基于马尔可夫链的混合动力汽车模型预测控制

【摘要】：采用模型预测控制的思路,选取加速踏板位置不变、指数衰减、按马尔可夫链随机分布三种不同的车辆未来转矩需求预测模型,运用动态规划算法进行转矩分配的优化,并与基于规则的混合动力控制策略进行对比。仿真结果表明,马尔可夫链模型预测控制在混合动力车辆能量分配上具有优化潜力。最后提出了模型预测控制应用于混合动力汽车能量分配的进一步研究方向。 【作者单位】： 清华大学汽车安全与节能国家重点实验室;
【关键词】： 混合动力汽车 模型预测控制 能量分配 动态规划
【分类号】：U469.7
【正文快照】： 0引言模型预测控制(model predictive control,MPC)具有基于模型的预测滚动优化和反馈校正的特点。由于MPC计算量较大,故过去主要应用在石油、化工等时间“慢”动态过程控制中[1]。近年来,研究者们尝试在汽车巡航控制[2]、发动机燃油及怠速控制[3]等过程领域中应用MPC技术,并

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