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面向自动驾驶PHVs的模态控制策略
1
作者
刘起兴
吴玉虎
《控制理论与应用》
北大核心
2025年第8期1553-1560,共8页
针对具有纯电动和混合动力两个工作模态的插电式混合动力汽车(PHVs),本文研究了用电量受限的情况下如何根据路段选择动力模态实现最小化油耗的问题.对于按照给定的行驶路径和行驶速度的自动驾驶PHVs,当行驶该路程的可用电量不足以纯电...
针对具有纯电动和混合动力两个工作模态的插电式混合动力汽车(PHVs),本文研究了用电量受限的情况下如何根据路段选择动力模态实现最小化油耗的问题.对于按照给定的行驶路径和行驶速度的自动驾驶PHVs,当行驶该路程的可用电量不足以纯电动模态行驶全程的情景,本文将动力链模态控制问题描述为一个混合整数线性优化问题,以确定不同路段车的工作模态以及用电量分布.进而,设计了一种协作神经动力学优化(CNO)算法来求解该问题.通过在实际算例上的对比以及案例研究验证了CNO算法的有效性.
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关键词
插电式
混合
动力汽车
模态控制
混合整数优化问题
协作神经动力学
优化
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职称材料
题名
面向自动驾驶PHVs的模态控制策略
1
作者
刘起兴
吴玉虎
机构
大连理工大学控制科学与工程学院
出处
《控制理论与应用》
北大核心
2025年第8期1553-1560,共8页
基金
国家自然科学基金项目(62173062,U24A20263)资助.
文摘
针对具有纯电动和混合动力两个工作模态的插电式混合动力汽车(PHVs),本文研究了用电量受限的情况下如何根据路段选择动力模态实现最小化油耗的问题.对于按照给定的行驶路径和行驶速度的自动驾驶PHVs,当行驶该路程的可用电量不足以纯电动模态行驶全程的情景,本文将动力链模态控制问题描述为一个混合整数线性优化问题,以确定不同路段车的工作模态以及用电量分布.进而,设计了一种协作神经动力学优化(CNO)算法来求解该问题.通过在实际算例上的对比以及案例研究验证了CNO算法的有效性.
关键词
插电式
混合
动力汽车
模态控制
混合整数优化问题
协作神经动力学
优化
Keywords
plug-in hybrid vehicles
mode control
mixed integer programming problem
collaborative neurodynamic optimization
分类号
U469.7 [机械工程—车辆工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
面向自动驾驶PHVs的模态控制策略
刘起兴
吴玉虎
《控制理论与应用》
北大核心
2025
0
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