基于小波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法研究

• 作者: 张永栋 张胜宾 郭海龙
• 来源期刊: 车用发动机
• 学科: 交通运输
• 关键词: 混合动力汽车 最小二乘法 粒子群算法 小波滤波 辨识
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 页码范围: 62-66,71
• 页数: 6页
• 分类号: U469.72
• 字数: 4325字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2222.2017.02.011

摘要

针对混合动力汽车(HEV)行驶状况(道路坡度和整车载荷)变化难以有效识别,导致驱动系统控制策略不能有效满足驾驶员意图问题,以混联式HEV为研究对象,提出了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法.首先建立了汽车行驶状况辨识模型,采用最小二乘法确立了优化目标函数,其次研究了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识原理,最后进行了行驶状况粒子群智能算法辨识试验.在采集实车数据的基础上,对实车数据进行小波滤波,并运用行驶状况辨识方法对道路坡度和整车载荷进行了辨识,并对辨识结果进行小波滤波,结果表明,试验工况下整车载荷辨识的相对误差绝对平均值为2.71%,道路坡度辨识的相对误差绝对平均值为3.85%,验证了所提出方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张永栋	广东交通职业技术学院汽车与工程机械学院	31	66	4.0	6.0
3	张胜宾	广东交通职业技术学院汽车与工程机械学院	32	81	5.0	7.0
4	郭海龙	广东交通职业技术学院汽车与工程机械学院	43	103	5.0	7.0