基于模型预测控制的电动车辆换挡策略研究

• 作者: 秦杭 何洪文 韩陌
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 关键词: 换挡策略 电动车辆 循环神经网络 模型预测控制
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: "第20届中国电动车辆学术年会暨动力电池系统安全技术国际研讨会"专栏
• 页码范围: 90-95,104
• 页数: 7页
• 分类号: U462.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2021.02.012

摘要

基于模型预测控制框架,提出了一种考虑未来工况变化趋势的智能换挡策略.建立循环神经网络,以过去一段时间工况为输入,对未来5s的车速序列进行预测.以训练好的神经网络作为模型预测控制的预测模型.采用动态规划方法构建基准策略,并作为模型预测换挡策略的滚动优化部分,建立了模型预测换挡策略.构建了基于C-WTVC的复合工况并仿真.设计了双参数经济性换挡规律作为对照.结果表明:模型预测换挡策略可以节约能源消耗,降低换挡频率.