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针对当前插电式混合动力汽车能量管理策略忽略电池老化成本和电池温度变化过大而导致的热失控问题,制定融合电池寿命和电池温度的深度Q-Learning神经网络(DQN)强化学习能量管理策略.首先,从融入能量管理策略的角度,建立动力电池热模型和老化模型,引入调节目标价值函数的严重因子和量化电池老化程度的安时通量.其次,建立由超温惩罚、等效电池老化成本和燃油消耗组成的目标价值函数,进而构建深度强化学习能量管理策略.最后,通过仿真实验对所制定的控制策略进行验证.结果表明:融合了电池老化和电池温度的能量管理策略能够有效抑制电池老化和温度.在4个随机工况中,DQN策略下的电池有效安时通过量相较于CD-CS最大下降了35.75%;与CD-CS相比,DQN策略下单个驾驶任务的行驶总成本最大降低10.36%,证明了所制定策略的有效性. 相似文献
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以一款并联式混合动力系统为研究对象,提出一种集动力性、经济性、排放性于一体的多目标优化的混合度参数匹配方法.以整车各性能指标为价值函数,选定混合度为匹配设计变量,采用粒子群优化算法进行优化,获得不同权重系数下的优化混合度.同时权衡部件成本,进而选定最佳混合度进行参数匹配,并运用Advisor仿真软件进行验证.结果表明,与优化前相比,最高车速提高了19.7%,百公里油耗降低了9.8%,排放量降低了19.8%. 相似文献
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针对回流式无级变速传动系统效率变化幅度大,传统无级变速系统匹配控制策略无法确保整个系统处于理想状态,提出了基于系统效率优化的匹配控制策略。建立了发动机、变速器效率数值模型和整车优化模型,利用Matlab/Simulink仿真平台,对优化模型进行求解,得到了发动机目标节气门开度控制表和变速器目标速比控制表,对设计样车的燃油经济性进行了欧洲市区与城郊行驶循环(ECE+EUDC)工况仿真验算,结果表明:基于系统效率优化的匹配控制策略可提高整车燃油经济性1.5%左右。 相似文献
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考虑到驾驶风格对燃油经济性的影响较大,提出了一种融合驾驶风格识别的自适应控制策略,用于插电式混合动力汽车发动机和电机之间的实时扭矩分配。 构建出两种驾驶风格识别模型,在获得驾驶风格识别模型后,考虑到对各种驾驶风格的适应性,融合识别的驾驶风格类别,提出了一种与基于自适应等效因子算法的 PI 模糊更新规则相结合的等效消耗最小化策略 (ECMS)。根据最小等效燃油消耗控制算法和电池电量平衡控制方法,结合驾驶风格识别的结果调用相应最优控制参数,对发动机和电池的功率分配进行实时优化计算,实现对整车的控制。将一段工况使用所指定的能量管理策略,仿真结果表明,融合驾驶风格识别的策略在燃油经济性最高提升了10.5%,汽车的HC,CO,NOx总排放最高降低了11%,,发动机,电机工作点更好的运行在最佳区域中。 相似文献
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以一款并联式混合动力系统为研究对象,提出一种基于混合度(DOH)进行动力性、经济性、排放性的多目标优化参数匹配方法。建立综合整车各性能指标为价值函数,选定DOH为匹配设计变量,采用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization ,PSO)进行优化,获得不同权重系数下的优化DOH,同时权衡部件成本进而选定最佳DOH进行参数匹配,并开展回归实验验证,其结果表明:和优化前相比,最高车速提高了19.7%,每加仑行驶的里程提高了10.9%,排放量降低了19.8%。 相似文献
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分析了目前能量管理策略的2种研究方法——基于动力系统运行状态的控制策略和基于行驶工况的控制策略的优势及不足。着重针对基于行驶工况的控制策略进行探讨,指出:基于已知行驶工况的全局优化策略运算过程耗时长且计算量大,难以直接在实车上应用,但可用于作为理想的优化控制参考目标;为了实现实时优化控制,目前主要采用基于工况识别的控制策略与基于模型的预测控制等方法,探索基于行驶工况预测的实时优化控制策略并获得接近离线优化的控制效果,成为新的研究热点和管理控制策略的研究趋势。 相似文献
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针对无级变速车辆在急加速工况下出现的动力疲软问题,提出了瞬态工况下基于有效功率的通用补偿控制方法.以变速器输入功率作为控制目标,克服了现有控制方法依赖于车辆及路况信息的缺陷,通过分层次量化补偿功率,将控制方法划分为功率维持、零功率、增加后备功率和综合模式等4种控制模式,为灵活设定过渡曲线和优化瞬态工况性能提供量化依据.... 相似文献
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以提高发动机工作效率为目标,根据一款新型混联式混合动力客车的结构特点,划分发动机的工作区域,采用一种功率均衡的控制策略,以电池功率为控制变量对发动机的工作点进行优化,并且引入了电池荷电状态PI控制函数。基于Matlab/simulink平台建立前向整车仿真模型,通过仿真结果表明:其燃油经济性与基于等效燃油最小控制策略相比提高6.74%,同时电池SOC能够控制在预定的范围内运行。 相似文献
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基于ECMS混联式混合动力客车工况识别控制策略 总被引:1,自引:0,他引:1
由于城市特殊的运行工况,单纯的基于规则控制策略很难从城市复杂的工况中获取最佳燃油经济性.以提高一款新型混联式混合动力客车燃油经济性为目的,为了更好地适应城市复杂的行驶工况,制定了一种工况自适应实时优化控制策略.根据等效燃油最小控制策略思想结合新型混联式混合动力客车的结构特点构建发动机与电池间的功率分配实时优化算法,针对城市循环工况的特点选定了4种典型的工况类型,并获得不同行驶工况和等效燃油转换系数及油耗的关系,经分析发现每一行驶工况都存在相应的等效燃油系数使得其油耗最低,因此采用LVQ神经网络模型对各工况特征参数进行学习训练以进行实时工况识别,利用工况识别的方法获取当前运行的工况类型并选择相对应的等效系数进行周期性更新以期达到最佳燃油经济性,从而实现对不同工况的适应性.仿真结果表明:其燃油经济性比单纯的能量管理优化控制策略提高了8.55%,同时电池SOC能够控制在预定的范围内运行. 相似文献
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