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基于动态规划与神经网络的增程式电动汽车能量管理策略研究
基于动态规划与神经网络的增程式电动汽车能量管理策略研究
作者:
吴建政
宋雯
席利贺
张欣
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
汽车工程
能量管理策略
动态规划
增程式电动汽车
神经网络
摘要:
设计了一种具有实时控制能力的增程式电动汽车混合型能量管理策略.首先建立了面向能量管理策略优化的增程式电动汽车整车模型.根据能量管理策略特点,将优化目标设置为增程器系统燃油消耗及动力电池当前SOC值与目标值之间差值的总和.再采用动态规划算法求解增程式电动汽车在给定行驶工况下的能量管理优化问题,从而获得了增程器开启时刻与输出功率优化结果.但由于动态规划算法需要已知详细的工况信息,很难应用于实车实时控制,而且从动态规划优化结果中不易提取控制规则,因此利用BP神经网络算法对优化结果进行离线训练,建立了增程器输出功率与车辆行驶状态参数间的非线性映射关系,得到了具有实时控制能力的神经网络控制模型.在采用BP神经网络训练时,根据车辆各个状态参数在CAN总线中的传输精度,对神经网络输入层、输出层参数的精度进行了修正.仿真结果表明:神经网络模型能够获得类似动态规划的最优控制效果,能够控制动力电池SOC在目标值的3%误差带以内.采用NEDC工况对混合型能量管理策略进行了硬件在环仿真试验,试验结果表明:与实车采用的电能消耗-电能维持型控制策略相比,所提出的混合型能量管理策略使汽车的燃油经济性提高了9.5%.
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增程式电动车
神经模糊推理
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能量管理策略
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增程式电动汽车规则型能量管理策略对比
增程式电动汽车
能量管理策略
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文献信息
篇名
基于动态规划与神经网络的增程式电动汽车能量管理策略研究
来源期刊
公路交通科技
学科
交通运输
关键词
汽车工程
能量管理策略
动态规划
增程式电动汽车
神经网络
年,卷(期)
2018,(9)
所属期刊栏目
汽车工程
研究方向
页码范围
128-136
页数
9页
分类号
U469.72
字数
4655字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1002-0268.2018.09.019
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
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G指数
1
张欣
北京交通大学新能源汽车动力总成技术北京市重点实验室
117
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2
席利贺
北京交通大学新能源汽车动力总成技术北京市重点实验室
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吴建政
北京交通大学新能源汽车动力总成技术北京市重点实验室
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宋雯
北京交通大学新能源汽车动力总成技术北京市重点实验室
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
公路交通科技
主办单位:
交通运输部公路科学研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1002-0268
CN:
11-2279/U
开本:
大16开
出版地:
北京市西土城路8号
邮发代号:
2-480
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
6909
总下载数(次)
12
总被引数(次)
107459
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