MATLAB动态规划实现混合动力汽车能量管理优化系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台，利用动态规划算法构建混合动力汽车能量管理模型，优化发动机与电动机功率分配策略，提升燃油经济性并支持多种驾驶工况的仿真分析。

详 情 说 明

基于动态规划的混合动力汽车能量管理策略建模与仿真系统

项目介绍

本项目旨在开发一套基于动态规划算法的混合动力汽车能量管理优化系统。通过构建车辆动力系统的高保真模型，并结合标准行驶工况，系统能够求解出满足多种约束条件下的最优能量分配策略。核心目标是实现燃油经济性优化与电池荷电状态（SOC）平衡的有效协同，为混合动力汽车的能量管理策略设计与验证提供强有力的仿真工具。

功能特性

• 精确的系统建模：整合整车动力学、发动机、电动机及电池的特性，建立精确的状态空间模型。
• 动态规划优化：应用动态规划算法，在全局视角下求解最优控制序列，确保解的最优性。
• 多目标优化：支持在燃油消耗和电池电量维持之间进行加权优化，适应不同的设计偏好。
• 全面结果分析：提供详尽的结果输出，包括最优策略表、关键参数轨迹和综合性能指标，便于深入分析策略效果。
• 可视化展示：生成清晰的时序曲线和收敛过程图，直观展示优化结果与算法性能。

使用方法

1. 配置参数：根据实际仿真需求，在指定的脚本或配置文件中设置或修改输入参数，包括车辆参数、部件特性MAP图数据、行驶工况数据、系统约束以及优化目标的权重系数。
2. 运行仿真：执行主程序文件以启动优化计算过程。系统将自动完成状态空间离散化、代价函数计算、逆向递推求解以及正向仿真验证等步骤。
3. 查看结果：计算完成后，系统会自动生成并显示结果图表，同时将关键数据保存至工作区或指定文件，用户可据此进行性能评估与分析。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 硬件建议：建议配备足够的内存（RAM），以应对大规模状态空间计算可能带来的高内存消耗。

文件说明

主程序文件作为整个仿真系统的核心调度与控制中枢，其主要功能包括：初始化项目运行环境与所有必需的参数配置；调用相关子函数完成混合动力系统模型的构建与状态空间的离散化处理；负责执行动态规划算法的核心迭代循环，进行逆向递推以求解最优控制策略；完成策略的正向仿真验证，并计算最终的燃油经济性等性能指标；最后，生成并输出所有预设的结果图表与数据文件，完成整个仿真流程。