基于神经网络的并联式混合动力汽车控制策略

【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。 【作者单位】： 山东大学控制科学与工程学院;
【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
【基金】：国家自然科学基金(60874016,50477042) 山东省优秀中青年科学家奖励基金(2007BS01012) 高等学校博士学科点专项科研基金(200804220047)
【分类号】：U469.7
【正文快照】： 引言汽车对环境污染的日益严重和石油资源的短缺推动了混合动力汽车(HEV)的发展。混合动力汽车一般指既有内燃机又有电机驱动的车辆[1],其结构形式主要有串联式、并联式、混联式和复合式四种布置方式。其中,并联式和混联式结构在混合动力汽车,尤其是混合动力轿车上用的最广,

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