【混合动力汽车正向仿真系统】是指在设计和开发混合动力汽车（HEV）时，通过计算机模拟技术构建的一种能够预测车辆性能、燃油经济性和排放的模型。这种模型能够帮助工程师在实际生产前评估和优化车辆的设计参数。在这个过程中，深度学习作为人工智能的一个分支，可能被用于改进和优化控制策略，例如通过对大量数据的学习来预测和调整驾驶员行为、发动机和电机的工作状态。
论文主要围绕以下几个关键知识点展开：
1. **正向模型**：正向模型是模拟系统行为的数学表示，它涵盖了混合动力汽车的所有主要组件，包括发动机、电机、电池、传动系统以及驾驶员模型。建立这样的模型可以预测车辆在各种工况下的表现。
2. **驾驶员模型**：基于加速度反馈的纵向驾驶员模型用于模拟驾驶员对车辆速度的控制，使仿真更接近实际驾驶行为。这种模型能准确地反映驾驶员如何根据路况和目标速度调整油门。
3. **发动机和电机模型**：这些模型简化了内部工作过程，关注的是转矩和转速的输入输出。这对于理解和优化动力系统性能至关重要。
4. **传动系统建模**：重点在于分析换挡时的转速变化，确保模型能准确反映实际驾驶中的换挡行为。
5. **电池模型**：电池的荷电状态（SOC）是混合动力汽车的重要指标。采用卡尔曼滤波法对电池SOC值进行估计，以适应电流快速变化的情况，提供更精确的电池状态信息。
6. **控制策略**：逻辑门限值控制算法用于决定发动机和电机的工作状态，根据速度、SOC值、发动机和电机特性等条件来分配功率，实现燃油效率的最大化。此外，还包括切断怠速、制动能量回收、SOC值维持以及离合器和换挡控制等策略。
7. **仿真分析**：通过仿真验证提出的控制策略，合理设置门限值，结果显示能有效降低燃油消耗，证实了混合动力汽车在燃油经济性方面的优势。
8. **硬件在环试验台**：硬件在环试验台系统模拟了真实的驾驶环境，允许工程师输入不同的驾驶员信号和循环工况，加快汽车控制技术的开发进程。
9. **油门踏板策略**：通过实验研究不同油门踏板策略，结合驾驶员的主观评价，为选择最佳控制策略提供了依据。
通过以上分析，我们可以看出，混合动力汽车正向仿真系统的开发与应用是多学科交叉的复杂过程，涉及到动力系统、控制理论、计算机模拟等多个领域。深度学习的应用为优化这些系统提供了新的可能，使得混合动力汽车在节能减排方面展现出更大的潜力。
