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基于动态规划的插电式混合动力汽车全局最优控制策略研究
被引量：
12
1
作者
张冰战
李开放
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2018年第7期16-21,共6页
针对某款插电式混合动力汽车,基于动态规划(DP)算法建立了汽车全局最优控制策略。通过将每一时刻SOC初始取值范围均选定为0.6~0.8,对DP程序通用性和计算效率进行了改进。选择能够代表各种道路类型的11种标准工况以及UDDS工况进行仿真验...
针对某款插电式混合动力汽车,基于动态规划(DP)算法建立了汽车全局最优控制策略。通过将每一时刻SOC初始取值范围均选定为0.6~0.8,对DP程序通用性和计算效率进行了改进。选择能够代表各种道路类型的11种标准工况以及UDDS工况进行仿真验证,结果表明,所编写DP程序通用性良好,汽车在全局最优控制策略下燃油经济性相对于传统电机助力控制策略有明显的提升。
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关键词
插电式混合动力汽车
全局最优控制策略
动态规划
燃油经济性
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职称材料
基于行驶特征预测的HEV在线控制策略研究
2
作者
张冰战
蒋通
李开放
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020年第2期162-169,共8页
现有控制策略未考虑实际行驶特征对油耗的影响,离线全局最优策略虽能获得理论最小油耗,但只能离线应用。文章提出了一种基于行驶特征预测的控制策略,实现了离线最优轨迹的在线运用。采用动态规划(dynamic programming,DP)算法获得了离...
现有控制策略未考虑实际行驶特征对油耗的影响,离线全局最优策略虽能获得理论最小油耗,但只能离线应用。文章提出了一种基于行驶特征预测的控制策略,实现了离线最优轨迹的在线运用。采用动态规划(dynamic programming,DP)算法获得了离线最优轨迹;研究了汽车的行驶特征(包括行驶工况和行驶模式),利用欧几里得贴近度实现了行驶工况的预测;利用反向传播(back propagation,BP)神经网络进行了行驶模式预测;采用BP神经网络对离线最优轨迹及相应的汽车状态进行学习,设计了基于行驶特征预测的在线控制策略。仿真结果表明,与基于规则的电机辅助控制策略相比,该文设计的控制策略燃油经济性提高了7.51%,且工况适应性良好,同时电池电量保持能力较好。
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关键词
混合动力汽车(HEV)
在线
控制
策略
全局最优控制策略
行驶特征预测
反向传播(BP)神经网络
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职称材料
题名
基于动态规划的插电式混合动力汽车全局最优控制策略研究
被引量：
12
1
作者
张冰战
李开放
机构
合肥工业大学
出处
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2018年第7期16-21,共6页
基金
国家自然科学基金青年项目(51407055)
文摘
针对某款插电式混合动力汽车,基于动态规划(DP)算法建立了汽车全局最优控制策略。通过将每一时刻SOC初始取值范围均选定为0.6~0.8,对DP程序通用性和计算效率进行了改进。选择能够代表各种道路类型的11种标准工况以及UDDS工况进行仿真验证,结果表明,所编写DP程序通用性良好,汽车在全局最优控制策略下燃油经济性相对于传统电机助力控制策略有明显的提升。
关键词
插电式混合动力汽车
全局最优控制策略
动态规划
燃油经济性
Keywords
PHEV
Global optimal control strategy
Dynamic programming
Fuel economy
分类号
U469.72 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基于行驶特征预测的HEV在线控制策略研究
2
作者
张冰战
蒋通
李开放
机构
合肥工业大学汽车与交通工程学院
出处
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020年第2期162-169,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51407055)
文摘
现有控制策略未考虑实际行驶特征对油耗的影响,离线全局最优策略虽能获得理论最小油耗,但只能离线应用。文章提出了一种基于行驶特征预测的控制策略,实现了离线最优轨迹的在线运用。采用动态规划(dynamic programming,DP)算法获得了离线最优轨迹;研究了汽车的行驶特征(包括行驶工况和行驶模式),利用欧几里得贴近度实现了行驶工况的预测;利用反向传播(back propagation,BP)神经网络进行了行驶模式预测;采用BP神经网络对离线最优轨迹及相应的汽车状态进行学习,设计了基于行驶特征预测的在线控制策略。仿真结果表明,与基于规则的电机辅助控制策略相比,该文设计的控制策略燃油经济性提高了7.51%,且工况适应性良好,同时电池电量保持能力较好。
关键词
混合动力汽车(HEV)
在线
控制
策略
全局最优控制策略
行驶特征预测
反向传播(BP)神经网络
Keywords
hybrid electric vehicle(HEV)
online control strategy
global optimal control strategy
driving features prediction
back propagation(BP) neural network
分类号
U462.1 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
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作者
出处
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1
基于动态规划的插电式混合动力汽车全局最优控制策略研究
张冰战
李开放
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2018
12
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职称材料
2
基于行驶特征预测的HEV在线控制策略研究
张冰战
蒋通
李开放
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020
0
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职称材料
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