MATLAB环境下串联混合动力汽车模型预测能量管理程序设计：基于CasADi与DP规划的MPC控制算法,基于MATLAB环境的串联混合动力汽车模型预测能量管理程序设计：结合CasADi与DP规划实现M

HHSQxKsGRLZIP串联混合动力  1.1MB

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  6. 串联混合动力汽车模型预测能量管理程序.txt 2.17KB
  7. 串联混合动力汽车模型预测能量管理程序设.html 278.42KB
  8. 串联混合动力汽车模型预测能量管理程序设.txt 1.75KB
  9. 串联混合动力汽车模型预测能量管理程序设计在.html 279.36KB
  10. 串联混合动力汽车模型预测能量管理程序设计解析一引言.txt 2.07KB
  11. 串联混合动力汽车模型预测能量管理程序设计解析在飞.html 278.99KB
  12. 串联混合动力汽车模型预测能量管理程序设计随着能.html 279.98KB
  13. 在混合动力汽车领域能量管理是一个重要且复杂的问题.txt 1.59KB
  14. 标题基于环境下的串联混合动力汽车能量管理程序.doc 2.42KB
  15. 标题混合动力汽车模型预测能.html 279.83KB

资源介绍:

MATLAB环境下串联混合动力汽车模型预测能量管理程序设计：基于CasADi与DP规划的MPC控制算法,基于MATLAB环境的串联混合动力汽车模型预测能量管理程序设计：结合CasADi与DP规划实现MPC算法与SOC曲线跟随预测，控制发动机功率并预测车速需求功率。,串联混合动力汽车模型预测能量管理程序设计，在MATLAB环境下，利用脚本编写串联模型，并基于CasADi模型预测控制算法工具，结合构型图与参数进行MPC能量算法程序编制，测试工况为CLTC-P工况（可自定义）。 参考SOC根据项目确定是DP规划SOC曲线作为MPC预测SOC跟随曲线； 车速预测通过已知工况可以求得需求功率。 状态量选取电池SOC，控制量选取发动机功率。 ,核心关键词： 1. 串联混合动力汽车模型 2. 能量管理程序设计 3. MATLAB环境 4. 脚本编写 5. CasADi模型预测控制算法 6. MPC能量算法程序编制 7. CLTC-P工况 8. 参考SOC 9. DP规划SOC曲线 10. 状态量选取电池SOC 11. 控制量选取发动机功率,基于CasADi的串联混合动力汽车MPC能量管理程序设计：
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90400620/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90400620/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">标题<span class="ff2">：</span>基于<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">MATLAB<span class="_ _1"> </span></span>环境下的串联混合动力汽车能量管理程序设计</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">摘要<span class="ff2">：</span>本文主要讨论在<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">MATLAB<span class="_ _1"> </span></span>环境下<span class="ff2">，</span>如何通过脚本编写串联混合动力汽车模型<span class="ff2">，</span>并利用<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">CasADi</span></div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">模型预测控制算法工具进行能量管理程序设计<span class="ff4">。</span>文章首先介绍了混合动力汽车的背景和能量管理的重</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">要性<span class="ff2">，</span>然后详细阐述了串联模型的构建和参数的选择<span class="ff4">。</span>在此基础上<span class="ff2">，</span>结合<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">DP<span class="_ _1"> </span></span>规划<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">SOC<span class="_ _1"> </span></span>曲线和车速预</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">测<span class="ff2">，</span>设计了<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">MPC<span class="_ _1"> </span></span>能量算法程序<span class="ff2">，</span>并使用<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">CLTC-P<span class="_ _1"> </span></span>工况进行测试<span class="ff4">。</span>文章最后总结了本文的主要贡献和未</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">来的研究方向<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">引言</span></div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.1.<span class="_"> </span><span class="ff1">背景</span></div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">混合动力汽车是一种结合了内燃机和电动机的新型汽车<span class="ff2">，</span>具有高效节能和环境友好的特点<span class="ff4">。</span>然而<span class="ff2">，</span>如</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">何合理管理混合动力汽车的能量<span class="ff2">，</span>以实现最佳性能和燃料经济性<span class="ff2">，</span>是一个复杂而关键的问题<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yb ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.2.<span class="_"> </span><span class="ff1">目的</span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文旨在通过串联混合动力汽车模型预测能量管理程序设计<span class="ff2">，</span>实现对混合动力汽车能量的有效管理<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yd ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">串联混合动力汽车模型构建</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.1.<span class="_"> </span><span class="ff1">模型基础</span></div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">混合动力汽车由内燃机和电动机组成<span class="ff2">，</span>其能量流动包括发动机输出功率<span class="ff4">、</span>电机输出功率<span class="ff4">、</span>电池储能和</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">能量回收等<span class="ff4">。</span>本文采用串联混合动力系统模型<span class="ff2">，</span>以电池<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">SOC<span class="_ _1"> </span></span>为状态量<span class="ff2">，</span>发动机功率为控制量<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.2.<span class="_"> </span>CasADi<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">模型预测控制算法工具</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">CasADi<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">是一种功能强大的模型预测控制<span class="ff2">（</span></span>MPC<span class="ff2">）<span class="ff1">算法工具</span>，<span class="ff1">可用于设计混合动力汽车的能量管理程</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">序<span class="ff4">。</span>本文利用<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">CasADi<span class="_ _1"> </span></span>工具进行<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">MPC<span class="_ _1"> </span></span>算法的编制<span class="ff2">，</span>以实现对混合动力汽车能量的优化管理<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.<span class="_ _2"> </span>MPC<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">能量算法程序设计</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.1.<span class="_"> </span>SOC<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">曲线为<span class="_ _0"> </span></span>MPC<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">预测<span class="_ _0"> </span></span>SOC<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">跟随曲线</span></div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了实现对电池<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">SOC<span class="_ _1"> </span></span>的有效管理<span class="ff2">，</span>本文采用<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">DP<span class="_ _1"> </span></span>规划<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">SOC<span class="_ _1"> </span></span>曲线作为<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">MPC<span class="_ _1"> </span></span>预测<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">SOC<span class="_ _1"> </span></span>跟随曲线<span class="ff4">。</span>通过对</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">项目的确定<span class="ff2">，</span>确定了最佳的<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">SOC<span class="_ _1"> </span></span>曲线<span class="ff2">，</span>并将其作为<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">MPC<span class="_ _1"> </span></span>算法的输入<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.2.<span class="_"> </span><span class="ff1">车速预测</span></div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在已知工况的情况下<span class="ff2">，</span>可以通过需求功率计算出车速预测<span class="ff4">。</span>通过对已知工况进行分析<span class="ff2">，</span>得到了车速预</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">测的关键参数<span class="ff2">，</span>并将其作为<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">MPC<span class="_ _1"> </span></span>算法的输入<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">4.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">能量管理系统测试</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了验证设计的能量管理系统的有效性<span class="ff2">，</span>本文以<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">CLTC-P<span class="_ _1"> </span></span>工况为测试工况进行实验<span class="ff4">。</span>实验结果表明<span class="ff2">，</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">设计的能量管理系统在各种工况下均能有效管理混合动力汽车的能量<span class="ff4">。</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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