|
|||||
|
|
| 混合动力汽车补偿模糊神经网络能量管理策略 | |
| 作者姓名： | 陈慧勇 吴光强 |
| 作者单位： | 同济大学,汽车学院,上海,201804 |
| 基金项目： | 上海市科学技术委员会专项基金重点项目 |
| 摘 要： | 以上海大众汽车公司某型号混合动力电动汽车(HEV)的设计要求为基础,提出了一种基于补偿模糊神经网络的能量控制策略,并采用动态调整步长的梯度下降法加快算法的收敛速度.分析了样本数据选取、输入、输出模糊分割和模糊规则提取对控制器性能的影响.利用ADVISOR2002仿真平台进行二次开发,完成了基于补偿模糊神经网络的控制策略、并联电力辅助控制策略和模糊控制策略的仿真比较.仿真结果表明,基于补偿模糊神经网络的控制器具有较强的自适应能力,可以较好提高混合动力汽车的燃油经济性和排放性. |
| 关 键 词： | 混合动力汽车 能量管理 模糊控制 补偿模糊神经网络 |
| 本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录！ | |
| 点击此处可从《同济大学学报(自然科学版)》浏览原始摘要信息 | |
| 点击此处可从《同济大学学报(自然科学版)》下载免费的PDF全文 | |