【摘 要】
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为了使纯电动汽车的制动安全性和制动能量回收最大化,利用基于RBF神经网络的模糊控制方法识别制动意图,设计了基于逻辑规则的AMT挡位下移策略提高制动能量回收,最后通过仿真
【机 构】
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长安大学电子与控制工程学院,陕汽集团商用车有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2019YFB1600802),陕西省重点研发计划项目(2019ZDLGY15-06,2020GY-164)
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为了使纯电动汽车的制动安全性和制动能量回收最大化,利用基于RBF神经网络的模糊控制方法识别制动意图,设计了基于逻辑规则的AMT挡位下移策略提高制动能量回收,最后通过仿真实验验证了所提出方法的正确性和可行性。结果表明:识别制动意图的准确率达到了99%;在轻度制动、中度制动强度下以不同制动初速度进行制动,整个制动过程中采用了AMT挡位下移策略所回收能量比未采用此策略所回收能量明显提高,电机效率明显提高;在紧急制动强度下,电机制动不参与制动,无能量回收。
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