【摘 要】
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为改善插电式混合动力汽车(PHEV)的燃油经济性,提出一种基于瞬时优化能量管理策略的工况自适应方法。建立基于反向传播(BP)神经网络算法的工况识别模型,以电池电量平衡为约束
【机 构】
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安徽交通职业技术学院汽车与机械工程系,合肥工业大学汽车与交通工程学院,安徽省数字化设计与制造重点实验室
【基金项目】
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国家新能源汽车重点研发计划项目(2017YFB0103204),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(PA2019GDPK0067),安徽省高等学校自然科学研究重点项目(KJ2019A1070)
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为改善插电式混合动力汽车(PHEV)的燃油经济性,提出一种基于瞬时优化能量管理策略的工况自适应方法。建立基于反向传播(BP)神经网络算法的工况识别模型,以电池电量平衡为约束条件,利用动态规划算法获取标准工况的等效燃油因子序列。根据基于工况识别模型的实时识别结果及电池荷电状态(SOC),利用插值法求解此时的等效燃油因子,实现了瞬时等效消耗最低控制策略(ECMS)的实时应用。结果表明:该文中所提出的方法与未考虑工况识别的传统等效燃油最小能量管理策略比较能很好改善燃油经济性并保证电池电量均衡,5种工况燃油经济性
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