基于量子遗传智能算法的双电机混合驱动系统电动汽车动力系统匹配与优化

基于量子遗传智能算法的双电机混合驱动系统电动汽车动力系统匹配与优化(中文7500字,英文PDF)
摘要
为了增加续航里程，提高纯电动汽车的整体性能，本文提出了一种新型的双电机混合动力驱动系统。该系统实现了两个电源之间的转矩 - 速度耦合，大大拓宽了电机的高性能工作范围;同时，实现了无级变速（CVT）以有效地增加行驶里程。使用“全局优化方法”确定动力系统参数;因此，车辆的动力性和经济性被当作优化指标。在初步匹配的基础上，引入量子遗传算法优化双电机混合动力系统的匹配。在Matlab / Simulink和AVL-Cruise的组合仿真平台上进行了向后仿真，以优化，仿真和验证传动系统的系统参数。结果表明，量子遗传算法在处理多目标和多参数优化时具有良好的全局优化能力和收敛性。电动汽车的双电机混合驱动系统很好满足了设计的动力性能和经济性要求，有效地提高了汽车的续航里程，使其具有更高性能，与单变速箱的传统电动汽车相比，能耗降低了15.6％。