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| 改进深度Q学习的燃料电池混合动力汽车能量管理 | |
| 作者姓名： | 王浩聪 付主木 孙昊琛 陶发展 宋书中 |
| 作者单位： | 河南科技大学信息工程学院, 河南洛阳 471023;河南科技大学信息工程学院, 河南洛阳 471023;河南科技大学河南省机器人与智能系统重点实验室, 河南洛阳 471023 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;河南省自然科学基金;河南省重点科研项目;河南省重点科研项目;河南省科技项目;中国航空科学基金项目 |
| 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... |
| 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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