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混联式混合动力汽车工况预测能量管理研究

Driving Cycle Prediction Energy Management Strategy of Series-Parallel Hybrid Electric Vehicles

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为了解决混合动力汽车预测能量管理策略中工况预测不准确的问题,探索研究了基于工况预测的能量管理策略.首先基于模型预测的方法分别建立了多阶马尔可夫和神经网络的预测模型,对工况进行预测;在此基础上提出模型预测能量管理策略的方法,利用动态规划作为其滚动优化部分对混合动力整车的能量进行优化分配.通过仿真计算表明,基于神经网络的工况预测方法具有较高的精度,能够满足使用要求;同时基于神经网络的模型预测能量管理方法能够逼近动态规划算法的最优性,而且具有一定的实时应用潜力,为后期实车能量管理策略的实时应用打下基础.

杨亚联、石小峰

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重庆大学汽车工程学院,重庆400044

工况预测 能量管理 马尔可夫 神经网络 动态规划

EVT动力分流混合动力系统图论建模及构型优化综合的设计理论研究%%

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2020

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子:0.511
ISSN:1001-3997
年,卷(期):2020.(10)
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