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基于神经网络的并联式混合动力汽车控制策略 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
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混合动力汽车性能仿真研究 总被引:8,自引:4,他引:4
为预测和分析混合动力汽车的性能,以某型混合动力轿车为研究对象,以现有的研究成果为基础,基于系统的构成和工作原理,应用系统仿真软件Matlab/Simulink,开发完成了该型混合动力轿车的性能仿真模型。仿真分析了其速度特性、电池的荷电状态(SOC)、燃油经济性和排放性能。结果表明,所开发的仿真模型能够很好跟踪循环工况,从而验证了仿真模型的正确性和有效性,也为进一步研究整车控制策略和控制方式,完成性能的优化匹配和协调控制,提高整车性能奠定了一定的基础。 相似文献
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装备机械自动变速器(AMT)的混合动力车辆驱动系统包含了发动机、电机和电池以及传动系统,不能按照传统AMT车辆的方法制定其换挡规律.在综合考虑发动机、电机的工作性能以及电池荷电状态的基础上,以燃油经济性能为目标,提出了装备机械自动变速器的轻度混合动力车辆电动机部分助力时的能量分配策略和经济性换挡规律,并进行了仿真.结果表明,采用新的经济性换挡规律,能更加有效地发挥混合动力车辆的性能,提高燃油经济性. 相似文献
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为了使混合电动汽车获得较大的加速度和较长的续驶里程,同时改善整车的动力性能,提出了一种多能源混合动力系统结构。高能量、大功率的多能源混合动力系统必须配备一个能量智能管理系统,才能达到合理分配功率的目的。为此,建立在前向推理结构模型的基础上,提出了一种能量管理系统的模糊预测控制策略。它主要由电池荷电状态预测控制器、充电控制器和功率分配控制器组成。仿真结果表明:与简单分配控制策略(查表法)相比,采用模糊预测控制策略的混合电动汽车在续驶里程、燃油经济性和整车效率等方面均有较大提高。下一步将采用快速控制原型dSPACE系统完成该模糊预测控制的实车实现。 相似文献