基于BP神经网络的复合储能式装载机工况识别及控制器匹配

• 作者: 曹海岐 李钊 林慕义 陈勇
• 来源期刊: 液压与气动
• 学科: 工学
• 关键词: 能量回收 BP神经网络 工况识别 控制策略 硬件在环
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 综合应用
• 页码范围: 36-43
• 页数: 8页
• 分类号: TH137|TP391.4
• 字数: 4009字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11832/j.issn.1000-4858.2020.02.006

摘要

复合储能式装载机具备多种能量回收再利用功能,但由于工作工况复杂多变,无法选择与之匹配的最优控制器,使得其控制性能和经济性能并未达到最优.利用基于BP神经网络的识别模块进行工况识别,并依此匹配相应控制器,然后通过整车仿真模型进行仿真,结果表明,整车控制性能和经济性能均得到显著提升.通过dSPACE进行硬件在环试验,试验与仿真结果基本一致,验证了优化切实有效,为整车控制器的设计优化提供了参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林慕义	北京信息科技大学机电工程学院	46	220	9.0	12.0
5	陈勇	北京信息科技大学机电工程学院	86	167	6.0	9.0
9	曹海岐	北京信息科技大学机电工程学院	3	1	1.0	1.0
10	李钊	北京信息科技大学机电工程学院	2	0	0.0	0.0