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清扫车动力系统控制策略与鸟群博弈联合优化

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构建基于加速踏板开度及其变化率、驾驶员意图、行驶车速以及SOC值等条件作用的行驶驱动系统、作业装置动力系统模糊控制模型,将清扫效率和整车能耗作为博弈双方,以满足清扫效率不低于90%和能耗最低为目标,采用鸟群-博弈多目标联合优化方法对其优化,并于NSGA-Ⅱ优化方法对比分析并求解电动清扫车多目标博弈优化模型满足目标的全局最优解,将行驶车速、盘刷转速和风机风量作为优化变量,确定电动清扫车多电机动力系统的参数匹配均衡和优化控制策略.结果表明,这两种优化方法都能提高整车节能性水平,其中,在道路垃圾量为中等水平且清扫车处于减速工况、道路垃圾量为较低水平时,鸟群-博弈多目标联合优化方法相比NSGA-Ⅱ优化方法对提高电动清扫车SOC值效果明显.
Joint Optimization of Sweeper Power System Control Strategy and Bird Swarm Game

Electric SweeperPower SystemControl StrategyBird Swarm-Game Joint Optimization

赵富强、曹伟强、解璨铭、杜特

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太原科技大学重型机械教育部工程研究中心,山西 太原 030024

电动清扫车 动力系统 控制策略 鸟群-博弈联合优化方法

山西省应用基础研究计划重点基金山西省科技攻关计划揭榜招标项目山西省应用基础研究计划重点基金

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2023

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)：2023.392(10)
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