的實施步驟
5.3仿真結果
5.4本章小結 第6章考慮能源價格波動的模擬退火粒子群能量管理策略
6.1模擬退火算法原理及其與粒子群優化算法的融合方法
6.1.1模擬退火算法基本原理
6.1.2模擬退火粒子群優化算法
6.2能源價格波動統計分析
6.2.1電價波動統計
6.2.2燃油價格波動統計
6.3考慮價格波動的能量管理策略設計
6.3.1基于模擬退火粒子群算法的能量管理策略
6.3.2參數優化結果
6.4仿真結果與分析
6.5本章小結 第7章基于短時工況預測的粒子群優化能量管理策略
7.1工況預測及能量管理策略
7.1.1基于BP神經網絡的工況預測方法
7.1.2基于工況預測的粒子群優化能量管理策略
7.2仿真結果與分析
7.2.1算法有效性的仿真驗證
7.2.2具有工況差異性時的結果分析
7.3本章小結 第8章考慮電池壽命與安全性的PMP能量管理策略
8.1電池熱安全與耐久性模型
8.1.1電池耐久性模型
8.1.2電池熱模型
8.1.3冷卻系統模型
8.2基于PMP算法的能量管理策略
8.2.1能量管理策略設計思路
8.2.2PMP算法
8.2.3優化結果
8.3仿真結果與分析
8.3.1行駛工況及溫度數據
8.3.2冷卻系統正常情況仿真分析
8.3.3冷卻系統異常情況仿真分析
8.4本章小結 參考文獻
附錄
附錄一行駛工況構建算法代碼
附錄二粒子群優化算法代碼
附錄三模擬退火粒子群優化算法代碼
附錄四遺傳算法代碼
附錄五PMP能量管理優化算法代碼
1.1新能源汽車的分類
1.1.1純電動汽車
1.1.2混合動力汽車
1.1.3燃料電池汽車
1.2新能源汽車的發展現狀
1.2.1國內發展概述
1.2.2國外發展概述
1.3混合動力系統與能量管理技術
1.4本章小結 第2章混合動力汽車結構與原理
2.1混合動力系統結構
2.1.1串聯式混合動力系統
2.1.2并聯式混合動力系統
2.1.3混聯式混合動力系統
2.2串聯式混合動力系統控制模式
2.3并聯式混合動力系統控制模式
2.4混聯式混合動力系統控制模式
2.5本章小結 第3章行駛工況構建方法
3.1行駛工況概述
3.1.1行駛工況的概念
3.1.2國外典型行駛工況
3.1.3國內典型行駛工況
3.2行駛工況構建算法
3.2.1工況構建步驟
3.2.2數據采集
3.2.3特征解析
3.2.4片段*優選取策略
3.2.5工況構建及驗證分析
3.3行駛工況實例
3.3.1實驗數據的采集、處理及特征參數提取
3.3.2工況構建過程
3.3.3結果分析
3.4本章小結 第4章混合動力系統*優能量管理策略設計框架
4.1系統模型
4.1.1動力系統總成
4.1.2動力電池模型
4.1.3APU模型
4.1.4驅動電機模型
4.2能量管理策略設計
4.2.1模式控制
4.2.2優化模型
4.3全壽命周期能量管理策略設計及優化方法
4.3.1全壽命周期能量管理策略
4.3.2粒子群優化算法框架
4.3.3電池老化影響特性
4.4仿真結果
4.5本章小結 第5章能量管理策略的粒子群優化方法
5.1粒子群優化算法原理
5.2粒子群優化算法在能量管理策略中的應用
5.2.1基本控制模式
5.2.2粒子群優化算法的實施步驟
5.3仿真結果
5.4本章小結 第6章考慮能源價格波動的模擬退火粒子群能量管理策略
6.1模擬退火算法原理及其與粒子群優化算法的融合方法
6.1.1模擬退火算法基本原理
6.1.2模擬退火粒子群優化算法
6.2能源價格波動統計分析
6.2.1電價波動統計
6.2.2燃油價格波動統計
6.3考慮價格波動的能量管理策略設計
6.3.1基于模擬退火粒子群算法的能量管理策略
6.3.2參數優化結果
6.4仿真結果與分析
6.5本章小結 第7章基于短時工況預測的粒子群優化能量管理策略
7.1工況預測及能量管理策略
7.1.1基于BP神經網絡的工況預測方法
7.1.2基于工況預測的粒子群優化能量管理策略
7.2仿真結果與分析
7.2.1算法有效性的仿真驗證
7.2.2具有工況差異性時的結果分析
7.3本章小結 第8章考慮電池壽命與安全性的PMP能量管理策略
8.1電池熱安全與耐久性模型
8.1.1電池耐久性模型
8.1.2電池熱模型
8.1.3冷卻系統模型
8.2基于PMP算法的能量管理策略
8.2.1能量管理策略設計思路
8.2.2PMP算法
8.2.3優化結果
8.3仿真結果與分析
8.3.1行駛工況及溫度數據
8.3.2冷卻系統正常情況仿真分析
8.3.3冷卻系統異常情況仿真分析
8.4本章小結 參考文獻
附錄
附錄一行駛工況構建算法代碼
附錄二粒子群優化算法代碼
附錄三模擬退火粒子群優化算法代碼
附錄四遺傳算法代碼
附錄五PMP能量管理優化算法代碼
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混合動力汽車能量管理策略與群智能優化 作者簡介
陳澤宇，男，東北大學機械工程與自動化學院，博士，副教授。2014-2015年于美國密歇根大學迪爾伯恩校區任訪問學者。從事汽車動力學控制、新能源汽車節能與安全等科研和教學工作，近5年發表論文19篇，其中SCI論文8篇，ESI高被引論文1篇，EI論文5篇，主持國家自然科學基金1項，省部級項目3項，授權發明專利4項。擔任《IEEE transactions on Automation Science and Engineering》與 《Applied energy》等國際期刊審稿人，擔任中國自動化學會-車輛控制與智能化專業委員會委員。
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