【摘 要】
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为给混合动力汽车智能管理策略提供基础,开展了基于学习向量化（LVQ）神经网络的工况模式识别算法研究。选取4种典型微观道路类型工况和3类标准循环工况,提取11个参数为训练特征
【机 构】
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华侨大学机电及自动化学院,福州大学机械工程及自动化学院,上汽集团技术中心
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为给混合动力汽车智能管理策略提供基础,开展了基于学习向量化（LVQ）神经网络的工况模式识别算法研究。选取4种典型微观道路类型工况和3类标准循环工况,提取11个参数为训练特征数据,建立了LVQ神经网络工况模式识别算法;在此基础上,以某款混联式动力系统为例,结合多元非线性回归分析制定相应控制策略;最后,基于Simulink仿真平台建立LVQ神经网络工况模式识别及整车仿真模型,分别采用中国城市典型循环工况以及构建UDDS＋NYCC＋UDDS的标准行驶工况进行道路工况识别验证。结果表明,所建立的LVQ神经网络工况
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