Algoritmus pro optimalizaci spotřeby paliva HEV pro jízdu vozidla v kopcích
Hill Climbing Algorithm for Fuel Consumption Optimization of HEV vehicles
Typ dokumentu
diplomová prácemaster thesis
Autor
Anurag Kar
Vedoucí práce
Morkus Josef
Oponent práce
Rozhdestvenskiy Dmitry
Studijní obor
Advanced PowertrainsStudijní program
Master of Automotive EngineeringInstituce přidělující hodnost
ústav automobilů, spalovacích motorů a kolejových vozidelPráva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznamAbstrakt
Tato diplomová práce poskytuje přehled různých režimů řízení hybridních vozidel a strategií řízení implementovaných za účelem minimalizace spotřeby paliva. Je navržena nová strategie řízení pro stoupání a klesání paralelního hybridního vozidla využívající informace o svahu silnice eHorizon, která využívá optimalizaci algoritmu roje částic, metaheuristický optimalizační algoritmus pro optimalizaci distribuce energie mezi hnacími jednotkami hybridních vozidel během akce stoupání do kopce . Model vozidla s černou skříní je v Matlabu vyvinut jako abstraktní funkce fungující na jednoduché logice vstupů a výstupů. Strategie řízení je testována na různých scénářích profilů terénu s různými rychlostními profily a parametry stavu nabití baterie. Optimální výsledky spotřeby paliva pro každý scénář byly porovnány s výsledky řadiče založeného na pravidlech v softwaru Ricardo Ignite, které ukazují optimálnost a prediktivní schopnost nové strategie řízení oproti řadiči založenému na pravidlech. This diploma thesis provides an overview of various hybrid vehicle drive modes and control strategies implemented to minimize fuel consumption. A novel control strategy for a hill climb and descent journey of a parallel hybrid vehicle using eHorizon road slope information is proposed that uses particle swarm optimization, a meta-heuristic based optimization algorithm to optimize power distribution between hybrid vehicle drive units during a hill climb event. A black box vehicle model is developed in Matlab as an abstract function operating on simple input-output logic. The control strategy is tested over different scenarios of terrain profiles with various velocity profiles and battery state of charge parameters. The optimum results of fuel consumption for each scenario were compared with that of a rule-based controller in Ricardo Ignite software, which demonstrate the optimality and predictive ability of the new control strategy over a rule-based controller.
Kolekce
- Diplomové práce - 12120 [429]