原文服务方: 西安交通大学学报       
摘要:
为改善传统等效燃油消耗最低策略(ECMS)在真实复杂路况下的控制效果,以并联混合动力汽车为研究对象,提出了一种依据工况变化在线调整等效因子的自适应等效燃油消耗最低(A-ECMS)控制策略.首先,提取差异化显著的工况特征参数,采用聚类分析方法来完成工况分类,构建典型工况库,计算出各典型工况对应的最优等效因子;然后,采用学习向量量化(LVQ)神经网络设计了工况识别器,经充分训练后识别器准确率达到98.8%;最后,在线采集选定的车辆行驶特征参数,将当前实际工况识别为典型工况库中某一种,采用对应典型工况下的最优等效因子作为当前优化输入,建立了基于工况识别的A-ECMS控制策略.仿真结果表明:与ECMS相比,在单一给定工况下,A-ECMS燃油经济性降低了0.8%,而电池组荷电状态(SOC)提高了0.13%,能取得近似优化效果;在多工况联合工况下,燃油经济性提高了4.18%,且SOC波动减小了43.26%,证明了A-ECMS控制策略的优越性.
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文献信息
篇名 混合动力汽车工况识别自适应能量管理策略
来源期刊 西安交通大学学报 学科
关键词 混合动力汽车 能量管理 工况识别 自适应 等效燃油消耗最低策略
年,卷(期) 2018,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 77-83
页数 7页 分类号 U469.72
字数 语种 中文
DOI 10.7652/xjtuxb201801012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邓涛 重庆交通大学机电与车辆工程学院 68 337 9.0 16.0
5 程栋 重庆交通大学机电与车辆工程学院 3 15 1.0 3.0
6 汪明明 重庆交通大学机电与车辆工程学院 6 25 2.0 5.0
7 罗俊林 重庆交通大学机电与车辆工程学院 10 49 5.0 6.0
8 韩海硕 重庆交通大学机电与车辆工程学院 3 27 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
混合动力汽车
能量管理
工况识别
自适应
等效燃油消耗最低策略
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安交通大学学报
月刊
0253-987X
61-1069/T
大16开
1960-01-01
chi
出版文献量(篇)
7020
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81310
论文1v1指导