改进深度Q学习的燃料电池混合动力汽车能量管理 |
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引用本文: | 王浩聪,付主木,孙昊琛,陶发展,宋书中.改进深度Q学习的燃料电池混合动力汽车能量管理[J].河南科技大学学报(自然科学版),2022(4):34-40. |
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作者姓名: | 王浩聪 付主木 孙昊琛 陶发展 宋书中 |
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摘 要: | 针对传统深度Q学习对经验样本提取效率差、学习效率低的问题,提出一种改进深度Q学习的能量管理策略.首先,采用基于模糊控制的自适应低通滤波器进行功率分层,由超级电容承担需求功率的峰值部分.然后,设计基于深度Q学习的能量管理策略,以减少氢消耗量、提升燃料电池工作效率为目标,优化锂电池与燃料电池的能量分配.在策略训练过程采用基...
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关 键 词: | 燃料电池混合动力汽车 功率分层 深度Q学习 优先经验回放 |
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