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题名基于神经网络的并联式混合动力汽车控制策略
被引量:11
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作者
孔庆
崔纳新
吴剑
张承慧
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机构
山东大学控制科学与工程学院
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第18期5831-5835,共5页
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基金
国家自然科学基金(60874016
50477042)
+1 种基金
山东省优秀中青年科学家奖励基金(2007BS01012)
高等学校博士学科点专项科研基金(200804220047)
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文摘
为提高并联式混合动力汽车的燃油经济性和控制系统的响应时间,应用神经网络实现控制策略。首先,结合逻辑门限控制策略和等效燃油消耗最小原理制定控制策略,并根据电池的荷电状态(SOC)进行调整。然后将调整后的策略在典型工况JA1015循环上实验,采集合理样本来训练对角回归型神经网络(DRNN),获得基于神经网络的控制策略。最后,在电动汽车仿真软件ADVISOR平台上进行仿真实验,仿真结果表明,采用神经网络的控制策略,提高了并联式混合动力汽车的燃油经济性,响应快,且具有通用性。
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关键词
并联式混合动力汽车
对角回归型神经网络
控制策略
燃油经济性
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Keywords
parallel hybrid electric vehicles
diagonal recurrent neural network
control strategy
fuel economy
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分类号
U469.72
[机械工程—车辆工程]
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