基于BP神经网络的复合储能式装载机工况识别及控制器匹配

复合储能式装载机具备多种能量回收再利用功能,但由于工作工况复杂多变,无法选择与之匹配的最优控制器,使得其控制性能和经济性能并未达到最优。利用基于BP神经网络的识别模块进行工况识别,并依此匹配相应控制器,然后通过整车仿真模型进行仿真,结果表明,整车控制性能和经济性能均得到显著提升。通过dSPACE进行硬件在环试验,试验与仿真结果基本一致,验证了优化切实有效,为整车控制器的设计优化提供了参考。