基于深度强化学习的分布式电驱动车辆扭矩分配策略

• 作者: 孔泽慧 樊杰
• 来源期刊: 汽车技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 分布式驱动 电动汽车 深度强化学习 扭矩分配
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 页码范围: 36-42
• 页数: 7页
• 分类号: U461
• 语种: 中文
• DOI: 10.19620/j.cnki.1000-3703.20210467

摘要

为在保证分布式电驱动车辆制动稳定性的前提下实现经济性的提升,提出了基于深度强化学习的分布式驱动前、后轴扭矩分配策略.在建立分布式电驱动车辆关键部件物理模型的基础上,基于车辆模型及制动稳定性约束,建立了基于深度强化学习的扭矩最优分配控制模型,并对传统固定比值的扭矩分配策略和所提出的策略进行了对比,结果表明:在新欧洲驾驶循环(NEDC)仿真工况下,相对于传统策略,所提出的方法可实现牵引效率提高4.18百分点,再生制动率提高4.92百分点;在对开路面大制动强度的硬件在环试验中,所提出的方法可将低附着系数路面车轮的滑移率控制在20％附近,有效保证制动的稳定性.