【摘 要】
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为了解决混合动力汽车预测能量管理策略中工况预测不准确的问题,探索研究了基于工况预测的能量管理策略。首先基于模型预测的方法分别建立了多阶马尔可夫和神经网络的预测模
【基金项目】
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EVT动力分流混合动力系统图论建模及构型优化综合的设计理论研究(51575064),一体化机电耦合电驱动系统集成设计技术研究及应用(cstc2015zdcy-ztzx60003)
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为了解决混合动力汽车预测能量管理策略中工况预测不准确的问题,探索研究了基于工况预测的能量管理策略。首先基于模型预测的方法分别建立了多阶马尔可夫和神经网络的预测模型,对工况进行预测;在此基础上提出模型预测能量管理策略的方法,利用动态规划作为其滚动优化部分对混合动力整车的能量进行优化分配。通过仿真计算表明,基于神经网络的工况预测方法具有较高的精度,能够满足使用要求;同时基于神经网络的模型预测能量管理方法能够逼近动态规划算法的最优性,而且具有一定的实时应用潜力,为后期实车能量管理策略的实时应用打下基础。
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