【摘 要】
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为了提高并联式混合动力汽车的燃油经济性,文章提出了一种基于核模糊c聚类(kernel fuzzy c-means clustering,KFCM)的多神经网络(multi-neural network,MNN)能量管理设计方法
【基金项目】
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国家科技支撑计划资助项目(2014BAG06B02);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2014HGCH0003)
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为了提高并联式混合动力汽车的燃油经济性,文章提出了一种基于核模糊c聚类(kernel fuzzy c-means clustering,KFCM)的多神经网络(multi-neural network,MNN)能量管理设计方法。采用动态规划全局优化离线仿真得到全局最优解,使用KFCM算法对全局最优解数据集合按照车辆运行模式作聚类划分,针对每一个聚类建立局部神经网络。训练后的MNN模型结构根据实时工况,将多个局部神经网络的输出联结作为能量管理策略的输出,以实现发动机和电机转矩的实时优化分配。仿真结果表明,基
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