混合动力汽车补偿模糊神经网络能量管理策略

• 作者: 吴光强 陈慧勇
• 来源期刊: 同济大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 混合动力汽车 能量管理 模糊控制 补偿模糊神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 机械、车辆与热能工程
• 页码范围: 525-530
• 页数: 6页
• 分类号: TP13|U469
• 字数: 4008字
• 语种: 中文

摘要

以上海大众汽车公司某型号混合动力电动汽车(HEV)的设计要求为基础,提出了一种基于补偿模糊神经网络的能量控制策略,并采用动态调整步长的梯度下降法加快算法的收敛速度.分析了样本数据选取、输入、输出模糊分割和模糊规则提取对控制器性能的影响.利用ADVISOR2002仿真平台进行二次开发,完成了基于补偿模糊神经网络的控制策略、并联电力辅助控制策略和模糊控制策略的仿真比较.仿真结果表明,基于补偿模糊神经网络的控制器具有较强的自适应能力,可以较好提高混合动力汽车的燃油经济性和排放性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴光强	同济大学汽车学院	152	2445	26.0	42.0
2	陈慧勇	同济大学汽车学院	4	123	2.0	4.0