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基于神经网络的并联式混合动力汽车控制策略
引用本文:孔庆,崔纳新,吴剑,张承慧.基于神经网络的并联式混合动力汽车控制策略[J].系统仿真学报,2009,21(18).
作者姓名:孔庆  崔纳新  吴剑  张承慧
作者单位:山东大学控制科学与工程学院,济南,250061
基金项目:国家自然科学基金,山东省优秀中青年科学家奖励基金,高等学校博士学科点专项科研基金
摘    要: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.

关 键 词:并联式混合动力汽车  对角回归型神经网络  控制策略  燃油经济性

Control Strategy for Parallel Hybrid Electric Vehicles Based on Neural Network
Abstract:
Keywords:parallel hybrid electric vehicles  diagonal recurrent neural network  control strategy  fuel economy
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