并联式混合动力汽车的BP网络实时能量管理

• 作者: 吴剑 崔纳新 张承慧
• 来源期刊: 电机与控制学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 电动汽车 并联式混合动力汽车 神经网络 能量管理策略 模糊C-均值聚类
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 页码范围: 610-614
• 页数: 5页
• 分类号: U469.72
• 字数: 4477字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-449X.2008.05.024

摘要

为了提高并联式混合动力汽车(PHEV)的燃油经济性,提出了一种基于BP神经网络的并联式混合动力汽车实时能量管理策略.采用瞬时优化能量管理策略结合多种路况离线仿真得到能量管理规则,利用模糊C-均值聚类对能量管理规则进行分类并提取部分规则作为神经网络的训练样本.训练得到的BP神经网络控制器根据车辆实时工况控制混合动力系统的转矩分配,以实现最优的能量分配.基于ADVISOR的仿真研究表明,与瞬时优化能量管理策略相比,该能量管理策略不仅能够保证车辆的燃油经济性,而且明显提高了能量管理的实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张承慧	山东大学控制科学与工程学院	176	3676	33.0	53.0
2	吴剑	山东大学控制科学与工程学院	7	218	6.0	7.0
3	崔纳新	山东大学控制科学与工程学院	45	1565	22.0	39.0