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基于LVQ工况识别的混合动力汽车自适应能量管理控制策略
被引量：
18
1
作者
邓涛
卢任之
+1 位作者
李亚南
林椿松
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期420-425,共6页
为提高混合动力汽车的燃油经济性,选取6种典型行驶工况代表"市区"、"郊区"和"高速公路"3类主要工况,采用基于规则的模糊能量管理控制策略,以整车燃油经济性为目标,在3类主要工况下用改进型粒子群优化算...
为提高混合动力汽车的燃油经济性,选取6种典型行驶工况代表"市区"、"郊区"和"高速公路"3类主要工况,采用基于规则的模糊能量管理控制策略,以整车燃油经济性为目标,在3类主要工况下用改进型粒子群优化算法优化发动机联合工作曲线与发动机关闭曲线系数,得到相应的优化后的隶属度函数的参数;运用学习向量量化(LVQ)算法识别车辆运行工况,动态选择相应的模糊控制策略,使混合动力汽车控制策略对选定的几种代表性工况具有自适应性,从而提高整车的燃油经济性。仿真对比结果表明,相比于传统混合动力汽车,燃油经济性提高了3.4%。
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关键词
混合动力汽车
工况识别
燃油经济性
粒子群优化算法
学习向量量化(LVQ)算法
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职称材料
基于毫米波雷达获取料堆DEM的插值方法研究
被引量：
5
2
作者
孔德明
曹帅
+1 位作者
沈阅
周逸人
《计量学报》
CSCD
北大核心
2022年第12期1554-1560,共7页
针对现有的全自动堆取料机技术的发展过程中存在料堆高程模型获取困难、测量装置环境适应性差、成本高和模型精度低的问题,提出利用77 GHz毫米波雷达、差分北斗和角度编码器的集成技术获取大型料堆表面的离散点云数据。推导出多传感数...
针对现有的全自动堆取料机技术的发展过程中存在料堆高程模型获取困难、测量装置环境适应性差、成本高和模型精度低的问题,提出利用77 GHz毫米波雷达、差分北斗和角度编码器的集成技术获取大型料堆表面的离散点云数据。推导出多传感数据融合获取离散点云数据的公式,并提出采用量子化鸽群优化Kriging插值算法获取料堆的数字高程模型(DEM),采用交叉验证的方式对比分析了优选参数后改进的普通Kriging、普通Kriging、反距离加权、基于三角剖分的线性和自然邻域插值算法,改进后的Kriging插值算法均方根误差低于0.37 m,均方误差低于0.14 m,均方根误差相比普通Kriging插值算法降低了39.9%。在现场的测试过程中,该方法可不受天气和粉尘的影响得到料堆的DEM,能够满足堆取料机全自动项目对精度的需求。
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关键词
计量学
料堆
DEM
毫米波雷达
点云数据
量子化鸽群优化算法
改进Kriging插值算法
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职称材料
题名
基于LVQ工况识别的混合动力汽车自适应能量管理控制策略
被引量：
18
1
作者
邓涛
卢任之
李亚南
林椿松
机构
重庆交通大学
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期420-425,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(51305473)
中国博士后科学基金资助项目(2014M552317)
+2 种基金
重庆市基础与前沿研究计划资助项目(cstc2013jcyjA60007)
重庆市教委科学技术研究项目(KJ120421)
重庆市博士后研究人员科研项目特别资助(xm2014032)
文摘
为提高混合动力汽车的燃油经济性,选取6种典型行驶工况代表"市区"、"郊区"和"高速公路"3类主要工况,采用基于规则的模糊能量管理控制策略,以整车燃油经济性为目标,在3类主要工况下用改进型粒子群优化算法优化发动机联合工作曲线与发动机关闭曲线系数,得到相应的优化后的隶属度函数的参数;运用学习向量量化(LVQ)算法识别车辆运行工况,动态选择相应的模糊控制策略,使混合动力汽车控制策略对选定的几种代表性工况具有自适应性,从而提高整车的燃油经济性。仿真对比结果表明,相比于传统混合动力汽车,燃油经济性提高了3.4%。
关键词
混合动力汽车
工况识别
燃油经济性
粒子群优化算法
学习向量量化(LVQ)算法
Keywords
hybrid
electric vehicle（HEV）
driving cycle recognition
fuel economy
particle swarm
optimization
（PSO）
algorithm
learning vector
quantiz
ation（LVQ）
algorithm
分类号
U469.72 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基于毫米波雷达获取料堆DEM的插值方法研究
被引量：
5
2
作者
孔德明
曹帅
沈阅
周逸人
机构
燕山大学电气工程学院
河北燕大燕软信息系统有限公司
出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2022年第12期1554-1560,共7页
基金
国家自然科学基金(62173289)
航空科学基金(20200016099002)。
文摘
针对现有的全自动堆取料机技术的发展过程中存在料堆高程模型获取困难、测量装置环境适应性差、成本高和模型精度低的问题,提出利用77 GHz毫米波雷达、差分北斗和角度编码器的集成技术获取大型料堆表面的离散点云数据。推导出多传感数据融合获取离散点云数据的公式,并提出采用量子化鸽群优化Kriging插值算法获取料堆的数字高程模型(DEM),采用交叉验证的方式对比分析了优选参数后改进的普通Kriging、普通Kriging、反距离加权、基于三角剖分的线性和自然邻域插值算法,改进后的Kriging插值算法均方根误差低于0.37 m,均方误差低于0.14 m,均方根误差相比普通Kriging插值算法降低了39.9%。在现场的测试过程中,该方法可不受天气和粉尘的影响得到料堆的DEM,能够满足堆取料机全自动项目对精度的需求。
关键词
计量学
料堆
DEM
毫米波雷达
点云数据
量子化鸽群优化算法
改进Kriging插值算法
Keywords
metrology
material pile
DEM
millimeter wave radar
point cloud data
hybrid quantized pigeon-inspired optimization algorithm
improved Kriging interpolation
algorithm
分类号
TB92 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LVQ工况识别的混合动力汽车自适应能量管理控制策略
邓涛
卢任之
李亚南
林椿松
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
18
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于毫米波雷达获取料堆DEM的插值方法研究
孔德明
曹帅
沈阅
周逸人
《计量学报》
CSCD
北大核心
2022
5
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职称材料
已选择
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